Платформы анализа данных: что они умеют и как понять, нужны ли они вашему бизнесу

Какие используются инструменты и технологии big data

Поскольку данные хранятся на кластере, для работы с ними нужна особая инфраструктура. Самая популярная экосистема — это Hadoop. В ней может работать очень много разных систем: специальных библиотек, планировщиков, инструментов для машинного обучения и многого другое. Но в первую очередь эта система нужна, чтобы анализировать большие объемы данных за счет распределенных вычислений. 

Например, мы ищем самый популярный твит среди данных разбитых на тысяче серверов. На одном сервере мы бы просто сделали таблицу и все. Здесь мы можем притащить все данные к себе и пересчитать. Но это не правильно, потому что очень долго.

Поэтому есть Hadoop с парадигмами Map Reduce и фреймворком Spark. Вместо того, чтобы тянуть данные к себе, они отправляют к этим данным участки программы. Работа идет параллельно, в тысячу потоков. Потом получается выборка из тысячи серверов на основе которой можно выбрать самый популярный твит.

Map Reduce более старая парадигма, Spark — новее. С его помощью достают данные из кластеров, и в нем же строят модели машинного обучения. 

Главный принцип

До биг-даты проектировщики и экономисты исходили из своих предположений: «Наверное, если открыть тут магазин, то люди будут в него заходить. Ведь это логично!» Теперь же у нас есть способы собирать данные о подлинном поведении покупателей. В каком магазине нужно продавать спелые авокадо, а в каком — водку? Где нужен отдел кулинарии, а где нужен акцент на сырую картошку и тушёнку? Где люди перестали заходить в магазины, а где просто кассиры воруют? Теперь не нужно гадать — можно просто посмотреть в данные.

В следующей части увидим, как магазины работают с ассортиментом и выкладкой товара, чтобы получить больше прибыли. Вкратце: ещё больше биг-даты и анализа поведения покупателей.

Проблемы с Big-Data

Биг Дата дает нам беспрецедентные идеи и возможности, но также поднимает проблемы и вопросы, которые необходимо решить:

• Конфиденциальность данных – Big-Data, которую мы сегодня генерируем, содержит много информации о нашей личной жизни, на конфиденциальность которой мы имеем полное право. Все чаще и чаще нас просят найти баланс между количеством персональных данных, которые мы раскрываем, и удобством, которое предлагают приложения и услуги, основанные на использовании Биг Даты.
• Защита данных — даже если мы решаем, что нас устраивает то, что у кого-то есть наши данные для определенной цели, можем ли мы доверять ему сохранность и безопасность наших данных?
• Дискриминация данных — когда вся информация будет известна, станет ли приемлемой дискриминация людей на основе данных из их личной жизни? Мы уже используем оценки кредитоспособности, чтобы решить, кто может брать деньги, и страхование тоже в значительной степени зависит от данных. Нам стоит ожидать, что нас будут анализировать и оценивать более подробно, однако следует позаботиться о том, чтобы это не усложняло жизнь тех людей, которые располагают меньшими ресурсами и ограниченным доступом к информации.

Выполнение этих задач является важной составляющей Биг Даты, и их необходимо решать организациям, которые хотят использовать такие данные. Неспособность осуществить это может сделать бизнес уязвимым, причем не только с точки зрения его репутации, но также с юридической и финансовой стороны

Что такое Big Data

Big Data (большие данные) — огромные наборы разнообразных данных. Огромные, потому что их объемы такие, что простой компьютер не справится с их обработкой, а разнообразные — потому что эти данные разного формата, неструктурированные и содержат ошибки. Большие данные быстро накапливаются и используются для разных целей.

Big Data — это не обычная база данных, даже если она очень большая. Вот отличия:

Объем информации в мире увеличивается ежесекундно, и то, что считали большими данными десятилетие назад, теперь умещается на жесткий диск домашнего компьютера.

