Обзор основных инструментов аналитики и руководство по лучшим практикам. Узнайте, как выбрать и применять аналитические инструменты для получения ценных бизнес-инсайтов.

Выбор инструментов аналитики осуществляется в соответствии с тем, какого вида аналитика данных необходима компании. Существуют следующие виды аналитики:

• Продуктовая аналитика. Она необходима для анализа характеристик продукта и дальнейшего улучшения товара или услуги в соответствии с пожеланиями пользователей. Продуктовый аналитик собирает данные о поведении пользователей и их взаимодействии с продуктом. При этом компании важно знать, как именно клиенты пользуются товаром или услугой, какие преимущества они выделяют и какую пользу получают, с какими проблемами сталкиваются при работе с товаром или услугой. По результатам исследования аналитик определяет, какие проблемы наиболее критичны и какие дефекты продукта необходимо исправить в первую очередь.

• Маркетинговая аналитика. Маркетинговая аналитика используется для исследования эффективности отдельных маркетинговых мероприятий и целых рекламных кампаний. В процессе анализа в этом случае данные собираются с разнообразных рекламных каналов. На основе собранной информации специалисты определяют, какие рекламные каналы приводят больше пользователей, какие клиенты более мотивированы совершить покупку и сколько времени требуется потенциальным клиентам для совершения покупки. Маркетинговая аналитика помогает понять, что может мешать пользователям начать пользоваться товаром, какие виды рекламы наиболее эффективны, какой бюджет нужен для использования отдельных маркетинговых инструментов.

• BI–аналитика. BI–аналитика используется для сбора, хранения и анализа информации о всех бизнес–процессах компании. Специалист в этой сфере собирает данные о показателях работы компании из внутренних и внешних источников, анализирует их, проверяет отдельные гипотезы, моделирует возможные решения существующих проблем. Этот вид аналитики помогает анализировать и прогнозировать доходы компании и операционные расходы, определять особенности целевой аудитории и сегментировать пользователей.

Существуют разнообразные аналитические инструменты, которые выполняют разные цели. Разделить их можно на следующие виды:

• Инструменты сбора и хранения данных. Любая компания имеет свое хранилище данных, в котором содержится вся информация о ее деятельности. Однако с этим хранилищем нужно каким–то образом работать. Для этого и служат различные инструменты хранения данных, от самых простых, вроде таблиц Excel, до более сложных, например, Oracle или MySQL. Такие инструменты позволяют хранить большое количество информации в специально созданных базах данных и извлекать сведения с помощью специальных запросов.

• Инструменты анализа данных. Для того, чтобы провести анализ и получить результаты, которые в дальнейшем можно будет использовать, необходимо использовать специализированные инструменты. Информация анализируется по определенным критериям. Для этого используются разнообразные инструменты, которые позволяют выбирать критерии и в автоматическом режиме сравнивать отдельные показатели.

• Инструменты визуализации данных. После проведения анализа необходимо представить его результаты в понятном и удобном для восприятия виде. Для этого создаются специальные графики, диаграммы и таблицы. Это можно делать полностью вручную, однако чаще всего аналитики используют специализированные сервисы для визуализации данных. Самым простым из них является Power Point, с которым знакомы большинство пользователей компьютера. Профессиональные аналитики также часто используют Miro и более сложные инструменты, такие как Tableau и Power BI.

• Инструменты прогнозирования. Кроме визуального представления данных может возникнуть необходимость в создании прогнозных моделей, которые позволят рассчитать изменения в данных по результатам внедрения изменений. Благодаря их использованию можно воссоздать модели поведения клиентов, изучить потенциальный спрос на отдельные продукты компании и понять, какие решения наиболее эффективны для бизнеса. Инструменты прогнозирования – это модели, которые позволяют проанализировать взаимосвязи между показателями и понять, каким именно образом повлияют отдельные решения на каждую метрику. Они строятся на основе языков программирования, поэтому для их использования нужно владеть Python или R.

Важно помнить, что различные программы и инструменты для аналитиков бывают как платными, так и бесплатными. Различаются они следующим образом:

• Бесплатные инструменты. Бесплатные инструменты могут иметь платную версию, но даже использование бесплатной версии дает возможность подключить все необходимые функции. При этом исходный код приложения обычно остается открытым, и любой специалист может расширить возможности инструмента или внести в него изменения. Как таковой службы поддержки у таких программ нет, вместо нее существует сообщество пользователей. Инструменты с открытым исходным кодом используются большим количеством компаний и по уровню функциональности часто не уступают платным программам.

