Здравствуйте, в этой статье мы постараемся ответить на вопрос: «Профессия бизнес-аналитик: задачи, функции и обязанности». Если у Вас нет времени на чтение или статья не полностью решает Вашу проблему, можете получить онлайн консультацию квалифицированного юриста в форме ниже.
Аналитик — специалист, который собирает и обрабатывает данные для решения задач, связанных с развитием компании и продукта. Он может работать в IT, маркетинге, управлении, консалтинге, финансах — любой сфере, где систематизируют, исследуют и работают с большими данными.
Успешная карьера в сфере аналитики во многом зависит от целеустремленности человека и желания повышать квалификацию. Специалист проходит три этапа: Junior → Middle → Senior. Обязанности каждого уровня зависят от специфики бизнеса и специализации сотрудника.
👉Junior обладает базовыми навыками и выполняет формализованные задачи, работает только в команде. Наставник детально оговаривает алгоритм задачи, контролирует результат.
👉Middle — первый уровень самостоятельной работы. Такой специалист обладает навыками тайм-менеджмента и самоорганизации, напрямую взаимодействует с заказчиком по поводу простых задач, хорошо справляется со знакомыми алгоритмами и находит решение проблемы без помощи руководителя. Но сложные комплексные исследования проводит только в паре с наставником.
👉Senior-аналитик работает самостоятельно: собирает данные до тестирования гипотез и презентует отчет. Он разрабатывает технические задания, синхронизирует исполнителей и заказчиков, пишет инструкции для младших специалистов.
Должностные обязанности бизнес-аналитика.
Повседневные задачи бизнес-аналитика зависят от отрасли, компании и проекта, над которым он работает. Как правило, в обязанности этого специалиста входит следующее:
- Изучать текущие процессы в компании и выявлять те, которые можно усовершенствовать.
- Подготавливать стратегию оптимизации систем и процессов.
- Изучать новые технологии, которые могут быть использованы для модернизации существующих систем.
- Собирать и анализировать требования к новым системам.
- Изучать финансовые отчёты, оценивать эффективность работы сотрудников, документировать процессы, имеющие отношение к той проблеме, которую нужно решить.
- Выявлять главные причины существующих проблем и находить возможные пути их решения.
- Готовить презентации с использованием диаграмм, графиков и других методов визуализации данных, знакомить менеджеров с результатами анализа.
- Сотрудничать с менеджером проекта и другими членами команды, наблюдать за выполнением работ, следить за тем, чтобы разрабатываемый продукт соответствовал бизнес-целям заказчика.
- Собирать и анализировать обратную связь от всех участников проекта и вносить необходимые изменения в план работ.
Требуемые знания и образование
Для аналитика продаж не предусмотрено отдельной специальности в образовании. Для работы по данному направлению обычно учатся на маркетинге, в финансах, получают специальности аудит и бизнес.
Наиболее важные для данного специалиста дисциплины:
- Математика;
- Информатика;
- Статистика;
- Финансы;
- Менеджмент;
- Бухгалтерский учёт.
Последний полезен в ситуациях, когда приходится анализировать корпоративную финансовую отчётность.
В целом, речь идёт о некой синтетической специальности, трансформированной под современные запросы рынка. Если раньше им мог быть узкоспециализированный финансит или бухгалтер, то теперь важно умение работать также с цифровыми инструментами анализа.
В любом случае, ему понадобится:
- Аналитический склад ума.
- Внимательность и способность формировать причинно следственные связи, видеть тренды, прогнозировать результат решений в области продаж.
- Умение считать, разбираться в больших объёмах данных, делать выводы.
- Хорошие навыки конкурентного анализа.
- Высокая обучаемость. Среди используемого профессионального ПО — CRM, ERP, платформы закупки и аналитики digital-рекламы. Возможно, оптимизаторы ставок, но только для понимания работы специалистов.
Где полезен аналитик по продажам
Коротко: везде, где есть продажи. Бизнес, нацеленный на реальное управление процессами, а не на хаотичные действия, обязан осуществлять учёт и контроль. Особенно в продажах.
Когда компания активно распространяет свой продукт — товар или услуги, по сделкам непрерывно накапливаются большие объёмы данных. Это тем более требует наличия специалиста, способного привести в порядок цифры и сделать на этой основе практически применимые выводы.
