Аналитик или Data Analyst работает с большими объемами информации. Собирает, анализирует, интерпретирует, а полученные результаты становятся основой для принятия решений. Например, о целесообразности запуска нового продукта, прогнозирования поведения ЦА и сроках окупаемости расходов.
Термины аналитика данных – это набор определений из финансов, маркетинга и IT. Что неудивительно, поскольку в этой профессии нужно понимание основ программирования, визуализации, знание бизнес-процессов.
Зачем нужны термины
Однозначные определения слов нужны для внутрикорпоративного взаимодействия. Любое исследование, отчет в форме графиков, таблиц должны быть понятны и менеджерам, и маркетологам, и руководству. Плюс терминология нужна и во время обучения специалистов, для оптимизации учебного процесса, усвоения, систематизации информации.
Базовый набор определений может меняться в зависимости от области знаний, специализации – Business Intelligence, маркетинговая, продуктовая, гейм- аналитика.
Самые популярные
В этой сфере не так много широко известных определений. В список можно включить понятия:
- big data – большие массивы данных;
- дашборд – интерфейс для визуализации информации в удобочитаемый формат (таблицы, графики, диаграммы), применяется, в том числе для оценки KPI;
- UTM – коды, включаемые в описание URL-адресов, по которым маркетологи идентифицируют источник трафика, приходящего на корпоративный сайт (интернет магазин, блог компании в соцсетях);
- автоматизация – внедрение ПО для оптимизации рутинных процессов, например, перенаправление входящих звонков на ответственных менеджеров в автоматическом режиме;
- bounce rate – отказы или регистрация пользователей, не задерживающихся на целевой странице дольше пары секунд;
- churn rate – или процент оттока клиентов, отказывающихся от сотрудничества, повторной покупки (для справки хороший показатель для среднего бизнеса – до 5%, крупного – 1%) и основа для расчета оттока дохода;
- properties – свойства или идентификаторы, необходимые для исследований (пол, возраст, контакты, адрес электронной почты или профиля в соцсетях);
- CRM – софт, упрощающий взаимодействие с контрагентами, с функционалом, включающим автоматическое создание лидов, отчетности;
- омникальность – показатель заинтересованности пользователей во взаимодействии с брендом по нескольким каналом, например, приложением, блогом и сайтом.
В индустрии гейминга могут встречаться понятия, связанные с графическим дизайном, разработкой. В продуктовой аналитике – терминология маркетологов.
Остальные
Приведем названия несколько инструментов, разработанных для анализа, преобразования отчетов поисковиков:
- Google Data Studio – бесплатный сервис для визуализации сведений, полученных от поисковой системы, для создания дашбородов, которыми можно поделиться с командой;
- Google BigQuery – платформа с поддержкой ИИ и нескольких движков;
- Яндекс. Метрика – структурирует сведения о посетителях корпоративных цифровых ресурсов, помогает отслеживать их действия, переходы по ссылкам, время, которое пользователь проводит на сайте.
В зависимости от специализации, количество инструментов может расширяться, дополняться. Включать слова из финансовой сферы и IT.
Где можно выучиться
Сначала стоит изучить требования работодателей к кандидатам. Стандартный набор – знание языков разработки, стека компании. Умение работать с аналитическими инструментами. Понимание построения, валидации, мониторинга скоринговых моделей. Плюс знание английского и опционально алгоритмов машинного обучения. Из софт-скиллс ожидаемо работа в команде.
Все эти навыки можно получить после обучения в ВУЗе по направлениям “Экономика, компьютерные науки и анализ данных”. Или пройти онлайн курсы, которые дадут базу для возможности претендовать на позицию джуниора, с дальнейшим продвижением до мидла и сеньора (с ростом профнавыков, опыта). Да, зарплата на начальных позициях невысокая. Но требования к кандидатам-стажерам намного лояльнее, плюс работодатель дает возможность обучения прямо на рабочем месте, выполняя реальные задачи для бизнеса.
В нашем университете есть программы для начинающих и специалистов, включая курсы по изучению отдельных инструментов, программ, например:
- разработчик на Python;
- интернет маркетолог;
- Data Science Academy;
- обработка, анализ в SQL.
Всего – более 100 курсов, образовательных модулей по бизнес-, финансовым, IT направлениям.
Итоги
С развитием технологий одни и те же термины постепенно интегрируются в разные сферы – цифровую, экономическую, финансовую. Исключение разве что специфическая терминология разработчиков, программистов.
Это сильно упрощает взаимодействие между специалистами разных направлений, постановку целей, задач персоналу, интерпретацию, анализ информации.