В компании с управлением на основе данных должны присутствовать специалисты по аналитике, собранные в многочисленные команды. Есть разные описания этих аналитических позиций, и многие из перечисляемых навыков пересекаются. Автор книги «Аналитическая культура» — Карл Андерсон — предлагает собственную версию общего описания аналитиков, специалистов по работе с данными, бизнес-аналитиков, специалистов по обработке данных, по статистике, по количественному и экономическому анализу, финансовых аналитиков и специалистов по визуализации данных.
Для каждого из этих типов специалистов он описал навыки, которыми они должны обладать, инструменты, которыми они пользуются, а также приводит конкретные примеры. В вашей компании могут быть другие названия для этих специалистов, но без описанных навыков обычно невозможно эффективно работать с данными.
Аналитики
Это самый широкий и общепринятый термин, по крайней мере по сравнению с более узкими профессиональными ролями, о которых пойдет речь далее. В большинстве случаев их опыт можно условно представить в виде буквы «Т»: они обладают скромным опытом по целому спектру навыков, но очень глубокими знаниями и навыками в своей основной профессиональной области. В зависимости от своего профессионального опыта специалисты по аналитике могут быть как новичками, которые занимаются в основном сбором и подготовкой данных, так и высококвалифицированными аналитиками со специализацией по определенной теме. Такие аналитики часто бывают главными экспертами в разных областях, таких как работа с мнением клиентов, программы лояльности, электронный маркетинг, геоспециализированная военная разведка или отдельные сегменты фондового рынка. Конкретная роль в компании зависит от ее размера, зрелости, области специализации и рынка.
В любом случае результат работы аналитика, скорее всего, будет представлять собой сочетание анализа и отчетов. Аналитики могут отличаться по степени владения техническими навыками и знания профессиональной области.
Инженеры в области обработки данных и анализа
Эти специалисты в первую очередь несут ответственность за сбор и обработку данных и перевод их в формат, удобный для проведения анализа. Они отвечают за аспекты операционной деятельности, такие как скорость обработки информации, масштабирование, пиковые нагрузки и ведение журнала операций. Кроме того, они могут отвечать за разработку инструментов, которые используют аналитики.
Бизнес-аналитики
Эти специалисты обычно выступают связующим звеном между руководством (например, руководителями отделов) и технологическим отделом (например, разработчиками программного обеспечения). Их функции заключаются в улучшении бизнес-процессов или помощи в разработке новых или совершенствовании существующих бэкэнди фронтэнд-систем, например, в их функции входит улучшение воронки продаж на сайте.
Data Scientists
Этот широкий термин применяется для обозначения специалистов в области работы с большими данными, обладающих математическими или статистическими знаниями, обычно с более высоким уровнем образования в точных науках, а также развитыми навыками программирования.
Специалисты по статистике
Это квалифицированные сотрудники, которые занимаются в компании статистическим моделированием.
Обычно у них не ниже степени магистра в области статистики, чаще всего они востребованы в таких сферах, как страхование, здравоохранение, исследования и разработки, государственное управление.
Кванты
Специалисты по количественному анализу, как правило, обладают хорошей математической подготовкой и обычно работают в финансовом секторе, моделируя управление риском и движение фондового рынка со стороны как покупателей, так и продавцов. Например, пенсионный фонд может нанять кванта, чтобы тот сформировал оптимальный портфель облигаций, способный покрыть будущие обязательства фонда. Квантами могут стать бывшие математики, физики или технические специалисты. Некоторые из них — особенно аналитики алгоритмической торговли (самые высокооплачиваемые специалисты из всех аналитиков) — обладают уверенными навыками программирования на таких языках, как C++, они способны обрабатывать данные и предпринимать действия с крайне небольшим временем ожидания.
По материалам книги «Аналитическая культура».
