Кто такой аналитик данных и почему бизнесу без него не обойтись

Каждый день компании собирают огромное количество информации: о продажах, клиентах, рекламе, внутренних процессах. Но эти данные не приносят пользы, если их не анализировать. Для этой задачи есть отдельный специалист. Давайте разбираться, что же это за профессия «аналитик данных», как он помогает бизнесу и как стать таким специалистом.

Кто такой аналитик данных

Представьте, что у вас есть магазин уходовой косметики. В январе вы замечаете, что по сравнению с декабрем продажи упали на 15%. Но не понимаете почему: из-за сезонности, плохой рекламы или высокой конкуренции — и, соответственно, не знаете, что с этим делать.

Чтобы найти источник проблемы, вы подключаете аналитика. Он собирает и анализирует данные:

1. Трафик на сайт и соцсети. Видит, что количество посетителей сайта упало на 18%. Проверяет рекламу: оказывается, бюджет на таргетированную рекламу был сокращен, а конверсии с VK упали в два раза.
2. Конверсию в покупки на сайте. Замечает, что количество брошенных корзин выросло с 12% до 20%. Клиенты стали чаще добавлять товары в корзину, но не оплачивать их. Проверяет, с какими позициями такое часто повторяется. Оказывается, это новинки, у которых нет отзывов.
3. Средний чек и покупки. Средний чек снизился с 2400 рублей до 2100. Чаще клиенты покупают маленькие форматы кремов, а наборы для ухода и премиальные продукты берут реже. Проверяет, какие категории товаров приносят основной доход. Обнаруживает, что после распродажи в декабре клиенты неохотно покупают товары без скидок.

Теперь аналитик может развёрнуто ответить на ваш вопрос: почему в январе продажи упали на 15%. Но на этом работа специалиста не заканчивается. Он готовит подробный отчёт с рекомендациями, которые помогут улучшить ситуацию. В очень сжатом виде это могло бы выглядеть так:

Теперь не нужно строить догадки о причинах проблем — можно принимать решения на основе конкретных фактов и цифр.

Чем занимается аналитик данных — объясняем простыми словами

Чтобы хаотичные цифры превратились в понятные и полезные факты для бизнеса, нужно проделать большую работу:

• сформулировать задачу — выяснить все детали и чётко определить запрос заказчика;
• собрать данные — например, сколько людей зашло на сайт, какие товары покупают чаще, как работают рекламные объявления;
• подготовить их к работе — убрать ошибки и дубликаты, сделать информацию удобной для анализа;
• проанализировать — найти закономерности, сравнить значения за разные периоды, найти факторы, которые влияют на эти цифры;
• составить отчёт — оформить результат в виде графиков, таблиц, дашбордов, чтобы бизнесу было понятно, что происходит;
• подготовить рекомендации — объяснить компании, что делать для решения проблем и стабильного роста.

Давайте разберём на примере, чем занимается дата-аналитик.

1 этап. Определение задачи

Сначала аналитик уточняет, что именно считается «провалом». Количество новых подписчиков ниже прогноза? Люди оформляют подписку, но быстро отказываются? Или смотрят мало фильмов и не продлевают её?

Важно разобраться, какие метрики нужно анализировать: число новых подписок, среднее время просмотра, процент отмен подписки. Без чёткой постановки задачи поиск причин может затянуться.

2 этап. Сбор данных

Теперь аналитик ищет, где можно найти ответы. Проверяет статистику сайта и приложения, данные о поведении пользователей, информацию о платежах. Видит, что люди часто заходят на страницу подписки, но мало кто завершает оформление.

Дополнительно изучает отзывы и техподдержку — вдруг пользователи пишут о сложностях с оплатой или непонятных условиях подписки.

3 этап. Предобработка

Сырые данные редко бывают сразу удобными для анализа. В них могут быть ошибки, дубликаты, пробелы. Например, в отчетах о подписках часть информации может отсутствовать из-за ошибки платежного шлюза.

Аналитик приводит всё в порядок: объединяет данные, приводит их к единому виду, очищает и делает удобными для работы.

4 этап. Анализ

Теперь начинается поиск закономерностей. Аналитик замечает:

1. Большинство пользователей отказывается от подписки на последнем шаге оформления. Оказывается, система требует ввести данные карты сразу на год вперёд, и это многих отпугивает.
2. Те, кто всё же оформляет подписку, проводят на платформе меньше времени, чем ожидалось. Возможно, они не находят интересных фильмов.

