Кто такой бизнес-аналитик, сколько он получает и что надо уметь для первой работы

Сколько времени нужно на бизнес-анализ

Продолжительность бизнес-анализа зависит от масштабов проекта:

1. Простой сервис, например, мобильное приложение для доставки еды, где есть только пользовательский интерфейс и административная панель, потребует около 40 часов работы бизнес-аналитика.
2. Маркетплейс или телемедицинский сервис, где есть два типа пользователей — клиент и поставщик услуг — требует 100—120 часов на анализ.
3. CRM- или ERP-система рассчитана на большое количество пользователей с различными ролями и возможностями, все их необходимо изучить и описать. Анализ займет не меньше 120 часов.
4. BI-системы или масштабные индивидуальные проекты, например, центр обработки данных для департамента закупок крупной корпорации, потребует от 160 часов для анализа.

При заключении договора с аналитиками обсудите точные сроки и этапы реализации проекта. Убедитесь, что вы одинаково понимаете цели и результаты работы.

Ценообразование и IT

Бизнесы, развивающиеся в ногу со временем, постепенно приходят к использованию систем динамического data-driven ценообразования. Это могут быть собственные разработки или внешние сервисы, которые могут включать байесово-оптимальное ценообразование (когда продавец устанавливает цену продажи товара, исходя из предположений, основанных на оценках покупателей) или ценообразование, основанное на восстановлении прямой и перекрестной функции эластичности цен

Сегодня подобные структуры ценообразования могут позволить только крупные розничные сети.

Плюсы такого подхода:

• ценообразование на основе data-driven подходов;

• увеличение основных показателей за счет ценообразования – увеличение валовой маржи, увеличение товарооборота, оптимизация промоакций, оптимизация KVI, необходимая кластеризация и т.д.;

• максимальная скорость реагирования в ценообразовании;

• данные накапливаются и работают на компанию;

• принятие выверенных управленческих и стратегических решений на основании истории данных и прогнозов;

• интенсивное развитие отдела ценообразования, нет необходимости увеличивать отдел пропорционально решаемым задачам.

Минусы:

• высокие вложения в IT-структуру;

• необходимость в максимальных компетенциях, а значит, высокооплачиваемые сотрудники в отделе ценообразования;

• инвестиции в разработку системы ценообразования инхаус или инвестиции во внешние сервисы ценообразования.

Следуя этой логике и оценивая плюсы и минусы централизованного высокого технологичного отдела ценообразования, необходимые инвестиции и возможные потенциальные выгоды, небольшие розничные компании часто задаются вопросом об эффективности и целесообразности такой организации процессов ценообразования.

Можно ли одновременно развивать процессы ценообразования и экономить на программных продуктах и ФОТ отдела ценообразования?

Давайте посчитаем. Например, возьмем розничную компанию размером до ста торговых точек, активной матрицей до 10 000 SKU. Бизнес находится на втором этапе развития процессов ценообразования, то есть выделен отдел ЦО. Если в компании есть разработанный софт, который облегчает процессы ценообразования, и выделяются до двух форматов магазинов и до пяти кластеров ценообразования, то в отделе ЦО должно быть минимум три сотрудника, включая руководителя.

Если ценообразование «плоское» – не учитывает несколько форматов и/или кластеризацию, то достаточно двух сотрудников.

Операционные затраты:

ФОТ в Москве такого отдела ценообразования – от 312 000 руб. до 403 000 руб.:*

Сотрудник отдела, 70 000 – 80 000 руб.,

Руководитель отдела, 120 000 – 150 000 руб.

ФОТ в областном городе – от 240 000 руб. до 312 000 руб.:*

Сотрудник отдела, 50 000 – 60 000 руб.,

Руководитель отдела, 100 000 – 120 000 руб.

* Обеспечение рабочих мест – от 20 до 30% ФОТ.

Увеличение задач будет приводить к прямопропорциональному росту расходов на ФОТ и обеспечению отдела ЦО. Что с этим делать? Одна из возможностей сэкономить – отдать ценообразование на аутсорсинг.