60 лет назад жесткий диск на 5 мегабайт был в два раза больше холодильника и весил около тонны. Современный жесткий диск в любом компьютере вмещает до полутора десятков терабайт (1 терабайт равен 1 млн мегабайт) и по размерам меньше обычной книги.

В 2021 году большие данные измеряют в петабайтах. Один петабайт равен миллиону гигабайт. Трехчасовой фильм в формате 4K «весит» 60‒90 гигабайт, а весь YouTube — 5 петабайт или 67 тысяч таких фильмов. 1 млн петабайт — это 1 зеттабайт.

Курс

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы  научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения реальных бизнес-задач. Скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Второй магазин

Задача розничной сети — получить как можно больше прибыли с каждого района в городе. Это значит — открыть столько магазинов, сколько это физически возможно и прибыльно.

Допустим, мы уже открыли много магазинов в каждом районе города. Наша задача — спуститься с уровня города на уровень жилого квартала. Кажется, что если один магазин уже стоит во дворе, то на соседней улице нет смысла открывать такой же — достаточно перейти через дорогу. Но это не всегда так.

Через некоторое время после открытия первого магазина мы снова начинаем смотреть на пешеходные потоки — как они изменились. Иногда мы предполагаем, что люди будут переходит через дорогу, чтобы зайти в наш магазин, но на деле это часто не так. Обычно бывает, что магазин притягивает одну часть пешеходов, а другая ходит сама по себе. Можно ли эту часть переманить?

На этом этапе наша задача — найти место на другой стороне улицы, где больше всего проходит тех людей, кто не заходит в наш первый магазин. Снова собираем много данных, анализируем их и находим нужное место.

Иногда может так получиться, что с одного перекрёстка видно сразу несколько таких одинаковых магазинов. Это значит, что в этом районе есть несколько независимых основных пешеходных маршрутов. И те, кто ходит в «Пятёрочку» за углом, обычно не ходят в «Пятёрочку» у светофора — это дольше и совсем не по пути.

Big Data (БигДата): что это такое

Термину Биг Дата (Big Data) – впервые употребленному, к слову, в том же журнале Nature его редактором Клиффордом Линчем в 2008 году — очень сложно дать определение. И, более того, наверное, невозможно так, чтобы оно не вызвало возражений в среде неравнодушных лиц

Но если попробовать сделать это очень осторожно, то правомерно предположить, что «большие данные» — это некие статистически значимые объемы информации, которые могут быть обработаны в рамках некоей полезной предикативной функции

Например — по прогнозированию территории заболеваемости ОРВИ. По ценам на билеты.

«Большие данные» могут быть как структурированными, так и неструктурированными. А обрабатываться — любым способом: нет никаких общих алгоритмов касательно этой процедуры. Популярен тезис, по которому к «большим данным» совершенно точно относятся те, на основании которых (после обработки которых) у человека появляются новые знания — инсайты. О которых он, не имея в распоряжении Big Data, даже не догадался бы.

Big Data правомерно считать «большими данными» просто потому, что они большие на самом деле: речь может идти об обработке огромного количества гигабайт информации, причем за короткий промежуток времени, с использованием больших вычислительных мощностей. Такую особенность некоторые исследователи называют одним из ключевых критериев отличий «больших данных» от «обычных» — которые обрабатываются последовательно, небольшими порциями (поскольку мощности для этого задействуются значительно меньшие).

При этом, и «большие данные» и соответствующие вычислительные мощности — стали доступны людям сравнительно недавно. Еще буквально 15-20 лет назад их не было — из-за недостаточной пропускной способности интернета, из-за слишком дорогой себестоимости отдельных «мощностей», особенно на конечных участках сбора информации.

Выросло количество потенциальных и реальных носителей такой информации — сейчас оно, как минимум, сопоставимо количеству людей, живущих на планете Земля. У большинства есть смартфон или иной интерактивный гаджет — собирающий и позволяющий собирать широкий спектр данных, которые обязательно передаются в какую-нибудь информационную систему. Раньше у людей не было ни финансовой, ни технической возможности быть носителями таких данных.

