Аналитик

Плюсы и минусы профессии

Высокая зарплата – один из самых значимых плюсов работы финансового аналитика. Не менее важную роль играет престиж, особенно, если речь идет о работе в широко известной корпорации, международной компании или министерстве. Еще один плюс профессии – стабильный спрос на рынке труда.

Любой адекватный человек понимает, что большие зарплаты платят не просто так. Финансовые аналитики – это люди с огромным грузом ответственности. На основании их прогнозов строится экономическая модель развития организации, и малейшая неточность специалиста по финансам может обойтись очень дорого. Аналитик должен учитывать все. Отсутствие права на ошибку – один из самых больших минусов этой профессии.

Отсюда вытекает еще один серьезный недостаток – работа в стрессовой обстановке. Умственное напряжение и необходимость постоянной концентрации внимания могут сказываться на самочувствии работника. Головные боли, снижение остроты зрения, психосоматические реакции – частые спутники специалистов с повышенным грузом ответственности.

Для получения должности финансового аналитика необходимо профильное образование и соответствующие личные качества: внимательность, усидчивость, педантичность. Целеустремленные и ответственные работники могут очень быстро продвинуться по карьерной лестнице. Однако чем выше пост, тем больше психоэмоциональная нагрузка

Для любого специалиста важно реально оценивать собственные возможности и не стремиться к гиперответственности

Сколько получает специалист и где найти работу?

А теперь о том, сколько может заработать бизнес-аналитик и где найти такую работу. Как и в любой другой интернет-профессии, доход специалиста зависит напрямую от опыта, количества выполняемых функций и наличия в портфолио успешных проектов. Также доход отличается если вы работаете в штате компании или на фрилансе.

Если вы начинающий специалист со стажем около 1 года, то можете рассчитывать на зарплату  в пределах 45 тысяч рублей. Более опытные специалисты могут получать от 80 до 150 тысяч рублей.  И это не предел. Чем больше успешных работ, тем выше доход, причем на фрилансе  вы можете работать с несколькими проектами одновременно и это в разы увеличит ваш доход.

Конечно, немаловажно, в каком регионе вы будете работать. Максимальные ставки, как и по другим профессиям, в Москве

Но если вы работаете удаленно, на фрилансе, ваше местонахождение не может ограничить ваш доход.

Найти работу вы можете на специализированных сервисах по подбору персонала, например HH.ru или Работа.ru. А также на биржах фриланса – найти заказчика или самому разместить объявление.  Вариантов поиска множество, выбирайте любой, который подходит вам больше всего.

Основная часть

Бизнес-анализ и системный анализ в ИТ — это наборы практик, методов и задач

• В современных русскоязычных статьях и книгах, попавшихся мне, найти истину не удалось — чаще всего мнение привязано к конкретной организационной культуре, структуре или ситуации. В некоторых статьях СА могли назвать «системным администратором», в других его пытались сравнить с финансовым аналитиком и так далее (указывать ссылки во избежание конфликтных ситуаций не буду), в третьих БА и СА рассматривались совместно в противовес другим видам аналитиков. 
• В иностранной литературе (основой изучения для БА/СА многие считают книги К.Вигерса и Д.Битти, BABOK, А.Коберна, PMI Guide to business analysis и т. д.), в которых разделения БА и СА отсутствует принципиально. В некотором роде, возможно из-за различий в бизнес-культуре, они ещё больше вводят в заблуждение. Так, книга К.Вигерса и Д.Битти определяет бизнес-аналитика, как «роль в проектной команде, основной обязанностью которой является работа с представителями заинтересованных лиц для выявления, анализа, спецификация, валидация и управление требованиями в проекте. А также его называют аналитиком требований, системным аналитиком, инженером требований, менеджером требований, аналитиков бизнес-систем или просто аналитиком». То есть понятия неотделимы и приравнены друг к другу. В книгах PMI и IIBA упоминание термина «system analyst» вообще довольно скудно, а уж описание его отличия от «business analyst» нет и в помине.
• Нормативная документация Минтруда (профессиональные стандарты) приводит довольно близкое к реальному разделению, хотя БА в стандарте рассмотрен далеко от ИТ. При этом возникает понимание, почему в отечественном бизнесе понятия так разделены — призма стандартов. Роль БА здесь — обеспечение возможности проведения изменений в организации, приносящих пользу заинтересованным сторонам, путём выявления потребностей заинтересованных сторон и обоснования решений, описывающих возможные пути реализации изменений. Роль СА — разработка, восстановление и сопровождение требований к ПО, информационной системе, продукту, средству, на протяжении их жизненного цикла.

