Профессия веб-аналитик

Профессия веб-аналитика: основы

Интернет-аналитик — это специалист, который отвечает за обработку и анализ информации, управление данными и интернет-проектами, за составление отчетов о бизнес-тенденциях, KPI и других данных. Он также оценивает эффективность маркетинговых активностей, проводит анализ стратегий онлайн-маркетинга, поведения и пользовательского опыта посетителей сайта.

Для выполнения своей работы веб-аналитик тесно сотрудничает с техническим отделом, маркетологами, специалистами по SMM и настройке контекстной рекламы. Результатом совместной деятельности такой команды является эффективная рекламная кампания, которая обеспечивает высокую конверсию и рост дохода для бизнеса.

Если подробно расписать типовые обязанности веб-аналитика, чтобы понять, кто это и что он делает, получится такой список.

1. Сбор и анализ данных о поведении аудитории сайта в онлайне.
2. Подбор, установка и настройка решений по сбору аналитических данных на сайте, в том числе мониторинг трафика со всех рекламных каналов.
3. Анализ данных веб-аналитики и офлайн-информации из CRM и отдела продаж. 
4. Работа с отделами маркетинга и продаж.
5. Создание отчетов в системах аналитики — комплексных наборов данных с количественными и качественными показателями, разработка новых шаблонов отчетности.
6. Разработка, внедрение и утверждение KPI на основе целей сайта и рекламных кампаний в Сети для измерения их результативности. 
7. Мониторинг эффективности по всем утвержденным KPI посредством разработки и создания отчетов для руководства.
8. Разработка решений, влияющих на поведение пользователей, качество контента и оптимизацию конверсии с сайта.
9. Поиск неэффективных страниц сайта и слабых мест воронки продаж, а также выявление возможностей для улучшения их работы.
10. Разработка и выдача рекомендаций по повышению производительности сайта и внутрикорпоративной сети.

После ознакомления со списком выше становится понятным термин «веб-аналитик»: кто это и чем занимается на работе. Данный перечень обязанностей закладывается в большинстве компаний. Но как и любая профессия, возникшая в цифровую эпоху, эта должность часто становится «сборником» самых разных умений и навыков, которые нужны конкретному бизнесу. От поддержания работоспособности веб-сервера до создания презентаций в PowerPoint. В этом одновременно ее и плюсы, и минусы. Возможность освоить смежные области и профессионально развиваться — несомненно, преимущество. А вот время и усилия, которые на это приходится тратить в ущерб основной работе, — недостаток. Но в конечном итоге любые дополнительные знания обычно окупаются.

Вот дополнительные обязанности, которые могут входить в список:

• анализ затрат на веб-разработку и обслуживание аналитических программ;
• управление распределением бюджета на покупку нового программного обеспечения, технологий и оборудования;
• постоянный мониторинг бизнес-результатов, отраслевых стандартов, стратегий и передовых практик;
• аудит, внедрение тегов и и управление ими, в том числе веб-аналитика и маркетинговые программы с использованием тегов.
• разработка новых процессов обработки данных для улучшения текущих результатов организации и повышения ценности ее УТП.

Чтобы выполнять все эти функции, веб-аналитику нужно свободное владение различными инструментами аналитики. Которые предназначены для отслеживания, составления отчетов и анализа потребительских тенденций, поведения посетителей, часто покупаемых товаров и так далее. Работа также требует глубоких аналитических, статистических и компьютерных знаний. Не лишними будут также хорошие коммуникативные и организаторские навыки.

Основы и цели веб-аналитики

Веб-аналитика — это процесс сбора и анализа статистических данных о посещениях и посетителях сайта для оптимизации работы ресурса и проводимых рекламных кампаний.

Для этого нужно:

1. Определить целевую аудиторию. В частности, те параметры, которые важны для бизнеса (например, пол, возраст, место проживания и так далее).

2. Обеспечить сбор необходимого массива данных.

