Дата-аналитик мамандығына шолу: компанияны «ғарышқа ұшыратын» маман немен айналысады?

Фото: shutterstock.com

IT саласындағы ТОП-мамандықтарға шолуымызды жалғастырамыз. Бүгін назарыңызға Data Analyst маманның кім екеніне және қандай машықтарға ие болуы керегіне тоқталамыз.

Дата-аналитик деген кім?

Деректерді талдаушы һәм дата-аналитик деген — көлемді деректермен жұмыс істейтін маман. Оны жинаудан бастап, өңдеп, талдау, интерпретация жасау да осы кәсіп иесіне жүктеледі. Нәтижесінде әлдебір қорытынды жасап, бизнеске, ғылыми зерттеулерге, менеджмент не басқа да салаларға пайдасы тиетін шешімдер ұсынады. Әдетте дата-аналитиктер data-driven бағытты ұстанатын компанияларға істейді. Яғни жұмыс барысында шешім қабылдау үшін деректерді қолданатын ұжымның мүшесі. Не үшін деректермен жұмыс маңызды? Өйткені сол арқылы компаниялар дамып, кеңейіп, жақсы беделге ие бола алады. Әрі қаражаты да бекер шығын болмайды. Жаңа өнім шығару не қандай да бір функцияны енгізу үшін көп жұмыс атқарылады. Уақыты да ұзақ, арзан тұрмайтыны тағы бар. Сонша еңбекпен атқарған кезде өніміңіз қолданушы көңілінен шықпай қалса, онда ақшаның желге кеткені дей беріңіз. Стартап болса, тіпті тәуекелге толы жол. Мұндайда дата-аналитиктердің көмегімен жағдайды реттеуге болады. Қалай десеңіз, айтайық: ол қолданушылардың жасауы мүмкін әрекеттеріне анализ жасайды да, басқа процестермен байланысын қарастырады. Сол үшін А/B-тестілер өткізіп, модельдер құрастырады. Мұның бәрі болашақта өнімнің сәтті іске қосылуы үшін жасалады. Анализ жасағанның арқасында юзерлер мен клиенттердің реакцияна болжам жасап көруге болады. Осылайша бизнес тәуекелдерді азайтады.

Деректер аналитігі мамандығы IT, менеджмент және математика салаларын тоғыстырады. Өйткені деректерді талдаушы IT-құралдармен жұмыс істей алуы керек. Мысалы Python-да код жазып, SQL-де сұраным құрастыруы қажет болуы мүмкін. Бір жағынан математиканы да меңгерген маман болғаны жақсы. Себебі мұнда статистика, ықтимал теориялар тәсілдерін түсінуі керек. Олар не үшін керек, қай кезде қолданылады — бәрін білгені абзал. Менеджменттен хабардар болғаны құба-құп дейтініміз — дата-аналитик деректерді жайдан-жай жинамайды. Ол бизнес-тапсырмаларды реттеп, шешімін шығаруға қолданады.

Оған қандай міндеттер жүктеледі?

Айталық, сіз онлайн-саудамен айналысасыз. Мұндайда аналитик клиенттердің промокодтарды қалай қолданатынына, сайт қолданушыларына бәрінен бұрын қандай контент ұнайтынына аналитика жасайды. Сөйтіп зерттеу нәтижесіне қарай даму бағыты айқындалады. Мысалы ірі сауда желілерінде аналитиктер жасаған талдау қорытындысы бойынша логистиканы реттеп, клиенттер ағынымен жұмыс істеудің тиімді тәсілін ойластырады. Сонымен дата-аналитиктің қандай міндеттері бар?

Түрлі дереккөзден ақпарат жинау;
Деректерді класстарға бөлу, сорттау, артығын алып тастап отыру;
Қолда бар деректерді бірізге салу;
Көлемді ақпараттың ішінен заңдылықтарды тауып, математикалық тәсілдерді қолдана отырып интерпретация жасау;
Тапқан заңдылықтардан компаниядағы қазіргі жағдайға қатысты қорытынды жасап, болашақта қалай болатынына болжам дайындайды. Қандай әлсіз тұстары барын байқап, енді не істеу керегін талдайды;
Алған нәтижелерін график түрінде визуалдап береді.

