Дата-аналітика є невід'ємною частиною сучасного бізнесу, допомагаючи компаніям ухвалювати обґрунтовані рішення на основі даних. Сьогодні ми спілкуємося з досвідченим дата-аналітиком Василем Нестровом, який має значний досвід роботи у таких компаніях, як Ernst & Young, Refurbed, Kyivstar і Genesis. У цьому інтерв'ю ми дізнаємося про його досвід, виклики та підходи до аналізу даних.
Хто такий дата-аналітик?
Дата-аналітик — це фахівець, який збирає, обробляє та аналізує дані. Він використовує різні методи й інструменти, щоб знайти закономірності та зробити висновки.
Дата-аналітик допомагає компаніям ухвалювати обґрунтовані рішення, знаходити нові можливості та успішно запускати продукти. У світі, де дані є одним із найцінніших ресурсів, дата-аналітик вміє наводити лад у хаосі, перетворюючи дані на цінні інсайти, як на золото.
— Як ви почали свою кар'єру в галузі даних і що вас приваблює у цій сфері?
— Моя кар'єра в галузі даних почалася з роботи аудитором в Ernst & Young, де я зрозумів, наскільки важливими є дані для прийняття рішень у бізнесі. Мене завжди приваблювала можливість використовувати дані для виявлення інсайтів і прогнозування майбутніх тенденцій. Це було надзвичайно захопливо — бачити, як аналітика може впливати на бізнес-стратегію та операційну ефективність.
— Які навички є найважливішими для успішного дата-аналітика?
— Для дата-аналітика важливі як технічні, так і нетехнічні навички. Технічні навички охоплюють знання програмування (Python, SQL) для обробки даних, робота з великими обсягами та їхня візуалізація в Power BI або Tableau.
Нетехнічні навички передбачають аналітичне мислення для виявлення закономірностей, здатність до розв'язання проблем і ефективна комунікація для пояснення результатів іншим учасникам процесу.
Це все мінімальні навички для професії. Те, що потрібно для влаштування на роботу, можна подивитися у вимогах у вакансіях. А що потрібно, щоб бути успішним у самій роботі, пізнається з досвідом.
— Як ви використовуєте AI та машинне навчання у своїй роботі?
— Я використовую штучний інтелект для трьох основних цілей: прогнозування (побудови моделей прогнозування метрик витрат і доходів), кластеризації (сегментації клієнтів на основі їхньої поведінки) і оптимізації (підвищення точності аналізу даних і розробки стратегій).
Наприклад, я використовував машинне навчання для створення моделі прогнозування відтоку клієнтів у телекомунікаційній компанії. Модель аналізувала історичні дані про користувачів, їхні підписки та використання послуг, щоб ідентифікувати клієнтів з високим ризиком відтоку. Результати допомогли розробити персоналізовані стратегії утримання клієнтів і зменшити відтік.
— Які інструменти та технології ви вважаєте найважливішими для аналітики даних у майбутньому?
— У майбутньому для аналітики даних ключовими стануть інструменти, які дозволяють працювати з великими обсягами даних та використовувати штучний інтелект і машинне навчання для автоматизації процесів і покращення точності аналізу. Python залишатиметься основним інструментом для програмування й аналізу даних завдяки своїй потужності та багатофункціональності. Важливими будуть також технології для обробки даних у реальному часі, хмарні рішення для зберігання й обробки даних, потужні інструменти візуалізації для створення інтерактивних дашбордів, а також децентралізовані бази даних — для підвищення безпеки та доступності інформації.
— Як ви підходите до вирішення проблем у роботі з даними?
— У моєму підході до вирішення проблем у роботі з даними першочергове значення має глибокий аналіз і зрозуміння даних, щоб виявити основні причини проблеми. Я активно використовую методи кореляції, причинно-наслідкового аналізу та статистичні методи для виявлення зв'язків і визначення оптимальних стратегій втручання. Зокрема важливо мати чітке уявлення про контекст і бізнес-процеси, щоби забезпечити ефективні рішення. Крім того, я підтримую активний діалог із командою і стейкхолдерами, щоб отримати додаткові інсайти, забезпечити широке розуміння проблеми зусібіч.
— Як ви оцінюєте ефективність своїх аналітичних рішень?
— Я оцінюю ефективність своїх аналітичних рішень за допомогою кількох критеріїв. По-перше, я спостерігаю за тим, як мої рішення впливають на ключові метрики бізнесу, такі як прибутковість, зростання обсягів продажів чи зниження витрат. Далі я звертаю увагу на те, наскільки добре мої прогнози та передбачення відповідають реальним результатам. Також важливо оцінювати реакції стейкхолдерів на мої аналітичні висновки і як ці висновки використовуються у процесах прийняття рішень у компанії. Додатково я використовую АБ тести для порівняльного аналізу різних варіантів, що дозволяє визначити найефективніший варіант за допомогою статистичних методів, таких, як p-значення і довірчі інтервали.
— Що порадите тим, хто тільки починає кар'єру у сфері аналізу даних?
— Постійно навчайтеся та експериментуйте. Ознайомтеся з основами програмування, статистики та машинного навчання. Відвідуйте курси та вебінари, працюйте над реальними проєктами та намагайтеся розвивати свої навички на практиці. Важливо також будувати мережу професійних контактів і бути відкритими до нових можливостей.
Дата-аналітика є потужним інструментом для ухвалення обґрунтованих бізнес-рішень. Ефективна робота з даними вимагає поєднання технічних навичок, аналітичного мислення та здатності до комунікації. Наш експерт поділився своїм досвідом, розповівши про інструменти й методи, які допомагають йому досягати успіху в галузі дата-аналітики. Сподіваємося, ці інсайти будуть корисними для тих, хто прагне розвивати свої навички у цій неймовірній сфері.