Профессия / специальность: аналитик данных (Data Analyst). Работа в Казахстане, Украине, России и Беларуси. Сколько зарабатывает? Минимальная и максимальная з/п в городах.
Зарплата аналитика данных в Казахстане 2022. Сколько получает? Минимальная з/п без опыта работы, у практикантов, новичков. Максимальная — опыт (чаще всего от 3 лет).
Сколько платят аналитику данных в Казахстане. Зарплата аналитика данных на 2022 год со средними значениями
Статистика из городов: Алматы, Астана, Шымкент, Караганда, Актобе, Тараз, Павлодар, Усть-Каменогорск, Семей, Костанай, Уральск, Петропавловск, Кызылорда, Атырау, Актау, Темиртау, Туркестан, Кокшетау, Талдыкорган, Экибастуз, Рудный. Средняя зарплата на 2022-й год, ответ.
Минимальная з/п — 184.000 тенге.
Максимальная — 400.000 тенгеСредняя — 259.780 тенге
Сколько платят аналитику данных в России. Зарплата аналитика данных на 2022 год со средними значениями
Статистика для городов: Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Екатеринбург, Нижний Новгород, Казань, Самара, Челябинск, Омск, Ростов-на-Дону, Уфа, Красноярск, Пермь, Волгоград, Воронеж. Средняя зарплата на 2022-й год, ответ.
Минимальная з/п — 40.000 рублей.
Максимальная — 280.000 рублей.
Средняя — 140.000 руб
Сколько платят аналитику данных в Украине. Зарплата аналитика данных на 2022 год со средними значениями.
Актуально для городов: Киев, Харьков, Одесса, Днепропетровск, Запорожье, Львов, Кривой Рог, Николаев, Мариуполь, Винница, Макеевка, Херсон, Полтава, Чернигов, Черкассы, Житомир, Сумы. Средняя зарплата на 2022-й год, ответ.
Минимальная з/п — 5600 гривен.
Максимальная — 35000 гривен.Средняя — 14881 грн
Сколько платят аналитику данных в Беларуси. Зарплата аналитика данных на 2022 год со средними значениями
Статистика из городов: Минск, Брест, Гродно, Гомель, Витебск, Могилёв, Бобруйск. Средняя зарплата на 2022-й год, ответ.
Минимальная з/п — 800 бел.рублей.
Максимальная — 3400 бел.рублей.Средняя — 1615 б.р
Из-за нестабильного курса доллара в этих странах (который внезапно поднялся с марта 2022 года) - лучше смотрите курсы и умножайте сами.
Роль дата-аналитика в диджитал-продукте
Процесс принятия решений в бизнесе возможен двумя способами:
методом экспертных оценок – решения принимаются, опираясь на опыт специалиста, его квалифицированное мнение. Основной недостаток такого подхода в том, что каждому человеку, в силу личного опыта и мировоззрения, присуще когнитивное искажение действительности;
data-driven подходом – решения принимаются, основываясь на аналитике данных. Этот подход позволяет подтвердить или отрицать экспертную оценку и избежать некачественных решений, вызванных когнитивным искажением.
Аналитик в IT-компании работает с данными, и на основе них находит инсайты, причинно-следственные связи, точки роста для бизнеса, слабые места. Этой информацией пользуются продакт-менеджеры, маркетологи, СЕО и другие специалисты компании.
В бизнесе потребность постоянного мониторинга ключевых метрик: доходность пользователя (LTV), процент пользователей, платящих за продукт, или обычный уровень конверсии в целевое действие. Качественная аналитика напрямую влияет на прибыль и денежные потоки бизнеса, ведь ее целью является увеличение прибыли и оптимизация окупаемости затрат (ROI — Return on Investment).
Выводы аналитика – это последняя инстанция в принятии объективных решений. Обычно этим выводам доверяют. Это большая ответственность – ошибка может стоить как сотни, так и сотни тысяч долларов.
Направления дата-аналитики в IT-продукте
В нашем бизнесе (разработка мобильных приложений) можно выделить три основных направления аналитики данных.
Маркетинг-аналитика . Это работа с маркетинговыми метриками:
воронками;
уровнями конверсий;
ценами на трафик (цена за установку приложения, привлечение платящего пользователя) и другими метриками;
зависимостью метрик от качественных показателей трафика: из какой страны пришел пользователь, какое у него устройство, в какой день недели он пришел, сколько денег компания готова заплатить за его привлечение, стоимость рекламного креатива (увидевшего пользователь в Facebook, Instagram или Google ). влияние на дальнейшее поведение пользователя в мобильном приложении.
BI (Business Intelligence) аналитика:
поиск ответов на вопрос, сколько денег принесет нам привлеченный сегодня пользователь на следующий год или полгода на основе имеющихся данных. Часто для выполнения задач такого плана используются алгоритмы машинного обучения;
разработка дашбордов с помощью сервисов визуализации данных, таких как Tableau, Power BI или собственных разработок. К примеру, мы в Universe разработали собственную систему дашбордов, охватывающих большинство важных показателей маркетинга и BI. Имеющиеся варианты «под ключ» хотя и имеют преимущества в простоте использования, скорости внесения изменений и создании новых дашбордов, но не полностью отвечают нашим, часто узким, потребностям бизнеса. Собственные разработки позволяют одновременно совмещать интерактивность, гибкость, простоту и машинное обучение.
Product-аналитика . Поиск инсайтов в данных о поведении пользователя. Эти знания могут помочь бизнесу получить больше прибыли и оптимизировать окупаемость затрат. Включает аналитику А/В тестов, изменений в приложении, новых релизов приложения и т.д. Главная задача этого направления – сделать правильные выводы о возможности улучшения продуктов и пользовательского опыта.
Как стать аналитиком данных
Современный рынок труда в области аналитики данных только формируется. Однако уже сейчас можно выделить определенные умения, к которым должен стремиться data-аналитик.
Пять необходимых хардскилов
Знание математики, по крайней мере, школьной программы. Поможет понимать суть методов, используемых аналитиком, какие именно расчеты происходят. Без этого трудно делать правильные выводы из собственного анализа.
Владение языком SQL (используется для работы с базами данных). 95% работы аналитика – это работа с данными. Нужно уметь работать с SQL, чтобы запрашивать и получать информацию из баз данных.
Знание Excel на среднем уровне. Работа с таблицами – один из китов, на котором держится аналитика данных. Возможности Excel для аналитика очень широки – от обработки данных до визуализации.
Владение языком Python или R . Именно языки программирования открывают перед аналитиком новые возможности: анализ, скорость и эффективность.
Знание инструментов визуализации : Tableau, Power BI или библиотеки для визуализаций в Python или R. Это часто ожидают работодатели, потому что любая идея аналитика, способная принести пользу, должна быть высказана простым языком. Графики и визуализации – один из лучших методов донесения идеи.
Пять софтскилов
Критическое мышление . В любых данных следует сомневаться и обязательно проверять, что именно в них содержится, насколько они полны и корректны.
Инициативность, проактивность . Эффективный аналитик в сфере стартапов не нуждается в том, чтобы ему ставили задачу сверху. Он понимает потребности и ищет пути решения бизнес-проблем автономно, ведь именно он понимает технические возможности дата-аналитики.
Любознательность . Не ищущий аналитик не может выполнять свою работу качественно.
Терпение. Далеко не каждая задача аналитика заканчивается значимым результатом – находкой или полезным инсайтом. Нужно быть готовым к этому, принимать и продолжать свою работу.
Стремление к развитию. Технологии постоянно развиваются. Следует следить за трендами, совершенствовать свои навыки и инструментарий.