Куда пойти учиться: оцифровке малого бизнеса (таблицы, GDS, финучет) или Data science аналитике (SQL, Python, Power BI)

Вы столкнулись с ситуацией, что вы хотите выучиться на аналитика, но особо не знаете в какой сфере именно хотите анализировать / оцифровывать. Точнее не знаете кому именно вы будете помогать в анализе данных и от этого вопросы:

Лучше BI аналитиком или лучше вникнуть в таблицы и стать финансистом может?
Оцифровка малого бизнеса может? А там что делать?
Изучить python и SQL или формулы в Excel и Гугл таблицах?
Разобраться в том как делаются интеграции с сервисами или как в таблицах массивы делать?

Основное различие в том, где будут храниться данные: или в таблицах и с ними работать, из таблиц строить весь визуал или данные будут храниться в базах данных только и от туда строить визуал

Я бы тут выбор делал на основе пары факторов:

Где вы сейчас и с какими навыками уже
Куда вы пойдете дальше и как далек и сложен будет путь
Куда вы можете применять полученные навыки как можно быстрее и зарабатывать на них.

Возьмем ситуацию более менее классическую:

Вы работаете в найме или у вас свой бизнес
Вы в своей работе используете хотя бы таблицы
Вы на практике поняли, что Вам интересны таблицы и аналитика
Но вот куда эту любовь развивать не ясно

❗Переходите по ссылке, если интересно узнать о курсе обучения «Оцифровщик бизнесов»

Что делать дальше?

Сначала посмотрим как в бизнесах развивается система работы с данными. Которые вы хотите анализировать и на этом зарабатывать:

Мы от своего опыта выделили 5 этапов развития события работы с данными в бизнесах: Этапы роста подхода работы с данными в бизнесах

| этап: первые данные:

Только создалась компания. Пошли первые доходы.

Если продаж будет первые 6 месяцев, а то и пару лет от 10 в день, то в месяц это 300 штук. Значит и строк нужно будет не более 300, а в год 3600, чтобы учесть все все продажи.

Для предпринимателя: Тут достаточно будет Эксель, Гугл таблицы. И начать считать хоть как-то. Раз в день/неделю/месяц. Чтобы понять хоть какие-то закономерности. Просто сформуйте себе привычку записывать ЦИФРЫ ХОТЬ КАК-ТО. Не усложняйте, а тренируйте привычки.

Для аналитика / оцифровщика: так же базовых знаний таблиц в помощи такому бизнесу будет достаточно.

❗Главное на этом уровне оцифровщику понимать, чем учет маркетинга, продаж и продукта, качества отличается от фин. учета (ОПУ, ДСС, фонды, расчет ЗП и тп.)

|| этап: система таблиц:

Продаж в день будет становиться больше от 10-15 в день, 450 строк в месяц, 5500 строк в год. Данных будет становиться все больше. И уже начнется забываться то, что было вчера. И физически все будет трудно считать уже одному.

В идеальном случае бизнесу придется учиться делегировать учёт показателей команде.

И с этого момента придется уже превращать эти таблицы в целую систему, которая правильно собирается и автоматически строит отчеты и графики. Просто чтобы упросить работы с цифрами.

Для предпринимателя: Это тоже бесплатно можно на Гугл таблицах сделать. Только нужно научиться формулам, как строить базы данных на таблицах, соединять их друг с другом, как управлять через цифры.

Для аналитика / оцифровщика: Тут поле для работы и навыков больше. Придется разбираться в формулах:

Суммеслимн, ВПР, Flatten, Split, Importrage, Filter и как хранить данные.
И в том как построить уже систему их таблиц для большого упрощения и ускорения работы с цифрами.
Возможно и как все визуализировать уже на Google data Studio.

||| этап: таблицы с интеграциями:

Когда продаж в день 100 и 200 и 300. А значит в месяц и 9000 может, а год так за 100 тыс. продаж, то вносить данные в таблицы руками уже сложней. И к этому времени наверно заведется в бизнеса СРМ и ещё какие-нибудь IT сервисы.

Значит пора сделать так, чтобы данные попадали в таблицы автоматически. Нужны интеграции с таблицами и программами. Это можно будет сделать или коннекторами или при помощи программиста.

Для предпринимателя: система таблиц станет превращаться в систему таблиц + интеграций с программами.

Для аналитика / оцифровщика:

тут уже будет полезен опыт работы с программистами;
навык формул Query;
понимание какой обьем данных вмещают таблицы, а какой уже нет и нужны будут базы данных;
и визуализация на Google data Studio или Power BI.

А тут так: если данных больше 50 000 строк в месяц, что лучше создавать уже свою базу данных. Таблиц не хватит и будут тупить.

|V этап: сервисы с интеграциями

Много программ, операций/данных, команда большая (человек 50).

Для предпринимателя: уже начинать искать другие решения вместо таблиц:

аренда более сильных таблиц. Airtable например;
Строить свою базу данных, чтобы туда все данные уже сохранять и накапливать и от туда все визуализировать;
переходить на 1С и на базе ее писать программы и отчеты;
арендовать Power BI, Tableau Чтобы строить отчеты там напрямую из программ.