3. Провести анализ поведенческих факторов и подготовить выводы по улучшению работы портала.

4. На основе анализа оптимизировать сайт, при необходимости изменив структуру и добавив конкретные блоки.

Веб-аналитика носит исключительно прикладной характер. Сама по себе она не может поднять посещаемость сайта или его конверсию. Данные, полученные при помощи инструментов веб-аналитики, — это цифры, которые требуют глубокого анализа и последующих действий.

Главная цель веб-аналитики — обнаружить проблемы, которые не дают сайту развиваться, и предложить максимально эффективные решения в оптимальный срок и при минимальных вложениях.

Веб-аналитика: что это такое и какие задачи она выполняет

Веб-аналитика сайтов позволяет понять, на что посетители обычно обращают внимание, какие нюансы и недочеты есть в работе ресурса, и что необходимо исправить или дополнить. Если сайт молодой, веб-мастер должен научиться пользоваться инструментами веб-аналитики, чтобы грамотно продвигать и рекламировать его

В противном случае он не будет знать, что ему делать, и в какую сторону развивать проект, каковы его слабые и сильные стороны. Чтобы не терять время на бесполезное и слепое продвижение, необходимо ознакомиться с веб-аналитикой в целом, и ее инструментами в частности.

Цели веб-аналитики

Работа с данными о целевой аудитории включает в себя задачи по сбору и анализу статистической информации, формированию результатов в виде отчетов и принятие соответствующих мер по оптимизации проекта. Этот инструмент позволяет веб-мастеру отслеживать поведение людей на сайте и узнавать, что им нравится, а что нет. Каждый владелец сайта, при помощи веб-аналитики может существенно повысить качество своей площадки:

1. На основе данных можно грамотно создать продающую страницу с указанием наиболее популярных товаров.
2. Анализируя поведение пользователей, владелец информационного веб-ресурса может оптимизировать структуру сайта, изменить внутренние ссылки на страницах и т. д.
3. У SEO-специалиста есть возможность проверять поисковый трафик, убирать лишние ключевые запросы, добавлять новые или корректировать существующие.

Веб-аналитика – это набор инструментов для отслеживания состояния сайта, которые сами по себе не могут принести никакой пользы. Чтобы знать, почему пользователи ведут себя на сайте так, а не иначе, необходимо уметь пользоваться этими инструментами, самостоятельно анализировать, создавать отчеты и вносить корректировки. Условно можно разделить аналитику на два вида:

• Комплексное изучение сайта. Основа веб-аналитики состоит в проведении статистических исследований. Она позволяет изучать как обобщенную информацию о веб-ресурсе, так и детализированную, с уточненными данными, детально разработанную по каждой отдельной странице. Сайт изучают при помощи счетчиков трафика. Они собирают сведения о посещаемости ресурса. Чтобы получить более точные данные применяют анализаторы лог файлов (файлов регистрации) сайта. С их помощью выявляются ошибки в работе сервера, анализируется поток трафика. Комплексное изучение сайта позволяет специалистам узнать, почему на сайте мало трафика, причины низких позиций в выдаче и плохих показателей конверсии. Эти данные не просто собирают и анализируют, а решают с их помощью, как исправить недочеты и улучшить ситуацию.
• Сквозная веб-аналитика. Данный метод анализа позволяет веб-мастерам проследить полный путь посетителя сайта: просмотр рекламного объявления, переход на целевую страницу, выполнение действия (покупка, подписка, заполнение формы обратной связи и т. д.), повторное возвращение. Это дает возможность устанавливать точки контакта и отслеживать, какой канал привлечения посетителей наиболее эффективен.

Задачи, которые может решить веб-аналитика

Использование инструментов аналитики уместно, когда необходимо проанализировать работу сайта, узнать, удачно ли расположены кнопки, рекламные ссылки и элементы интерфейса. Основные задачи, которые можно решить веб-аналитикой – общая оценка аудитории сайта и его техническая составляющая. К первому разделу относится:

К изучению технической составляющей сайта относятся:

1. работы по определению того, какие страницы сайта были проиндексированы поисковыми роботами, а какие проигнорированы;
2. выявление наиболее успешных ключевых слов и частоты их употребления;
3. неработающие ссылки, которые ведут на несуществующую страницу или возвращают код ошибки 404.