Выводы его должны заключаться в конкретной констатации явлений и в рекомендациях. Крайне важно правильно интерпретировать процессы, связанные с продажами, чтобы видеть их первопричину. Если аналитик справляется с этой задачей, бизнес всегда понимает, какие причины породили те или иные следствия и отразились в изменении динамики продаж.
Понимая истоки процессов, вы понимаете тенденции и строите прогнозы. Задача аналитика, проведя первоначальный этап анализа, предсказать направление развитие ситуации. Это касается рынка в целом и деятельности компании. То есть, он объясняет, в каком направлении движется бизнес при текущей «архитектуре» процессов.
Если прогноз не устраивает руководство компании, необходимо принять меры по корректировке направления развития. Здесь тоже вступает в игру аналитик. Имея на руках детальную информацию о происходящем и о перспективах компании, он должен предоставить на согласование конкретные меры по управлению продажам. Задача — улучшить рентабельность и производительность, начав с оптимизации процесса продаж.
Этот специалист берёт на себя своего рода функцию аудита внутри компании. Результаты своих изысканий он должен в лаконичном и понятном виде изложить коллегам, руководству, стейкхолдерам для того, чтобы те приняли эффективное решение.
Иногда аналитика нанимают на аутсорсе. Да, он окажется не настолько погружен в процессы, но для масштаба некоторых компаний это будет приемлемо. Тем более, если услуги или товар в большей степени реализуются через интернет, и все данные сравнительно легко доступны.
В крупном бизнесе с большой и сложной структурой производства, издержек и цепочек продаж такой аналитик будет важным сотрудником в штате. Его деятельность будет включать в себя:
- Анализ рынка и конкуренции. Для повышения доли рынка и охвата компании, поиска возможных направлений развития, формирования стратегии продаж, маркетинга, коммуникаций.
- Анализ отрасли в целом и прогнозы по ней.
- Сбор и анализ данных о продажах. Потенциально — более подробное исследование всех аспектов деятельности компании.
- Оценка влияния макроэкономических и политических рисков.
- Составление отчётов о продажах, исследования рынка, а также других информационных материалов по результатам работы.
- Работа с большими данными вместе с отделом разработки.
- Описание бизнес-процессов, связанных с продажами: поиск клиентов, коммуникация с ними, точки касания, обратная связь, гарантии, программы лояльности.
- Тесная работа с командой менеджеров по продажам и отделом маркетинга, предоставление консультаций и метрик.
- Поиск возможностей для оптимизации бизнес-процессов.
Настоящий профессионал должен отвечать на неочевидные вопросы. Почему объёмы продаж конкретного продукта неуклонно снижаются весь последний год? Упало ли качество или у конкурентов вышел новый продукт? Возможно, ваш сайт устарел и пользователи не могут разобраться в интерфейсе вашего интернет-магазина. Или же людям не хватает доступных способов оплаты и вы теряете клиентов? Всё это входит в область компетенций аналитика по продажам.
Учитывая обилие коммуникаций и процессов, завязанных на интернет, обязанность его также в том, чтобы отлично владеть софтом для аналитики и запуска продаж в интернете. Обязательно умение работать с CRM и сквозной аналитикой.
Где нужен аналитик данных
Аналитик данных нужен фактически любой компании, где принимаются решения. Дата-аналитики востребованы везде, где есть диджитал-маркетинг: в ретейле, IT, телекоме, здравоохранении. Такие специалисты превращают маркетинг в эффективный инструмент — они помогают точно понять, куда уходят деньги, и получить максимальную прибыль при минимальных вложениях.
Но есть отрасли и направления, где работа аналитика данных особенно важна. Например, банки — сфера, где всегда очень много информации: пользовательские данные, личные и финансовые. При этом управленческие ошибки в банковском секторе очень дороги. Например, если создать неправильную скоринг-модель — алгоритм, который оценивает, стоит ли выдавать клиенту кредит, — можно потерять и деньги, и доверие клиентов.