*В иностранных источниках используются более подходящие термины «technology focused» и «business focused».

Профессии, связанные с аналитикой

Среди огромного разнообразия профессий, есть те, которые достаточно тесно связаны с аналитикой.

Перечислим их:

• маркетологи,
• различные инспекторы,
• разведчики,
• таможенники,
• юристы,
• экономисты,
• инженеры.

Какие бывают аналитики:

1. Финансовый аналитик — это профессионал в области финансового рынка. Его работа заключается в определении величины прибыли и расходов. Он следит за трендами. Работая в аналитическом отделе на предприятии, он может заниматься оценкой бумаг.
2. Web аналитик — специалист рассматривает множество данных, собранных системами на интересующих порталах. Дальнейшие его действия зависят от поставленной перед ним задачи. Такие специалисты очень востребованы в наше время.
3. Спортивный аналитик — этот специалист, задачей которого является наблюдение за ставками на спорт и выигрышами денег. Он составляет прогнозы на игры, делится ими с людьми и получает за это деньги. Подразделяются на узкие направленности, в зависимости от вида спорта — хоккейные или футбольные аналитики, аналитики в фигурном катании и т. д.
4. Биржевой аналитик — занимается анализом происходящего на биржевом рынке. Так же он из всей массы выделяет самое главное и дальше передает заказчику.
5. It аналитик — в его компетенцию входит решение задач автоматизации. Он собирает главную информацию со всех пунктов процесса и описывает функционал ПО.
6. Аналитик компьютерных систем — это специалист высшей квалификации. Разрабатывает и проверяет компьютерные программы. Участвует в проверке приложений.
7. Системный аналитик — он анализирует процессы для автоматизации и разработки моделей пунктов к программному обеспечению.
8. Бизнес аналитик — такой специалист выполняет задания, связанные с изучением компаний. Их цель улучшить деятельность предприятия, найти пути решения появившихся затруднений. Такие работники нужны в торговле и промышленности.

12. Конверсии >> Атрибуция >> Инструмент сравнения моделей

Отчет позволяет сравнивать между собой распределение ценности по логике как моделей атрибуции доступных по умолчанию, так и кастомизированных моделей.

Одновременно можно сравнивать две или три модели. Инструмент сравнения моделей помогает оценить, как разные модели определяют ценность маркетинговых каналов.

Вы также можете кастомизировать уже существующие модели атрибуции при помощи окна редактора.

После создания своей собственной модели атрибуции, вы также можете загрузить ее в

Разумеется, что для верной оценки эффективности маркетинговых каналов нужно подобрать модель, которая будет учитывать все особенности компании. Как это сделать?

• Во-первых, узнать больше о моделях атрибуции, которые доступны на рынке. Для этого мы подготовили подробный обзор и сравнение моделей атрибуции у себя в блоге.

• Во-вторых, если вы хотите оценивать каждый шаг клиента в воронке с учетом оффлайн продаж и возвратов товара, попробуйте модель

Модель от OWOX BI работает с данными в комплексе и учитывает как данные о действиях пользователя на сайте от Google Analytics, данные из рекламных сервисов и оффлайн данные из CRM систем. Это позволяет по разному настроить шаги воронки для разных компаний. Попробуйте сервис в течение 14-ти дней бесплатно и убедитесь во всем сами!

Полезные ссылки:

• Что означает атрибуция в маркетинге.
• Инструмент сравнения моделей — официальная справка Google Analytics.
• Attribution Models: Default, Custom, Data-Driven and Funnel Based — видео урок от OWOX BI на Youtube с разбором моделей атрибуции.
• What Is Attribution Modeling? A Quick Explainer for Marketers — видео урок от Hubspot на Youtube с разбором моделей атрибуции.

