Как создать аналитическую фирму

Аналитический отдел: структура, обязанности, цели

Аналитический отдел проводит анализ, оценивает финансовое состояние компании, выполняет плановые задания, определяет прибыль в объемах товарооборота, ликвидность и рентабельность фирмы. Служба делает прогноз продуктивности, в рыночной конъюнктуре исходя из аналогичных предприятий. В задачу аналитического отдела входит оценка инвестиционных проектов.

Как сформировано подразделение?

Основой в создании этой службы на предприятии служат ее функциональные принципы:

1. В планировании деятельности сотрудники ориентируются на развитие фирмы в разные отчетные периоды.
2. Начальник аналитического отдела находится в постоянном взаимодействии с руководством компании, имеет полную информацию о производственных процессах, связях с другими организациям, результатами текущими и перспективными.

Руководителю службы доступны данные о производительности других отделов предприятия, чтобы делать анализ процессов и претворять в жизнь поставленные перед организацией цели.

Задачи руководителя

Без начальника ни одно подразделение не будет эффективно работать, системе необходимо грамотное управление. Аналитический отдел возглавляет один из ведущих специалистов, досконально разбирающийся в характерных особенностях производства, его поэтапных процессах.

Начальник осуществляет контроль над комплексом мероприятий, которые направлены на то, чтобы:

• создавать благоприятное общественное мнение об организации;
• формировать положительный имидж;
• поддерживать в глазах общественности статусный уровень.

Аналитический отдел первым узнает о критических для компании финансовых ситуациях.

Основные должности

Для формирования базы оперативных данных и распространения среди конкурентов и контрагентов информации об успешных событиях, которые происходят на предприятии, нанимают технического специалиста. Необходим в структуре и менеджер для связи со средствами массовой информации. Его целью является поддержка компании в медийном пространстве, чтобы деятельность предприятия обсуждалась в новостях на телевидении, в газетах, журналах, на интернет-порталах.

Без журналиста работа аналитического отдела будет неполной. Он занимается написанием статей, посвященных производству, которые публикуют разные СМИ.

Инженеру предстоит разрабатывать специальные проекты. Специалисты из сфер маркетинга и социологии следят за работой аналогичных производств, их положением на рынке, сопоставляют результаты. Они проводят анализ данных о фактическом состоянии и последствиях от выполненных действий. Делопроизводителем все движение бумаг приводится в порядок. Секретарь в любой момент может найти нужный документ, передать его нужному специалисту по первому требованию. Художником претворяются в жизнь дизайнерские задумки.

Какими методами решают производственные задачи?

Информационно-аналитический отдел создается, чтобы работать в следующих направлениях:

• собирать информацию о деятельности рынка с помощью наиболее дешевых и эффективных технических средств;
• создавать базу общественных отношений, знать их методы, каналы, формы влияния.

Исследование поступающей информации происходит двумя способами:

• мониторинг среды по публикациям, позитивным, нейтральным отношениям, динамическим показателям;
• статистика: исследуют качественные критерии, фиксируют по временным отрезкам и официально утвержденным формам.

Исследование производства статистическими методами позволяет быстро определить и выделить из массовых явлений конкретную картину.

Аналитический отдел налоговой службы

Не только производственным предприятиям необходима аналитика — в федеральной службе она работает как ключевая структура. В обязанность специалистов входит большой объем работ по обработке данных, они поступают от всех субъектов, плательщиков налогов. Деятельность осуществляется по вертикальным и горизонтальным направлениям, а значит, связана с лицами, сдающими отчеты учреждению, и правительственной финансовой системой. Все в контрольно-аналитическом отделе взаимосвязано и интегрировано.

Сотрудники подразделения выполняют следующие задачи:

• исследование фактов;
• ведут поиск новых обобщенных информационных и цифровых данных;
• выводят закономерности.

Специалистам службы приходится действовать под контролем официальных предписаний, где исключены утечки информации, с неукоснительным соблюдением должностных инструкций и внутреннего распорядка работы службы. Налоговый аналитик в современном мире стал профессионалом, которому предъявляются наиболее серьезные требования:

• пунктуальность;
• добросовестность;
• обширный багаж знаний в разных отраслях деятельности человека.

Чем занимаются сотрудники?

К основным функциям аналитиков налоговой инспекции относятся:

• исследование трудоемких случаев налоговых недостач;
• определение возможностей в уклонении от обязательных платежей;
• сбор доказательств и предположений, фактов, которыми оперируют субъекты налогообложений, чтобы избавиться или снизить налоговую нагрузку;
• поиск методов борьбы с мошенниками.

Инспекторы разрабатывают методику для искоренения серых схем, предоставляют для знакомства материалы кадровому составу. Сведенная в общую систему информация позволяет штатным сотрудникам вывести статистические закономерности о поступлении средств за конкретные отчетные периоды. Они определяют структуру, характерные признаки долгов по сборам. Эта работа нужна, чтобы понять эффективность подразделений, то, насколько они справляются с подконтрольной организацией или предпринимателем.