5 этап. Интерпретация

Последний шаг — наглядно объяснить бизнесу, что происходит, и предложить решения. 

Специалист готовит подробный отчёт, ярко выделяя главные выводы:

1. 60% пользователей отказываются от подписки на последнем шаге оформления.
2. Основная причина — требование ввести данные карты на год вперёд без возможности выбрать помесячную оплату.
3. У подписчиков низкая активность: 43% пользователей заходят на платформу, но не смотрят фильмы.

Советы для решения проблемы — предложить гибкие условия подписки с помесячной оплатой и улучшить систему рекомендаций, чтобы пользователи видели больше фильмов, которые им действительно интересны.

Надеемся, нам удалось объяснить простыми словами, чем занимается аналитик данных. Он не просто собирает цифры, а находит причины проблем и помогает бизнесу принимать решения. В нашем примере аналитик выявил конкретные барьеры для пользователей и предложил план действий, который поможет увеличить количество подписок и удерживать клиентов.

Что нужно знать и уметь аналитику данных

В 4 квартале 2023 года эксперты karpov.courses исследовали рынок и выяснили, какие компетенции наиболее востребованы в индустрии:

1. SQL. Раньше было достаточно знать базовые запросы: JOIN, SELECT. Сейчас нужно уверенно работать с оконными функциями, подзапросами и оптимизацией. На собеседовании проверяют знание операторов и типов данных, просят написать сложные SQL-запросы или найти ошибки в коде.
2. Статистика и математический анализ. Эти знания важны для оценки данных и проведения A/B-тестов. Слабая математическая база — причина, по которой некоторые компании отказываются брать на работу аналитиков данных без профильного высшего образования.
3. А/B-тесты. Продуктовый аналитик должен уметь не только провести тест, но и правильно его спроектировать: рассчитать размер выборки, учесть сезонность, определить метрики.
4. Аналитическое и логическое мышление. Компании ждут от специалиста способность глубоко понимать бизнес-цели и предлагать решения. На собеседовании проверяют, как кандидат размышляет над задачей, задает ли дополнительные вопросы, какие способы решения предлагает.
5. Python. Знание синтаксиса, логики, архитектуры данных проверяют на алгоритмической секции. Что ещё должен уметь аналитик данных, так это разбираться в Pandas и строить визуализацию.
6. Excel. Этот инструмент всё ещё не устарел и считается базовым в индустрии. 60% опрошенных студентов и нанимающих менеджеров указывают важность Excel и применяют его в работе — он есть в 70% вакансий для джунов.
7. Soft skills. Треть технических лидов и рекрутеров ответили, что готовы выбрать кандидатов с отличными софтами, но «недотягивающих» по хард-скилам. Например, продуктовый аналитик может не уметь писать сложный код на Python, если в команде есть разработчик на этом языке. А вот понимать особенности работы с продуктом, презентовать результаты анализа заказчику, вникать в запросы бизнеса и конструктивно вести диалог – критически важные навыки.

Теперь вы понимаете, что должен знать аналитик данных. Требования к специалисту зависят и от грейда. Например, новичкам достаточно владеть базовой подготовкой, а на уровне middle и senior ждут полностью самостоятельной работы, продвинутых soft skills и способности обучать других.

Насколько востребована профессия «аналитик данных»

С каждым днём объём данных растёт, а вместе с ним — и спрос на профессионалов, которые умеют извлекать пользу из массивов информации. На февраль 2025 года на HeadHunter открыто более 15 800 вакансий для аналитиков.

В будущем профессия станет ещё востребованнее: все больше компаний переходят на data-driven подход. По данным MarketsandMarkets, рынок аналитики данных растёт в среднем на 12,7% в год. А по прогнозам Бюро статистики труда США, к 2026 году в сфере данных появится 11,5 млн новых рабочих мест.

Если хотите узнать больше о ценности профессии, посмотрите вебинар «Зачем бизнесу аналитики». В нём обсуждаем, как специалисты по данным помогают компаниям достигать целей и какие навыки делают их вклад в бизнес по-настоящему значимым.

Какие специализации есть в индустрии

В сфере анализа данных есть много профессий — каждая имеет свой фокус и особенности. Давайте разберём на примере.

Бизнес-аналитик анализирует воронку продаж: сколько людей оставляет заявку на бесплатный курс и сколько начинает проходить. Замечает, что записей стало на 20% больше, но изучает материалы до конца только 30% участников вместо обычных 50%. Предлагает сократить курс и увеличить блок с практикой.

