Кто такой аналитик данных и чем он занимается: особенности, плюсы и минусы профессии

Аналитика данных предназначена для выявления скрытых закономерностей. Бизнес с ее помощью получает ответы на критические вопросы. Например, банки с помощью аналитики определяют, можно ли выдавать кредит конкретному человеку, какова вероятность просрочек по платежам, на какую именно рекламу о кредитах лучше реагируют пользователи.

Что делает аналитик данных

Аналитик данных – это специалист, который занимается анализом массивов данных.

Он проводит их сбор, обработку и анализ, на основе которого делает соответствующие выводы.

А эти выводы в дальнейшем учитывают руководители компаний при принятии серьезных решений.

Массивы данных – огромные объемы информации, для сбора и анализа которых необходимо пользоваться специальными автоматизированными системами.

В корпорациях такие данные представляют собой терабайты обрывочных сведений, которые необходимо обработать и привести в понятный вид.

Какие компании нуждаются в аналитиках данных

Огромные массивы данных используют IT-компании, банки, крупные медучреждения и рестораны. Также они нужны в киберспорте, маркетинге, в игровой индустрии. Крупнейшие компании называются Data-Driven: их руководство принимает важнейшие решения, касающиеся дальнейшего развития, на основе проанализированных массивов данных.

В то же время услуги аналитика данных нужны и небольшим фирмам.

Это интересно! Что такое когортный анализ: для чего и где применять, как проводить исследование: https://sky.pro/media/chto-takoe-kogortnyy-analiz/.

Какие задачи решает аналитик данных

Вот лишь несколько примеров задач, которые могут встать перед специалистом:

• Проанализировать, почему потенциальные покупатели добавляют понравившиеся товары в корзину, но так и не завершают заказ. Аналитик данных после анализа большого объема информации может выяснить, что, например, пользователям не хочется заполнять слишком сложную форму для регистрации. Если сделать так, что оформить заказ можно в один клик, то количество заказов резко возрастет.
• Понять, каким заявителям можно давать кредиты, а каким – нельзя. Аналитик данных изучает характеристики того или иного клиента, которые демонстрируют, будет ли он своевременно перечислять платежи в полном объеме. Если общая характеристика положительная, то ему одобрят кредит.
• Проверить, действительно ли новый дизайн приложения эффективен. Например, нужно протестировать, как пользователи отреагируют на изменение цвета кнопки покупки в игре. Половина игроков видят кнопку зеленого цвета, половина – красного. После тестирования полученные данные анализируются, и на их основе принимается решение о том, какой цвет эффективнее.

В целом аналитик данных может понимать, какие потребности у пользователей есть сейчас, а какие появятся в будущем, как изменится спрос на определенную продукцию, каков риск возникновения ошибки при том или ином действии. Аналитика данных позволяет обеспечивать контроль над функционированием и износом технического оборудования, управление логистикой, а также отслеживать продуктивность сотрудников.

Главная цель – получить как можно больше прибыли и уменьшить издержки. Также благодаря аналитике компания может получить важную информацию о самой себе.