IT-профессии. Как аналитик помогает компании расти

Data-аналитики востребованы в любых отраслях, где есть данные: IT, финансах, ритейле, здравоохранении, кибербезопасности, маркетинге. Они участвуют в росте и развитии бизнеса, применяя знания в математике, статистике и программировании. Благодаря таким специалистам компания понимает потребности пользователей.

Согласно отчёту Acumen Research and Consulting от 2022 года, объём мирового рынка аналитики данных будет расти каждый год на 30%, достигнув более $329,8 млрд к 2030 году. Этот прогноз указывает на две вещи:

• что бизнесу необходимо извлекать максимальную пользу из данных;
• спрос на специалистов, которые умеют обрабатывать и правильно использовать данные, будет только расти.

Data-направление активно растёт и в Казахстане. Камилла Малибаева, data-аналитик Kolesa Group, рассказала о своей работе, о пользе аналитика для бизнеса и поделилась полезными советами.

О своей работе

Я занимаюсь анализом и интерпретацией данных, выдвижением новых гипотез в продукте Kolesa.kz. Моя основная цель — помогать команде принимать решения на основе точных данных, делать продукт таким, чтобы он приносил пользу аудитории и бизнесу.

Зачем нужен data-аналитик и какие проблемы он решает

Любой продукт в какой-то момент сталкивается с тем, что все низко висящие фрукты (метафора для обозначения самой легкой работы — прим. ред.) сорваны и нужно искать новые точки роста. А внедрение новых фич в продукт — это сложно, долго и дорого.

Поэтому data-аналитики работают в тесной связке с product-менеджерами, разработчиками, дизайнерами. И помогают принимать правильные решения, которые:

• улучшают жизнь пользователей: продукт должен быть полезным и простым в использовании;
• позволяют продукту зарабатывать.

А для этого аналитик:

• анализирует поведение пользователей и находит взаимосвязи с другими процессами;
• следит за метриками продукта и умеет объяснять их динамику;
• валидирует гипотезы, проводя А/B-тесты или causal-inference анализы;
• строит ML-модели, например, для более детальной сегментации пользователей или для оценки вероятности совершения какого-либо действия;
• строит различные отчеты и дашборды в BI.

Основные инструменты, которые мы используем в компании: SQL, Python, А/B-тесты, Causal Inference методики, Power BI.

Какую пользу аналитик приносит бизнесу

Главная польза от data-аналитиков — это улучшение показателей продукта. Аналитики работают в тесной связке с product-менеджером и помогают в следующих задачах:

• предварительная оценка потенциала от новой фичи: будут ли ею пользоваться, как много людей, как повлияет на продукт и т.д.;
• пост-релизный анализ эффекта от нововведения: с помощью А/B-тестов и без;
• поиск причин аномалий в метриках;
• поиск новых точек роста;
• построение и отслеживание статуса выполнения KPI продукта.

Результатом любого исследования аналитика являются ответы бизнесу на ранее поставленные вопросы на основе точных количественных данных и новые гипотезы для проверки.

Преимущества работы data-аналитиком

1. Высокий спрос на рынке: всё больше компаний осознают значение данных и стремятся получить из них пользу;

2. Невысокий порог вхождения в профессию. Зачастую компании не требуют от кандидата профильного образования. Можно обучиться профессии на онлайн-курсах и офлайн-стажировках.

3. Хорошая зарплата. Согласно исследованию Kolesa Group от 2021 года, средняя заработная плата data-аналитиков — 502 000 тенге

4. Возможность влиять на бизнес-решения.

5. Возможность быстрого карьерного роста.

6. Разнообразие отраслей для работы. Например, можно попробовать себя в классифайде, ecommerce, банках или телекоме.

7. Работа в команде. Это выгодно тем, что начинающим аналитикам всегда помогут с советом более продвинутые коллеги.

8. Возможность выбора любого режима работы: только офис, гибридный формат или удалённый из любой точки мира.

Где обучиться на специальность

2. Курсы по аналитике, Machine Learning, симулятор A/B-тестов от karpov.courses

3. Офлайн-формат: оплачиваемые стажировки Kolesa Academy, Kaspi Lab.

Советы

Для начинающих:

1. Прокачивайте hard skills: статистика, Python, SQL.

2. Не бойтесь задавать вопросы: старайтесь полностью понять проблему или задачу, которую вам предстоит решить.

2. Перед тем, как приступить к задаче, поймите, в каком виде от вас хотят получить результат.

3. Научитесь понятно представлять информацию в удобном виде.

4. Развивайте навыки коммуникации: важно уметь объяснять сложные концепции и результаты анализа простыми словами.

5. Будьте готовы к постоянному обучению.

6. Не бойтесь ошибаться: анализ данных часто требует проб и ошибок.

7. Найдите ментора, который бы направлял вас в вашем пути

Для продолжающих:

1. Попробуйте себя в менторстве начинающего аналитика: прокачаете ваши коммуникативные навыки, лидерские качества; укрепите собственные знания и навыки в анализе данных.

2. Изучайте новые методики анализа данных и внедряйте их в свою команду.

3. Выступайте с докладами на митапах, конференциях.