Веб-аналитик трудится одновременно в 4 сферах:

1. Анализ работы организации. Сюда входит:

• мониторинг функционирования веб-ресурса;
• подсоединение инструментов отслеживания и аналитики;
• A/B-тесты веб-портала;
• перевод процессов в автоматический режим;
• разработка отчетов о результативности работы.

2. Планирование. В эту категорию входит выяснение веб-аналитиком нынешнего состояния дел, определение направления развития бизнеса. На данном этапе профессионал разрабатывает стратегии продаж и рекламных кампаний.

3. Исследование. К нему относится:

• изучение современных требований рынка;
• анализ маркетинг-стратегии;
• изучение ЦА бизнеса.

4. Работа с персоналом и партнерами организации. Аналитик подбирает персонал для решения узкоспециализированных задач согласно стратегии, разработанной на стадии составления плана. Этот специалист позволяет бизнесу лучше понять, какое место он занимает в сети, находит лучшие направления и рассчитывает необходимые ресурсы для развития.

Что пригодится такому аналитику

Простая формула идеального аналитика

Точно определить, что стоит знать аналитику — задача неблагодарная, потому что аналитику в разных процессах и компаниях потребуются разные знания. Тем не менее, для абстрактного аналитика полного цикла в задачах автоматизации существуют базовые вещи, которые пригодятся в работе.

Если общие знания аналитика есть 100%, то с некоторой погрешностью для задач автоматизации будет нужен:

• Бизнес-анализ — 30%

• Системный анализ — 35%

• Продуктовый анализ — 15%

• UX-аналитика и дизайн — 10%

• Менеджмент — 5%

• Прочее — последние 5%

Если детальнее, то из бизнес-анализа стоит знать:

• Бизнес-процессы — зачем они нужны, зачем их формализуют 

• Нотации моделирования бизнес-процессов, базовые знания BPMN необходимы

• Логику и правила проектирования логической модели данных

• Правила сбора требований и ограничений

• Отдельно отмечу правила сбора требований к пользовательским интерфейсам

Для системного анализа пригодятся:

• Типовые архитектурные паттерны

• Навыки программирования — алгоритмы, типы данных, наследование

• Знания БД, понимание концепций нормализации и денормализации, реляционных и нереляционных СУБД

• Представление о нотациях UML, умение работать с базовыми диаграммами (диаграмма последовательности, вариантов использования)

• Понимание концепции декомпозиции задач на конкретные работы, хотя бы банально на back и front

• Понимание информации, которую необходимо описывать для разработки в постановках задач

• Понимание работы тестирования и умение самому представлять возможные не-happy path варианты работы решения

Для решения задач продуктового анализа потребуется:

• Знание предметной области или живой ум, чтобы быстро разбираться на уровне, достаточном для решения задач

• Базовое понимание метрик и их ценностей для продукта

• Умение расставлять приоритеты между задачами и понимание концепции MVP

Для корректного взаимодействия с дизайнерами необходимы базовые знания UX/UI:

• Сложно формализуемое чувство прекрасного для интерфейса и умение поставить себя на место пользователя

• Понимание компонентного подхода при проектировании интерфейсов

И да, менеджерами здесь будут отдельные люди. Но аналитику нужно обладать достаточным пониманием задач, которые решает менеджер. Это будет полезно для того, чтобы помогать рабочим процессам протекать правильно и вовремя эскалировать проблемы.

Где найти работу по специальности?

Веб-аналитика – работа, которая напрямую связана с интернетом. Поэтому такие вакансии предлагают в основном крупные интернет-компании или агентства. Работу в них можно найти на специализированных сайтах по подбору персонала в сфере IT.