Выросла интенсивность обработки такой информации — сейчас интерактивные гаджеты функционируют и что-то собирают практически круглосуточно. Раньше человек подходил к компьютеру — если он у него был, может быть, на пару часов в сутки — и, надо сказать, как правило, мало что думал о предикативной функции в отношении чего-либо.

Есть подход, по которому в отношении «больших данных» выделяют следующие ключевые признаки:

• большой объем;
• постоянное обновление исходной информации (вследствие чего ее обработка становится непрерывной);
• разнообразие исходной информации (то есть, она может быть по сути разнотипной — но анализироваться впоследствии с общем контексте).

Так или иначе, Big Data / Биг Дата / «большие данные» — это новое явление в мире современных технологий. Результат развития этих самых технологий — причем, уже результат практический, реализуемый вне контекста каких-либо теоретических обоснований.

Тенденции и перспективы

Появление новых технологий Data Science и DevOps дало жизнь новым областям специализации — сбору данных, их анализу и обработке, ускорению процесса поставки новых идей. Как и любая новая технология, Data Science и DevOps проходят стандартный жизненный цикл (известный как Gartner Hype Cycle) от стремительного взлета к тотальному разочарованию и только потом переходят в фазу продуктивного использования:

Сейчас Data Science и DevOps находятся на пике кривой, что объясняет повышенный спрос на специалистов в этих областях, — процесс же разработки с использованием классических инструментов уже дошел до плато производительности (хотя и продолжает трансформироваться, например, в части появления ETL-разработки). 

Любые технологии будущего ждет тот же путь: они дадут жизнь новым процессам и ролям, которые будут постепенно встраиваться в общую систему, занимая в ней свое место

И главное, чему нужно уделить внимание на «переходных» этапах, чтобы ускорить наступление фазы производительности — гармоничная интеграция новых ролей в текущие процессы. . При этом следует помнить, что цикл постоянно повторяется и в будущем нас ждут новые технологии, которые будут проходить тот же цикл развития

При этом следует помнить, что цикл постоянно повторяется и в будущем нас ждут новые технологии, которые будут проходить тот же цикл развития.

Как начать работать с большими данными?

Проще будет начать, если у вас уже есть понимание алгоритмов и хорошее знание математики. Оксана Дереза была филологом и для нее главной трудностью в Data Science оказалось вспомнить математику и разобраться в алгоритмах, но она много занималась и теперь анализирует данные в исследовательском институте. 

Но если знаний нет, то на курсе SkillFactory «Data Science с нуля» вы получите достаточную математическую подготовку, чтобы работать с большими данными. За год вы научитесь получать данные из веб-источников или по API, визуализировать данные с помощью Pandas и Matplotlib, применять методы математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятности для обработки данных и многое другое.

Чтобы стать аналитиком данных, вам пригодится знание Python и SQL — эти навыки очень популярны в вакансиях компаний по поиску соответствующей позиции. На курсе «Аналитик данных» вы получите базу знаний основных инструментов аналитики (от Google-таблиц до Python и Power BI) и закрепите их на тренажерах.

Важно определиться со сферой, в которой вы хотите работать. Студентка SkillFactory Екатерина Карпова, рассказывает, что после обучения ей была важна не должность, а сфера (финтех), поэтому она сначала устроилась консультантом в банк «Тинькофф», а теперь работает там аналитиком

Примеры использования Big Data

Активное внедрение технологий Big Data на рынок и в современную жизнь началось как раз после того, как ими стали пользоваться всемирно известные компании, имеющие клиентов практически в каждой точке земного шара.

Это такие социальные гиганты, как Facebook и Google, IBM., а также финансовые структуры вроде Master Card, VISA и Bank of America.

К примеру, IBM применяет методы больших данных к проводимым денежным транзакциям. С их помощью было выявлено на 15% больше мошеннических транзакций, что позволило увеличить сумму защищенных средств на 60%. Также были решены проблемы с ложными срабатываниями системы – их число сократилось более, чем наполовину.

