Пропонуємо вам познайомитися з перспективною сучасною професією, яка допомагає компаніям приймати рішення на основі даних, а не інтуїтивно. Дата-аналітики майже як детективи, тому що теж займаються збором, опрацюванням та аналізом інформації. І теж, як детективи, використовують широкий спектр методів та інструментів, щоб простежити закономірності в отриманих даних і виявити ключові взаємозв’язки. Зацікавились цією професією? Читайте далі, як стати дата-аналітиком і чим він займається.

Отже, в чому суть професії дата-аналітика?

В попередньому абзаці на простому прикладі спробували пояснити, в чому полягають ключові обов’язки дата-аналітика. Але якщо давати більш професійну характеристику цій професії, скажемо так: це експерт, який на основі отриманих даних допомагає компаніям ухвалювати управлінські рішення. Дата-аналітик підкаже керівництву компанії відповіді на будь-які питання, навіть на кшталт «Середній вік людей, які купують нашу продукцію» або «Чому понизився той чи інший показник?» Нехтувати відсутністю такого спеціаліста в штаті не варто, бо аналітики допомагають знаходити нові рішення і способи, як зацікавити цільову аудиторію, як успішно запустити нову продукцію і так далі.

Навички, необхідні дата-аналітику

Ця робота – для людей з аналітичним складом розуму, які люблять знаходити закономірності і відстежувати логіку причинно-наслідкових зв’язків. Ви підходите для цієї професії, якщо любите дивитися детективні серіали із заплутаними розслідуваннями, ігри-головоломки, книги з детективними сюжетами, та й просто любите аналізувати все на світі. Бо саме це й доведеться робити, працюючи дата-аналітиком.

Серед м’яких навичок, які передусім знадобляться представнику цієї професії, назвемо:

• Уважність;
• Критичне мислення;
• Пильність.

За критичне мислення, в принципі, зрозуміло. Це здатність аналізувати інформацію (дані) таким чином, щоб на її підставі ухвалювати раціональні рішення. Що, Як і Чому – ці питання повинні стати незмінними супутниками дата-аналітика.

А от увагу просимо не плутати з пильністю, бо це трохи інші речі.

Бути уважним – це якщо ви старанно писали код, перевірили всі дані, але результати метрик не співпадають. В цьому місці ми переводимо увагу в режим «пильність» і ретельно шукаємо зв’язки між метриками, і в чому полягає суперечність. Іноді причина невідповідності може виявитися настільки дріб’язковою і незначущою на перший погляд, що навіть найуважніше око випустить її з поля зору. Коли маєш роботу з великою кількістю даних, та втомлений і розфокусований – зрозуміло, що уважність і концентрація знижуються. Можливо, варто заздалегідь підтягнути для кращого планування справ і відпочинку навички тайм-менеджменту, які дата-аналітику ще й як стануть у нагоді? З класикою тайм-менеджменту, знаною як піраміда Франкліна, можна ознайомитися тут.

Окрім розвинутих навичок тайм-менеджменту, аналітику даних також знадобиться системність, тобто вміння бачити взаємозв’язки на макро- і мікрорівнях, і вміння розповісти про складне простими і зрозумілими словами.

Про м’які навички поговорили, а як щодо хард скілів? Стартовим набором hard skills дата-аналітика назвемо впевнене володіння Excel, мовами програмування Python та SQL (щоб працювати з базами даних) і, нарешті, Business Intelligence системами (наприклад, Tableau, Power BI, Looker).

Кілька слів про Excel

Не дивуйтеся, що в цьому списку є Excel. Це потужний інструмент для дата-аналітиків, якщо потрібно обробляти невелику кількість даних. Для роботи в невеликій компанії – це ідеальний варіант. Так, це той самий Excel, який багато людей не злюбили ще зі школи, бо там і формули потрібно не так прописувати, як зазвичай, та й багато різних незрозумілих команд присутні. Але незрозумілі вони на перший погляд. Якщо зануритися у вивчення Excel – можливо, вам навіть сподобається. Особливо коли збагнете всю силу і можливості цієї простої, на перший погляд, програми. І не такої вже простої, бо тоді б не проводилися чемпіонати світу по Excel.

Приклади робочих обов’язків дата-аналітика

Універсальність професії полягає в тому, що вона використовується в багатьох сферах діяльності для отримання важливої інформації. Від фармацевтики і охорони здоров’я – до продажів, фінансів та ІТ. Опанувавши професію дата-аналітика і влаштувавшись на роботу в галузі, яка значиться в дипломі про вищу освіту, можна досягнути успіху і пристойно заробляти. Про зарплати дата-аналітиків поговоримо далі, а ось декілька прикладів робочих обов’язків дата-аналітика в різних сферах діяльності:

• Інтернет-магазини – визначення перспективної для реалізації продукції, оптимізація логістики, способи утримування клієнтів та як повернути втрачені продажі;
• Банківська справа – поради щодо інвестування та оцінка платоспроможності клієнтів, які хочуть оформити позику;
• Охорона здоров’я – оптимізація витрат лікарень і покращення якості медичних послуг;
• Сфера ІТ – сприяння в створенні успішних продуктів і задоволення потреб користувачів;
• Маркетинг – оцінювання ефективності рекламних кампаній, визначення майданчиків для просування тощо.

Обов’язки – цікаві і потрібні

Дата-аналітику є куди розгулятися насправді. Завдяки опануванню згаданих вище мов програмування (особливо Python) ви можете прописувати власні функції для роботи з даними. Це означає, що ви можете працювати з чим завгодно – наприклад, зі сповіщеннями для чат-ботів чи моделюванням нейронних мереж. Можливості насправді безкінечні, тому важливим фактором є власне бажання і мотивація розвиватися в обраній професії.

