Виды аналитиков
Рано или поздно ты сталкиваешься с ними и твоя жизнь меняется раз и навсегда. Ты больше не смотришь на этот мир, как на магическую конструкцию, не уходишь в субъективное и взвешенно принимаешь решение на основе данных. Аналитики - вот, кто во всем виноват ❤️
Прокачивая IT продукт, вы можете встретить разных аналитиков. Часто народ путается и не понимает, кто за что отвечает. Расскажу про направления и специфику.
Направления в аналитике
Есть 3 основных стрима:
- аналитика по разным стримам
- инженерка DWH, DataOps, ETL/ELT
- ML/DS
В каждом из направлений свои аналитики. Давайте копнем глубже.
Аналитика по разным стримам
Аналитика, которая взаимодействует с другими подразделениями компании (видимая ее часть), может состоять из нескольких направлений:
- продуктовая - воронки, эксперименты, данные вокруг продукта
- маркетинговая - каналы трафика, рекламные кампании
- BI (business intelligence) - обработка данных, отчетность и визуализация
Плюс, к этим направлениям могут появляться еще кастомные, в зависмости от специфики бизнеса.
Например, аналитика по контенту для контентных продуктов типа онлайн кинотеатр. Или фин.аналитика внутри фин.сервисов банков.
Инженерка (DWH, DataOps, ETL/ELT)
Эдакий бэк для данных.
Чуваки из DWH (data warehouse) - хранят данные, резервируют их, чтобы не потерялись случись чего.
DataOps (data operations) - облегчают и упрощают работу с данными на уровне сервисов.
ETL/ELT (extract, transformation, load) - перегоняют данные из источников в хранилище.
В общем, все эти ребята под капотом рулят данными, чтобы смузишные продакты и не только могли ими пользоваться.
ML/DS
Аналитики/инженеры ML/DS (machine learning и data science) - это своего рода математики/разработчики, которые создают различные модели для генерации бабла.
Например, собирают модель оттока клиентов через различные сигналы, типа: реже стал заходить в продукт, меньше покупать и т.д. Далее таким клиентам предлагаем плюшку, скидос и удерживаем их внутри. Это лишь малая часть направлений, которые могут разворачивать подобные спецы.
А в жизни как?
По-разному на самом деле. Бывает, что в компании выстроены все направления, а над ними есть дир по аналитике (CDO - chief data officer). Бывает, что какая-то из веток отсутствует. Или же вообще функции аналитики нет как таковой, и ее кто-то тащит на коленке. Все от потребностей и возможностей.
А делать то чего?
Знать как оно работает и при необходимости собирать под себя. Ну и дружить с аналитическими ребятами, потому как мало кто кроме них в компании может видеть реальное состояние дел 💪
#продуктовыебудни
Подробнее