Содержание

• Общее представление
• Область деятельности профессионала
• Основные задачи аналитика данных
• На чем могут специализироваться дата-аналитики
• Big Data, или большие данные
• Каким компаниям нужны дата-аналитики
• Как стать аналитиком данных: какими способностями для этого нужно обладать
• Что должны знать и уметь аналитики данных
• Обзор специализаций
• Востребованность и перспективы профессии аналитика данных
• Уровни специалистов и их зарплата
• В каких случаях становятся информационными аналитиками
• С чего начать путь в data-аналитику
• Как бизнесу найти хорошего специалиста
• Подведем итоги
• Вопросы – ответы

В статье простыми словами расскажем, кто такие аналитики баз данных (Data Analyst), чем они занимаются, где работают и за что отвечают, а также что нужно, чтобы состояться в этой профессии.

Общее представление

Любая компания собирает и анализирует разноплановую информацию, зависящую от её сферы деятельности: сведения о покупках и продажах, кредитах, налогах, событиях и других аспектах. Это необходимо для контроля текущего состояния бизнеса, прогнозирования поведения клиентов, принятия стратегических решений о запуске новых товаров и услуг, оценки спроса, повышения качества сервиса и определения оптимального местоположения для торговых точек. Такой подход обеспечивает адаптивность организации к рыночной динамике, снижает риски и помогает оставаться в числе лидеров.

Дата-аналитик — это тот, кто отыскивает скрытые закономерности в больших объемах информации, чтобы позволить бизнесу принимать оптимальные решения и опережать конкурентов. Он играет ключевую роль в изучении рыночных тенденций, поиске точек роста, оптимизации процессов и снижении рисков.

Область деятельности профессионала

Используя статистические методы, SQL, Python, Excel и BI-инструменты, этот специалист систематизирует разрозненные сведения, представляя их в виде понятных отчетов, информативных графиков и ценных рекомендаций. Его деятельность напрямую влияет на стратегию компании, помогая ей повышать эффективность, прибыльность и успешно развиваться в условиях конкуренции. Если сказать проще, он из большого массива сведений извлекает информацию, на базе которой руководителю предстоит выбирать правильные направления для решения развития своего бизнеса.

Основные задачи аналитика данных

Работа такого специалиста охватывает несколько ключевых этапов:

• Определение целей. В первую очередь необходимо определиться, что именно нужно делать — изучить рынок, спрогнозировать продажи, выявить потребительские тенденции и т. д.
• Сбор сведений. Дата-аналитик получает информацию из множества источников, включая веб-сайты, соцсети, онлайн-сервисы и т.д. Ключевым этапом является объединение этих разрозненных данных для последующего анализа.
• Структурирование. Удаляются дубли и ошибки, ненужные сведения отфильтровываются, а оставшаяся информация дополняется, упорядочивается и интегрируется в единую систему. Этот процесс занимает до 80% всего времени работы.
• Упорядочивание. Информация приводится к стандартному, как правило, табличному формату, на основе которого затем создаются отчеты.
• Обработка. Применяются различные техники для обнаружения взаимосвязей и создания прогнозов на будущее.
• Наглядное представление результатов. Выводы визуализируются в виде графиков, диаграмм, инфографики и дашбордов, что облегчает понимание сложной информации и позволяет точно интерпретировать ее.
• Формирование отчетов и рекомендаций. На основе проведенного исследования аналитик создает презентацию и предлагает конкретные шаги для оптимизации процессов.
• Обсуждение результатов. На финальном этапе специалист представляет свои выводы и рекомендации заинтересованным сторонам.

На чем могут специализироваться дата-аналитики

Эта область включает множество направлений, каждое из которых требует специфических навыков и знаний:

• Маркетинг – изучение рекламных кампаний, поведения клиентов.
• Финансы – оценка рисков, инвестиционный анализ.
• Продажи – прогнозирование спроса.
• Продукты – улучшение пользовательского опыта.
• Веб-аналитика – оценка трафика, поведения пользователей на сайте.
• HR – измерение и повышение эффективности управления человеческими ресурсами, включая найм и удержание.
• Логистика – обеспечение эффективной доставки грузов и оптимального использования складских помещений.
• Здравоохранение – исследование сведений о пациентах, эффективности лечения.

Big Data, или большие данные

Под этим термином подразумеваются значительные объемы неструктурированной информации, которые требуют систематизации и анализа. После обработки эти сведения превращаются в ценные аналитические выводы, позволяющие компаниям предсказывать рыночные тенденции, принимать стратегически важные решения и повышать эффективность работы.

Обычные вычислительные мощности не справляются с такими объемами информации. Для их обработки используются мощные серверы, центры хранения данных, специализированные технологии и программное обеспечение.

Big Data находят применение в самых разных сферах: бизнесе, финансах, маркетинге, здравоохранении, логистике, образовании, промышленности, в государственном управлении, телекоммуникациях, социальных медиа и даже в киберспорте. Их возможности позволяют выявлять скрытые закономерности, строить точные прогнозы и разрабатывать долгосрочные стратегии.

Каким компаниям нужны дата-аналитики

Перечислим основные типы организаций, которым требуются такие специалисты:

• Мобильные операторы – исследование пользовательского трафика, оптимизация тарифов, прогнозирование спроса.
• Банки – оценка кредитных рисков, финансовых потоков, борьба с мошенничеством.
• Страховые компании – изучение страховых случаев, прогнозирование потенциальных угроз, ценообразование полисов.
• Информационные центры – обработка больших массивов данных, разработка отчетов и стратегий.
• IT-компании – анализ пользовательского поведения.
• Промышленные холдинги – оптимизация производства, управление ресурсами, контроль качества.
• Розничные сети и e-commerce –изучение покупательского спроса, персонализация предложений, управление запасами.
• Маркетинговые агентства – исследование потребительского поведения, эффективность рекламных кампаний.
• Фармацевтические компании и производители медоборудования – анализ клинических исследований, прогнозирование спроса на лекарства.

Специалисты помогают организациям принимать обоснованные решения, повышать эффективность бизнеса и минимизировать риски. Поэтому востребованность профессии будет только расти.

Как стать аналитиком данных: какими способностями для этого нужно обладать

Эта профессия многогранна и требует не только разносторонних навыков, но и определенных личных качеств. Перечислим их:

• Аналитическое мышление. Специалисту приходится обрабатывать большие объёмы информации, выделять ключевые моменты, соотносить факты и на их основе делать обоснованные выводы.
• Внимательность и усидчивость. Работа связана с детальной проверкой информации, поэтому терпение, кропотливость являются важными характеристиками.
• Критическое и нестандартное мышление. Умение смотреть на проблему с разных сторон и предлагать новые подходы помогает находить оптимальные решения.
• Коммуникативные навыки. Специалист должен уметь ясно и аргументированно доносить до руководства результаты своих исследований и давать рекомендации по дальнейшим действиям.
• Гибкость и стремление к обучению. Мир технологий и аналитики стремительно развивается, поэтому важно постоянно совершенствоваться, осваивать новые инструменты и адаптироваться к изменениям.
• Деловой подход. Способность концентрироваться на главном и не отвлекаться на второстепенные детали позволяет эффективно решать поставленные задачи.

Эти качества делают дата-аналитика ценным специалистом, способным не только разбирать массивы информации, но и преобразовывать их в полезные бизнес-решения.

Что должны знать и уметь аналитики данных

Среди ключевых навыков:

• Глубокое понимание линейной алгебры, теории вероятностей, статистики, логики и математического анализа позволяет выявлять закономерности, прогнозировать вероятности и анализировать тренды.
• Знание Python, R и SQL необходимо для автоматизации задач, написания запросов к БД, обработки информации и создания отчетов.
• Поскольку результаты исследований часто представляются в табличном виде, уверенное владение Google Таблицами и Excel является обязательным.
• Необходимо владеть Tableau, Qlik Sense или Power BI, позволяющими создавать информативные дашборды.
• Для обработки данных в контексте конкретной компании дата-аналитику важно понимать ее внутреннюю структуру, ключевые метрики и рабочие процессы.
• Необходимы навыки статистического анализа, моделирования, а также базовое понимание машинного обучения для построения прогнозов.
• Для обработки крупных массивов информации требуется опыт использования технологий Hadoop и Apache Spark.
• Владение методом A/B-тестирование позволяет проверять гипотезы и оценивать эффективность различных изменений.

Следует учитывать, что помимо базового набора знаний, аналитику данных нужно знать специфические инструменты, применимые в различных областях.

Обзор специализаций

Направления работы Data Analyst определяются отраслью и конкретными задачами. Например, маркетинговый эксперт изучает поведение клиентов и эффективность рекламных кампаний. Специалист в сфере продаж исследует информацию о продажах, занимается прогнозированием спроса и оптимизацией воронки продаж. Продуктовый дата-аналитик работает над улучшением пользовательского опыта, анализируя поведение пользователей и выявляя возможности для совершенствования продукта. Веб-аналитики специализируются на анализе веб-трафика и оптимизации конверсии, а HR-аналитики исследуют сведения о персонале и разрабатывают стратегии управления человеческими ресурсами. В логистике специалисты сосредотачиваются на оптимизации логистических процессов, в то время как в здравоохранении анализируют данные пациентов и эффективность лечения. В электронной коммерции востребованы профессионалы, которые обрабатывают информацию о продажах и поведении клиентов.

Востребованность и перспективы профессии аналитика данных

Такие специалисты востребованы во всех секторах экономики. Это подтверждают актуальные вакансии, размещенные на сайте hh.ru. В первом квартале 2025 года только в Москве открыто более 6700 позиций для дата-аналитиков, в Санкт-Петербурге — свыше 1700, а в крупных городах в среднем требуется 400–500.