Обнаруживают аналитики проблемы по удержанию налогов с физических лиц:

Статисты принимают участие в судебных разбирательствах.

Связь с другими подразделениями

Тесное сотрудничество с отделами помогает аналитикам в создании собственной базы данных. К примеру, юристы передают информацию о выигранных и проигранных делах.

Специалисты ведут учет суммам, которые затребовали с должников, увеличивается процент получения взысканных средств в государственную казну. Сотрудники аналитической службы взаимодействуют с федеральным казначейством, финансистами из высших властных структур в отношении оформлений, заполнений отчетов, достоверности цифр и поступлений в кассу.

Ведение операций по манипуляциям со счетами позволяют открыть источники для бюджета, вывести прогноз на будущее. В функции инспекторов входят проверки для выяснения правомерности по налоговым отсрочкам. Каждый отчетный период сопровождается формированием заключений. Результат поступает к руководству, которое делает соответствующие выводы, исправляет нарушения, повышает качество функций отдела и фискальной системы в целом.

Источник

Чем занимаются аналитики данных и как начать работать в этой области?

«Человек, который напрямую влияет на решения бизнеса»

Данные собирают все — от магазинов и ресторанов до компаний-монополистов и приложений с миллионной аудиторией. Аналитик данных помогает сделать так, чтобы собранная информация приносила пользу бизнесу. Мы выяснили, какие задачи вместе с экспертами решает такой специалист и почему ему нужно разбираться в бизнес-процессах не хуже владельца компании.

Кто такой аналитик данных

Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Обычно такие специалисты работают в компаниях, которые практикуют data-driven подход — ориентируются на данные и их анализ при принятии решений. Курс «Аналитик данных» Яндекс.Практикума рассчитан именно на это направление.

«Любой продукт, у которого есть аудитория, собирает данные. Аналитика есть в телекоме, банках, играх, консалтинге. Если сильно обобщить, то можно сказать так: там, где есть возможность сохранять данные о продукте и поведении пользователя, рано или поздно должен появиться аналитик», — говорит Анна Чувилина, автор и менеджер программы «Аналитик данных».

Аналитик данных — важный участник бизнеса, потому что обеспечивает уверенность в принятии решений. Создавать новый продукт очень дорого, а ошибка при внедрении новой функции может стоить компании репутации и прибыли. Дата-аналитики проводят А/B-тесты и строят модели, чтобы проверить, как пользователи или клиенты реагируют на нововведения, и оценить перспективы того или иного проекта. Это дешевле и снижает риски бизнеса. Чтобы делать свою работу хорошо, аналитик должен видеть бизнес-процессы. Поэтому важно, чтобы он мог влиять на процесс принятия решения, основываясь на результатах своих исследований. Иначе работа такого специалиста теряет ценность.

Задачи аналитика данных

Хороший аналитик данных — не просто математик с навыками программиста. Он понимает бизнес-процессы и хорошо знает продукт. Такой специалист разбирается, на чем зарабатывает конкретный бизнес. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать своих пользователей счастливее. Сильный аналитик данных прежде чем взяться за работу всегда спрашивает руководителя о том, какую задачу хочет решить бизнес.

Кроме программных инструментов аналитику данных важно развивать — метапрофессиональные умения, которые помогают делать работу лучше. Это способность налаживать общение с коллегами и партнерами, умение решать проблемы и выходить из конфликтных ситуаций с наименьшими потерями, сильный эмоциональный интеллект. Такие навыки больше связаны с личностью человека, чем с его профессиональным уровнем. Но их тоже можно формировать и развивать.

«Важно не путать дата-саентиста и дата-аналитика. Первый — это программист, знающий определенный набор языков и алгоритмов. Он решает поставленную техническую задачу. А дата-аналитик ставит эту задачу и переводит результат на язык бизнеса. Для этого нужно развивать гибкие навыки: работа с требованиями, визуализация данных, переговоры. То есть понимать самому и уметь объяснить, что дает бизнесу ваша аналитика. Изучить программы недостаточно — нужно критически подходить к задаче», — говорит Алексей Колоколов, эксперт по BI и визуализации данных.

Для каждого бизнеса задачи будут свои, а порядок действий общий. Аналитик данных работает так:

• собирает данные (формирует запрос сам или получает задачу от менеджеров);
• знакомится с параметрами набора (какие типы данных собраны, как их можно отсортировать);
• проводит предварительную обработку (очищает от ошибок и повторов, упорядочивает);
• интерпретирует (анализирует, собственно решает задачу);
• делает вывод;
• визуализирует (так, чтобы на основе вывода можно было принять решение, подтвердить или опровергнуть гипотезу).

