Привет! На связи Павел Беляев — автор канала Тимлидское об аналитике и ментор курса «Аналитик данных» 👋🏻
Сегодня хочу немного пояснить, почему аналитику нужно хотя бы примерно ориентироваться во многих темах.
Ценность аналитики заключается в том, что представитель бизнеса может принимать решения на её основе. А для этого данные следует прогнать через несколько процессов и стадий. Я называю этот путь конвейером данных.
Конвейер данных включает в себя следующие основные этапы:
1️⃣ Формирование вопросов
Сначала определяется потребность в информации, подбираются метрики и методы анализа, а также составляется перечень необходимых данных.
2️⃣ Сбор данных
Сырые, необработанные данные собираются из источников в аналитическое хранилище (АХ), где и производится всяческая аналитическая «магия».
В качестве АХ могут использоваться различные системы управления базами данных (СУБД), например, ClickHouse или PostgreSQL.
Запросы к СУБД выполняются на языке SQL. А процессы сбора и транспорта данных осуществляются специальными инструментами, например, Airflow, который «дирижирует» Python-скриптами.
3️⃣ Преобразование данных
Сырые данные «готовятся», а блюдом являются витрины данных: таблицы, содержащие отфильтрованные строки, рассчитанные метрики, сгруппированные сегменты и прочие результаты реализации бизнес-логики.
С данными производятся операции фильтрации, объединения, расчёта, приведения к нужному виду и т. д. Обычно для этого используются языки SQL или Python.
4️⃣ Визуализация
Витрины служат источниками для отчётов или дашбордов, содержащих графики, чарты, диаграммы и прочую «наглядную красоту», которая помогает пользователю быстро сориентироваться в информации и сделать нужные выводы.
Визуализация делается с помощью соответствующих инструментов: Power BI, Data Lens, Looker Studio, Metabase и др.
5️⃣ Анализ
Собственно, процесс изучения и осознания ситуации, а также формирования выводов и ответов на поставленные вопросы. Рассчитанные метрики сопоставляются с некими желаемыми эталонами, изучаются тренды, обнаруживаются и обосновываются выбросы, проседания и т. д.
6️⃣ Решение
На основе выводов решается, достигнуты ли цели, что делать дальше, работает ли новая фича и т. п.
Путь данных весьма насыщен приключениями, и этим он интересен! Курс «Аналитик данных» достаточно комплексно составлен и затрагивает все эти этапы, чем меня и впечатлил.
➡️ Узнать больше о курсе: simulative.ru/data-analyst
📊 Simulative