С развитием технологий машинного обучения, искусственного интеллекта и увеличением объёмов БД потребность в экспертах по их обработке продолжает неуклонно расти.

Уровни специалистов и их зарплата

В зависимости от квалификации и стажа, аналитики подразделяются на три основные категории, каждая из которых соответствует определенному уровню дохода:

• Junior. Обладает базовыми знаниями Python, SQL, Excel. Выполняет простые задачи под руководством опытных коллег. Зарплата 40 – 80 тыс. руб.
• Middle. Имеет опыт работы от года, уверенно знает SQL, Python, методы статистического анализа и моделирования. Обладает коммуникативными навыками. Зарплата 100 – 200 тыс. руб.
• Senior. Стаж от трех лет, обладает глубокими знаниями языков программирования, инструментов визуализации и отличным пониманием бизнес-процессов. Свободно взаимодействует с заказчиками и разработчиками ИТ-систем. Зарплата от 150 до 300 тыс. руб.

Размер заработной платы может значительно увеличиваться при принятии на себя руководящих функций, обучении начинающих специалистов или занятии позиций ведущих дата-аналитиков и руководителей аналитических отделов.

В каких случаях становятся информационными аналитиками

В эту сферу чаще всего приходят, когда возникает одна из следующих потребностей:

• Стремление увеличить доход и получить более востребованную профессию.
• Интерес к работе с данными, но недостаток опыта в их обработке.
• Необходимость автоматизировать рабочие процессы, с которыми специалист сталкивается в своей деятельности.
• Поиск перспективного направления для карьерного роста.

Анализ сочетает в себе технологические и бизнес-задачи, поэтому привлекает как технических специалистов, так и людей с экономическим или управленческим бэкграундом.

С чего начать путь в data-аналитику

Эту профессию можно освоить разными способами — выбор зависит от предпочтений, ресурсов и целей:

• Высшее образование. Если важно глубоко изучить научные основы аналитики, лучше поступить в профильный вуз. Университетская программа дает фундаментальные знания и развивает системное мышление.
• Онлайн-курсы. Подходят тем, у кого есть финансовые ресурсы, но мало свободного времени. Курсы предлагают структурированное обучение, поддержку наставников и часто помогают с трудоустройством.
• Самообучение. Если бюджет ограничен, можно самостоятельно составить программу и обучаться по бесплатным материалам из интернета.

Для успешного старта в карьере необходимо освоить ряд ключевых навыков. Важно уверенное владение Excel для работы с таблицами, знание языков программирования, таких как Python или R, которые используются для обработки, анализа и визуализации данных. Необходим также SQL, позволяющий эффективно работать с БД, составлять запросы и управлять информацией. Базовое понимание принципов машинного обучения поможет автоматизировать многие аналитические задачи. Однако одного знания теории недостаточно. Важно активно применять полученные навыки на практике.

Как бизнесу найти хорошего специалиста

Что учитывать при поиске профессионала:

• Прежде чем начинать поиск, важно понять, какие именно задачи должен решать специалист, какие сведения обрабатывать и какие бизнес-цели поддерживать.
• Подходящих кандидатов можно искать на Freelancer, Upwork, LinkedIn и других профессиональных ресурсах.
• Важно изучить примеры работ, оценить их сложность, примененные методы и достигнутые результаты.
• Проверить, владеет ли кандидат необходимыми инструментами – Power BI, SQL, Google Analytics, Tableau и пр.
• Подготовить вопросы, позволяющие оценить не только теоретические знания, но и подход к решению реальных аналитических задач и провести тестовое задание.
• Лучше привлекать специалиста на постоянной основе, чтобы он глубже вник в особенности бизнеса и мог предлагать более эффективные аналитические решения.

Подведем итоги

Из этой статьи вы узнали, кто такой аналитик данных и что он делает – мы рассказали простыми словами, в чем заключается его работа, какие у него обязанности, а также какие перспективы открывает специальность в области информационного анализа.

Если вашей компании необходимо автоматизировать бизнес-процессы, внедрить современные системы управления информацией или оптимизировать документооборот, специалисты Клеверенс помогут подобрать и настроить эффективные решения, адаптированные под ваши задачи.

Вопросы – ответы

В каких сферах востребованы дата-аналитики?

Они востребованы в диджитал-маркетинге, IT, рекламе, e-commerce, соцсетях, телекоме и здравоохранении.

Какие популярные инструменты и программы используют Data Analysts?

Базовый инструментарий data-аналитика включает: знание Excel для работы с таблицами, SQL для запросов к БД, Jupyter Notebook для анализа, Tableau и Power BI для визуализации, а также Python или R для построения прогнозов.

Откуда аналитик берет сведения?

Такой специалист обращается к разнообразным данным, включая отчеты, исследования и статистику, получая качественную и количественную информацию из веб-сайтов, соцсетей, БД, онлайн-сервисов, финансовых отчетов и внутренних архивов. После сбора сведения структурируются, очищаются и интегрируются в аналитические системы для обработки, моделирования и прогнозирования.