В яких напрямках може розвиватися спеціаліст із аналізу даних? Перерахуємо їх:

• Описова аналітика – допомагає висвітлити поточний стан справ. Наприклад, інтернет-магазинам дата-аналітик допоможе виявити тенденції у продажах, особливості клієнтської поведінки та підвищення продуктивністі працівників;
• Діагностична аналітика – допоможе збагнути причинно-наслідкові зв’язки. Знову ж таки, на прикладі інтернет-магазинів зазначимо, що дата-аналітик допоможе визначити чинники, які впливають на якість продукції/послуг чи рівень задоволеності покупців;
• Прескриптивна аналітика – розробка рекомендацій для покращення бізнес-процесів, оптимізації стратегії продажів та логістичних систем, запобігання потенційним ризикам тощо.

Як бачимо, компанії довіряють роботі дата-аналітика важливі для бізнесу обов’язки. Дата-аналітик з’ясовує стан справ у компанії, відшукує причини і підказує, як покращити наявні процеси. Хіба не важлива і достойна професія?

Плюси та мінуси професії дата-аналітика

Оцінювати переваги і недоліки кожної професії – доволі особиста річ. Комусь цікаво вчитися програмувати і створювати додатки, хтось вважатиме написання безкінечних рядків коду важким і нудним заняттям. І так можна сказати про кожну професію, чи не так? Спробуємо перерахувати плюси та мінуси аналітика даних, а ви вже вирішуйте, що вам до вподоби, а що – ні.

Отже, перевагами цієї професії можна назвати:

• Звичайно ж, пристойна зарплата. Наразі середня зарплата дата-аналітика в Україні складає 1,5 тис. доларів, в той час як середньостатистична зарплата українця в 2023 р. становить приблизно 440 доларів.
• Висока затребуваність на ринку праці. Якщо компанія хоче не просто триматися на плаву в цей непростий для країни час, а й розвиватися – присутність у штаті дата-аналітика допоможе знаходити нові рішення та перспективи для розвитку бізнесу;
• Обирайте цікаву вам сферу діяльності – як уже згадувалось вище, від фармацевтики до ІТ;
• Звичайно ж, постійний саморозвиток і клуб однодумців;
• Можливість дистанційної роботи/фрилансу і гнучкий графік.

Перейдемо до мінусів професії:

• Відповідальність за прийняті рішення – велика відповідальність провокує стрес, і на цій посаді можна легко вигоріти, якщо постійно перепрацьовувати і не відпочивати;
• Монотонна діяльність – дата-аналітику доводиться багато працювати з таблицями, базами даних, будувати графіки та візуалізації, щоб упорядковувати дані і виявляти взаємозв’язки;
• Розумове навантаження – робота з великими обсягами інформації це завжди складно, навіть для інтелектуально розвинутої людини;
• Постійний розвиток – як і решта професій зі сфери ІТ, вам потрібно постійно розвиватися і опановувати нові інструменти і технології, щоб іти в ногу з часом.

Зарплата і кар’єрні перспективи дата-аналітика

А тепер про вельми приємні речі. А саме – про зарплату і фінансові перспективи професії в цілому.

Згідно статистики, станом на початок літа 2023 р. українські дата-аналітики отримують:

• З досвідом менше року – 735 дол.;
• З досвідом 1-5 років – 1,7 тис. дол.;
• З досвідом більше 5 років – 3 тис. дол.

Зважимо також і те, що в певних компаніях за кваліфіковані послуги можуть платити значно більше. Багато залежить від того, як зможете домовитися під час співбесід та інтерв’ю. А стосовно фінансових перспектив, дата-аналітик може пройти шлях від джуна до керівника напряму аналітики. Звичайно, можна розвивати кар’єру і в горизонтальній площині. Наприклад, опановувати тонкощі трансформації даних, і поступово перекваліфіковуватися на інженера даних (Data Engineer). Або вдосконалювати знання Python чи машинне навчання (machine learning), і здобути професію Data Scientist.

І це ще не всі варіанти. Цікавитеся візуалізацією даних і побудовою графіків? Ставайте суперекспертом з візуалізації, щоб створювати інфографіку для проєктів та івентів. Або ж пригляньтеся до сфери тестування, щоб працювати експертом з тестування. І завдяки знанням статистичних трюків допомагати компаніям швидше впроваджувати клієнтські тестування та опрацьовувати отримані результати.

Data-driven підхід і професія дата-аналітика

В бізнесі існують різні підходи до ухвалення рішень. Одним із найпопулярніших наразі є data-driven підхід, що допомагає усунути когнітивні викривлення під час прийняття рішень. Вміння аналітика даних застосовувати цей підхід роблять його привабливим гравцем на ринку праці.

Підсумуємо.

Професія дата-аналітика – цікава, хоч і складна. Опанування методів роботи з даними займе час, але в нагороду отримаєте пристойний фінансовий прибуток, чудові кар’єрні перспективи та можливість розвиватися в обраній сфері діяльності. Втім, яку завжди можна змінити, якщо ваші смаки та уподобання зміняться з часом.

Для професії дата-аналітика важливо володіти критичним мисленням, проявляти уважність в роботі і постійно розвиватися. Вивчайте Excel, Python та SQL, цікавтеся, як працюють інтелектуальні бізнес-системи, бо всі ці речі – незмінні помічники в повсякденній роботі бізнес-аналітика. Також зверніть увагу на data-driven підхід, що дає змогу запобігати когнітивним викривленням під час прийняття важливих управлінських рішень.