Лучшие вузы для обучения

Чтобы достичь высот в профессии аналитика, нужно получить фундаментальные знания, поэтому очень важно определить, где учиться

Амбициозным молодым людям желательно обращать внимание на ведущие вузы страны с хорошей научной базой и преподавательским составом. Большинство из них находится в Москве и Санкт-Петербурге:

• Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова. Здесь студенты могут получить знания по таким предметам, как финансы, экономика, менеджмент, информатика, торговое дело, социология, юриспруденция. Все эти профили могут быть использованы впоследствии в аналитической работе. Вуз имеет 22 филиала в России и за рубежом. Распространена практика сотрудничества с иностранными вузами в рамках программ двойных и даже тройных дипломов.
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» готовит специалистов по экономике и статистике, бизнес-информатике, математике, программной инженерии. Перспективной считается специальность «управление и аналитика в государственном секторе», поскольку федеральные, региональные и муниципальные органы власти испытывают острый дефицит профессиональных советников, помогающих принимать важные решения. ВШЭ и Лондонский университет сотрудничают в сфере подготовки специалистов по цифровым инновациям в управлении предприятиями.
• Российская академия народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ. В магистратуре вуз предлагает такие направления, как «Цифровые технологии в управлении», «Системы больших данных в экономике», «Бизнес-аналитика», «Цифровая экономика». Старшеклассникам, которые хотят «присмотреться» к профессии, предлагается бесплатно пройти полугодичный курс в Школе аналитиков при РАНХиГС. Во время занятий их ознакомят с основами финансового анализа, популярными программными продуктами (Big Data, SAP, SQL) и управлением проектами.
• Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ. Это один из ведущих технических вузов страны, который выбирают для поступления талантливые молодые люди. Здесь можно выбрать профили: «Информационно-аналитические системы безопасности», «Экономика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика и информатика». Широкое международное сотрудничество с иностранными вузами и компаниями дает возможности зарубежных стажировок.
• Санкт-Петербургский государственный университет предлагает студенту, желающему стать аналитиком, такие образовательные программы: «Бизнес-информатика», «Экономико-математические методы», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Экономика». Желающие могут заниматься исследовательской деятельностью в университете. Выпускники способны самостоятельно принимать сложные решения, опираясь на различные методики обработки данных.

Нередко после получения высшего профильного образования выпускникам для готовности к полноценной работе приходится постигать аналитический инструментарий путем самообразования или посещения различных курсов.

Как стать бизнес-аналитиком и где учиться?

В сфере ИТ в эту профессию часто приходят представители других специальностей. Например, разработчики или дизайнеры, которым интересно заниматься анализом данных, формированием требований к продукту, управлением проектами. В рамках студии их могут обучить нужным навыкам и постепенно переместить на новую должность.

Другой способ стать бизнес-аналитиком – это закончить курсы, в том числе через интернет. Затем пойти на стажировку или найти работу, где возьмут молодого специалиста. Примеры курсов по бизнес-аналитике:

Название программы и ссылка на нее	Описание
	Обучение профессии через интернет. По окончании выдается диплом. Курс состоит из лекций в видео формате, вебинаров и практических заданий. Имеется программа помощи в трудоустройстве. Подходит новичкам, а также предпринимателям, которые хотят улучшить свой бизнес. Преподаватели – практики из сферы финансов, консалтинга, руководители аналитических отделов крупных компаний.
	Подойдет людям, которые хотят работать аналитиками в сфере ИТ. Вы научитесь формировать требования к ПО, получите необходимые знания в области программирования, изучите систему GIT, узнаете, как происходят интеграции между системами, что такое API, как происходит прототипирование интерфейсов, тестирование, научитесь работать с базами SQL. Лучших выпускников могут пригласить на собеседования в компании-партнеры университета Нетология.

Права системного аналитика

Стоит выделить следующие права аналитика бизнес-процессов:

• Запрашивать у должностных лиц и получать требуемые документы и материалы, которые относятся к осуществляемой деятельности.
• Проводить опросы и брать интервью у руководителей компании для выполнения анализа и оптимизации
• Выполнять анкетирование руководства фирмы для обеспечения сбора требуемых сведений для выявления недостатков в функционирующей системе и определение необходимости в ее совершенствовании.
• Бизнес-аналитик имеет право на получение рецензий на документы, разработанные компанией и требуемые для осуществления бизнес-процессов.
• Сотрудник должен быть ознакомлен с режимом работы, включенным в перечень правил внутреннего распорядка компании.
• Имеет право выезжать в служебные командировки при необходимости.

Перечень прав может расширяться в зависимости от приказа руководства предприятия.

Что отличает хорошего бизнес-аналитика?

Хорошие бизнес-аналитики помогают организациям легче адаптироваться к любым переменам и быстрее достигать стратегических целей. Поэтому они так высоко ценятся в компаниях

На что же следует обратить внимание начинающим специалистам, чтобы стать высококлассным профессионалом? Вот пять привычек и качеств, которые объединяют всех успешных бизнес-аналитиков

Хорошие бизнес-аналитики постоянно учатся новому.

Опытные бизнес-аналитики знают, что все компании и проекты разные и к работе нужно подходить индивидуально. Они не полагаются на одни и те же методы и инструменты, а осваивают новые навыки, изучают новые технологии и применяют именно то, что больше всего подходит в конкретной ситуации. 

‍

Хорошие бизнес-аналитики задают правильные вопросы.

Для того, чтобы качественно выполнить свою работу, бизнес-аналитикам нужно сначала разобраться в целях, задачах и нуждах организации. И сделать это можно только, если задавать правильные вопросы компетентным людям. Что в данный момент делает компания для того, чтобы решить эту проблему? Были ли в прошлом попытки её устранить? Что именно предпринимали? Что хотелось бы изменить в существующей системе? Почему? Что нужно сохранить как есть? Это лишь несколько примеров вопросов, которые должен задавать каждый бизнес-аналитик, чтобы собрать необходимую информацию до начала проекта.  

‍

Хорошие бизнес-аналитики обладают выдающимися коммуникативными навыками. 

Хорошие бизнес-аналитики могут превратить расплывчатые идеи клиентов в чёткое и подробное описание требований для проектных команд. И чтобы хорошо справляться с этой задачей, им нужно постоянно оттачивать свои навыки межличностного общения, будь то письменная речь, выступления на презентациях или умение активно слушать.  

‍

Хорошие бизнес-аналитики понимают, насколько важна правильная расстановка приоритетов. 

У компаний нет неограниченного количества денег, времени и ресурсов на проекты

Хорошие бизнес-аналитики знают, как важно тщательно расставить приоритеты. Клиенты, менеджеры проектов, члены команды — у всех этих людей есть своё представление о том, какие требования являются самыми главными

Но именно бизнес-аналитик обязан определить, что принесёт максимальную пользу бизнесу.  

‍

Хорошие бизнес-аналитики мыслят стратегически. 

Опытные бизнес-аналитики умеют оценить картину целиком. Они неустанно ищут области, которые можно улучшить, или процессы, которые можно оптимизировать. И постоянно задают вопросы о том, как именно конкретные изменения помогают организации на пути к успеху. 

Зачем нужен сайт: какие сайты лучше не делать

Я рассказал вам, зачем нужен сайт. Исходя из представленной информации, вы уже можете ориентироваться, каким должен быть ресурс, чтобы привлечь пользователей и дать ему нужную и полезную информацию.

Но хотелось бы остановиться и на том, какие сайты сегодня не стоит создавать. Конечно, вы можете рискнуть, но я не рекомендую.

1. Зачем нужен сайт: социальные сети

Успех гигантов мотивирует создать что-то свое, новое и уникальное. Однако нужно понимать, что вы вряд ли сможете конкурировать с такими монстрами, как:

Чтобы создать что-то действительно невероятное, нужна команда профессионалов, гениев. Самостоятельно добиться успеха нереально – только потратите впустую время и деньги

Вспомните, сколько социальных сетей создавалось и умирало, сколько их, полуживых, есть….

2. Сайт знакомств

Здесь актуальны все те же аргументы, что гласят против создания социальных сетей. К тому же, таких сайтов – неисчислимое количество. Но известными являются лишь несколько крупных.

Фактически, каждый день появляются новые и так же каждый день закрываются уже существующие. Сайт знакомство – это дорогое мероприятие, но сомнительное и в большинстве случаев нерентабельное.

3. Зачем нужен сайт: развлекательные сайты

Речь идет о сайтах, где можно размещать различные развлекательные файлы:

• музыкальные записи;
• клипы;
• кинофильмы и мультфильмы;
• литературу;
• программы и т.д.

Не стоит делать такой сайт по нескольким причинам. Первая – все эти файлы защищаются авторским правом, то есть вы станете нарушителем закона. Да, пока еще случаев привлечения к ответственности за размещение пиратского контента не так много в нашей стране, но они есть.

Вторая причина – подобных ресурсов неисчислимое количество. Они также быстро погибают, как и создаются. Поскольку получать прибыль с подобных сайтов очень и очень сложно.

4. Личные страницы

Речь идет о сайтах, где вы будете писать о себе. То есть, грубо говоря, повышать чувство собственного достоинства и чествовать собственное эго. Такие сайты мало кому интересны, если на них нет полезной и ценной информации.

Поэтому – рано или поздно – вы перестанете вести страничку, устав от отсутствия внимания к себе и своим мыслям. Только потратите время и ничего не получите взамен.

5. Сайты о хобби

Возможно, вы лучше всех выращиваете лук на подоконнике или специалист в создании вкусных салатов. Но далеко не всегда такие сайты становятся популярными. С них довольно трудно получить прибыль.

Вы будете тратить время, силы, ночами наполнять сайт информацией, а в результате реальный результат будет ничтожно малым. Что приведет к разочарованию не только в сайте, но даже в своем хобби. Хотите ли вы этого? Вряд ли! Поэтому руководствуйтесь следующим принципом – хобби отдельно, а сайт отдельно!

Деловые качества

• Способность быстро понять требования и определить их приоритет, рассказать о технических решениях и их влиянии на бизнес понятным клиенту языком.
• Умение в различных проектах следовать принятой методологии, нотациям и формам документов.
• Способность к коллективной работе с другими аналитиками в случае, если над проектом трудится команда.
• Умение, сохраняя творческий стиль работы, соблюдать дисциплину в отношении ведения документов, версий, протоколов и готовность трудиться в команде с архитекторами, разработчиками, тестировщиками.
• Навык убедительно демонстрировать компетенцию в определенной области, по итогам краткого разговора составить представление о клиенте и его требованиях к решению.

Культура работы с данными как конкурентное преимущество

На практике достаточно кейсов, когда управленческие решения принимаются без учёта внутренних данных. Например, на стадии становления проекта, когда данные ещё не накоплены, а нужно оперативно находить зоны роста.

Бизнес резонно вкладывает ресурсы в реализацию продукта, где «нащупывается» Product Market Fit, а для принятия решений есть только внешние бенчмарки и интуиция руководителя проекта («я так чувствую», «всегда так делали»).

Компании, которые начинают раньше собирать данные и оптимизировать с их помощью процессы, получают преимущество над конкурентами.

За стадией бурного роста следует этап насыщения продуктом. А в некоторых случаях — снижения интереса к продукту или усиления конкуренции. И здесь многие компании начинают задумываться о том, что снижение темпов роста может компенсировать эффективная работа с внутренними данными.

Растёт потребность в аналитике, который организует сбор данных, систему отчётности и поможет руководителям проектов и команд регулярно получать ответы на adhoc-вопросы, — то есть введёт в компании культуру data-driven (принятие решений на основе данных) и data-informed (синтез опыта и данных).

Звучит красиво — «введёт data-driven культуру». Но гораздо чаще на этапе насыщения бизнес панически думает не о выстраивании процессов, а о сиюминутном поиске ответа на вопрос «почему падают продажи». Для ответа на этот вопрос аналитику нужны данные — а их нет.

Маркетологу будет знаком другой кейс: большая охватная рекламная кампания работает на зону роста маркетолога. Когда эта кампания прошла и нужно подводить итоги, обнаруживается, что данных для комплексного анализа вклада этой кампании в продажи нет. И аналитик маркетологу помочь не может.

Зачем нужен дашборд

Дашборд — это по сути инфографика по отчетам, которая показывает актуальную и объективную информацию по тем или иным сведениям. С его помощью в одну систему подтягивают показатели из систем аналитики, таблиц, CRM, социальных сетей и баз данных. Благодаря этой сведенной информации можно улучшить бизнес-процессы в компании и прогнозировать ее развитие.

Цели дашборда:

• Упрощение процесса визуализации отчетов.
• Объединение различных показателей в единую структурированную систему.
• Создание иерархии данных.
• Выявление критических точек, которые тормозят бизнес-процессы.
• Предотвращение рисков.
• Анализ существующей стратегии и разработка новой.
• Выявление проблемы, ведущей к убыткам компании.
• Выбор управленческого решения.

