Работа аналитика: в чём состоит, в чём сила, какие тонкости. Объясняем на гусях

Мы продолжаем непотопляемый цикл об айтишных и цифровых профессиях.

Сегодня рассказ про работу аналитиков с разных сторон. Чтобы было не слишком скучно, объясним на гусях.

Здесь мы на секундочку вас прервём: просто напомним, что теперь у вас есть промокод со скидкой на любую профессию в Яндекс Практикум.

Основные вехи:

Смысл работы аналитика

Какие бывают аналитики

Новые и старые аналитики

Ничего без аналитики

Основные навыки аналитика

Особенности работы и карьеры

Где работать

Состояние рынка и карьерные перспективы

По-человечески

Рекламное, красивое

Смысл работы аналитика

Смысл аналитики в том, чтобы где-то раздобыть данные, изучить их и сделать какие-то полезные выводы.

Всё, это весь раздел. 

Какие бывают аналитики

Возьмём на примере. Гуси организовали предприятие по производству удобрений. Дело не идёт: клиенты не заказывают гусиный помёт, товар копится на складах. Гуси пошли спрашивать совета у знакомых.

Приходят к сове. Сова говорит: «У вас недостаточная выработка удобрений, чтобы работать на B2B-рынке. Вам нужно нанять ещё тысячу гусей и выстроить конвейерную систему производства, вот план». Сова — бизнес-аналитик.

Пошли к дрозду. Дрозд задал им много вопросов о предприятии. Через неделю вернулся с ТЗ на разработку автоматизированной системы производства удобрений. «Вот это ТЗ отдайте разработчикам, они вам сделают». Дрозд — системный аналитик.

Пошли к лисице. Лисица прошлась по всем соседним фермам, поговорила с руководителями, изучила рынок. Через неделю приносит предложения, как улучшить продукт. Она предложила не только продавать удобрения, но и делать экскурсии по ферме. Лисица — продуктовый аналитик.

Пришли к ежу. Ёж долго ползал по территории фермы, пыхтел и принюхивался. Через неделю он принёс отчёт на семи листах, где было сказано, что калитку тяжело открыть, ступеньки скользкие и на территории фермы плохо ловит сотовая связь. Ёж — UX-аналитик.

Пошли к пауку. Он залез на сайт предприятия и выписал сто рекомендаций по улучшению юзабилити, оптимизации страниц и починке ссылок. Паук — веб-аналитик.

Пришли к мышам. Мыши изучили бигдату и выяснили, что спрос на удобрения имеет сезонный характер, а сейчас как раз спад. Но есть когорта клиентов, которые закупают удобрения впрок, их можно выделить. Вот выгрузка с этими клиентами. Мыши — аналитики данных.

Потом мыши сказали: «Так, падажжи…» Ушли ещё на неделю, а когда вернулись, у них была обученная нейросеть, которая автоматически находила релевантных клиентов. Мыши стали дата-сайентистами.

За следующий год дело пошло, ферма много заработала, и гуси пришли к старому селезню со своей базой 1С на флешке. Селезень её открыл, крякнул и сделал большой отчёт о финансовом состоянии предприятия: где деньги теряются, где зарабатываются, какие обязательства проблемные, сколько денег можно выделить на дивиденды. Селезень — финансовый аналитик.

Всё, дальше будет серьёзно.

Новые и старые аналитики

Бизнес-аналитики и финансовые аналитики существовали давно, потому что среднему и крупному бизнесу нужно разбираться в своих внутренностях.

Системщики появились вместе с автоматизацией производства. Например, нужно сделать программу складского учёта. Она может быть какой угодно: в столбик, в табличке, с карточками, в чатике, отсортированная по категориям. Системщики выясняют, какой должна быть эта программа, и передают это знание разработчикам. 

И совсем недавно появились цифровые аналитики: по данным, UX, вебу и продуктам. Они пришли вместе с цифровой экономикой: когда люди начали заказывать товары через интернет, пользоваться приложениями, покупать подписки и контент.

Основные навыки аналитика

В общем виде аналитик — это ваш одногруппник, который писал обалденные курсовые. Работа аналитика — собрать инфу, изучить её, понять и изложить.