Компания VISA аналогично использовала Big Data, отслеживая мошеннические попытки произвести ту или иную операцию. Благодаря этому ежегодно они спасают от утечки более 2 млрд долларов США.

Министерство труда Германии сумело сократить расходы на 10 млрд евро, внедрив систему больших данных в работу по выдаче пособий по безработице. При этом было выявлено, что пятая часть граждан данные пособия получает безосновательно.

Big Data не обошли стороной и игровую индустрию. Так, разработчики World of Tanks провели исследование информации обо всех игроках и сравнили имеющиеся показатели их активности. Это помогло спрогнозировать возможный будущий отток игроков – опираясь на сделанные предположения, представители организации смогли более эффективно взаимодействовать с пользователями.

К числу известных организаций, использующих большие данные, можно также отнести HSBC, Nasdaq, Coca-Cola, Starbucks и AT&T.

Что такое Big data?

Большие данные — технология обработки информации, которая превосходит сотни терабайт и со временем растет в геометрической прогрессии.

Такие данные настолько велики и сложны, что ни один из традиционных инструментов управления данными не может их хранить или эффективно обрабатывать. Проанализировать этот объем человек не способен. Для этого разработаны специальные алгоритмы, которые после анализа больших данных дают человеку понятные результаты.

В Big Data входят петабайты (1024 терабайта) или эксабайты (1024 петабайта) информации, из которых состоят миллиарды или триллионы записей миллионов людей и все из разных источников (Интернет, продажи, контакт-центр, социальные сети, мобильные устройства). Как правило, информация слабо структурирована и часто неполная и недоступная.

Какие профессии есть в сфере больших данных

Две основные профессии — это аналитики и дата-инженеры. 

Аналитик прежде всего работает с информацией. Его интересуют табличные данные, он занимается моделями. В его обязанности входит агрегация, очистка, дополнение и визуализация данных. То есть, аналитик в биг дата — это связующее звено между информацией в сыром виде и бизнесом. 

У аналитика есть два основных направления работы. Первое — он может преобразовывать полученную информацию, делать выводы и представлять ее в понятном виде.

Второе — аналитики разрабатывают приложения, которые будет работать и выдавать результат автоматически. Например, делать прогноз по рынку ценных бумаг каждый день. 

Дата инженер — это более низкоуровневая специальность. Это человек, который должен обеспечить хранение, обработку и доставку информации аналитику. Но там, где идет поставка и очистка — их обязанности могут пересекаться

Bigdata-инженеру достается вся черная работа. Если отказали системы, или из кластера пропал один из серверов — подключается он. Это очень ответственная и стрессовая работа. Система может отключиться и в выходные, и в нерабочее время, и инженер должен оперативно предпринять меры.

Это две основные профессии, но есть и другие. Они появляются, когда к задачам, связанным с искусственным интеллектом, добавляются алгоритмы параллельных вычислений. Например, NLP-инженер. Это программист, который занимается обработкой естественного языка, особенно в случаях, когда надо не просто найти слова, а уловить смысл текста. Такие инженеры пишут программы для чат-ботов и диалоговых систем, голосовых помощников и автоматизированных колл-центров. 

Есть ситуации, когда надо проклассифицировать миллиарды картинок, сделать модерацию, отсеять лишнее и найти похожее. Эти профессии больше пересекаются с компьютерным зрением. 

История вопроса и определение термина

При этом уже сейчас термин не использует только ленивый. Особенно часто не по делу термин используют маркетологи. Так что же такое Big Data на самом деле? Раз уж я решил системно изложить и осветить вопрос – необходимо определиться с понятием.

В своей практике я встречался с разными определениями:

· Big Data – это когда данных больше, чем 100Гб (500Гб, 1ТБ, кому что нравится)

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обрабатывать в Excel

· Big Data – это такие данные, которые невозможно обработать на одном компьютере

И даже такие:

· Вig Data – это вообще любые данные.