Для аналитика / оцифровщика:

Пора разбираться в том, как настраивать базы данных MQSQL или Постгресс и запросах SQL.
Разбираться в облачных базах данных: Big queru от Гугл или от Yandex и подобных.
И так же вникать еще больше в BI сервисы Power BI или Tableau

V этап: экосистема сервисов, программ:

В случае сложности бизнес-процессов начинают писать под себя IT решения. И в них подгружать данные из других программ. Тут работа с программистами.

Для аналитика / оцифровщика:

Пора ко всему прочему освоить еще и язык программирования Python, чтобы уметь из собственных баз данных настраивать аналитику данных даже без помощи Power BI.

Резюмируем:

У компании 5 этапов развития подхода работы с данными:

первые данные:
система таблиц
таблицы с интеграциями
платформы с интеграциями
Экосистема сервисов / свои сервисы.

2. Вы же как аналитик / оцифровщик можете развиваться так:

1 уровень: Оцифровщик / аналитик малого бизнеса

Сначала начните оцифровывать малый бизнес, поймите его проблемы, изучите формулы в таблицах: Суммеслимн, ВПР, Flatten, Split, Importrage, Filter и как хранить данные. Сделайте это 3-5 раз
Поймите как лучше организовывать исхожные данные в таблицах, чтобы максимально автоматически строились отчеты или Дашборды
Попробуйте визуализировать свои данные в графиках Ггул, Гуд Тата суд, Power BI или Дата Ленд. Поймите принцип работы там

Итого: На этом этапе вы уже принесете пользу малому бизнесу.

2 уровень: Оцифровщик / аналитик малого бизнеса

Изучите Query формулы и так же примените в своей работе
Научитесь соединять разные источники данных в 1 таблице
Поймете когда данные нужно в таблицы, а когда в базы данных
Поработайте в паре с программистом, чтобы он настроил интеграции из сервиса, а вы данные организовали уже и визуализировали
И так же на этих даных стройте Дашборды где вам удобно

Итого: Скилл еще сильней вырастит для больших компаний

3 уровень: Data sсience аналитик

Возьмите с собой программиста, чтобы он данные загрузил в базу данных именно.
Изучите SQL и примените ее в доступной базе данных: Big queru от Ггул, или MQSQL Постгресс и тп.
Научитесь данные выгружать из таблиц в базу данных и на оборот
Поймите как объединять данные через SQL в базе данных
Визуализируйте показатели уже из баз данных
Начинайте изучать язык Python

Итого: вы полезны почти везде.

1. таблицами, GDS и оцифровке малого бизнеса

2. или Data science аналитике (SQL, базы данных, Python, Power BI и тп)?

Зависит от того, как быстро вы хотите применять ваши знания и где вы работаете сейчас.

Чем ближе к Вам возможность применять знания, тем лучше. А это завит от того, где вы сейчас работаете.

Если уже можете применять знания уровня 3 — Data sсience аналитик (Базы данных, SQL или Piton) то учиться можно этому. Или видите в этом ваше будущее и готовы уделить время и найти ресурсы к применению знаний.
Если можете уже сейчас применять знания уровня 1 и 2 Оцифровщик / аналитик малого бизнеса (формулы таблиц, системы таблиц, интеграции в таблицы и тп.) — то начните лучше с этого сначала, получите опыт хотя бы в этом, а после уже повышайте уровень.

❗Переходите по ссылке, если интересно узнать о курсе обучения «Оцифровщик бизнесов»

🙏 Где работаете сейчас, там быстрее начать практиковаться и получать результат

❗Кстати, мы в своих проектах делаем решения и 1-2 уровня + разворачиваем небольшие базы данных. Эти решения перекрывают много решений и ситуаций без перехода в IT

Вывод статьи:

Выбор человека чему лучше учиться зависит от 2 групп факторов:

1 — факторы самого человека:

Куда человек смотрит в будущее;
Где человек работает и на чем зарабатывает сейчас;
Куда он может быстро применить по факту свои знания настоящие или будущие;
Как быстро и какие навыки человек может применить сейчас.

2 — факторы системы работы с данными бизнеса:

Как вообще применяются технологии в зависти от развитости бизнеса;
Как будет дальше и как быстро развиваться бизнес.

А умения с данными можно поделить на 3 уровня:

В таблице гугл или Excel писать простые формулы + их применение (в рамках вашей работы)
Умение Организовывать системы сбора данных во всей компании на базе таблиц
Умение Организовывать системы сбора данных во всей компании на базе баз данных, облачных хранилищ

Выберите тот уровень, который вам ближе и в той ситуации, которая вам важнее сейчас.

1. Телеграмм бот

2. Вотсап

#аналитикабизнеса #datascience #оцифровкабизнеса #учетфинансов

Куда пойти учиться: оцифровке малого бизнеса (таблицы, GDS, финучет) или Data science аналитике (SQL, Python, Power BI)

В общем-то вопрос в какую сторону смотреть: в сторону ближе в программированию, IT или в сторону работы в таблицах?

Такой примерно путь может быть. Путь и роста компании и роста компетенций, опыта аналитика / оцифровщика.

Теперь выберем, чем именно вам заняться уже сейчас?

Если понравилась наша статья или научиться именно 1 и 2 уровню оцифровки (курс «Оцифровщик бизнесов»), то связаться можно по контактам: