Так называют специалиста, который должен анализировать информацию, а также интерпретировать ее. Аналитик данных обязан собирать данные, анализировать их, визуализировать, каким-то образом трактовать.

В любом случае основной целью становится извлечение выгоды из полученной информации. Возможно структурирование и проверка разных гипотез, ищутся определенные закономерности, а в итоге формируется четкий вывод. В итоге руководство коммерческой компании принимает правильные управленческие решения.

Есть бизнес- и системные аналитики, первые – это узконаправленные специалисты, способные отследить определенные бизнес-процессы. Есть эксперты по рискам, финансовые либо инвестиционные аналитики.

А вот «системные специалисты» заняты в IT, их еще называют digital-аналитики. Среди всех популярных направлений особенно стоит выделить Data Scientist, что включает несколько профессий:

• Machine Learning
• Big Data Analyst
• Data Engineer

Data Scientist является экспертом в том, что касается работы с огромным массивом данных. Он должен пользоваться техническими навыками, опираться на статистику. Это позволит решить самые сложные задачи.

Чем такой специалист может помочь компании? Возьмем в качестве примера ситуацию с открытием кафе. Имеется информация о том, сколько будет стоить аренда в разных районах, где находятся иные подобные заведения, как часто ходит общественный транспорт. В итоге Data Scientist определяет, где лучше всего открыть новую точку.

Есть и иной пример. Оператор мобильной связи планирует добавить еще один тариф. Эксперт, получив базу данных, а также информацию о том, как ведут себя клиенты, должен определить потенциальный объем рынка. Также он сможет определиться с экономикой нового предложения от коммерческой организации. В итоге удается снизить риски, определиться со стратегией.

Отметим, что между бизнес- и системными аналитиками грань несколько размытая. Когда нужно выбрать между двумя направлениями, перспективнее является цифровая сфера. Благодаря аналитике данных на «Питоне», к примеру, удается обработать немалые объемы информации.