Другой вариант поиска работы – на фрилансе. В данном случае помогут биржи фриланса, которые публикуют объявления о заказах на работу, или вы сами можете разместить свою заявку. Постепенно, с увеличением эффективных проектов в портфолио, вы сможете рассчитывать на постоянных заказчиков и хороший доход.

Работа на фрилансе имеет некоторые преимущества: вы можете выбирать те проекты, которые вам нравятся; вести несколько заказов сразу; самостоятельно определять свой график работы. Все, что нужно вам, это мощный компьютер, доступ в интернет и заказы.

Интернет постоянно развивается и услуги веб-аналитиков всегда нужны и востребованы, поэтому у хорошего специалиста работа будет всегда.

Знания и навыки для работы web-аналитиком

Чтобы работать веб-аналитиком, нужно обладать хорошим набором знаний. Специалист должен:

• разбираться в системах сбора, обработки, анализа и структуризации различной информации в сети интернета;
• уметь работать с базами данных;
• знать основы веб-разработки;
• уметь использовать аналитические инструменты (Google Analytics, Яндекс.Метрика, GTM);
• знать основы статистики;
• понимать суть бизнес-процессов.

Также многие работодатели требуют от соискателя  наличие высшего технического образования или IT, знание английского языка и сертификат Google Analytics.

Чтобы быть успешным в профессии недостаточно только одних знаний, еще нужно обладать определенными качествами:

• иметь аналитический склад ума;
• быть внимательным к деталям;
• не бояться рутины;
• проявлять настойчивость и целеустремленность;
• уметь мыслить стратегически;
• быть открытым к новым знаниям.

Если вы обладаете всеми этими качествами, то web-аналитика вполне может стать работой, о которой вы мечтали.

Из чего состоит система веб аналитики

Система метрик и KPI

Аналитика позволяет измерять а что ей измерять — решать вам. Конечно есть показатели, которые отслеживаются в отчетах по умолчанию. Они несомненно важны. В то же время у каждого бизнеса свои задачи и исходя именно из этих задач нужно выстраивать систему метрик.
Что именно отслеживать?
Советую построить цепочку действий покупателя от контакта с рекламой до денег в кассе. Со всеми ответвлениями и вариантами.

В реальной жизни все куда сложнее, а для понимания общей картины этого достаточно. Скорее всего львиная доля покупателей будут идти по одному-двум путям. Нам нужно сейчас понять какие показатели нужно отслеживать. Что больше всего влияет на количество денег в кассе? Средний чек? Количество чеков? Конверсия из просмотра карточки продукта в заказ? Количество посетителей сайта?
Выделяем ключевые показатели эффективности маркетинга. Их отслеживаем практически каждый день. В свою очередь KPI напрямую зависят от значений всех показателей в системе. Эти показатели можно отслеживать например раз в месяц.

Настройка аналитики

Теперь нам нужно настроить систему аналитики.

UTM метки

Для корректности отслеживания источника перехода на сайт советую пользоваться ЮТМ метками. Это специальное обозначение типа
?utm_source=content&utm_medium=it4u.ua&utm_campaign=lunch-analytics&utm_content=aticle которое позволяет аналитической системе правильно определить откуда пришел посетитель. Естественно Google Analytics самостоятельно знает, что человек пришел из Facebook. Проблема в том, что в Facebook у вас может быть десять видов активностей. От платной рекламы, ведение собственной группы до работы с лидерами мнений и гостевыми постами. Именно для этого каждый вид активности помечается собственной “меткой”.

События

Для того, чтоб Google Analytics понимала когда именно происходит целевое действие в некоторых случаях ей нужно помочь. Такие вещи, как просмотр страницы или пребывание 60 секунд на сайте можно отследить без специальных событий. А некоторые действия нужно пометить. Это делается вызовом функции gtag(‘event’, ‘event_name’);. Аналитика увидит событие, которое инициировала функция и отметит это у себя.