Карьерный рост и перспективы развития

Как и во всех профессиях здесь существуют как старшие, так и младшие специалисты В зависимости от этого растет, конечно, и заработная плата.

Желательно конечно не зацикливаться на определённом направлении, а развивать себя во многих сторонах этой профессии.

Когда вы только начнете работать, не стоит сразу же рассчитывать на повышение. Нужно обязательно стараться работать с минимальным количеством ошибок.

Чтобы стать отличным хорошим аналитиком, нужно поработать около 5-6 лет. Но не забывайте всегда следить за трендами, они вам помогут в развитии.

Финансовый аналитик может стать (при развитии своих способностей и приобретении опыта) аналитиком оценок, инженером-аналитиком, комплекс-менеджером, аудитором.

Как найти работу начинающему специалисту?

Преимущество IT-сферы в том, что здесь довольно высокие зарплаты даже у начинающих специалистов. Для большинства аналитиков данных карьерный путь можно предсказать заранее: спустя год-два после старта учебы можно устроиться на позицию джуниора с зарплатой 80–120 тысяч рублей, а дальше карьерно расти раз в пару лет. Мидл-специалисты в среднем зарабатывают 120–180 тысяч рублей, синьоры – 200–300 тысяч, а тимлиды – уже 300–500 тысяч рублей.

На курсе «Профессия Data Analyst» в SkillFactory вас не только научат работать с большими данными, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседования.

До 30 октября по промокоду SEO действует скидка -50 % на все курсы SkillFactory.

Аналитика – востребованный навык, который будет нужен в большинстве новых высокооплачиваемых профессий. Освоив его раньше других, вы получите явное конкурентное преимущество на рынке труда.

Кто такой аналитик данных?

Data Analyst – это специалист, который занимается анализом данных, прочем не только структурированных и выраженных в цифровом измерении. Это может быть информация за прошлые периоды или в режиме реального времени. Задача аналитика – выявить закономерности и понять как это можно использовать в дальнейшем, а в каких то случаях даже автоматизировать некоторые решения.

Аналитик данных может работать в любой сфере – промышленное предприятие, банковское дело, страхование, научно-исследовательские учреждения, ритейл и многие другие. Особенно важна эта работа сейчас, когда многие перевели свой бизнес в интернет. Специалист должен уметь анализировать и понимать любые данные, делать правильные выводы. Именно от его  профессионализма зависит успех многих принимаемых бизнес-решений.  Если аналитик ошибся и сделал неверные выводы, это может привести к значительным убыткам.

Казалось бы как все просто – собрал данные, систематизировал и сделал выводы. Но на самом деле работа аналитика достаточно сложная и трудоемкая. Иногда, чтобы сделать вывод нужно перелопатить очень большой объем информации и не всегда решения лежат на поверхности. Но результат того стоит: аналитик не только помогает найти лучшие решения для развития бизнеса, но и найти слабые места, которые впоследствии можно устранить. А если вы ведете свой бизнес в интернете, аналитика поможет  оценить потребности вашей целевой аудитории. Здесь без грамотного специалиста точно не обойтись.

А теперь немного о том, какие данные чаще всего изучают data analyst. Сейчас трудно найти компанию, у которой не было бы своего сайта. Поэтому для успешного развития необходимо постоянно анализировать этот ресурс (количество посещений, какие страницы наиболее популярны, что чаще всего покупают, как работает реклама).

Также data analyst  занимаются  анализом  продуктов и товаров (что покупают, сколько покупают, какой средний чек и процент возврата,  какая продукция приносит наибольший доход).

Я привела примеры наиболее популярных направлений в аналитике данных. Но это еще не все – анализировать можно маркетинговые мероприятия (рекламные акции), доходность компании, инвестиционные проекты. В любом случае, грамотная интерпретация любых данных аналитиком, помогает принимать верные решения, которые способствуют развитию бизнеса и дают преимущество в конкурентной борьбе.