· Big Data не существует, ее придумали маркетологи.

Таким образом под Big Data я буду понимать не какой-то конкретный объём данных и даже не сами данные, а методы их обработки, которые позволяют распредёлено обрабатывать информацию. Эти методы можно применить как к огромным массивам данных (таким как содержание всех страниц в интернете), так и к маленьким (таким как содержимое этой статьи).

Приведу несколько примеров того, что может быть источником данных, для которых необходимы методы работы с большими данными:

· Логи поведения пользователей в интернете

· GPS-сигналы от автомобилей для транспортной компании

· Данные, снимаемые с датчиков в большом адронном коллайдере

· Оцифрованные книги в Российской Государственной Библиотеке

· Информация о транзакциях всех клиентов банка

· Информация о всех покупках в крупной ритейл сети и т.д.

Количество источников данных стремительно растёт, а значит технологии их обработки становятся всё более востребованными.

Что нужно, чтобы стать специалистом?

Необходима сильная теоретическая база. Онлайн-курсы включают основы статистики, высшей математики, необходимую теорию и практические задания.

После освоения базы рекомендуется читать научно-техническую и научно-популярную литературу по теме, а также смотреть специализированные Youtube-каналы и слушать подкасты. Это позволит быть в курсе последних новостей Big Data.

Обучение должно проходить ежедневно, минимум 3-4 часа. Обязательно нужно закреплять полученные знания на практике с помощью онлайн-курсов (где будет помогать личный помощник-куратор) и популярных ресурсов (самостоятельно).

Принципы работы с большими данными

Исходя из определения Big Data, можно сформулировать основные принципы работы с такими данными:

1. Горизонтальная масштабируемость. Поскольку данных может быть сколь угодно много – любая система, которая подразумевает обработку больших данных, должна быть расширяемой. В 2 раза вырос объём данных – в 2 раза увеличили количество железа в кластере и всё продолжило работать.

3. Локальность данных. В больших распределённых системах данные распределены по большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Поэтому одним из важнейших принципов проектирования BigData-решений является принцип локальности данных – по возможности обрабатываем данные на той же машине, на которой их храним.

Все современные средства работы с большими данными так или иначе следуют этим трём принципам. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных. Один из самых классических методов я разберу в сегодняшней статье.

Рынок технологий больших данных в России и мире

По данным на 2014 год 40% объема рынка больших данных составляют сервисные услуги. Немного уступает (38%) данному показателю выручка от использования Big Data в компьютерном оборудовании. Оставшиеся 22% приходятся на долю программного обеспечения.

Наиболее полезные в мировом сегменте продукты для решения проблем Big Data, согласно статистическим данным, – аналитические платформы In-memory и NoSQL . 15 и 12 процентов рынка соответственно занимают аналитическое ПО Log-file и платформы Columnar. А вот Hadoop/MapReduce на практике справляются с проблемами больших данных не слишком эффективно.

Результаты внедрения технологий больших данных:

• рост качества клиентского сервиса;
• оптимизация интеграции в цепи поставок;
• оптимизация планирования организации;
• ускорение взаимодействия с клиентами;
• повышение эффективности обработки запросов клиентов;
• снижение затрат на сервис;
• оптимизация обработки клиентских заявок.

Как работают с Big Data

В работе с большими данными применяют стандартный цикл Data Science из пяти этапов:

1. Сбор. Определение объема и структуры данных.
2. Подготовка. Создание архитектуры данных и очистка (Data Cleaning) от ошибок и нерелевантной информации.
3. Обработка. Применение математических моделей и машинного обучения. В Big Data применяют метод распределенной обработки MapReduce.
4. Анализ. Поиск закономерностей методами Data Mining — интеллектуального анализа данных.
5. Коммуникация (обратная связь). Создание аналитических отчетов с предложениями о решениях на основе анализа.