Цели

Сайт генерирует множество событий. Не все из них одинаково важны. Те, события, которые мы отслеживаем настраиваем как цели

Цель — это действие, которое нам важно отслеживать. Таким образом мы сможем увидеть количество выполненных действий в отчетах

Формы заявок

Событиями нужно отметить все формы заявок. Желательно начало заполнения формы и факт отправки

Обратите внимание — не факт нажатия на кнопку, а факт отправки данных. Этим часто грешат неопытные разработчики

Вследствие чего количество заказов в аналитике и CRM может не совпадать.

Интеграция с CRM

Для полноты картины также желательно интегрировать аналитическую систему с CRM системой. Чтоб при покупке CRM сообщила в аналитику новое событие, которое продолжит воронку продаж

Импорт затрат

Также сейчас есть возможность импортировать затраты из Facebook и других рекламных каналов непосредственно в Google Analytics. Вы сможете увидеть не только конверсии но и всю картинку по затратам.

Анализ результата

Оптимизация рекламы

Корректно настроив аналитику специалисты по рекламе будут оперировать необходимыми данными для ее оптимизации. Гораздо лучше ориентироваться не на клики а на выручку, правда?

Ассоциированные конверсии — что это такое?

Расскажу на примере. Человек нашел вас через контекстную рекламу Google. Посмотрел, почитал и забыл. Потом его догнал ремаркетинг в Facebook — он опять попал на сайт и вспомнил о вас. Почитал ваш блог, подписался на рассылку. Через месяц одно из писем зацепило вашего клиента за живое и он зашел на сайт, заказал вашу услугу. По умолчанию во всех отчетах будет фигурировать емейл рассылка. А как же ремаркетинг и контекст? Можно сделать ошибочный вывод, что они не работают. Для того, чтоб делать правильные выводы есть модели атрибуции, в которых вклад каждого канала распределяется справедливо. Как именно — можно выбрать.

Несовпадение данных Я.Метрики и Я.Директ

Я.Директ засчитывает клики по объявлениями (если они не были отфильтрованы как «скликивание»). Я.Метрика регистрирует сессии (визиты), по которым строятся все отчеты. Сессия прекращается спустя 30 минут отсутствия активности пользователя на сайте. Каждый последующий заход на сайт – это еще один визит.

В один визит может попасть несколько кликов по объявлению, или клик может вообще не зарегистрироваться Метрикой (например, страница была закрыта до того, как счетчик был загружен). Поэтому число кликов, учтенных в Я.Директе, и количество визитов, отображаемых в отчетах Я.Метрики, может отличаться.

Есть ряд других причин, по которым данные Метрики и Я.Директ могут отличаться:

• некорректная установка кода счетчика;
• блокировка рекламы в браузере пользователя или прокси-сервере компании (в этом случае может блокироваться и загрузка счетчика);
• «технические» проблемы — удаленность сервера, обслуживающего вызов счётчика, загруженность канала интернет-провайдера, скорость работы самого сайта.

Это означает, что одной Я.Метрики для изучения статистики контекстной рекламы недостаточно.

Использование Google Analytics и Яндекс.Метрики как единственных источников маркетинговых данных

Классический маркетинг базируется на стратегиях: директ-маркетинг, реклама, персональные продажи, торговый маркетинг и PR.

Системы веб-аналитики сместили фокус со стратегий на каналы: директ-трафик, органика, социальные сети, сайты, контекстная и медийная реклама.

Это произошло из-за того, что и Метрика и Аналитика отслеживают только онлайн. Данных о рекламе на радио или ТВ в системах веб-аналитики нет. Всё это отображается в них как «прямые заходы».

Ещё один большой минус в том, что мы изучаем только прямые метрики. Только источник трафика, а не его причину. Что это значит? А то, что невозможно определить в Google Analytics или Яндекс Метрике, что конкретно повлияло на результат маркетинговой активности.

