Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Системный аналитик: что делает, сколько получает и как им стать». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.
Аналитик — специалист, который собирает и обрабатывает данные для решения задач, связанных с развитием компании и продукта. Он может работать в IT, маркетинге, управлении, консалтинге, финансах — любой сфере, где систематизируют, исследуют и работают с большими данными.
Успешная карьера в сфере аналитики во многом зависит от целеустремленности человека и желания повышать квалификацию. Специалист проходит три этапа: Junior → Middle → Senior. Обязанности каждого уровня зависят от специфики бизнеса и специализации сотрудника.
👉Junior обладает базовыми навыками и выполняет формализованные задачи, работает только в команде. Наставник детально оговаривает алгоритм задачи, контролирует результат.
👉Middle — первый уровень самостоятельной работы. Такой специалист обладает навыками тайм-менеджмента и самоорганизации, напрямую взаимодействует с заказчиком по поводу простых задач, хорошо справляется со знакомыми алгоритмами и находит решение проблемы без помощи руководителя. Но сложные комплексные исследования проводит только в паре с наставником.
👉Senior-аналитик работает самостоятельно: собирает данные до тестирования гипотез и презентует отчет. Он разрабатывает технические задания, синхронизирует исполнителей и заказчиков, пишет инструкции для младших специалистов.
Кто такой аналитик продаж
Аналитик продаж — позиция на стыке двух направлений: маркетинга и информационных технологий. Он ответственен за сбор и анализ данных о продажах в компании, выступает советником при принятии важных решений. Его выводы важны для:
- Составления прогнозов;
- Получения информации о рынках сбыта;
- Исследования конкурентов;
- Повышения продаж и рентабельности деятельности;
- Сокращения издержек.
Измерение эффективности анализа продаж
Эффективность работы самого специалиста и его команды оценивается через постановку целей и KPI. Это повышает прозрачность его деятельности и помогает в реальной оценке эффективности.
Для наглядного отображения контрольных параметровиспользуют обычные таблицы в Excel, PowerPoint, либо специальные дашборды.
В них могут отражаться следующие метрики:
- Динамика объёма продаж. Ключевой параметр.
Где нужен аналитик данных
Аналитик данных нужен фактически любой компании, где принимаются решения. Дата-аналитики востребованы везде, где есть диджитал-маркетинг: в ретейле, IT, телекоме, здравоохранении. Такие специалисты превращают маркетинг в эффективный инструмент — они помогают точно понять, куда уходят деньги, и получить максимальную прибыль при минимальных вложениях.
Но есть отрасли и направления, где работа аналитика данных особенно важна. Например, банки — сфера, где всегда очень много информации: пользовательские данные, личные и финансовые. При этом управленческие ошибки в банковском секторе очень дороги. Например, если создать неправильную скоринг-модель — алгоритм, который оценивает, стоит ли выдавать клиенту кредит, — можно потерять и деньги, и доверие клиентов.
А еще с помощью аналитики данных можно:
- Привлечь и удержать инвестора в стартапе
- Бороться с кассовыми разрывами, сопоставляя доходы и расходы компании
- Прогнозировать динамику спроса предложения и точно знать, каких товаров запасти впрок перед Новым годом или Черной пятницей
- Изучать рынок труда, собирать эффективную команду — например, приглашать только определенных кандидатов на основе статистики найма и увольнения.
Что должен знать и уметь
Профессиональное занятие таким специфическим родом деятельности, как аналитика, предполагает наличие у человека некоторых определенных умений и навыков. Ответственный подход к должностным обязанностям заключается в получении полного спектра необходимых для работы аналитика знаний и умений.
Для успешной деятельности в любом выбранном направлении аналитику требуется профессионально разбираться в нескольких областях:
- микро/макроэкономике;
- высшей математике;
- экономике (в т.ч. международной);
- эконометрике;
- бухгалтерском/налоговом учете;
- социологии (прогнозирование/управление);
- планирования/прогнозирования в макроэкономике.
Кроме того, для проведения исследовательских работ аналитик должен разбираться в новейших разработках ПО, свободно владеть методикой и практическими навыками проведения маркетинговых исследований.
Обучение на системного аналитика
Профессия системного аналитика считается востребованной среди тех, кто хочет освоить сферу IT-технологий. Десять лет назад получить эту профессию было крайне проблематично. Но сегодня существует множество онлайн-школ, которые предлагают обучение системному анализу с нуля. Обучение построено в формате курсов. Дают не только теоретические, но и практические знания — в частности, упор больше делается на практику. У студентов есть координатор, который проводит обучение.
Всё обучение проходит в удалённом режиме — обучаться можно из любой точки мира, приходить и сидеть на лекциях не нужно. С преподавателями можно связаться в рабочем чате либо написать лично — они должны отвечать на любые возникающие вопросы студентов.
В среднем обучение на системного аналитика занимает около полутора лет. Занятия, как стать аналитиком, проходят по несколько часов в день, около двух раз в неделю. По окончании курсов выдаётся диплом о профессиональной переподготовке.
