Аналитик данных: специалист для бизнеса — задачи и роль в компании

Аналитик данных: специалист для бизнеса — задачи и роль в компании

На ИТ-рынке все время появляются новые специальности, назначение которых не всегда понятно человеку, ведущему бизнес. В наших статьях мы постараемся рассказывать простыми словами о таких специалистах и их возможностях. Сегодня говорим о профессии «аналитик данных»: какую роль в компании он играет, основные функции специалиста, его возможности и особенности найма.

Аналитик данных — что это за специалист

Аналитик данных — это специалист, занимающийся сбором, обработкой и анализом данных о компании. Например, он может анализировать продажи, чтобы определить наиболее прибыльные товары, изучать поведение клиентов для создания эффективных маркетинговых кампаний, оптимизировать цепочки поставок для снижения затрат или прогнозировать спрос на продукцию для планирования производства. Это далеко не полный список возможностей специалиста. Он может анализировать сайты, каналы привлечения покупателей и многое другое.

Анализ данных необходим для того, чтобы помочь менеджерам и директорам улучшить процесс принятия решений. Аналитик поддерживает различные отделы — маркетинг, продажи, финансы, производство и другие — предоставляя им ценную информацию для оптимизации их работы. Благодаря работе по превращению сырых данных в обработанные, специалисты могут получить информацию, которая станет обоснованием для изменения бизнес-процессов. Это в свою очередь увеличивает доходы, снижает издержки, позволяет избежать проблемных заказов.

В современных компаниях роль аналитика данных становится все более важной, поскольку объем и значимость данных постоянно растут.

Читайте также: «Тенденции рынка ИТ-специалистов в 2023 году»

Основные обязанности аналитика данных

Чтобы лучше понять, как именно работает аналитик данных, стоит разобрать его основные обязанности. В задачи специалиста входит:

  • Сбор данных. Информация может приходить из разных источников, таких как базы данных, внутренние системы компании, внешние источники (например, соцсети, веб-сайты).
  • Очистка данных/их дополнение. Собранные материалы часто бывают неполными или неточными. Аналитик занимается их очисткой и подготовкой к дальнейшему анализу, исправляя ошибки, заполняя пропуски и стандартизируя формат данных.
  • Анализ. На этом этапе аналитик применяет различные методы статистического анализа и моделирования, чтобы выявить закономерности, тенденции и взаимосвязи в данных.
  • Визуализация. Для представления результатов анализа аналитик создает различные графики, диаграммы и таблицы. Это помогает более наглядно представить информацию и сделать ее понятной для менеджеров и других заинтересованных сторон.
  • Подготовка отчетов. Аналитик данных готовит отчеты и презентации, в которых излагает результаты анализа и дает рекомендации на основе полученных данных.

В некоторых компаниях в обязанности аналитика данных может входить предложение стратегий улучшения работы отделов компании. В других фирмах такие задачи предпочитают поручать соответствующим специалистам. Как правило, многое зависит от размера компании и количества людей, которые в ней работают.

Когда компании нужен аналитик данных?

Когда компании нужен аналитик данных? Photo by Myriam Jessier on Unsplash

Как понять, что вам нужен аналитик данных

Не всегда компании требуется аналитик. У некоторых фирм для такого специалиста просто не будет задач. Для того чтобы определить, нужен ли вашей компании аналитик данных, обратите внимание на несколько ключевых критериев:

  • Сколько данных вы генерируете и собираете. Если ваша компания генерирует или собирает большие объемы данных, которые сложно обработать вручную, это сигнал о необходимости аналитика данных. Например, это могут быть данные об обороте, о разных каналах продаж, о рекламных кампаниях.
  • Насколько сложные данные вы используете для принятия решения. Если данные поступают из различных источников и требуют интеграции и комплексного анализа, вам нужен специалист, способный справиться с этой задачей.
  • Насколько высока потребность в прогнозировании у компании. Если компания нуждается в оценке спроса, оптимизации запасов или персонала, аналитик данных поможет создать модели и найти оптимальные решения.

Если вы стремитесь принимать решения на основе объективной информации, а не интуиции, аналитик данных станет ценным сотрудником. Если же директор не смотрит отчеты и предпочитает принимать решения на основе «чутья», появление аналитика не изменит ситуацию. В этом случае, возможно, стоит нанять других специалистов, включая тех, кто сможет нивелировать последствия необдуманных решений.