• Коммерческие инструменты. Коммерческие инструменты – это программное обеспечение с закрытым исходным кодом. Они не подвергаются изменению, добавить в них свои функции или персонализировать их нельзя. Такие инструменты обычно стоят довольно дорого. Но в их использовании есть и свои преимущества: при покупке доступа к таким приложениям вы получите полноценную поддержку со стороны разработчиков, обучение по использованию этого приложения и устранение неполадок и недоработок, если вы столкнетесь с ними в процессе работы.

Несмотря на то, что для аналитиков данных существует большое количество разнообразных инструментов, каждый специалист обычно выбирает для себя 3-4 ключевых сервиса. Этот выбор основывается не только на знаниях и опыте аналитика, но и на том, какие программы уже выбраны руководством компании. И если руководство приобрело доступ к дорогому инструменту, сотруднику придется работать с ним даже в том случае, если он к нему не привык. Однако, если аналитик данных знает основы программирования и может написать простейший код, он может и сам создать для себя те программы, которые ему необходимы.

SQL – это специальный язык, который позволяет получить доступ ко всем материалам из базы данных и найти в них всю необходимую информацию с использованием определенного количества правильно созданных запросов. С помощью этих запросов аналитики извлекают информацию из баз данных, чтобы потом провести ее анализ с использованием других инструментов.

Кроме чистого SQL аналитики данных часто используют различные его разновидности. Например, огромную популярность среди специалистов получила система работы с базами данных MySQL, которая позволяет хранить любую информацию, начиная от контактов клиентов и карточек товаров, заканчивая маркетинговыми данными. Некоторые специалисты используют более сложную систему, такую как PostreSQL. Эта система позволяет аналитикам данных работать с большими базами информации, обрабатывать сложные запросы в различных сферах. SQL и его виды – это инструменты, которые имеют открытый исходный код. Они доступны любому бизнесу.

Python – это один из наиболее простых и один из самых популярных на данный момент языков программирования для непрограммистов. Он прост в изучении, поэтому овладеть им гораздо проще, чем другими языками. Он подходит для работы с данными и имеет встроенный интерпретатор, который позволяет проверить гипотезы в режиме реального времени после написания кода.

Разработчики, использующие Python, облегчили задачу непрофессиональным программистам и создали специализированные библиотеки шаблонов. Библиотеки нужны, чтобы не набирать вручную один и тот же код. При их использовании достаточно ввести все необходимые данные, чтобы получить результаты. Наиболее популярны следующие библиотеки:

• Pandas. Это самая простая библиотека. Ее часто используют для проведения анализа неполной информации или неупорядоченных данных. Именно такие данные и встречаются чаще всего. Эта библиотека предоставляет уже готовые методы группировки данных и объединения их в отдельные категории, а также множество фильтров для выделения необходимых блоков информации.

• Matplotlib. Эта библиотека используется в основном для визуализации информации. Она позволяет строить разнообразные графики, от самых простых до разнообразных гистограмм и круговых диаграмм.

• NumPy. Эта библиотека позволяет работать с большими массивами данных. Она дает возможность проводить с массивами математические и статистические операции.

Этот язык программирования часто рассматривают, как конкурента Python. Он используется для работы со статистическими данными и может использоваться как самостоятельный инструмент. Это язык не очень популярен, однако он часто используется для анализа больших объемов статистической информации в банковской сфере, в образовании, медицине и науке. За отдельную плату его можно интегрировать в другие, более популярные инструменты, такие как Excel или Tableau.

Jupyter – это универсальный инструмент для анализа данных, интерактивная среда для языка программирования Python, которая дает возможность запускать коды, получать результаты и дорабатывать программы. Jupyter позволяет работать с каждым фрагментом кода по отдельности, проверять работу функций без полноценного запуска программ в любой очередности. Он также дает возможность проконтролировать результаты работы каждого фрагмента кода.

Jupyter предоставляет возможность для командной работы. Настройка совместного доступа позволяет делиться доступом к программе. Jupyter можно открыть в браузере или установить на компьютер. В первом случае программа будет работать немного медленнее.