Но в работе с большими данными есть особенность — необходимость большого объема памяти для хранения и вычислительных мощностей. Системы из устройств для обработки Big Data называют Hadoop-кластерами: в своей работе они используют инструменты Apache Hadoop. Выстраивая архитектуру «железа», руководствуются тремя принципами:

1. Горизонтальная масштабируемость. Big Data постоянно накапливаются и увеличиваются, поэтому система их обработки должна увеличиваться пропорционально с помощью добавления новых узлов. Если данных стало в 2 раза больше, вычислительные мощности тоже должны быть увеличены в 2 раза.
2. Отказоустойчивость. Вычислительных узлов в кластере может быть много и их количество увеличивается, из-за этого увеличивается вероятность выхода машин из строя. Поэтому методы работы с Big Data должны обрабатывать данные даже в случае отказа мощностей.
3. Локальность данных. Обычно данные распределены по большому количеству вычислительных узлов. Если физически данные находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом, то расходы на передачу данных могут стать большими. Поэтому в Big Data стараются обрабатывать кластер данных на том же компьютере, где он хранится.

Курс

Data Scientist с нуля

Cтаньте дата-сайентистом и приручите большие данные. Вы  научитесь выявлять закономерности в данных и создавать модели для решения реальных бизнес-задач. Скидка 5% по промокоду BLOG.

Узнать больше

Язык данных — для решения проблем мирового масштаба

Сегодня навыки работы с данными становятся новым универсальным языком для исследователей. За примером далеко ходить не надо. Так, в борьбе с COVID-19 ученые со всего мира объединили усилия в поиске лекарств и разработке вакцин, а также анализе научных публикаций, прогнозировании распространения эпидемии, предсказании по результатам КТ и характеру кашля вероятности заражения коронавирусом.

Индустрия 4.0

Большие данные против коронавируса: 24 модели окончания пандемии

Это доказывает, что человечество обладает необходимыми средствами для того, чтобы дать отпор неожиданно появившемуся противнику, и способно разговаривать на одном языке — языке данных.

Где можно получить образование по Big Data (анализу больших данных)?

GeekUniversity совместно с Mail.ru Group открыли первый в России факультет Аналитики Big Data.

Для учебы достаточно школьных знаний. У вас будут все необходимые ресурсы и инструменты + целая программа по высшей математике. Не абстрактная, как в обычных вузах, а построенная на практике. Обучение познакомит вас с технологиями машинного обучения и нейронными сетями, научит решать настоящие бизнес-задачи.

После учебы вы сможете работать по специальностям:

• .
• Искусственный интеллект,
• Машинное обучение,
• Нейронные сети.

Особенности изучения Big Data в GeekUniversity

Через полтора года практического обучения вы освоите современные технологии Data Science и приобретете компетенции, необходимые для работы в крупной IT-компании. Получите диплом о профессиональной переподготовке и сертификат.

Обучение проводится на основании государственной лицензии № 040485. По результатам успешного завершения обучения выдаем выпускникам диплом о профессиональной переподготовке и электронный сертификат на портале GeekBrains и Mail.ru Group.

Проектно-ориентированное обучение

Обучение происходит на практике, программы разрабатываются совместно со специалистами из компаний-лидеров рынка. Вы решите четыре проектные задачи по работе с данными и примените полученные навыки на практике. Полтора года обучения в GeekUniversity = полтора года реального опыта работы с большими данными для вашего резюме.

Наставник

В течение всего обучения у вас будет личный помощник-куратор. С ним вы сможете быстро разобраться со всеми проблемами, на которые в ином случае ушли бы недели. Работа с наставником удваивает скорость и качество обучения.

Основательная математическая подготовка

Профессионализм в Data Science — это на 50% умение строить математические модели и еще на 50% — работать с данными. GeekUniversity прокачает ваши знания в матанализе, которые обязательно проверят на собеседовании в любой серьезной компании.