Бұл міндеттерді мінсіз атқару үшін дата-аналитикке бағдарламалау тілдері мен сұранымдар тілімен жұмыс істеу керек болуы мүмкін. Оның ішінде Python мен SQL секілді, арнайы бағдарлама жасақтамалары керек болады. График құрастыратын, есептерді автоматтандыратын, түрлі математикалық тәсілді іске асыруға арналған бағдарлама жетіп артылады. Әрине, автоматтандырылған бағдарлама болғаны жұмысты жеңілдетеді. Бірақ бұл бәрі оңай екен деген сөз емес. Өйткені маманға бәрібір барлығын жақсы түсініп, қандай тәсілді қолданған жөн екенін білу қажет. Пайда болған заңдылықтарға сүйене отырып, қандай қорытынды жасауды да дата-аналитик шешеді.

Мысалы компанияға қолданушылардың сайтқа кірген кезде не істейтінін тексеру керек делік. Ондай жағдайда сайтқа аналитика жүйелерін қосады. Сөйтіп сол жүйелер қолданушылар туралы ақпарат жинауды автомат түрде бастап кетеді. Ал енді қолда юзерлер туралы дерек бар. Енді не істемек керек? Аналитик жұмысы осы кезде басталады. Ол барлық мәліметті жүктеп алады да, түрлі жүйеден алынған ақпаратты бір жерге жинақтап, база жасайды. Оның ендігі жұмысы сол базамен болады. Мәселен бәрін біріздендіріп, сорттап, фильтрлеп, бірнеше топқа бөледі. Осылайша анализ жасауға кіріседі. Қолда бар деректерге интерпретация жасап, әлдебір қорытынды шығару үшін аналитикке математика және статистика тәсілдері қажет болуы мүмкін. Кейде тіпті қолдан код жасап, ақпараттар кластерін арнайы бағдарлама жасақтамасына жүктеу керек болуы ғажап емес. Нәтижесінде заңдылықтар тапқан кезде жұмыс қорытындысын визуалдап, график, кестерлер құрып, алынған мәліметтер туралы есеп әзірлейді.

Дата-аналитиктің мансап жолы

IT-саласында кез келген маман мансап жолын тағылымдамадан өтетін интерн немесе джуниор болудан бастайды. Одан соң атқарған жобалары, жұмыс тәжірибесіне қарай мидл, сеньор деңгейлеріне өседі. Бұл маманның жұмыс істейтін бағыты да түрлі. Соның ішінде бірнешеуіне тоқталайық:

Marketing Analyst. Бұл маман бизнеске клиент тартуға көмектеседі. Кликтер бойынша келіп түскен деректерді талдап, қолданушылардың әрекетіне қарай болжам жасайды. Соған байланысты дамыту, жарнама тәсілдеріне қатысты кеңестер ұсынады. Маркетиң стратегиясын түзеп, бюджетті оңтайлы жоспарлауға көмектеседі.
Product Analyst. Мұндай аналитик метрикалар мен анализ жасалатын деректерге негіздей отырып, өнімді жақсартумен айналысады. Ол түрлі тест өткізіп, зерттеулер жасайды. Қолданушылардың өнімге қалай қарайтынын алдын-ала болжап, өнімді одан әрмен жақсарту үшін жұмыс істейді.
Business Intelligence Analyst. Деректерді жинау, сақтау және анализ жасауға жауапты маман. Гипотезаларды сынап көріп, есепті автоматтандыру, ситуацияларды модельдеумен айналысады. Осылайша бизнеске дұрыс шешім қабылдауға, ресурсын орынды пайдалануға көмектеседі.
Game Analyst. Ойын түріндегі өнімді ұдайы дамытып отыруға көмектесетін адам. Қолданушылардың қызығушылығы жоғалып кетпес үшін істеу керек әрекеттерді анықтап, сол арқылы компания табысын арттырумен айналысады. Мұндай маман бағдарламалау тілдерін жақсы біліп, дыбыс, графика және өзге де ойын жасаудағы ньюансты шемішкідей шағуы керек. Әдетте гейм-аналитик гейм-продюсермен және дизайнермен бірлесіп жұмыс істейді.

Мықты маманның бойынан табылатын қасиеттер

Джуниор болып бастап, сеньорға дейін өскенге дейін аналитик біраз нәрсені үйреніп, машығын жетілдіреді. Олай етпесе болмайды. Сондай қажырлы еңбектің арқасында ғана жетістікке жете аласыз. Олай болса, аналитикке керек қасиеттерді тізбектеп шығайық.