Вот основные навыки:

• Исследование — интервью, сбор данных, работа с источниками, организация специализированных исследований.
• Анализ — думание головой, знание бизнеса, мира и людей, математика, статистика, DataLens, иногда лёгкое программирование на Python, Haskell или языке R.
• Презентация — PowerPoint, PowerBI, инструменты визуализации данных, грамотная речь и способность чётко структурировать свои мысли.

Главная польза от аналитика в том, что он потратил время и разобрался. Представьте, что перед вами лежит 300 страниц какой-то информации. Аналитик — это тот, кто из этих 300 страниц сделает одну, и в этой одной будет самое важное для вас.

Особенности карьеры

Аналитики обслуживают средний и крупный бизнес, поэтому часто имеют дело с каким-то объёмом бюрократии. Бюрократия — это когда не очень умный менеджер мешает делать важное дело. Или когда решение нужно согласовать с десятью ненужными людьми. Часть работы аналитика — корпоративный нудёж. 

Понятно, что есть и менее бюрократизированные компании, но со стороны вы это не увидите. Поэтому готовьтесь к худшему. 

У аналитика нет далеко идущей карьерной лестницы. Можно быть младшим аналитиком на подхвате. Можно быть единственным аналитиком на всю компанию. Можно быть руководителем группы аналитиков. Дальше — менеджмент. У аналитиков не такое древо развития карьеры, как у разработчиков или дизайнеров. 

Если аналитик занимается данными, у него есть возможность вырасти в дата-сайентиста и заниматься нейронками и искусственным интеллектом. Это топчик и вышка, но нужно учиться. 

Аналитик — это сидячая работа и интенсивный интеллектуальный труд со всеми вытекающими. 

Результат работы аналитика сводится к повышению эффективности чужого предприятия. Работа аналитика явно не для тех, кто хочет с нуля построить компанию и своими руками создать новый «Айфон». И хотя работа аналитика важна и без нее сейчас ничего не делается, это не такая гламурная сфера, как дизайн, например. Никто в детстве не мечтает быть аналитиком.

Где работать

Продуктовые и UX-аналитики нужны в продуктовых компаниях — тех, кто делает онлайн-сервисы, приложения и игры. Примеры таких компаний — Яндекс, Авиасейлс, Мейл, Касперский. Там работают продуктовые менеджеры, и им в помощь нужны аналитики.

Дата-аналитики нужны везде, где много данных: например в торговых сетях, кинотеатрах, у мобильных операторов, в банках. Последние 20 лет они собирали данные как не в себя, и вот данные есть, а выводов по ним нет. Нужны люди, которые будут извлекать смысл из этих данных. 

Системные аналитики — обязательная позиция в любой ИТ-компании, которая делает софт на заказ. Если там есть программисты, там обязательно будут системщики: они ходят к заказчику и пишут техзадания. 

Финансовые и бизнес-аналитики работают везде, где есть хотя бы 100 сотрудников. Это обязательная позиция в любой средней и крупной компании, потому что без этой роли руководители не могут принимать решения.

Состояние рынка и карьерные перспективы

Аналитика — это часть бэк-офиса. Когда экономика растёт, растут предприятия, открывается много вакансий, в том числе аналитиков.

Выше среднего растут вакансии диджитал-аналитиков — анализ данных, продуктовая и UX-аналитика. Это связано с тем, что цифровой сектор растёт быстрее других, а аналитикой там занимались мало. 

Дикого «перегрева» по зарплатам у аналитиков нет: зарплаты от 50 до 200 тысяч рублей — это средние зарплаты для ИТ. У разработчиков встречаются намного более высокие зарплаты — но в более сложных сферах. 

Современные цари дата-аналитики — это дата-сайентисты, которые занимаются нейросетями, машинным обучением и другими сложными вещами. Это горячая тема, сложная сфера, на неё есть спрос в крупных компаниях. Но это работа для математиков и технарей. 

Основной риск для аналитика — развитие нейросетей и искусственного интеллекта (которым как раз занимаются дата-сайентисты). Если у них всё получится, то у аналитиков будет всё меньше ручной и всё больше творческой работы. Хорошая новость в том, что чем совершеннее будут эти инструменты, тем больше компаний будут ими пользоваться, тем больше им нужно будет аналитиков. 

Это как с частным извозом в начале 20 века: когда автомобили заменили лошадей, извозчики лишились работы. Но кто-то должен был водить автомобили.