Как выбрать своё направление в аналитике?
В мире IT–аналитики существует множество интересных направлений, открывающих двери к пониманию данных и принятию стратегический решений.
В новой статье выделили самые популярные из них, чтобы ты понял отличия и, возможно, попробовал себя в одном из них.
Системный анализ
Системные аналитики занимаются изучением и оптимизацией взаимодействия компонентов в IT–системах.
Обычная задача из практики системного аналитика – написать техническое задание на разработку кнопки на сайте. Задание составляется по типу:
- где должна располагаться кнопка;
- какого она должна быть цвета;
- куда должна кнопка направлять пользователя.
Какой технологический стек ты освоишь в направлении бизнес-аналитика:
- Инструменты для управления документацией: Confluence, DOORS, Evernote, OneNote.
- Основы интеграционных решений: REST, JSON, XML, XSD.
- Инструменты системного проектирования и моделирования: UML, ER, Visio, Draw. io.
Системный аналитик согласует задание с дизайнерами и разработчиками и ясно описывает процесс разработки системы, чтобы избежать хаоса в итоговом проекте.
Продуктовый анализ
Продуктовые аналитики фокусируются на изучении пользовательского опыта и поведения для улучшения продуктов.
Обычная задача из практики продуктового аналитика – определить, принесёт ли выгоду изменение цвета кнопки на сайте с красного на зеленый? Для этого ему нужно:
- изучить путь пользователя: нажимает он вообще на эту кнопку или нет;
- правильно выбрать группу пользователей, которые увидят перекрашенную в другой цвет кнопку;
- сравнить основные пользовательские и финансовые метрики групп пользователей, которые увидели новую фичу или нет;
- принять конечное решение о распространении нового цвета кнопки на всех пользователей.
Какой технологический стек ты освоишь в направлении продуктового аналитика:
- Продуктовые фреймворки: CJM, JTBD, Lean Canvas, Value proposition.
- Инструменты управления требованиями: User Story Map, Product Backlog, Product Roadmap.
- Инструменты для сбора, анализа и визуализации данных: SQL, Python, BI-системы, Excel.
В чём соль? Безусловно, кнопку может перекрасить любой разработчик, но будет ли это правильным решением, которое может принести больше денег, – подскажет продуктовый аналитик.
Бизнес–анализ
Бизнес–аналитики помогают бизнесу создавать и оптимизировать процессы, достигать стратегических целей.
Обычная задача из практики бизнес–аналитика – определить стоимость и целесообразность разработки приложения по типу «нового тик-тока» по запросу клиента. Для этого ему нужно:
- проанализировать рынок приложений коротких видеоклипов;
- составить портрет целевой аудитории предполагаемого сервиса;
- оценить необходимость разработки: способен ли проект окупиться.
Какой технологический стек ты освоишь в направлении бизнес-аналитика:
- Фреймворки для работы: SWOT-анализ, PEST-анализ, DMAIC, CJM.
- Графические нотации представления бизнес-процессов: BPWin, Visio, ARIS, Draw.io.
- Инструменты моделирования бизнес-процессов: BPMN, IDEF, UML.
Бизнес–аналитик – тот специалист, который способен разговаривать на языке и бизнесменов, и разработчиков. Именно он может комплексно оценить необходимость разработки системы или нового бизнес–процесса.
Анализ данных
Специалисты по анализу данных работают с большими объемами информации, выявляя тренды и паттерны, придают данным бизнес–ценность.
Обычная задача из практики аналитика данных – найти способ отслеживать рейтинг компании в сетевых медиа, чтобы менеджеры оперативно реагировали на упоминания в СМИ. Для этого ему нужно:
- написать парсер для сбора комментариев о компании из различных источников;
- провести разведочный анализ данных, чтобы понять, какого качества данные собираются;
- привести данные в корректный вид: убрать дубли, обработать пропуски, комментарии на иностранном языке;
- агрегировать и суммаризировать данные для получения общего рейтинга компании;
- разработать панель для мониторинга – дашборд для оперативного отслеживания рейтинга компании.
Какой технологический стек ты освоишь в направлении аналитики данных:
- Инструменты для работы с данными: Jupyter Notebook, DataSphere, DataLore, RStudio, Databricks.
- Языки программирования: Python, SQL, R.
- Библиотеки и фреймворки: NumPy, Pandas, Apache Spark, SciPy, Scikit-learn.
- Инструменты визуализации данных: Power BI, DataLens, Apache Superset, Python Matplotlib, Seaborn, Plotly.
Аналитик данных – специалист, работа которого построена на тесном общении с данными и информацией. Слышали о «data-driven подходе»? Это девиз жизни каждого дата–аналитика.
Работа аналитика – не просто обработка цифр и фактов, а создание цельных историй, способных инициировать изменения и успешно следовать стратегиям. Аналитики в различных областях, будь то маркетинг, обслуживание клиентов или внутренние процессы, являются мостом между данными и принятием решений.