Таким образом, суть дашборда — создать простую систему из сложных и разрозненных отчетов и данных.

Если вы еще не используете дашборды в своем бизнесе, скорее всего, тратите более 50% рабочего времени на заполнение таблиц и отчетов и не успеваете при этом выполнять основные задачи.

Пример из жизни. Компания по производству мебели взяла на работу логиста. Его работа заключается в том, чтобы контролировать процесс доставки товара и быть посредником между водителем и клиентом. До того, как внедрили CRM-систему, которая автоматически подтягивала данные о водителях и машинах, логист тратил 80% времени на заполнение данных по каждому клиенту. Из-за этого случались частые ошибки, а как следствие негатив со стороны покупателей, ведь в случае опоздания машины логист не предупреждала клиентов. Далее процесс влиял на весь бизнес: частые возвраты, игнорирование звонков, итог — убытки до 300 000 рублей в месяц.

Перспективы профессии бизнес-аналитика

Профессия «бизнес-аналитик» привлекательна тем, что грамотный специалист этого профиля всегда будет востребован. В ближайшие несколько лет особой конкуренции не наблюдается, поэтому перспективы роста в ней очень хорошие. Кроме того идет активное развитие информационных технологий, внедрение инноваций на предприятиях, которые затрагивают практически все сферы деятельности. Вероятность сделать карьеру в данном направлении при наличии необходимых личных и профессиональных качеств велика. Это дает мотивацию работать, быть эффективным на рабочем месте и повышать квалификацию, заниматься саморазвитием.

Бизнес-аналитик – это прекрасная возможность профессиональной реализации для тех, кто обладает аналитическим умом. Эта интересная, разноплановая работа и к тому же высокооплачиваемая.

Вопросы по бизнес-процессам. Методы и подходы

В чем заключается выявление процессов?

Выявление процесса, это его обнаружение и определение границ. Проще говоря, чтобы сказать, что существует некий процесс, нужно для начала его обнаружить. Для этого вовсе не обязательно его «пощупать». Для обнаружения существует несколько способов. Одни из способ выявления процессов описан в статье: Как правильно составить список бизнес-процессов.

После того, как процесс обнаружен, необходимо определить его границы. После этого можно сказать, что процесс выявлен.

Что подразумевается под разработкой или созданием бизнес-процессов?

В одном случае это может означать описание существующего процесса, в другом описание не существующего, в жизни, процесса. Рекомендую всегда уточнять, что именно имеется ввиду.

Чем создание процесса отличается от проектирования?

Если речь идет об описании процесса, которого еще не существует, то ничем. Просто под созданием могут подразумевать формализацию, описание существующего процесса, а под проектированием, разработку нового процесса.

Как осуществляется оптимизация бизнес-процессов?

Поэтапно)) Исследование процесса — моделирование — изучение и снятие значений параметров — анализ — проектирование нового процесса — проектирование изменений — оценка эффекта изменений — реализация проекта. Вот краткие этапы.

Бизнес-процессы
Оптимизация бизнес-процессов

Проекты оптимизации – результат глубокого анализа бизнес-процессов организации. Результат каждого проекта оптимизации заключается в улучшении эффективности и снижении стоимости процессов. Наиболее распространенный запрос, связанный с оптимизацией, заключается в уменьшении нагрузки на персонал.

Читать

Что такое реинжиниринг бизнес-процессов?

Подход к повышению эффективности процессов, который основан на том, что уже действующий процесс проектируется «с нуля» и как можно ближе к идеальному состоянию. При этом идеальное состояние невозможно достигнуть. Затем необходимо проанализировать различия и возможности, и поступательно идти от идеального процесса, к существующему. Остановится необходимо тогда, когда новый процесс становится возможным для реального внедрения, но при этом является более эффективным, относительно существующего. Подробнее:

• Методы улучшения бизнес процессов, которые можно применять уже сегодня
• Технологии и концепции улучшения бизнес процессов

Чем совершенствование отличается от оптимизации?