А еще с помощью аналитики данных можно:
- Привлечь и удержать инвестора в стартапе
- Бороться с кассовыми разрывами, сопоставляя доходы и расходы компании
- Прогнозировать динамику спроса предложения и точно знать, каких товаров запасти впрок перед Новым годом или Черной пятницей
- Изучать рынок труда, собирать эффективную команду — например, приглашать только определенных кандидатов на основе статистики найма и увольнения.
Что такое большие данные
Эта гигантские объемы информации, которые можно собрать и проанализировать только автоматизированным способом.
Предположим, каждый вечер после работы вы играете с собакой. Однажды вы заметили, что пес неприлично громко лает, бегая за мячом. При этом за резиновой игрушкой он гонится с такой же радостью, но молча. Несколько дней вы тестируете гипотезу: проверяете, действительно ли такую реакцию вызывает только мяч? Возможно, ведете дневник наблюдения, отмечая уровень шума по всем игрушкам. Убедившись в своей правоте, вы решаете играть с собакой в мяч только днем или в выходные. Отношения с соседями спасены.
Пройдите тест по аналитике данных и узнайте, какие перспективы ждут вас в этой профессии. Ссылка в конце статьи.
Эти данные — «маленькие», их легко собрать и посчитать вручную, даже в уме. Большие данные — это терабайты разрозненной информации, которую надо собрать по кусочкам, обработать и перевести на «человеческий язык». Например, компания по производству игрушек для животных может анализировать привычки сотен тысяч собак, чтобы выпустить для них новый идеальный продукт.
В чём заключается моя работа
Я работаю ведущим аналитиком в рекламном подразделении таргетированных смс-рассылок мобильного оператора. По соображениям конфиденциальности назвать компанию я не могу, она входит в так называемую «большую тройку». Моё подразделение занимается рассылкой рекламы абонентам, сегментируя их по опредёленным социально-демографическим, поведенческим и другим признакам. Аналитик занимается тем, что из всей абонентской базы выбирает абонентов, которые отвечают этим признакам, чтобы рекламодатель рассылал рекламу именно тем людям, которых она может заинтересовать.
Например, к нам приходит клиент, директор стоматологии, и заказывает рекламную кампанию. Аналитик и клиент вместе определяют набор признаков, по которым абоненты могли бы заинтересоваться этой конкретной стоматологией — проживание в определённом районе, обращение за стоматологическими услугами в недалёком прошлом и так далее. Составив список этих признаков, аналитик направляет запросы в базу данных, чтобы реклама была отправлена релевантным абонентам. Для формирования запросов используется специальный язык программирования SQL, предназначенный для работы с базами данных.
Такая реклама называется таргетированной, от английского слова target — цель. Основная задача аналитика — правильно определить эту цель. Чем точнее определён круг признаков и правильнее составлен запрос, тем успешней рекламная кампания.
По результатам кампании аналитики собирают и анализируют данные о её эффективности: смотрят, как много абонентов откликнулись на рекламу— , то есть позвонили по указанным телефонам, обратились в эту стоматологию;, и анализируют, от чего зависит эффективность рекламы, когда она срабатывает, а когда нет. Это похоже на настоящее научное исследование.
Чем занимается системный аналитик и что он должен уметь
Поскольку It-аналитик работает с информационной и компьютерной средой, поэтому он должен:
- знать и понимать принципы разработки программного обеспечения — без углубления в тему — этим занимаются программисты;
- определять сферу своей ответственности, понимать, что делает в компании системный аналитик, а что-то – специалисты смежных сфер;
- знать, что такое подсистемы, как они выстраиваются, какие выполняют функции;
- уметь визуализировать процессы в системе.
В каждой отдельно взятой компании свои требования к тем или иным специалистам, например, к менеджерам по работе с маркетплейсами на предприятиях бывают самые экзотические требования. В общих чертах в обязанности системного аналитика часто входят:
- анализ требований руководства компании;
- составление презентаций и отчётов по полученным данным;
- передача информации и требований разработчику программного обеспечения.
Функции финансового аналитика
Финансовый аналитик — это эксперт, который обладает экономическим образованием и работает от имени банковского или финансового учреждения и в интересах клиентов. Он собирает, обрабатывает и анализирует как можно больше информации преимущественно финансового характера для публичных компаний, которая необходима им в дальнейшем для успешных инвестиций.