Типичные задачи, с которыми приходят к дата-аналитику:

• Получить выгрузку данных для определенных целей
  Бухгалтерии нужен список сотрудников, у которых в семье пятеро детей, — специалист делает выгрузку из базы данных.
• Ответить на вопрос бизнеса
  Сделать расчет определенной метрики: сколько сотрудников уволилось до конца испытательного срока в этом году и сколько в предыдущем. Если компания вводит новую систему адаптации, то изменения такой метрики покажут результат.
• Провести А/B-тестирование
  Нужно выяснить, как пользователи реагируют на то, какого цвета кнопка, зеленого или красного. Аналитик тестирует два прототипа. Часть пользователей видят прототип с зеленой кнопкой, другие — с красной. Он смотрит, как реагировали пользователи, проверяет, было ли различие статистически значимо. В итоге — рекомендует решение, которое проверил в ходе теста: внедрить зеленую или красную кнопку.
• Провести исследования
  Конкретного вопроса от бизнеса нет, но нужен ресерч: взять внешние или внутренние данные, исследовать, найти аномалии или инсайты, провести пиар-исследование.
• Просчитать, какой вариант выгоднее
  Юнит-экономика: расчет РОИ, инвестиционного потенциала. Оценить окупаемость рекламной кампании или скорректировать бизнес-модель.
• Выяснить, какой товар и в какое время больше покупают
  Взять группу товаров и посмотреть, есть ли сезонные всплески интереса, сравнить с другими группами.

Статистика позволяет сделать общие выводы по конкретному вопросу. А аналитика данных — исследовать тему со всех сторон, сравнить решения, найти аномалии или инсайты, сопоставить события по множеству параметров. Это открывает новые возможности для бизнеса.

Дата-аналитик может исследовать внутренние данные компании или обратиться к внешним источникам. Анализ открытых данных позволяет отслеживать важные социальные и культурные тренды.

«Дата-аналитик может глубже исследовать проблему. Например, в наших данных по ДТП в России есть доля водителей, которые нарушили правила ОСАГО. Зная эту долю и то, как она менялась в разные годы, мы можем делать выводы о социально-экономической ситуации в регионе — видим тенденцию, когда водители перестают покупать полисы, потому что у них нет денег.

Из того же датасета мы вытаскивали информацию про скрывшихся водителей. Оказалось, что в Омской области 20% водителей покидают место ДТП. Получив эту информацию, мы можем задавать дополнительные вопросы: почему так происходит, что это за социальные и культурные процессы», — рассказывает Сергей Устинов, аналитик данных и проджект-менеджер.

Как начать строить карьеру

Стереотипы в сфере аналитики данных не работают — неважно, гуманитарное или техническое образование получил дата-аналитик.

«У меня нет технического образования, я учился на факультете госуправления. А Python изучал на курсе биоинформатики для биологов. На мой взгляд, этот язык больше всего подходит для старта, база навыков работы с ним приобретается за два-три месяца. Затем стоит изучать профильные библиотеки для сбора и анализа данных. Чем больше ты знаешь библиотек, тем более качественная аналитика тебе доступна», — говорит Сергей Устинов.

Компании не рассчитывают, что начинающий аналитик данных будет уметь сразу всё. Они готовы обучать и направлять молодого специалиста. Главное — интерес к решению бизнес-задач. Правильно сформулированный перед исследованием вопрос важнее, чем большой опыт работы с программными инструментами.

«Программирование и математику можно выучить. А софтскиллы — нарабатываются опытом и практикой. Поэтому дата-аналитику полезны хакатоны и чемпионаты с решением практических задач. Он увереннее чувствует себя, прокачивая стиль мышления, ориентированный на решение конкретных бизнес-задач», — говорит Анна Чувилина.

Начинающих специалистов в сфере ИТ охотнее всего берут на позиции, связанные с анализом данных: доля вакансий для кандидатов с опытом работы меньше года здесь на четверть выше, чем в целом по рынку.

Работодатели ждут, что начинающий специалист:

• знает хотя бы один язык программирования: Python или R;
• умеет писать запросы к базам данных SQL;
• может показать выводы и метрики в виде понятного дашборда (Tableau, Power BI, Amplitude);
• хочет разбираться в бизнес-процессах, мыслит в терминах бизнес-задач.

Аналитику данных нужно понимать, что такое статистика и гипотеза. Серьезная математика не пригодится, главное ориентироваться в понятиях. В зависимости от запроса компании могут понадобиться навыки работы с Яндекс.Метрикой или Google Analytics. Опытные программисты с сильной математикой, которые не готовы думать в терминах задач бизнеса, закрывают себе путь в профессию аналитика данных.

«Джуниор вырастает в крутого специалиста, решая реальные кейсы. Потому что насмотренность определяет твой уровень: важно, сколько раз жизнь ставила тебя в ситуацию, когда нужно принимать решение. Развиваться в том, как владеешь инструментами, тоже важно. Но и решение реальных задач помогает аналитику данных расти», — говорит Анна Чувилина.

Источник