Бизнес-аналитика для котиков: что нужно, чтобы войти в профессию?
За 5 лет рынок труда претерпел трансформировался: сначала популярность набирали удаленный и гибридный форматы, затем новый виток развития получил вахтовый метод.
Общая тенденция следующая — глубинный кадровый кризис привел к тому, что зарплата рядовых специалистов приближается к показателям топ-менеджмента и в некоторых компаниях может создаваться платежный дисбаланс. Ко всему прочему, популярностью пользуются технически сложные профессии с высоким влиянием на бизнес-показатели. Тренд на работу с большими данными поставил перед руководителями задачу поиска профессионалов в сфере бизнес-аналитики.
Актуальность
Рынок меняется стремительно, реакция на изменения нужна здесь и сейчас (а лучше заранее). Подготовка гипотез, исследования конъюнктуры и ее трансформации, предиктивное определение трендов и прогнозирование рисков — сильные стороны, определяющие успешность бизнеса на рынке в 2023 году. Вследствие этого делаем выводы, насколько важны и полезны квалифицированные бизнес-аналитики. Разворачивая тезис, стоит отметить, что диапазон востребованности максимально широкий: от региональных стартапов и медицинских учреждений до транснациональных корпораций и спортивных клубов.
Скилл-сет
Аналитический мышление:
Способность разбираться в х данных, выявлять паттерны и анализировать информацию для принятия обоснованных решений.
Коммуникация:
Бизнес-аналитик должен быть хорошим коммуникатором, способным взаимодействовать с разными уровнями бизнеса и передавать результаты понятным языком.
Технические знания:
Понимание основных принципов работы бизнес-систем и баз данных.
Обработка Данных:
Навыки сбора, обработки и анализа данных с помощью специализированного ПО.
Знание бизнес-процессов:
Понимание БП и их моделей, способность выявлять узкие места и оптимизировать рутинные и повторяющиеся процессы.
Инструменты
- Офисный софт: Microsoft Excel и Access (для упрощения и автоматизации работы с информацией).
- SQL-редакторы: Microsoft SQL Server Management Studio, Toad (для извлечения и анализа данных из баз данных).
- BI-Платформы: Polymatica, Modus BI, Yandex DataLens (для создания интерактивных отчетов и дашбордов).
- Системы процессной аналитики: Proceset, Promease, Sber Process Mining (для анализа процессов, поиска узких мест и выявления отклонений реального протекания БП от идеального).
- Языки программирования: Python, R (для анализа данных и создания статистических моделей).
Обучение
Понятное дело, что зайти в профессию без знания основ бизнеса и БП нереально, и это первое требование, которое предъявляет рынок. Изучение специализированной литературы, практический опыт (хотя бы в качестве исполнителя) и готовность к непрерывному образованию — фундамент первых успехов. Также важно понимать: представленный выше софт — обобщенный, наиболее используемый. Реальный массив ПО может быть шире и регулярно меняться — к этим трансформациям нужно готовиться. Существует достаточно курсов по адекватной цене, университеты открывают новые направления подготовки, а аналитические компании набирают людей на стажировку. Без возможностей точно не останетесь, так что все упирается в желание.
Детализация советов
Было бы неправильно рекомендовать читать некие абстрактные книги и проходить эфемерные курсы, поэтому делюсь небольшой подборкой, которая может пригодиться и принести реальную пользу:
Высшее образование:
- Бизнес-статистика и анализ данных. Казанский Национальный исследовательский технологический университет.
- Статистика. Санкт-Петербургский технологический университет Петра Великого
- Бизнес-аналитика. МИРЭА — Российский технологический университет
Книги:
- Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов. Джордан Морроу.
- Статистика и котики. Владимир Савельев.
- Работа с данными в любой сфере. Кирилл Еременко
- Сторителлинг в аналитике. Коул Нафлик.
- Профессия «Бизнес-аналитик». Краткое пособие для начинающих. Вадим Миронов.
- Графики, которые убеждают всех. Александр Богачев.