Экспертность финансового аналитика важна во всех сферах жизни общества и компании. Его роль заключается в оценке финансового воздействия решений, затрагивающих все области — будь то маркетинг, управление персоналом, информационные системы или другие сферы.
В список основных функций финансового аналитика обязательно входит:
- сбор максимальной информации о рынках, на которых работает компания или инвестор, о существующих рисках и правильных стратегиях;
- отработка полученной информации на основе современных экономических тенденций и собственных знаний;
- исследование потенциальной выгоды и принятие решения о целесообразности сделки или инвестиций в проект.
Чем работа аналитика данных отличается от data scientist
В простых ситуациях можно обойтись без анализа больших данных и использовать банальную логику. Например, если вы заметили, что покупатели с детьми в магазине часто приобретают определённое печенье, то вы можете просто поставить рядом с ним детский сок и тем самым увеличить продажи.
Но на практике всё обычно куда сложнее. Например, как составить оптимальный пакет услуг мобильного оператора и определить цену, которая будет доступной для абонента и принесёт максимальную выгоду компании?
Аналитик может структурировать и обработать данные о рынке мобильной связи, существующих пакетах и расходах абонентов. Он сформулирует и проверит гипотезы, найдёт закономерности и сделает выводы: предложит конкретный состав пакета и его цену.
Более сложными задачами, а также поиском неочевидных закономерностей в данных занимается уже другой специалист — data scientist. Так, вы можете и не подозревать, что покупки связаны между собой. Или что маршруты автомобилей во вторник и в среду отличаются, поэтому пробки образуются в разных районах — хотя, казалось бы, это обычные будние дни.
Для решения таких задач задействуют машинное обучение и искусственный интеллект. Data scientist выбирает конкретные методы, которые позволяют системе учиться на разрозненных данных, делать логичные выводы и прогнозы.
Тенденции в аналитике
На постоянно развивающемся рынке средств анализа данных произошли важные изменения. Если раньше программы бизнес-аналитики возглавлялись службой ИТ, то теперь ИТ- и бизнес-подразделения принимают решения совместно, и это становится новой нормой. Несомненно, аналитика уже стала стратегическим ресурсом для большинства компаний, что вызвало появление волны новых потребителей и новых ожиданий.
Изменился способ принятия решений в реальном времени и доведение этих решений до сведения широкой аудитории. Персонал меняется, и вместе с этим меняются подходы к организации рабочего процесса. Ушли в прошлое дни, когда учебные пособия в офисе были обычным делом, современные сотрудники хотят быстро приступать к работе благодаря интуитивному интерфейсу. Но на этом дело не кончается. Хотя скорость и доступность имеют ключевое значение, руководители бизнеса по-прежнему ожидают высоких стандартов качества и безопасности данных. Централизованная аналитическая платформа, где ИТ играет ключевую роль, по-прежнему должна быть фундаментальной частью стратегии анализа данных. Залогом успешного внедрения инноваций является участие в проектах одновременно ИТ-специалистов и специалистов других подразделений.
Мы полагаем, что перенос аналитики в облако — это значительно больше, чем просто выбор места развертывания. Такой путь устраняет барьеры между людьми, местоположениями, данными и системами. Что в корне меняет способ взаимодействия человека с процессами, информацией и технологиями, а также между собой.
В будущем: аналитика следующего поколения
По мере того как бизнес продвигался от простой доступности данных к их глубокому анализу, развивались средства анализа и их возможности.
Первые наборы аналитических инструментов были основаны на семантических моделях, взятых из ПО для бизнес-аналитики. Они помогали обеспечить эффективное управление, анализ данных и согласованность между инструментами. Одним из недостатков была недоступность своевременных отчетов. Принимающие бизнес-решения руководители не всегда были уверены в том, что результаты соответствовали их исходному запросу. С технической точки зрения эти модели используются в основном локально, что делает их неэффективными по затратам. Кроме того, данные часто оказываются изолированными в разрозненных хранилищах.
В дальнейшем благодаря эволюции в инструментах самообслуживания аналитика данных стала доступной для более широкой аудитории. Эти инструменты способствовали распространению аналитики данных, так как не требовали для работы специальных навыков. Настольная бизнес-аналитика завоевала популярность последние несколько лет, особенно при работе в облаке. Бизнес-пользователи с энтузиазмом исследуют самые разные информационные активы. Легкость использования привлекает, а объединение данных из разных источников и создание «единственной версии достоверных данных» становятся все более сложными. Настольная аналитика данных не всегда может масштабироваться для использования в крупных группах. Существует также риск несогласованных определений.
