Data Analyst: кто такой аналитик данных

Как запустить новый продукт, не имея данных о том, будет ли он востребован? Необходимо проанализировать и собрать информацию, предугадать реакцию потребителей и спрос. Это относится как к запуску стартапов, так и внедрению нововведений, инноваций, новой линейки производимой продукции. Правильно приняв решение на основании собранных данных, можно избежать рисков и правильно выстроить концепцию роста и продвижения компании.

Сбором данных, их анализом, формулировкой выводов занимается аналитик данных или Data Analyst. Разберем, какие навыки необходимы для этой профессии.

Аналитик по выпускаемым продуктам (Product Analyst)

Проводит исследования реакции клиентов на тот или иной продукт, анализирует проблемы, с которыми сталкивается потребитель в процессе приобретения и пользования. Помогает выявить проблемы продукта и дает рекомендации по его улучшению, другими словами - развивает и ставит задачи для корректировки свойств продукта на основании метрик и данных.

Аналитик-маркетолог (Marketing Analyst)

Изучает потребительский сегмент, реакцию и поведение клиентов. На основании собранной информации делает предложения для оптимизации маркетинговой стратегии компании, улучшения рекламы и продвижения. Помогает в привлечении пользователей, на основании данных определяет прогнозы востребованности продукта у клиентов.

Гейм-аналитик (Game Analyst)

Работает в игровом секторе, помогает развивать и улучшать игровые продукты на основании данных по заинтересованности пользователей. Такой специалист должен владеть навыками программирования, графики, понимать процессы игровой сферы. Работает в команде специалистов по дизайну и продюсированию.

Бизнес аналитик (Business Intelligence)

Работает с данными, которые накапливаются в процессе деятельности организации. Производит сбор, хранение, анализ всех данных компании, автоматизирует отчетность, тестирует нововведения и решения. С помощью анализа данных дает рекомендации в направлении распределения ресурсов компании и помогает принимать правильные решения.

Hard skills:

• Знание языков программирования. Одной программы Excel бывает недостаточно для обработки большого объема данных. Пригодятся такие варианты для кодирования datascience-проектов, как Python, SQL, R.
  
  
• Владения основами для подбора инструментов, которые понадобятся для тестирования гипотез, анализа, визуализации данных. Пригодится умение использовать теорию вероятности и статистические данные.
  
  
• Знание PostgreSQL, ClickHouse, Tableau, Power BI, Google Data Studio, Grafana - программ, необходимых для работы с большими базами информации и создавать визуализацию с применением дашбордов.
  
  

Soft skills

• Внимательность, терпеливость, сосредоточенность. Необходимо работать с масштабной информацией и данными, выполнять монотонные задачи и вникать в сложные процессы, требующие точности.
  
  
• Склонность к аналитическому мышлению. На основе выявленных данных Data Analyst должен уметь сделать выводы и сформулировать оптимальные решения.
  
  
• Понимать течение бизнес-процессов и предпринимательства. Навыки необходимы для правильного понимания тенденций рынка, оцифровки бизнеса, чтобы связать эти процессы с продуктом и клиентами.
  
  
• Технический склад ума и обучаемость. В процессе работы придется изучать смежные направления. Чтобы стать действительно востребованным специалистом и профессионалом, придется регулярно совершенствовать знания и усваивать более современные инструменты для работы.