Что делать? Хотя бы минимально изучить классический маркетинг.

5 причин выбрать GeekBrains

1. Универсальность

Обучение на веб-аналитика в GeekBrains подойдёт и новичкам, и тем, кто уже имеет представление о метриках и их анализе. После учёбы вас ждёт работа веб-аналитика, также вы можете стать digital-аналитиком и аналитиком-маркетологом.

2. Актуальные знания и навыки

GeekBrains регулярно обновляет программу обучения и учитывает пожелания работодателей к навыкам веб-аналитика. Итоговый проект студенты смогут добавить в портфолио.

3. Динамичность

Программа курса включает 112 часов обучающего контента и 68 часов практики. Курс состоит из видеоуроков и вебинаров — такой подход помогает лучше усваивать материал.

4. Высокая экспертиза

Вас обучают руководители отделов аналитики и эксперты по работе с данными, рекламными кампаниями и пользовательскими интерфейсами. Они поделятся кейсами, разберут домашние задания и ответят на вопросы.

5. Официальное удостоверение

После успешного прохождения курса вы получите электронный сертификат установленного образца и удостоверение о повышении квалификации, их можно приложить к портфолио и показать работодателю.

Хотите стать лучшим специалистом — учитесь у лучших практиков страны.

Партнёрская публикация

Какие задачи можно решить

С помощью аналитических инструментов можно решить многие задачи. Перечислю основные, которые могут быть полезны в развитии своего сайта:

Оценка общей аудитории веб-ресурса:

• общая статистика: количество посетителей на сайте, число просмотренных ими страниц, количество новых посетителей, зависимость пользователя от страны проживания (имеется в виду IP компьютера, с которого он зашел на сайт), учет социо-демографических характеристик и др.
• источники посетителей: откуда пришли пользователи (оценивается трафик — поисковый, прямой, рекламный и т.д.), статистика по ключевым фразам, по которым пришли посетители из поисковых систем и т.д.
• подробная оценка посещаемости: самые популярные разделы сайта (страницы, которые больше всего получают посетителей и на которых дольше всего они задерживаются), различная статистика просмотра страницы в отдельности или web ресурса в целом и каждой метрики в отдельности (например, средняя глубина просмотра сайта, конверсия, показатель отказов и др.), маршрут посещения документов (по каким путям идет просмотр различных страниц на веб-ресурсе) и др.
• целевая аудитория: сколько посетителей совершили необходимую транзакцию на странице (например, сделали заказ товара или подписались на рассылку статей блога), откуда приходят целевые посетители (таким образом можно узнать эффективность рекламных площадок, с которых они пришли) и др.

Технические параметры:

• индексация поисковыми роботами: какие страницы проиндексированы, какие документы исключены, ошибки индексации и др.
• технические проблемы: битые ссылки ресурса (исходящие ссылки, ведущие на несуществующий домен в Интернете), ошибка 404 (переход с сайта на страницу, которая по каким-то причинам не находится в индексе поисковой системы), перегрузка web ресурса и др.

Неправильные настройки

Встречаются проблемы неправильных настроек в имеющейся системе аналитики. Неточные данные о заказах, когда они дублируются или неправильно считаются, неправильные данные о конверсиях, ненастроенные фильтры — все это влияет на общую статистику. Иногда критично. Нельзя рассматривать систему веб-аналитики как систему учета продаж, там всегда будет определенный процент погрешности, но можно попытаться минимизировать его за счет корректных настроек.

Если сравнивать Google Analytics и Яндекс.Метрику, то у них примерно одинаковый уровень погрешности, но, с точки зрения полноты данных, аналитика от Google предоставляет гораздо больше возможностей. В Яндекс.Метрике, например, только недавно появился аналог электронной торговли, который уже многие годы успешно работает в Google. В то же время, у Яндекс.Метрики, конечно же, есть свои уникальные преимущества – вебвизор, карты кликов и ссылок, аналитика форм.

