Сегодня бизнес остро нуждается в профессиональной аналитике, в сотрудниках, способных быстро находить инсайты, моделировать работу инструментов роста, прогнозировать новые тенденции и находить креативные решения для развития. Для решения этих задач существует профессия аналитик данных, который знаком с ИТ-продуктами и услугами, сможет предложить оптимальные варианты устранения проблем в конкретной отрасли на основе анализа данных.

Роль аналитики в современном мире

В условиях увеличения информационного потока возникает необходимость искать способы обработки данных. Аналитика дает возможность определять ключевые направления развития в бизнесе, предвидеть определенные показатели на производстве, а главное позволяет оптимизировать затраты в этих и других сферах рынка. С этой целью компании идут на внедрение разработок ИТ. На рынке РФ к аналитике больших данных чаще прибегают компании банковского, государственного, промышленного секторов, телекоммуникационной сферы.

Сегодня к аналитике больших данных прибегает большая часть компаний мира. Со временем востребованность в аналитиках Big Data будет только возрастать. Такая тенденция, по прогнозам исследователей, в ближайшее время не изменится.  Frost & Sullivan прогнозируют увеличение в 2021 году оборота мирового аналитического рынка биг дата до 67,2 миллиардов долларов. Показатель ежегодного увеличения приблизится на 35,9 %.

Какие навыки важны для Big Data аналитиков

Специалист такого уровня занимается изучением огромных информационных потоков. Они могут быть частично структурированными и неструктурированными. К примеру, в банковской сфере это перечень транзакций, в сегменте операторов мобильной связи — трафик и звонки, в розничной торговле — потоки клиентов и покупки.  Аналитик должен выявлять связь между разными факторами сырых данных и разрабатывать новые подходы и варианты решений в разных областях — от сельского хозяйства до медицины.

Специальные умения

Для решения таких задач аналитик данных должен обладать рядом навыков:

  • уметь оперативно вникать в проблемы анализируемой сферы и отслеживать важные аспекты, влияющие на ее деятельность (это могут быть такие отрасли, как нефтегазовая, медицинская, ритейл и т.п.);
  • уметь получать данные из многих источников, конвертировать и систематизировать их в аналитические базы;
  • владеть методиками статистического анализа информации;
  • создавать математические модели;
  • владеть языком структурированного запроса — SQL;
  • знать английский на уровне, необходимом для свободного понимания технических документов;
  • пользоваться фреймворков для обработки больших данных, например Spark, а для этого понадобится знание Scala и Java;
  • знать основы Python и Bash;
  • свободно работать с Hadoop;
  • знать основы Data Governance;
  • владеть основными видами цифровой трансформации;
  • применять технологии больших данных в различных сферах (USE-CASES).

Аналитику больших данных пригодятся и дополнительные знания, и практика в сфере конкретной области, с которой он работает. К примеру, для анализа данных в банковской сфере знание бухучета только поможет, а при аналитике ритейла – пригодятся знания методов маркетинга. Особенности работы в Big Data добавляют к основным компетенциям аналитика и умение работать с Data Lakes (озера данных).

Чем конкретно занимается аналитик данных

Основной обязанностью аналитика данных считается извлечение из Big data (больших массивов информации) сведений, которые являются наиболее значимыми для принятия лучших решений в плане эффективного управления бизнесом. В большинстве случаев аналитик big data самостоятельно обрабатывает информационные массивы. Для этого ему приходится выполнять ряд необходимых операций:

  • собирать данные;
  • готовить сведения к анализу (делать выборку, чистить и сортировать);
  • находить закономерности в наборах информации;
  • визуализировать данные для скорости восприятия и понимания готовых результатов и будущих направлений развития;
  • формулировать предположения относительно повышения эффективности отдельных бизнес-метрик путем изменения других параметров.

Какую роль играют личные качества в работе аналитика данных

Сегодня профессия аналитика данных предусматривает не только наличие способностей к таким наукам, как математика, логика и программирование. Не менее важным в этой профессии считается наличие личных качеств:

  • аналитического склада ума;
  • внимательности;
  • терпеливости;
  • настойчивости;
  • целеустремленности;
  • готовности к преодолению препятствий;
  • умения просто излагать сложные вещи;
  • интуиции.

Аналитику важно уметь видеть поставленную задачу с разных сторон, особенно тех, которые не видны при традиционном подходе. Понимать влияние человеческого и бизнес факторов на внедрение новых решений.

Сколько зарабатывает дата аналитик

Профессия биг дата аналитик сегодня востребована. Управленцы для развития бизнеса все чаще прибегают новым технологиям, а для их применения нужны соответствующие специалисты. Еще в 2017 году профессия аналитика (Data Scientist и Data Analyst) вошла в десятку лучших профессий по версии агентства Glassdoor. 

По данным компании Mail.ru Group, месячный оклад такого специалиста в РФ варьируется в диапазоне от 73 000 (начинающего) до 200 000 рублей (профи).  Аналитик в США в среднем зарабатывает от $100 000 за год.  Это зависит от опыта и уровня квалификации.

По прогнозам кадровиков, спрос на аналитиков Big Data в ближайшем будущем только возрастет. Чтобы стать такого уровня аналитиком, придется много учиться и усердно работать над улучшением выше перечисленных навыков и приобретением новых.

Где учат профессии

В интернете сегодня много специализированных онлайн курсов. Во престижных университетах мира ведутся онлайн-курсы. К примеру, в Калифорнийском – «Введение в big data», в Массачусетском институте технологий — «Berkeley». Последние подойдут тем, кто владеет английским на уровне выше технического. Магистерскую программу «Системы больших данных» можно освоить в Московском НИИ «Высшая школа экономики». Как правило, необходимую базу знаний могут предоставить учебные программы ВУЗов по прикладной информатике и математике, а также компьютерному моделированию.