Аналитик данных (DA)

Оглавление

Эта статья является частью большого гайда по профессиям в IT-аналитике. Чтобы ознакомиться с остальным материалом, переходи по ссылке

Основные задачи Аналитика данных

1. Подготовка данных.
   Аналитик собирает сырые данные из различных источников (базы данных, CRM-системы, API) и организует их в единый структурированный формат, подходящий для анализа. Это включает очистку от ошибок, преобразование несовместимых форматов и устранение дубликатов.
   Пример: Объединение данных о заказах из интернет-магазина с логами посещений сайта: удаление тестовых транзакций, приведение дат к единому часовому поясу
2. Анализ данных и генерация инсайтов.
   На основе подготовленных данных аналитик ищет закономерности, проверяет гипотезы и выявляет причины проблем или возможностей для бизнеса.
   Пример: Исследование причин падения конверсии на этапе оплаты: сравнение данных до и после изменений в интерфейсе, проверка гипотезы о технических сбоях через A/B-тесты.
3. Визуализация результатов.
   Аналитик преобразует сложные данные в наглядные отчеты и дашборды, которые помогают бизнес-командам быстро принимать решения.
   Пример: Создание интерактивного дашборда в DataLens с метриками рекламных кампаний, где маркетологи могут фильтровать данные по каналам, регионам и периодам

Плюсы специальности

1. Востребованность на рынке.
   Универсальность навыков делает таких специалистов востребованными различных отраслях: маркетинг, финансы, медицина, ритейл и тд.
   Кроме того, вакансий Аналитика Данных довольно много, что дает бОльший простор для поиска подходящей работы.
2. Широкий спектр задач, что позволяет увидеть весь жизненный цикл данных: начиная с анализа систем-источников и заканчивая созданием BI-отчетов. Это дает возможность глубоко погрузиться в данные на каждом этапе — от их извлечения и очистки до построения моделей и визуализации инсайтов. Такой подход не только развивает мультидисциплинарные навыки (работа с базами данных, программирование, статистика, дизайн отчетов), но и позволяет аналитику влиять на ключевые бизнес-процессы, видя, как его работа трансформируется в конкретные действия компании.

Минусы специальности

1. Многозадачность. Во многих компаниях аналитик данных выполняет сразу несколько ролей, совмещая задачи сбора, обработки, анализа и визуализации данных. Из-за этого работодатели часто ожидают, что один специалист сможет охватить весь цикл аналитики, но при этом оплачивать такую многозадачность будут по ставке обычного аналитика.
2. Большая ответственность за результаты работы.
   Пункт вытекает из предыдущего: в проектах, где за аналитику отвечает один-два человека, ошибки могут возникать на любом этапе — от анализа источника данных до проверки гипотез, что приводит к неверным выводам. Это, в свою очередь, может негативно повлиять на бизнес, поскольку решения принимаются на основе предоставленного анализа.

Оценка по критериям

1. Код — 8/10

Могут использовать Python для настройки ETL пайплайнов, а также для классического анализа с помощью Pandas и NumPy. Практически во всех случаях используют SQL (продвинутый уровень) + BI инструменты.

2. Коммуникация — 5/10

Значительная часть работы связана с техническими задачами. Встречи есть, но их значительно меньше, чем в случае с другими аналитиками: BI, PA и BA.

3. BI | наличие отчетности — 7/10

Создание отчетов и дашбордов является важной частью работы, позволяя представлять результаты анализа в удобной для восприятия форме.

4. Зарплата — 160 к net

Несмотря на широкий спектр навыков, DA зачастую получают меньше, чем их коллеги с узкой специализацией, благодаря экспертизе в нишевых инструментах или отраслевых знаниях.

5. Сложность — 7/10

Для начала карьеры требуется знание основ статистики, навыки работы с SQL и одним из языков программирования. Будет преимуществом опыт работы с инструментами визуализации данных и настройки ETL процессов.

Карта компетенций аналитика данных

Карта компетенций представлена по ссылке