DBeaver – это одна из универсальных программ, которая дает возможность работать с разными базами данных. Эта программа аналитики позволяет администрировать базы данных, добавлять в них новую информацию и выгружать из нее все необходимые сведения. Она дает также возможность проводить полноценный анализ информации и работать с пользовательскими сессиями: блокировать или разрешать пользователям доступ к содержащейся в базе данных информации. DBeaver позволяет визуализировать данные и создавать графики и диаграммы. Эта программа также дает возможность редактировать содержащуюся в базе данных информацию, сортировать ее по отдельным критериям, настраивать фильтры и просматривать данные. DBeaver – это бесплатная программа с открытым исходным кодом, однако она имеет и платную версию.

Talend – это инструмент, который оптимизирует загрузку данных в базу, их преобразование в нужный формат и извлечение информации из источников. Эта программа используется для объединения данных из нескольких источников. Talend позволяет одновременно скачивать и загружать в базу данных информацию из систем аналитики веб–трафика, CRM и других источников, чтобы в дальнейшем их можно было использовать для анализа. Talend имеет открытый исходный код. Базовую версию программы можно использовать бесплатно, однако за дополнительные функции придется платить.

Эти два инструмента имеют очень много общего между собой. ОНи помогают представить результаты анализа наглядно, визуализировать их в виде диаграмм, графиков или отчетов. Эти инструменты нужны большинству аналитиков для экономии времени: они позволяют создавать графические элементы в автоматическом режиме.

Tableau – это инструмент визуализации, который обычно используется в крупных компаниях. Одной из самых распространенных его функций является функция визуализации импортированного из базы данных массива информации. Tableau – это платный инструмент, и его покупка для компании достаточно дорога. Именно поэтому небольшие организации его используют редко.

Power BI является бюджетной заменой сервиса Tableau. Эта программа доступна бесплатно в десктопной версии. Она хорошо подходит для работы с большими массивами данных, которые можно импортировать в программу из абсолютно различных источников. Power BI также предоставляет возможность просматривать готовые отчеты в мобильном приложении. Оно работает как на iOS, так и на Android.

Visual Studio Code – это очень популярный инструмент среди аналитиков. Он особенно необходим тем, кто не занимается программированием профессионально. Этот инструмент помогает в написании кода. Visual Studio Code распознает все распространенные языки программирования и помогает избежать ошибок при написании программ. Он поддерживает подключение разнообразных интерпретаторов и может использоваться с языком Python. Этот инструмент пользуется у аналитиков спросом благодаря простоте работы с ним.

Visual Studio Code позволяет открывать разного типа в одном окне, переключаться между разнообразными редакторами и браузером, что увеличивает продуктивность работы. Сообщество Visual Studio Code содержит большое количество обучающих материалов, в том числе и на русском языке, что также упрощает работу с ним.

Excel можно назвать уже несколько устаревшим инструментом анализа данных. Однако эта программа все еще имеет довольно большую популярность среди аналитиков в небольших компаниях, где не требуется анализ больших массивов информации. Excel – это программа, которая позволяет хранить информацию в табличном формате, автоматически производить отдельные вычисления с использованием специальных формул и создавать отчеты.

Excel – это та программа, которая часто используется в качестве инструмента визуализации. Она позволяет выстраивать графики, диаграммы и таблицы разной сложности на основе загруженных или полученных непосредственно в Excel данных. Этот инструмент поддерживает работы с большим количеством информации и может использоваться для создания визуальных отчетов на основе проведенного исследования. Эта программа существует как в десктопной, так и в браузерной версии. Она дает возможность делиться таблицей и работать в ней совместно сразу нескольким сотрудникам.

SAS – это один из наиболее дорогих инструментов для аналитика данных. Однако он является также одним из самых удобных. Этот инструмент содержит все необходимые функции для аналитика данных и представляет собой комплексное решение.

С помощью SAS можно обрабатывать данные, подготавливать их к анализу, проводить автоматическое исследование информации. После окончания исследования этот инструмент позволяет сразу визуализировать результаты в виде графиков, таблиц и схем. Он также дает возможность собирать отчеты и использовать для анализа статистические алгоритмы и встроенные прогнозные модели. SAS обычно используется крупными компаниями, которые могут позволить себе большие траты на аналитические инструменты, и обеспечивает безопасность всех используемых для анализа данных.