
Поиск Data Analyst
За десять лет, с 2012 по 2022 год, объем данных в мире увеличился в 15 раз (с 6,5 зеттабайт (ЗБ) до 97 ЗБ). Согласно прогнозам, к концу 2025 года это число практически удвоится до 181 ЗБ! Если перевести это на более понятный язык, тогда 1 ЗБ равен 1 трлн ГБ данных.
Объем данных, которые мы производим, продолжает расти, а вместе с ним увеличивается разрыв между собранными данными и полученными знаниями/выводами на их основе. Одна из ключевых причин этого разрыва — нехватка квалифицированных Data Analyst. О профессии, роли специалиста в компании и его обязательных hard/soft скиллах рассказываем далее. Изучите важные советы по поиску Data Analyst и что нужно знать для эффективного найма этого специалиста в вашу команду.
Профессия Data Analyst: кто это и какова его роль в бизнесе
Аналитик данных: чем занимается в IT-компаниях?

«Каждый бизнес сегодня стремится вынести максимум пользы из накопленных данных. Объемы накопленных данных только растут, и проанализировать, а также визуализировать эти данные — большой вызов».
Дата-аналитик — это специалист, который разделяет данные на составляющие, чтобы найти ответы на важные бизнес-вопросы, например:
- «Сколько мы заработали за последнюю неделю?»
- «Как новая фича повлияла на отток пользователей нашего продукта?»
- «Как улучшить приложение?»
Кроме того, data analyst генерирует гипотезы по улучшению продукта и тестирует их с помощью А/В-тестов, затем проводит оценку и предлагает решения. Иногда принимать решения довольно просто — доходы выросли и пользователи приложения выглядят счастливыми. Однако иногда бывает так, что результаты неоднозначны или помимо показателей пользователей нужно учитывать нагрузку на техническую инфраструктуру.
Почему вам стоит нанять аналитика данных
Data Analyst: что делает и в каких бизнес-процессах станет ключевым игроком. Вот его основные обязанности:
- Разработка, внедрение и поддержка систем аналитики.
- Выявление тенденций и возможностей роста с помощью анализа сложных наборов данных.
- Создание отчетов о лучших практиках на основе анализа и визуализации данных.
- Оценка эффективности внутренних систем, анализ проблем и неточностей, а также разработка и поддержка протоколов обработки и очистки данных.
- Сбор требований от пользователей продукта.
Hard и soft skills для Data Analyst
Что нужно знать дата-аналитику? Понимание того, какие навыки необходимы, а какие предпочтительны, поможет вам найти наиболее подходящих кандидатов. Важно: у каждой компании собственные потребности, поэтому навыки и предпочтительная квалификация могут отличаться в разных кейсах. Далее приводим пример описания вакансии для скиллового Data Analyst.
| Must-have навыки | Nice-to-have навыки |
| 3+ лет опыта на позиции Data Analyst. | Базовые знания XML, JavaScript и ETL. |
| Прокаченные аналитические навыки, включая датамайнинг, оценку и визуализацию данных. Владение инструментарием для аналитики и визуализации: Tableau или Power BI. | Практический опыт статистического анализа с использованием Excel, SPSS и SAS. |
| Опыт составления запросов, отчетов и презентаций. | Прокаченные навыки работы в команде. |
| Сильные навыки SQL или Excel, а также способность быстро разобраться в других инструментах аналитики данных. | — |

«Из нового, что могут искать работодатели (и чем далеко не всегда владеют кандидаты на рынке) — опыт работы с облачными решениями: например, AWS, Google Cloud Platform и Microsoft Azure. Поиск такого специалиста на данный момент — довольно непростая задача для бизнеса».
Советы по поиску и отбору Data Analyst
- Не ищите единорога. Люди, обладающие всеми описанными выше навыками, уже задействованы на интересных проектах, руководят командами или стоят очень дорого.
- Попытайтесь выделить ключевые характеристики для кандидата. Определитесь, что бы вы хотели внедрить или наладить в первую очередь, и отталкивайтесь от этого. Помните, что найти человека, который работал со всеми вашими инструментами, может быть сложно. Например, если у кандидата есть опыт в MySQL, но нет в Google BigQuery — рассмотрите его для найма. Адаптация в этом случае минимальная, а выбор кандидатов больше.
- Не бойтесь потратить время на общение с большим количеством кандидатов. Помните, что вам нужен активный сотрудник. При личном общении станет понятно, готов ли аналитик быть частью продукта и развивать его.
Собрали лучшие ресурсы по рекрутингу, которые помогут вам найти «того самого».
Pro Tip:
Гибкий график работы может привлечь скилловых соискателей. Согласно исследованию, для 52% респондентов гибкий рабочий график — важный критерий при рассмотрении возможности трудоустройства.
Почему стоит обратиться в ITExpert за поиском сильного Data Analyst
Специалисты IT-рекрутингового агентства ITExpert с 2015 нанимают tech/non-tech IT-специалистов для компаний в Украине и по всему миру: от США до Израиля. Среди наших клиентов — Sony, Deloitte и Depositphotos.
Закрываем самые сложные вакансии в сфере IT:
нам доверяют компании из 17+ стран мира, потому что мы показываем результат.
Релевантные кандидаты:
наш CTO помогает настроить точный поиск.
Опытные рекрутеры:
у нас есть кейсы и бэкграунд в разных нишах и доменах — мы знаем, каких кандидатов вы ищете.
Быстрый найм:
показываем первых релевантных кандидатов уже через 2–3 дня после начала поисков.
Гарантия:
ищем замену кандидату, если специалист не пройдет испытательный срок.
Наши технические рекрутеры и CTO определяют лучших кандидатов, а также принимают решения об их рассмотрении быстро и без предвзятости.
Готовы нанять аналитика данных? Узнайте, как ITExpert может помочь вам привлечь квалифицированных кандидатов.