Продуктовый аналитик исследует поведение пользователей. Видит, что 50% новых студентов бросают учёбу на третьем модуле и редко покупают платную программу. Предлагает добавить напоминания, бонусные материалы и геймификацию, чтобы повысить вовлечённость.

Data-аналитик изучает данные CRM-системы и учебной платформы. Обнаруживает, что участники, которые после бесплатного курса решают практическое задание, покупают курс в 2,5 раза чаще. Анализирует временные паттерны активности и выявляет, через 2 недели после выдачи доступа к бесплатному курсу покупок практически нет. Предлагает сделать задание обязательным и добавить автоматизированные триггерные письма с напоминаниями в нужные моменты.

Финансовый аналитик рассчитывает, насколько окупятся предложенные изменения. Внедрение новых механик в бесплатный курс потребует 200 000 рублей, но потенциальный рост конверсии принесёт дополнительно 1 млн рублей за квартал.

Маркетинговый аналитик изучает рекламу. Видит, что лиды из VK дешевле, но чаще отваливаются после регистрации, а те, кто пришёл через почтовую рассылку, конвертируются в 3 раза лучше. Предлагает перераспределить бюджет: сократить расходы на соцсети и увеличить — на email-маркетинг.

Где работают аналитики данных

Такие специалисты нужны везде, где важно принимать эффективные решения, основанные на цифрах и фактах. Они помогают компаниям находить слабые места, оптимизировать стратегии и прогнозировать будущее.

IT и финтех

Технологические компании, банки и платёжные системы — главные работодатели Data-аналитиков. В Яндексе и Google они изучают поведение пользователей, оптимизируют рекламные алгоритмы и строят прогнозы для бизнеса. В Сбере и Т-Банке анализируют транзакции и выявляют мошенников по подозрительным действиям.

E-commerce и ритейл

Замечали, что порой Ozon и Wildberries будто угадывают желания? Кто это, если не Data Analyst — его системы изучают поведение покупателей и предлагают добавить в корзину популярные товары. А ещё точно прогнозируют спрос и автоматически определяют оптимальные цены на продукцию.

Продуктовые сети вроде «Перекрёстка» и «Магнита» анализируют покупки пользователей с помощью бонусной системы и настраивают персонализированные скидки.

Медиа и маркетинг

Digital-агентства изучают поведение пользователей, чтобы отслеживать эффективность рекламных кампаний. Социальные сети вроде VK анализируют предпочтения юзеров, чтобы предлагать им релевантный контент.

Дата-аналитика — это то, что помогло Netflix собрать идеальный тандем режиссера и актера для «Карточного домика». Алгоритмы показали: тем, кто 30 лет назад смотрел первую версию сериала, нравились фильмы Дэвида Финчера и картины с Кевином Спейси.

Наука и здравоохранение

В Минздраве аналитики прогнозируют эпидемиологическую ситуацию, в Росстате — собирают данные о населении, а в исследовательских центрах, таких как Сколково, изучают экономические и технологические тренды.

Работа аналитика — это не просто исследование информации, а выстраивание стратегии роста. Инсайты, которые он получает, помогают компаниям вовремя замечать и исправлять ошибки, адаптироваться к изменениям, оптимизировать процессы и улучшать продукт.

Вопрос-ответ

Что нужно знать аналитику данных: какие инструменты и программы?

Чем больше инструментов в арсенале, тем ценнее специалист для бизнеса.

С какими источниками данных работают аналитики?

Выбор источника зависит от цели. Сервисы для веб-аналитики позволяют изучать поведение пользователей на сайтах и в приложениях. CRM-системы дают подробную информацию о продажах и взаимодействиях. В базах MySQL, PostgreSQL, MongoDB аналитики могут найти структурированные и неструктурированные данные.

А ещё есть специальные платформы с открытыми данными, такие как Kaggle. Они предоставляют доступ к разнообразным датасетам.

Зачем изучать статистику и математический анализ?

Это фундамент, который помогает уверенно разбираться в данных и делать обоснованные выводы.

Знание статистики позволяет вычленять закономерности, строить модели и проводить значимые A/B-тесты. Математический анализ — глубже понимать все процессы и оптимизировать алгоритмы. Без этих навыков Data-аналитик будет решать задачи на интуитивном уровне, а это негативно отразится на точности и эффективности работы.