Аналитикаға мықты болуы керек. Бұл машықтың не үшін маңызды екені айтпаса да белгілі болар. Әрине, жоғары оқу орнында математика не статистиканы бітіру міндетті емес. Дегенмен жұмыс барысында бұлар өте қажет болғандықтан, база болғаны жақсы. Терминдерді түсініп, деректермен жұмыс істей алу керек. Сонымен бірге түрлі жағдай мен фактілерге сүйене отырып, әлдебір қорытынды жасай білу қабілеті да аса қажет.
Өте мұқият болғаны жақсы. Бір орында тапжылмастан ұзақ отырып жұмыс істеуге тура келуі мүмкін. Сондықтан осыған дайын болыңыз. Мықты аналитик есебінен жаңылмайды, бірде-бір нөлді артық салып жібермейді. Қажет болса, тағы бір тексеріп шығудан жалықпайды. Егер мұндай жұмыс режимі сізге ұнамаса, онда аналитик болуыңыз неғайбыл.
Скептик бола білу қажет. Әрине, бәрін орнымен жасау керегін ұмытпаңыз. Деректерді қараған кезде әлдебір сәйкес келмеген тұс болса, оны дата-аналитик бірден сезіп қояды. Анализ қорытындысының да кем-кетігін көріп тұрады. Реал жағдайда сандар қандай болуы керегін ойша біліп тұрғандықтан, егер әлденеге сеніңкіремей тұрса, деректердің дереккөзін, есептерді бір қарап шығады.
Үйренуден қашпауға тиіс. Бұл қабілет біраз маманға керек. Соның ішінде аналитикке артық болмайды. Құбылмалы заманда технология қарыштап дамып жатыр. Жаңа тәсілдерді уақытылы үйреніп отырмаса, артта қалып қояды.

Талап етілетін хард скилз

Google Sheets, Sublime, Excel көмегімен алынған деректермен жұмыс істей алу;
Кем дегенде бір бағдарламалау тілін жақсы білуі қажет;
SQL деректер базасына сұранымдар жаза білуге тиіс;
Tableau, Power BI, Google Data Studio және т.б. BI-жүйелерінде есеп дайындай алуы керек;
Статистика бойынша базалық білім керек.
Бағытына қарай бұл хард скилз тізімі өзгеріп отырады. Мысалы уеб-аналитика жасау үшін Яндекс.Метрика мен Google Analytics-пен жұмыс істей білу шарт.

Маман берген кеңестер

Kolesa Group data-аналитигі Камилла Малибаева жаңадан бастап жатқандар мен тәжірибелі аналитиктерге мынадай кеңес берді:

Жас мамандарға:

Hard skills дамытыңыз: статистика, Python, SQL.
Сұрақ қоюдан қорықпаңыз: шешуіңіз керек болатын проблеманы немесе тапсырманы толығымен түсініп алуға тырысыңыз.
Тапсырмаға кіріспес бұрын, сізден қандай нәтиже күтетінін түсініп алыңыз.
Ақпаратты түсінікті етіп жеткізуді үйреніңіз.
Коммуникация машығын дамытыңыз: күрделі концепциялар мен талдау нәтижелерін қарапайым сөзбен түсіндіре білген маңызды.
Үнемі оқып-үйренуге дайын болыңыз.
Қателесуден қорықпаңыз: деректерді талдау көбіне тексеріп көру мен қателесуден тұрады.
Өзіңізге осы жолда бағыт көрсетіп отыратын ментор табыңыз.

Тәжірибелі аналитиктерге:

Жас аналитикке ментор болып көріңіз: өзіңіздің коммуникациялық машығыңызды, көшбасшылық қасиеттеріңізді жетілдіресіз. Деректер талдамасындағы біліміңіз бен машығыңызды нығайтасыз.
Деректерді талдаудың жаңа әдістемелерін үйреніп, оны өз командаңызға енгізіңіз.
Митаптарда, конференцияларда баяндама жасаңыз.

Бұған дейін дата-сайентист мамандығына шолу жасап, дата-аналитиктен қандай айырмашылығы барына тоқталған едік. Оқып шығам десеңіз, назарыңызға ұсынамыз.