Функции финансового аналитика
Финансовый аналитик — это эксперт, который обладает экономическим образованием и работает от имени банковского или финансового учреждения и в интересах клиентов. Он собирает, обрабатывает и анализирует как можно больше информации преимущественно финансового характера для публичных компаний, которая необходима им в дальнейшем для успешных инвестиций.
Экспертность финансового аналитика важна во всех сферах жизни общества и компании. Его роль заключается в оценке финансового воздействия решений, затрагивающих все области — будь то маркетинг, управление персоналом, информационные системы или другие сферы.
В список основных функций финансового аналитика обязательно входит:
- сбор максимальной информации о рынках, на которых работает компания или инвестор, о существующих рисках и правильных стратегиях;
- отработка полученной информации на основе современных экономических тенденций и собственных знаний;
- исследование потенциальной выгоды и принятие решения о целесообразности сделки или инвестиций в проект.
Чем работа аналитика данных отличается от data scientist
В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.
Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?
Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.
Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.
Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.
С какими сложностями сталкиваются студенты на курсе по анализу данных
Аналитик данных — не самая простая профессия. Чтобы стать хорошим специалистам, придётся приложить немало усилий. К чему стоит быть готовым?
- Придётся регулярно выделять время на учёбу. Освоить весь материал в сжатые сроки физически невозможно: здесь надо много читать, запоминать, создавать предсказательные модели, писать код, проводить эксперименты и улучшать их результаты.
- Вы будете постоянно задавать вопросы, и, чтобы получить нужный ответ и не тратить время впустую, необходимо научиться правильно их формулировать.
- Часть информации предстоит искать самостоятельно. Конечно, в интернете есть всё, а ИТ‑сообщество достаточно отзывчиво, но с нестандартными запросами придётся повозиться.
- Порой эксперименты с данными завершаются неудачей: ваша модель не подходит для решения задачи, вы получаете совсем не те результаты, которые ожидали. Это нормально: даже опытные аналитики не всегда достигают цели с первого раза. И это вовсе не повод останавливаться.
- Некоторые темы покажутся совершенно непонятными. Вы можете читать материал снова и снова, но не приблизитесь к сути вопроса. В таких ситуациях помогает переключиться, а позднее вернуться к занятиям — либо попросить помощи у ментора или у других студентов.
В прошлом: история аналитики
Сравнение статистики и анализ данных появились до зарождения письменной истории, но необходимо было пройти несколько важных этапов для превращения аналитики в процесс, каким мы знаем его сегодня.
В 1785 г. Уильям Плейфэр (William Playfair) предложил гистограмму, которая сейчас является одним из основных (и широко используемых) способов визуализации данных. По легенде он изобрел гистограммы, чтобы показывать несколько десятков точек данных.
В 1812 г. картограф Шарль Жозеф Минар (Charles Joseph Minard) изобразил на графике потери армии Наполеона во время похода на Москву. Опираясь на польско-российскую границу, он создал линейную карту из толстых и тонких линий, которая показывала, как потери связаны с суровой зимой и с тем, сколько времени армия была отрезана от путей снабжения.
В 1890 г. инженер Герман Холлерит (Herman Hollerith) изобрел «табулирующую машину», которая записывала данные на перфокартах. Это дало возможность анализировать данные быстрее, что сократило процесс подсчета в Бюро переписи населения США с нескольких лет до 18 месяцев. Тогда и появилась бизнес-потребность постоянно улучшать сбор и анализ данных, что актуально и по сей день.
Сколько зарабатывают веб-аналитики
Здесь, как и везде, все решает опыт и навыки. Чем более квалифицированный специалист, тем выше будет его доход. Размер зарплаты колеблется от 40 до 375 тысяч рублей. Есть и региональная зависимость: веб-аналитик в Москве получает в среднем больше. Доход зависит также от объема выполняемой работы, эффективности и достигнутых результатов.
Junior может рассчитывать на зарплату от 40 до 80 тысяч рублей. Ему придется решать простые задачи и выполнять какие-то отдельные фрагменты проекта. Рассчитывать на повышение оплаты труда раньше, чем через год, не стоит. До тех пор, пока не станет по силам многоплановое решение проблем и не появится минимальный опыт.
Middle способен справиться с комплексными задачами, умеет работать в команде, осуществлять функции администратора и осознает масштаб проекта. Такой специалист может рассчитывать на заработную плату от 100 тысяч рублей.
Senior умеет больше, чем большинство коллег, видит проект в целом, вдобавок самостоятельно проектирует отдельные аналитические системы, поэтому и получает соответствующий доход от 200 тысяч рублей. Всего по России в текущем году зарегистрировано более 3 тысяч вакансий, а в столице – полторы тысячи.
Что делают финансовые аналитики и чем занимаются?
Обязанности на примере одной из вакансий:
- Формировать планы продаж по каналам сбыта
- Проводить согласование планов продаж
- Корректировать планы продаж;
- Проводить план-фактный анализ продаж на регулярной основе (еженедельно, ежемесячно);
- Консолидировать фактические продажи для начисления ЗП и бонусов;
- Выгружать и обрабатывать данные из 1С для подготовки ежемесячных ОПУ;
- Участвовать в разработке и настройке системы бюджетирования в Компании;
- Принимать участие в проекте внедрения 1С: ERP КДК.