GeekUniversity дает полтора года опыта работы для вашего резюме

В результате для вас откроется в 5 раз больше вакансий:

Для тех у кого нет опыта в программировании, предлагается начать с подготовительных курсов. Они позволят получить базовые знания для комфортного обучения по основной программе.

Самые последние новости криптовалютного рынка и майнинга:

Исследование Fidelity: 52% крупнейших инвесторов уже владеют криптовалютой

«Народная партия» Канады выступила с критикой Центробанка и поддержала биткоин

Эмитенты стейблкоинов обязаны обеспечить свободную конвертацию токенов в фиат

Создатель биткоина Сатоши Накамото увековечен в виде бронзовой статуи в Венгрии

Как изменилась комиссия за транзакции в сети Ethereum после обновления London?

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн. Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency

• Фьючерсы на биткоин — что это такое, для чего нужны и где можно торговать? — 07.10.2020
• Что такое Big Data простыми словами? Применение и перспективы больших данных — 20.04.2020
• United Traders — инвестиции в IPO американских компаний и криптовалюту — 16.08.2019
• Что такое маржинальная торговля криптовалютой с плечом — принципы и биржи — 22.07.2019
• Жители Канады теперь смогут оплачивать налоги на недвижимость в биткоинах — 22.07.2019

Кто это и чем занимается?

Говоря простыми словами, бизнес-аналитик — это специалист, который собирает данные и анализирует их. Делает выводы и формирует рекомендации для руководителей по принятию каких-либо решений. Он нужен, чтобы повышать эффективность бизнеса, оптимизировать расходы, увеличивать прибыль.

Бизнес-аналитики являются консультантами. В их должностные обязанности может входить решение задач в области маркетинга, управления, финансов и других сфер. Например, они могут:

• Определять правильную структуру бизнеса.
• Оптимизировать бизнес-процессы внутри компании.
• Рассчитывать экономику проектов (принесут они прибыль или нет).
• Искать точки роста.
• Анализировать рынки, конкурентов, искать ниши и оценивать их потенциал.
• Составлять финансовую модель проектов.
• Помогать внедрять новое ПО и системы автоматизации.
• Визуализировать данные для более удобного принятия решений.
• Составлять отчеты.

• Выполнять иные задачи в рамках своих должностных обязанностей.

Отдельно стоит упомянуть бизнес-аналитиков в области ИТ и что они делают:

• Изучают бизнес клиента и помогают определить, какой софт и с каким функционалом требуется внедрять для повышения эффективности компании.
• Составляют требования к программному обеспечению.
• Контролируют процесс его внедрения.

• Оценивают результаты.

Зачем нужен такой специалист? Например, компания-перевозчик решила внедрить систему онлайн-бронирования билетов. Задача бизнес-аналитика — разобраться, как сейчас продаются билеты и чем неудобна текущая система для пассажиров. Определить требования к новой программе и ее функционалу. Согласовать с заказчиком это решение.

На этапе внедрения проекта бизнес-аналитик следит за реализацией всех требований и управляет изменениями. Например, перевозчик решил давать скидки, которых ранее не было. Аналитик определяет, какие изменения нужно внести в проект, чтобы реализовать новый функционал, и передает эту информацию разработчикам.

После внедрения системы онлайн-бронирования он оценивает результаты и дает рекомендации по дальнейшему развитию проекта.

Рабочий день бизнес-аналитика выглядит следующим образом. Примерно треть времени уходит на работу с данными и документацией. Около четверти – взаимодействие с командами разработчиков. Около 20% – встречи с клиентами, владельцами бизнеса или ТОП-менеджерами. На них обсуждаются проекты, требования к ним, собирается обратная связь.

Похожие записи:

Dark nation. как изменилась экономика черной сети спустя год после закрытия ramp Подборка штук на основе искусственного интеллекта для личного использования (1/3) Биржа копирайтинга etxt Гайд на рэйзора в genshin impact Бинарные опционы интрейд бар Doge/rub — dogecoin российский рубль