В последнее время аналитические инструменты обеспечивают более широкое преобразование бизнес-выводов благодаря автоматическому обновлению и автоматизации процессов обнаружения, очистки и публикации данных. Бизнес-пользователи могут работать на любом устройстве с контекстом, получать информацию в реальном времени и достигать результатов.
Сегодня большая часть работы по-прежнему выполняется людьми, но автоматизация набирает все большее распространение. Данные из существующих источников можно легко объединять. Потребитель выполняет запросы, затем анализирует результаты, взаимодействуя с визуальными представлениями данных, и создает модели для прогнозирования будущих тенденций или выводов. Все это происходит под управлением и контролем людей на глубоком гранулярном уровне. Включение сбора данных, обнаружения данных и машинного обучения обеспечивает конечному пользователю больше вариантов и происходит быстрее, чем раньше.
Обязанности аналитика данных
Главная задача веб-аналитика – повышение эффективности веб-ресурса. Это сводится к накоплению данных о работе сайта и проведению подробного анализа, после чего создается методика устранения проблем.
На этом пути специалист проводит следующие операции:
- устанавливает и совершенствует аналитические системы на страницах сайта;
- следит за динамикой трафика поиска и контекстной рекламы;
- создает отчеты, используя системы аналитики;
- на основе отчетов дает рекомендации по улучшению работы веб-ресурса;
- составляет отчеты по результатам деятельности для руководства и заказчиков.
Современное состояние аналитической деятельности (как производство аналитики, так и способность принять решение на её основе) в органах государственной власти и местного самоуправления не обеспечивает эффективность управления в целях развития общества. Недостаточное внимание к необходимости введения единого межотраслевого методологического подхода может привести в ближайшей перспективе к усугублению кризиса во всех сферах. На наш взгляд здесь возможны следующие преобразования, которые позволят изменить положение дел к лучшему:
- Необходимо наладить подготовку специалистов-аналитиков широкого профиля, владеющих современными методами анализа различных отраслей народного хозяйства и деятельности органов местного самоуправления на основе единой и адекватной жизни методологии.
- Создать систему отбора, продвижения и создания условий для деятельности профессиональных аналитиков, владеющих методологией.
- Начать подготовку учебно-методической литературы для повсеместной базовой ликвидации управленческой безграмотности со школы.
- Создать адекватное программное обеспечение для автоматизации аналитической деятельности.
- Сформировать сеть экспертных советов, центров управленческого консультирования.
- Подготовить государственную программу развития информационно-аналитической работы, в которой особое внимание уделить образованию и остальным вопросам общественной безопасности и развития
- Использовать полезный зарубежный опыт организации аналитической работы в корпорациях, органах государственной власти и местного самоуправления, налаживать сотрудничество и обмен информацией с мировыми аналитическими центрами. Делать переводы имеющихся полезных наработок по методологии на иностранные языки и обратно.
- И пожалуй самое главное: необходимо преобразовать систему образования таким образом, чтобы к концу обучения она выпускала психически и физически здоровых детей с целостным мировоззрением.
Алгоритм веб-аналитики
Как и любой инструмент увеличения эффективности работы, веб-аналитика имеет свой алгоритм действий. В него входят следующие этапы:
-
Определение целей и задач ресурса.
-
Формирование KPI. Определение, какие показатели будут считаться хорошими, какие — указывать на ошибки и слабые места.
-
Подключение инструментов аналитики, сбор и анализ данных.
-
Составление списка рекомендаций, разработка дальнейшей стратегии и выдвижение гипотез для проверки.
-
Внесение изменений и тестирование гипотез.
-
Оценка результата.
Что должен знать и уметь финансовый аналитик?
Требования к финансовым аналитикам:
- Чтение и анализ финансовой отчётности
- Расчёт юнит-экономики
- Оценка рыночной стоимости компании
- Финансовое моделирование
- Расчёт и оптимизация рабочего капитала
- Бюджетирование
- Вывод компании на рынок
- Анализ внешней среды