Функциональные обязанности специалиста

В чем заключается работа веб-аналитика я уже рассказала, а теперь более подробно представлю его функциональные обязанности. Конечно, список требований у разных работодателей может различаться, но в целом, исходя из сути профессии, обязанности специалиста следующие:

• анализ продукта и конкурентов;
• оценка эффективности существующего трафика сайта;
• анализ и описание портрета посетителей сайта;
• анализ рекламных кампаний и подготовка к новым;
• A/B тестирование;
• разработка моделей и проверка различных гипотез по улучшению работы веб-ресурса;
• настройка аналитики в Яндекс.Метрике и Google Analytics;
• сквозная аналитика;
• оценка эффективности проведенных мероприятий (что было, что сделали, что стало);
• формирование аналитических отчетов по результатам работы и по требованию руководства или заказчика.

Работы у веб-аналитика много, и не всегда она творческая, рутины тоже достаточно. При этом подготовка данных, проверка, тестирование гипотез занимает большую часть рабочего времени. А итоговые отчеты и выводы – это уже малая часть рабочего процесса.

Где может работать финансовый аналитик

Многие дипломированные люди требуются в крупнейшие и средние банковские учреждения, еще в больших растущих компаниях. Еще есть возможность работать в государственных учреждениях, департаментах и министерствах.

Если брать во внимание то, что эта профессия появилась не так давно, то подходящий возраст работника от 25 до 35 лет. На начальном этапе можно получить около 40 тысяч рублей

Постепенно, повышая свою квалификацию, можно получать значительно больше. Часто компаниям нужны как младшие, так и старшие аналитики.

Еще есть вариант отдаленной дистанционной работы, но ее надо хорошенько поискать в интернете, ведь желающих иметь свободный график или совмещающих несколько вакансий, немало.

Где еще используются системы аналитики Big Data и как их внедрить

Отметим области деятельности с наиболее высоким спросом на аналитику данных, как дескриптивную, так и предписывающую :

• медицина – постановка диагноза на основании симптомов болезни, выявление факторов, провоцирующих заболевание, определение склонности к заболеванию в будущем, формирование рекомендаций и выписка лекарств для лечения и профилактики болезней. Впрочем, некорректная настройка модуля Machine Learning в этом случае может привести к трагическим последствиям, о чем мы рассказывали здесь.
• реклама и маркетинг – определение эффективности промо кампаний, выявление наиболее результативных каналов и форм подачи информации (персонализированный таргетинг), построение рекомендательных систем, формирование спроса на основе интересов пользователя и его поведения в сети, прогнозирование и предупреждение оттока клиентов (Churn Rate), оптимизация ценообразования.
• страхование и кредитование – точное определение суммы возмещения или кредита, скоринговая оценка клиента. Например, сегодня это уже реализовано в совместном проекте российских банков с компанией Яндекс, когда банки оценивают платежеспособность потенциального заемщика по истории его запросов в поисковой системе. Подробнее об этом мы писали здесь.
• промышленность – выявление ключевых факторов, влияющих на качество продукции и выполнение производственных процессов, предсказание отказов оборудования, составление графика профилактических проверок и ремонта техники, прогнозирование спроса на продукцию, оптимизация загрузки производственных мощностей и предупреждения о будущих внештатных ситуациях. Реальные примеры промышленного использования Big Data систем предиктивной и предписывающей аналитики на базе IoT/IIoT и Machine Learning читайте тут.
• финансы и безопасность – выявление и предупреждение случаев мошеннических операций (антифрод-системы), распознавание вредоносных программ и случаев утечки данных, о чем мы рассказывали здесь.
• управление человеческими ресурсами (HR) – выявление ключевых факторов, влияющих на компетентность сотрудников, составление модели профессиональных компетенций, прогнозирование увольнений, предупреждение профессионального выгорания и рабочих конфликтов . Подробнее об этом мы расскажем в следующей статье.

Внедрение аналитических Big Data систем – это комплексный поэтапный проект, который часто выполняется в рамках цифровизации бизнеса. Предписывающая аналитика находится на вершине пирамиды и опирается на предыдущие уровни: предиктивную, диагностическую и описательную 2]. Поэтому для формирования оптимальных управленческих решений на основе данных необходимо, прежде всего, накопить релевантный объем этой информации, достаточный для корректного обучения алгоритмов Machine Learning. Некоторые аналитические задачи решаются с помощью современных BI-инструментов, например, коммерческих платформ типа Oracle Data Mining, SAP BusinessObjects Predictive Analysis, SAP Predictive Maintenance and Service, IBM Predictive Insights или open-source решений (KNIME, Orange, RapidMiner) . На практике многие предприятия, вступившие на путь цифровой трансформации, создают собственные системы аналитики больших данных. При этом используются разнообразные технологии Big Data, например, Apache Hadoop – для хранения информации (в HDFS или HBase), Kafka – для сбора данных из различных источников, а Spark или Storm – для быстрой аналитической обработки потоковой информации. В частности, именно так реализована рекомендательная система стримингового сервиса Spotify, о которой мы рассказывали здесь. Таким образом, организация предиктивной и, тем более, предписывающей аналитики данных – это одна из ключевых задач цифровизации бизнеса.

