Стремительное развитие бизнеса ведет к созданию и накоплению огромных массивов информации. За последние 10 лет данных стало так много, что хранить и обрабатывать их как раньше стало невозможно. Так появилась потребность в аналитиках, которые могут находить закономерности в Big Data, строить гипотезы и делать выводы для потребностей бизнеса.
Например, компания нуждается в оптимизации бизнес-процессов для повышения дохода или уменьшения расходов. Аналитик обрабатывает информацию и делает выводы о том, что именно можно сделать.
В этой статье мы собрали самые важные вопросы аналитику, чтобы как можно шире раскрыть профессию Business Analysis.
Аналитики занимаются анализом данных, чтобы извлекать из них пользу. Информации настолько много, что охватить и постигнуть ее человеческим мозгом невозможно. Поэтому аналитики прибегают к написанию специальных алгоритмов с помощью языков программирования. Эти алгоритмы систематизируют информацию, помогают обработать ее и тем самым дают аналитикам пищу для размышлений.
Big Data — это данные, которые нельзя обработать без компьютерных программ на одном компьютере. Чаще всего хранимая информация выглядит как Excel-таблицы. Помимо текста это могут быть и картинки, и видео. Данные представлены совершенно беспорядочно, их много и лежат они на нескольких серверах.
Ключевой инструмент аналитика — это компьютер или ноут. Именно на нем делаются все вычисления и пишется код. Чтобы формулировать и развивать мысли, не лишним будет обычный блокнот. Хотя некоторым снова-таки удобней писать на компьютере в Google Docs.
И, наконец, средство связи — смартфон, чтобы общаться с коллегами. Для этих целей может спокойно служить и Telegram.
Если же говорить об инструментах на ПК, то здесь однозначно должны быть: Excel — чтобы работать с таблицами, и PowerPoint — чтобы эффектно оформлять результаты своего труда ,выводы и предложения.
Работа над любой задачей состоит из таких этапов:
В общем работа включает 30% общения, 30% написания кода, 40% размышлений над решением.
В ходе поиска решения каждый аналитик тестирует гипотезы. Это вероятные пути решения проблемы, которые могут сработать. Аналитик тестирует одну гипотезу за другой, поэтому логично, что многие из них окажутся ошибочны.
Однако хороший аналитик никогда не должен ошибаться в самих выводах. Он должен быть на 100% уверен в решении, прежде чем презентовать его заказчику.
И одни, и другие прибегают к написанию кода. И те, и другие должны обладать аналитическим мышлением, любовью к деталям и усидчивостью. Больше схожих черт нет.
У аналитика и программиста разные задачи. Первый работает с большими данными и ищет пути решения проблем бизнеса. Разработчики же создают конкретные продукты: сайты, приложения, программы.
Когда аналитика — это основа твоей профессии, мозг неизбежно ищет закономерности и в обычной жизни. Эти специалисты склонны замечать то, что упускают другие, быстрее проводят логические связи и оформляют, казалось бы, случайные события в некую систему. Но, естественно, это делается подсознательно, хотя и очень помогает в жизни.
Аналитики часто принимают участие в профильных турнирах и соревнованиях, которые можно найти на различных платформах.
Ключевая платформа — это Kaggle, на которой сидят специалисты из разных уголков планеты и где существует понятная градация рангов. Звание Grandmaster на Kaggle весьма почетное среди аналитиков. Подобные состязания есть и в системах Business intelligence.
Кроме соревнований сама по себе работа в именитых организациях говорит сама за себя.
Сферы Big Data и Business Analysis являются относительно новыми и многие идут в эти профессии, потому что это модно. Анализировать данные — это действительно интересно, но далеко не легко. Это кропотливое занятие, для которого вам понадобится терпение и усидчивость.
Аналитиком может стать тот, кому:
Сфера аналитики имеет важные функции для развития бизнеса и принципов управления / хранения информации. Аналитики обрабатывают огромные массивы данных, чтобы с их помощью найти решение для задач бизнеса. Используют для этого языки Python, R и Julia.
Аналитикам необходимо протестировать много гипотез, допустить много ошибок, чтобы сделать точный вывод и предложить грамотный способ решения задачи.
Для этих специалистов важна собранность, усидчивость и аналитический склад ума. Если у вас есть эти черты и желание развиваться в данном направлении, смело беритесь за дело и достигайте своих высот!