Приведем наглядные примеры ситуаций, когда найм аналитика данных оправдает вложения:

  • отдел маркетинга запускает многочисленные рекламные кампании через разные каналы, но не уверен, какие из них приносят наибольший результат;
  • интернет-магазин сталкивается с высокой степенью отказов на этапе оформления заказа;
  • в производственном процессе образуются неожиданные простои и высокие издержки;
  • компания хочет предсказать спрос на свои товары, чтобы оптимизировать запасы на складе и избежать дефицита или избытка продукции;
  • отдел кадров стремится снизить риск смены персонала, анализируя причины увольнений и выявляя факторы, способствующие удержанию сотрудников;
  • финансовый отдел нуждается в анализе денежных потоков и выявлении наиболее прибыльных направлений для инвестиций;
  • служба поддержки клиентов ищет способы улучшения качества обслуживания, анализируя частые запросы и жалобы клиентов.

Очень часто аналитик данных нужен для интернет-проектов, где в его обязанности будет входить изучение особенностей работы пользователей с приложением. Тщательный анализ кейсов применения и поиск ситуаций, в которых можно сэкономить ресурсы, позволит предоставить тот же уровень сервиса, снизив издержки на содержание сервера, команды техподдержки и др.

Также стоит определить ситуации, когда для аналитика данных не будет подходящих задач:

  • у компании ограниченное число отчетов, большую часть информации легко анализировать вручную;
  • учет продаж или другие задачи легко решаются с помощью офисной программы или специализированной программы;
  • бизнес не требует сложного анализа данных, достаточно базовых аналитических инструментов, которыми могут владеть другие сотрудники.

Аналитик способен решить системные проблемы, то есть те, что возникают регулярно, но причины которых не слишком очевидны. Также он может найти методы оптимизации работы с использованием тех же средств или с минимальными вложениями. Такой специалист становится необходимым, когда объемы и сложность данных растут, и компания стремится к оптимизации и развитию на основе объективной информации.

Как понять, что пора расширять штат.

Как понять, что пора расширять штат. Photo by Annie Spratt on Unsplash

Как найти хорошего аналитика данных

Если после ознакомления с тем, что составляет суть работы аналитика данных вы решили, что такой специалист вам необходим, стоит переходить к вопросам найма. Расскажем, какими навыками должен обладать такой кандидат, где искать хорошего аналитика и как организовать процесс найма от формулировки требований до оффера лучшему кандидату.

Какими навыками должен обладать кандидат

Для успешной работы аналитик данных должен обладать рядом навыков и владеть различными инструментами. В первую очередь важны технические навыки, а именно:

  • знание языков программирования (Python, R, SQL);
  • владение инструментами для визуализации данных;
  • понимание методов статистического анализа и машинного обучения;
  • умение работать с большими данными и инструментами для их обработки;
  • навыки работы с облачными платформами для анализа данных;
  • опыт работы с базами данных и системами управления ими (SQL, NoSQL).

Эти технические навыки позволяют аналитику эффективно собирать, обрабатывать и анализировать полученные массивы информации. Но нельзя сказать, что это полный список того, что нужно знать аналитику данных. Многое зависит от того, на какую позицию и в какой отдел вы ищете специалиста.

Также важны аналитические способности, которые включают знание методов статистического анализа и машинного обучения, умение оценивать большие объемы данных и выявлять ключевые инсайты. Среди софт-скиллов наиболее важны:

  • способность взаимодействовать с различными отделами компании и понимать их потребности;
  • умение представлять результаты анализа в понятной форме;
  • умение выявлять проблемы и предлагать решения на основе данных.

Рекрутер, который не знает специфики того, чем занимается аналитик данных, не сможет адекватно оценить кандидата. Он должен отсеять людей по общим признакам, например, тех, чьи зарплатные ожидания не вписываются в бюджет или тех, кто не умеет справляться с проблемами и принимать решения. Технические же навыки необходимо проверять, пригласив эксперта, который сможет оценить уровень кандидата и то, насколько его умения соответствуют поставленным задачам.

Советы по поиску аналитика данных.

Советы по поиску аналитика данных. Photo by Tim van der Kuip on Unsplash

Где искать аналитика данных

При найме ИТ-специалистов вопрос о том, где искать опытных людей всегда стоит очень остро. Стандартные онлайн-платформы для поиска работы активно используются при размещении резюме, но чаще всего они не приводят подходящих кандидатов. Чаще всего аналитиков данных ищут по таким каналам:

  • Профессиональные сети и сообщества. Платформы, предназначенные для создания сети профессиональных знакомств, такие как LinkedIn, позволяют находить опытных людей в области анализа данных и общаться с ними. Участвуйте в тематических группах и следите за обсуждениями, чтобы найти специалистов для ваших задач.
  • Обычные социальные сети и специализированные группы в них. Не все делают профиль на специализированных сетях, но многие общаются на профессиональные темы в тематических чатах. Во многих таких сообществах есть опция публикации объявления о найме. Если же подобное в чате или группе не принято, всегда можно изучить поведение участников и написать наиболее перспективным лично.
  • Образовательные учреждения. Сотрудничество с университетами и учебными центрами, которые готовят специалистов в области анализа данных, может стать источником поиска талантливых кандидатов. Участвуйте в ярмарках вакансий и стажировках. Но учитывайте, что специалист, только что закончивший учебное заведение, почти всегда не обладает всеми необходимыми навыками. Такой вариант подходит либо для среднего бизнеса, у которого нет на самом деле сложных задач, либо для найма линейного персонала в подчинение к руководителю аналитического отдела, где уже работают опытные сотрудники, готовые обучать новичка.
  • Рекрутинговые агентства. Использование услуг агентств, специализирующихся на подборе IT-специалистов, может значительно упростить процесс поиска. Это платная услуга, но она экономит время вашим сотрудникам. Если у вас нет большого HR-отдела, чтобы обрабатывать заявки и проводить несколько этапов собеседования, возможно, аутсорс будет наиболее логичным решением.
  • Внутренние ресурсы. Возможно, в вашей компании уже работают сотрудники с потенциалом для развития в аналитике данных. Рассмотрите возможность внутреннего обучения и повышения квалификации. Такой вариант подходит для компаний, у которых уже есть сильный ИТ-отдел. В них обычно находятся люди, готовые сменить специализацию. Недостаток метода в том, что вы получаете новичка, а большой плюс в том, что этот новичок уже знает специфику компании, ее цели, задачи и возможности.

Каких-то особых каналов поиска кандидатов не существует. Тайных баз данных, закрытых каналов, доступных только рекрутеру, нет. Каждое рекрутинговое агентство ведет свою базу, но в ней редко можно найти каких-то людей, которых вы не встретите в сети профессиональных знакомств или на специализированном ресурсе. Рынок таких специалистов достаточно узкий.

Однако что точно может сделать рекрутинговое агентство, так это выйти на уже работающих аналитиков и предложить им более выгодные условия с учетом реалий рынка. Но хедхантерство практически всегда обходится дороже свободного найма, так как вам приходится предлагать кандидату какие-то дополнительные блага вместе с зарплатой, которая будет выше, чем на его текущем месте.

Как организовать процесс найма и провести собеседование

Первым этапом найма любого специалиста должно быть определение круга его обязанностей. Определите задачи и цели, которые будет решать аналитик данных. Четко опишите обязанности, необходимые навыки и опыт, включая знание языков программирования (Python, R, SQL), инструментов визуализации (Tableau, Power BI) и работы с базами данных. Иногда для этого требуется помощь стороннего эксперта, который поможет понять, какие именно задачи и с помощью каких технологий будет решать специалист по анализу данных в вашей компании.

Когда требования определены, можно действовать по стандартной для найма ИТ-персонала схеме:

  1. Публикация вакансии. Разместите объявление о вакансии на профессиональных платформах, в университетах и на специализированных сайтах.
  2. Отбор резюме. Просмотрите резюме кандидатов, обращая внимание на их образование, опыт работы и наличие необходимых навыков. Выбирайте тех, кто соответствует вашим требованиям.
  3. Проведите телефонное интервью. Оно позволит актуализировать данные в резюме и убедиться, что соискатель еще не получил работу и все еще заинтересован в вашей вакансии.
  4. Организуйте несколько этапов интервью:
    • Первичное интервью с HR для оценки общих качеств и культурного соответствия.
    • Техническое интервью с непосредственным руководителем или старшим аналитиком для оценки профессиональных навыков и знаний.
    • Итоговое интервью, на котором с кандидатом познакомится непосредственно руководитель. После него принимается решение о найме.
  5. Проводите оценку кандидатов после каждого интервью. Оцените кандидатов по таким критериям, как технические навыки, способность к аналитическому мышлению и коммуникативные навыки.
  6. Выберите лучшего кандидата и сделайте ему предложение. В оффере укажите условия работы, зарплату, бонусы и другие важные аспекты.

Читайте также: «Как организовать эффективное удаленное собеседование»

Поиск и найм хорошего аналитика данных требует системного подхода: от четкой формулировки требований до тщательного отбора и проведения интервью. Используйте различные каналы для поиска, создавайте понятные описания вакансий и организуйте многослойный процесс отбора, чтобы найти кандидата, который принесет наибольшую пользу вашей компании. Если же вы поняли, что профессия аналитика данных сложна и вы не можете оценить кандидатов — это повод обратиться в наше агентство.

Geekfactor предлагает услуги по найму IT-специалистов для современного бизнеса. Мы можем подключиться к процессу на любом этапе: как провести техническое интервью, так и найти лучших кандидатов «под ключ». Почитайте наши кейсы, чтобы увидеть, как мы работаем, и свяжитесь с менеджером, если возникли вопросы. Будем рады вам помочь!

Предыдущая СтатьяКто такой системный администратор, как его искать и какие обязанности он выполняет
Следующая СтатьяКак организовать работу сотрудников на удаленке: пошаговое руководство