Вопросы по бизнес-процессам всегда касаются понимания таких понятий, как совершенствование, улучшение, оптимизация и так далее. Совершенствование оперирует лишь тем, что уже есть в процессе. При совершенствовании нельзя тратить дополнительные средства, например на модернизацию оборудования. А вот при оптимизации таких ограничений нет. Оптимизация имеет цель, которую необходимо достигнуть и если для этого необходимы инвестиции, то вопрос только в их получении)) Подробнее можно прочитать в статье — Улучшение, оптимизация, реинжиниринг или совершенствование бизнес процессов компании

В чем заключается внедрение процессов?

Когда процесс изменен или создан на бумаге, в виде модели, он, процесс, не соответствует тому, как сейчас осуществляется в реальной жизни. Внедрение, это комплекс действий, который нужно выполнить, чтобы процесс в жизни и процесс на бумаге представляли из себя одно и то же.

Что такое управление изменениями?

Это процесс планирования, организации, выполнения, контроля и анализа действий, которые необходимы для внедрения процесса.

Что такое стандартизация бизнес-процессов?

Стандартизация, это приведение процесса к ограниченному количеству, четко определенных сценариев. И создание границ, в которых должен выполняться процесс. Сам процесс стандартизации заключается в определении стандартов (сценариев и границ) выполнения процесса и его организации таким образом, чтобы он работал так, и никак иначе. Подробнее: Описание, стандартизация и регламентация бизнес процессов. В чем разница?

Что такое нормирование процессов?

Нормирование — определение нормальных диапазонов характеристик процесса или его элементов. Например, нормирование, это когда выяснили и приняли, что выполнение процесса за 10-15 минут считается нормой. Соответственно, значения, выходящие за эти рамки, нормой не является. То, что не является нормой требует изучения для дальнейшего улучшения процесса. Не путайте нормирование и стандартизацию. Нормирование — в первую очередь, инструмент анализа, а стандартизация, это инструмент уменьшения непредсказуемости и организации процесса заданным образом.

Задачи аналитика данных

Хороший аналитик данных — не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее. Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.

Кроме программных инструментов аналитику данных важно развивать — метапрофессиональные умения, которые помогают делать работу лучше. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект

Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их тоже можно формировать и развивать.

«Важно не путать дата-саентиста и дата-аналитика. Первый — это программист, знающий определенный набор языков и алгоритмов

Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результат на язык бизнеса. Для этого нужно развивать гибкие навыки: работа с требованиями, визуализация данных, переговоры. То есть понимать самому и уметь объяснить, что дает бизнесу ваша аналитика. Изучить программы недостаточно — нужно критически подходить к задаче», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.

Для каждого бизнеса задачи будут свои, а порядок действий общий. Аналитик данных работает так:

— собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);

— знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);

— проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);

— интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);

— делает вывод;

— визуализирует (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу).

Типичные задачи, с которыми приходят к дата-аналитику:

— Получить выгрузку данных для определенных целейБухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пятеро детей, — специалист делает выгрузку из базы данных.

— Ответить на вопрос бизнесаСделать расчет определенной метрики: сколько сотрудников уволилось до конца испытательного срока в этом году и сколько в предыдущем. Если компания вводит новую систему адаптации, то изменения такой метрики покажут результат. 

— Провести А/B-тестированиеНужно выяснить, как пользователи реагируют на то, какого цвета кнопка, зеленого или красного. Аналитик тестирует два прототипа. Часть пользователей видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он смотрит, как реагировали пользователи, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге — рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить зеленую или красную кнопку.

— Провести исследованияКонкретного вопроса от бизнеса нет, но нужен ресерч: взять внешние или внутренние данные, исследовать, найти аномалии или инсайты, провести пиар-исследование.

— Просчитать, какой вариант выгоднееЮнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.

— Выяснить, какой товар и в какое время больше покупаютВзять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу. А аналитика данных — исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

«Дата-аналитик может глубже исследовать проблему. Например, в наших данных по ДТП в России есть доля водителей, которые нарушили правила ОСАГО. Зная эту долю и то, как она менялась в разные годы, мы можем делать выводы о социально-экономической ситуации в регионе — видим тенденцию, когда водители перестают покупать полисы, потому что у них нет денег.

Из того же датасета мы вытаскивали информацию про скрывшихся водителей. Оказалось, что в Омской области 20% водителей покидают место ДТП. Получив эту информацию, мы можем задавать дополнительные вопросы: почему так происходит, что это за социальные и культурные процессы», — рассказывает Сергей Устинов, аналитик данных и проджект-менеджер.