Аналитик данных (BI), отвечает за извлечение, анализ и представление данных для конкретных отчетов или проектов. Они создают метрики и модели, которые помогают заинтересованным сторонам ответить на важные вопросы. Их цель – работать в тесном контакте с бизнесом, понимать движущие силы производительности и создавать методики и отчеты, которые помогают лицам, принимающим решения, выполнять свою работу.
Эта задача обычно решается путем концентрации усилий на следующих направлениях:
- Регулярное общение с заинтересованными сторонами бизнеса для понимания требований и ключевых задач, стоящих перед предприятием
- Получение и преобразование соответствующих данных из соответствующих источников информации, таких как БД и файлы
- Создание моделей путем объединения данных из нескольких источников или таблиц
- Расчет методик для оценки эффективности бизнеса
- Создание визуальных и информационных панелей для наглядной и эффективной передачи ключевых сообщений
- Создание документации для обеспечения повторяемости анализа и его доступности для других аналитиков.
BI-аналитикам требуется целый ряд навыков, начиная с технических, таких как математика, основы статистики, владение инструментами BI, и заканчивая “мягкими” навыками, такими как умение вести бизнес, общаться и критически мыслить.
С помощью этих навыков они понимают, какие вопросы нужно задать, какие данные использовать и как их использовать для получения глубоких результатов. Такие специалисты часто отвечают за донесение этих идей до ключевых заинтересованных сторон, поэтому общение с ними является важнейшим условием завершения процесса.
Инструменты
В распоряжении имеется множество инструментов. Традиционно аналитики полагались на Excel и VBA. Однако по мере развития этой области и технического прогресса многие стали полагаться на новое поколение инструментов, позволяющих повысить производительность, оптимизировать рабочие процессы и получать более качественные результаты.
Средства преобразования данных
Power Query: Для задач преобразования информации наиболее распространенными инструментами являются Power Query и Structured Query Language (SQL). Power Query – это надстройка к Excel, которая легко интегрируется, проста в освоении и позволяет экономить часы работы.
SQL, с другой стороны, является, пожалуй, самым мощным инструментом аналитика. Этот язык запросов позволяет запрашивать данные из базы данных в определенном формате. Несмотря на простоту освоения и использования, SQL отличает пользователей от BI-аналитиков, ориентированных на работу с приборными панелями, поскольку позволяет им лучше понимать составные части данных.
Средства анализа и визуализации
После получения необходимых данных в нужном формате наступает время анализа. К числу популярных инструментов относятся Tableau, Power Pivot и Power BI.
- Power BI – это ведущая мировая платформа для анализа и визуализации данных. Она позволяет пользователям преобразовывать данные, строить модели данных и информационные панели в едином и простом в использовании интерфейсе.
- Tableau известна своими визуализациями мирового уровня, функциональностью, позволяющей создавать метрики и объединять данные из различных источников, а также создавать модели данных.
- Power Pivot – еще одно дополнение к Excel, которое позволяет использовать язык формул DAX и возможности моделирования данных в самом сердце рабочих процессов Excel, что делает его незаменимым для пользователей Excel.
Расширенные средства
Более продвинутые аналитики даже используют языки программирования, как R и Python, для написания сценариев, автоматизирующих рабочие процессы, например, обновление модели по мере поступления новых данных.
Типичный день
Типичный день включает в себя сбор данных, их очистку и обработку. Они тратят время на программирование и работу с другими программными инструментами, чтобы сделать то, что у них получается лучше всего: генерировать полезные выводы. Аналитики часто проводят встречи с другими сотрудниками аналитической группы, а иногда им приходится общаться с другими заинтересованными сторонами, чтобы понять бизнес-задачи и требования к данным.
Такие специалисты постоянно меняют обстановку: в одну минуту беседуют с командой инженеров по обработке данных о том, как они хранятся в хранилище данных, в другую – встречаются со специалистами по визуализации данных для обсуждения создания приборных панелей, или даже представляет свои выводы бизнес-лидерам, или разбирается в том, как работает тот или иной бизнес-процесс.
Как устроиться
Стать BI-аналитиком можно разными путями. Один из наиболее распространенных путей – получение степени в такой области, как математика, статистика или информатика, но следует помнить, что эти квалификации полезны, но не обязательны. Существуют также сертификаты, например, CFI Business Intelligence & Data Analysis (BIDA), которые могут продемонстрировать потенциальному работодателю аналитические способности кандидата.
Однако, как и практически для любой другой технической должности, наиболее важной квалификацией всегда будут “ноу-хау” и наглядный опыт работы в проектах. Опыт работы в должности полезен, но кандидат, который может продемонстрировать успешные проекты в SQL, Power BI, Tableau и Excel, а также знания специфики отрасли, должен найти хорошую работу, поскольку спрос на аналитиков высок. Поэтому неплохо будет пройти курсы по аналитике данных. А также Power BI, Excel, Python, SQL, БД.
Зарплата
В среднем аналитик может рассчитывать на зарплату примерно вдвое большую, чем специалист по вводу данных, но не такую большую, как зарплата data scientist или data engineer.
При этом оплата труда сильно зависит от опыта. Старший аналитик данных с опытом работы пять и более лет может легко получить шестизначную зарплату, а главный может зарабатывать еще больше. Это делает работу BI-аналитиком разумным долгосрочным шагом, особенно для целеустремленных людей, которые хотят продолжать развивать свои технические навыки.
В целом эта должность хорошо оплачивается, плюс работа над интересными проектами, которые часто оказывают прямое и значимое влияние на работу организации. Как правило, они обладают широким набором навыков, включающим в себя “мягкие” и технические навыки. Быстро меняющийся мир аналитики создает условия для непрерывного обучения, и у опытных аналитиков всегда будут хорошие перспективы найти работу, соответствующую их потребностям и образу жизни.