Виды аналитики данных и вопросы, на которые они отвечают

Как внедрить систему аналитики больших данных и запустить цифровую трансформацию своего предприятия, вы узнаете, пройдя обучение на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Аналитика больших данных для руководителей

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://www.oracle.com/ru/business-analytics/what-is-analytics.html
2. https://iot.ru/promyshlennost/kakaya-analitika-nuzhna-vashey-kompanii
3. http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Предикативная_аналитика_(предиктивная,_прогнозная,_прогностическая)_Predictive_analytics
4. https://finassessment.net/blog/predictiv-analitika-hr

Инструменты

SQL. Язык программирования, используемый для создания и управления данными в реляционной базе данных

MongoDB. Документоориентированная система управления базами данных

Hadoop. Программа для хранения и обработки массивов информации

Python. Один из наиболее распространенных языков программирования

Pandas. Библиотека для обработки и анализа данных

NumPy. Библиотека с открытым исходным кодом для Python

MapReduce. Модель распределенных вычислений

Optimizely. Платформа для проведения A/B-тестирований

Чарльз Делекторских
Fullstack-разработчик

Новичку проще всего трудоустроиться в небольшие компании, которые более лояльно относятся к отсутствию опыта. С течением времени можно будет пробоваться на более выгодные вакансии и расти профессионально.

Крупные работодатели также нередко приглашают в команду новичков, но сперва на позиции стажеров.

Если аналитик данных живет в регионе, он может попытаться подать резюме в столичную компанию – благо, специальность позволяет при необходимости работать дистанционно.

— Чарльз Делекторских Fullstack-разработчик

Функционал специалиста

Чем занимается аналитик данных вы уже понимаете, а теперь расскажу немного о том, что представляет собой среднестатистический рабочий день специалиста, независимо от того, в какой сфере он работает. Итак:

• знакомство с компанией (чем занимается, кто конкуренты и потребители);
• определение задачи (для чего нужны данные и чего нужно достичь);
• подбор аналитических инструментов, которые максимально подойдут в данном конкретном случае;
• непосредственно сбор данных и их сортировка;
• обработка данных для последующего анализа;
• систематизация данных, формирование выводов и их визуализация;
• презентация данных руководству с объяснением что, почему, как и зачем.

На основании представленных данных руководство принимает дальнейшие решения. Работа аналитика по данному проекту на этом не заканчивается. После внедрения принятых решений, специалист анализирует данные в текущем режиме и сравнивает их с тем, что было запланировано.

Более 70% рабочего времени занимают не отчеты и формирование выводов, а непосредственно сбор данных, их сортировка и систематизация.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

По теме: Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов.  Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии. Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Резюме

Несмотря на то, что потребность в специалистах в области управления бизнес процессами становится с каждым годом все больше, данный сегмент рынка труда только начинает развиваться. Работодатели в большинстве своем еще слабо понимают, какими качествами, знаниями и навыками должны обладать специалисты по бизнес процессам. Причиной этого является незрелое понимание функций и возможностей подхода управления бизнес процессами.

Управление бизнес процессами все еще остается молодой и не очень понятной фишкой, которую вроде как хочется привлечь в свой бизнес, но непонятно, как ее правильно использовать. Это вполне нормальный этап развития методологии на рынке, так что со временем и методология будет понятна, и требования к специалистам определены конкретно.