Оптимизировать рекламные каналы и бюджеты, увеличить конверсию в заказы с сайта и другие возможности улучшить бизнес-показатели дает грамотно подобранная и настроенная веб-аналитика. Не пренебрегайте ею!

Веб аналитик: обязанности

Они действительно «расплывчаты», потому что специалисту придётся выполнять часть работы других сотрудников – например, самостоятельно решать проблему с падающим количеством посещений. Можно выделить основные обязанности:

1. тестирование посещаемости и выявление других показателей сайта;
2. доведение процессов сбора данных до автоматизации;
3. определение KPI, конверсии;
4. работа с конфигурацией, HTML, htpaccess, FTP;
5. разработка стратегий по продвижению сайта, формах размещения рекламных объявлений, увеличения количества посещений;
6. анализ утвержденной стратегии действий;
7. выявление ошибок, их корректировка;
8. дополнительно: анализ взаимодействия пользователей с мобильным приложением.

Инструменты веб-аналитики

Проведение анализа, на основе которого будут даваться рекомендации по улучшению работы портала, предполагает использование различных инструментов аналитики. Основная группа — это системы сбора, а также визуализации данных. Самые востребованные среди них — Google Analytics, Яндекс.Метрика и Power BI. Основные показатели веб-аналитики получаются с помощью именно этих сервисов.

Яндекс.Метрика

Бесплатный интернет-сервис для оценки посещаемости сайтов и анализа поведения пользователей. Помогает получать отчёты, видеозаписи действий посетителей, отслеживать источники трафика и оценивать эффективность рекламы.

Google Analytics

Аналитический сервис поисковой системы Google, который собирает статистику о посетителях сайта после установки на нём специального счётчика. Имеет сходные с Яндекс.Метрикой функции и вместе с ней позволяет получить наиболее полную картину поведения пользователей на сайте.

Power BI

Инструмент Microsoft для визуализации и аналитики данных. Благодаря ему несвязные источники сведений превращаются в наглядные и интерактивные графики и таблицы.

Аналитик Big Data

Big Data (Большие данные) — это термин, обозначающий огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые можно обработать с помощью особых аналитических инструментов.

В качестве примера Big Data можно привести статистику всего поведения всех пользователей крупной социальной сети вроде Facebook за определенный период или данные обо всех торгах на Нью-Йоркской бирже.

Ручная обработка такого массива данных была бы невероятно затяжной и трудоёмкой. Но современные инструменты позволяют эффективно их анализировать, формулировать выводы и рекомендации и даже подстраивать под них поведение систем.

Аналитики BigData занимаются построением рекомендательных и предсказательных моделей, в том числе и для искусственного интеллекта — например, учат его распознавать пол человека по фотографии. Или могут спрогнозировать вероятность покупки платной версии мобильного приложения, исходя из поведения пользователя и данных о том, как вели себя люди, купившие приложение.

Профессия аналитика больших данных скорее ближе к деятельности разработчика, чем к труду других аналитиков, хотя непосредственно написанием кода они практически не занимаются. При этом в работе таким специалистам помогают инструменты программирования (Python, Scala, Bash) и системы для работы с данными (Spark, Hadoop). Но основную базу знаний Big Data аналитика составляют продвинутые знания в математической статистике, теории вероятностей, построении математических моделей, линейной алгебре и сложных методах вычислений.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кто всегда был на короткой ноге с математикой, и хотел бы применить свои знания в современной развивающейся области. Узнать больше о профессии аналитика больших данных можно на странице нашего факультета по Big Data Analytics.

Таковы наиболее популярные и востребованные аналитические специальности — хотя на самом деле их, безусловно, больше. Также существуют профессии CRM-аналитиков, категорийных аналитиков, аналитиков продуктовых категорий, аналитиков клиентского сервиса, SMM-аналитиков и многие другие.

Надеемся, что эта статья помогла вам лучше разобраться в многообразии аналитических профессий — и, возможно, «присмотреть» свою будущую стезю!