Причин популярности именно бизнес-аналитиков несколько, но основная – представление о том, что управление бизнес процессами и автоматизация процессов – это одно и то же. Не допускайте подобного заблуждения. Управление бизнес процессами – это, в первую очередь, про управление и только затем – про процессы. Уже не говоря о том, что информационные технологии – это лишь инструмент и небольшая часть самих бизнес процессов. Система процессов, в первую очередь, строится не на технологиях, а на участниках бизнес процессов.

Специалистам по бизнес процессам я бы рекомендовал сосредоточиться на приобретении навыков и знаний в следующих областях:

• Определение бизнес процессов – это далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд
• Моделирование бизнес процессов – при этом необходимо выполнять моделирование таким образом, чтобы избавиться от необходимости дополнительного описания. Обязательно вникайте в нотации и осваивайте специальное ПО.
• Анализ бизнес процессов – осваивайте разные методики анализа. Количественные и качественные. Простейший функционально-стоимостной анализ должен стать нормой в вашей работе.
• Оптимизация бизнес процессов – изучайте и практикуйте подходы из методик Lean, Six Sigma, TOC и т.д.
• Управление проектами и управление изменениям – это жизненно необходимо для того, чтобы проекты внедрения и оптимизации процессов проходили успешно.
• А также постоянно изучайте все вспомогательные функции бизнеса: управление финансами, управление персоналом, учет и т.д.

• Разработка требований к специалисту в области управления бизнес процессами – профиль и описание должности, должностные инструкции и т.д.
• Тестирование кандидатов на должность специалиста по бизнес процессам – разработка тестов для вашей специфики, проведение профессионального тестирования.
• Планирование деятельности специалистов по бизнес процессам – подготовка планов работ на испытательный срок, методика и критерии оценки прохождения испытательного срока, разработка долгосрочных рабочих планов.
• Подготовка управляющей документации для постановки правильной работы специалистов по бизнес процессам в компании – положение об управлении бизнес процессами, положение о моделировании, образцы и порядок разработки/утверждения управляющей документации и т.д.
• Обучение специалистов, которые будут выполнять функции управления бизнес процессами в компании.

Система ведения аналитических счетов

Такая система подразумевает детализированный учет по перемещению активов (их оприходование или выбытие) в натуральном выражении и в денежном эквиваленте.

В программу нужно заносить максимально возможное количество данных для осуществления анализа хозяйственной деятельности фирмы и для контролирования ведения аналитического учета.

Вне зависимости от детализирующей функции, аналитический счет дает возможность обобщать и группировать данные, содержащиеся на синтетических счетах.

Открывать аналитический счет имеет смысл лишь в том случае, если в синтетическом учете отражается сложный счет.

Кто это такой?

На аналитика возложена миссия по обработке массива данных по разным вопросам, их структурированию и подаче в виде графиков и таблиц – удобном формате для понимания и восприятия. Опираясь на полученную информацию, профессионал может делиться определенными выводами о дальнейшем развитии событий, трактовать возможные варианты поворота событий. Эту часть работы аналитика относят к наиболее ценной.

Профессия аналитик – собирательное понятие. Суть занятий этого специалиста состоит в сборе массы цифровых данных и анализе полученной информации. Какие именно данные – зависит от специфики работы. Аналитик может специализироваться в области инвестиций, определенных рыночных сегментов, финансов, инженерии, компьютерного ПО, рекламы, социологии и т. д.

Данные предоставляют открытые источники типа прессы, статистики, отчетов, бизнес-разведка либо инсайдерские сообщения. Посредством определенных методов анализа просчитываются разные алгоритмы для подбора наиболее выгодного варианта.

Знания и навыки, необходимые для работы аналитиком данных

Чтобы успешно работать аналитиком данных, нужно многое знать и уметь. Впрочем, это относится к любой другой профессии, разница лишь в том, какие инструменты и навыки здесь необходимы. Data analyst  обязательно должен знать:

• специализированные аналитические программы (Power BI, Qlik, Tableau);
• Excel и PowerPoint в совершенстве;
• основные аналитические инструменты – Python, SQL, Google Analytics, Яндекс.Метрика, Kissmetrics и другие;
• базовые знания статистики, математического анализа и теории вероятности.

Кроме знаний и навыков, аналитик данных должен иметь аналитический склад ума, логически мыслить, быть внимательным к деталям, уметь грамотно излагать мысли, быть усидчивым и ответственным.