Мария Николаева, руководитель направления SQL-аналитики «Инфомаксимум», рассказала, почему SQL-аналитик — востребованная и перспективная профессия, какими навыками нужно обладать, чтобы войти в нее, и дала советы начинающим специалистам.
Какие задачи решает SQL-аналитик и как им стать
Ирина Печёрская
Как пострадавшему от пандемии бизнесу получить помощь?
Содержание:
Кто такой SQL-аналитик
Как можно войти в профессию
Как строится работа SQL-аналитика над проектом
Что самое сложное в работе SQL-аналитика
Какими навыками должен обладать SQL-аналитик
Где учиться на SQL-аналитика
Современный бизнес получает данные из огромного числа источников, среди них не только внешние ресурсы (статистические реестры, социальные сети, новостные ленты и др.), но и внутренние процессы компаний: почтовые рассылки и переписка, презентации, техническая документация, регламенты, сведения из систем мониторинга, CRM и ERP, общение с клиентами и партнерами и др. Чем активнее развиваются технологии, чем больше путей и каналов взаимодействия с сотрудниками и партнерами, тем быстрее происходит рост количества данных.
Такие перемены не могли не отразиться на компаниях. «Сырые» данные стали рассматривать под лупой и старательно искать в них закономерности, которые помогут развитию бизнеса: определить наиболее вероятное поведение участников процессов и их предпочтения, возможности оптимизации и монетизации. Отсюда и возникла потребность в проведении анализа.
Кто такой SQL-аналитик
Начнем чуть раньше. Если утрировать, то бизнес-анализ представляет собой процесс превращения данных в информацию, а информации — в деньги. Основная цель такого процесса — повысить эффективность компании и ее конкурентоспособность.
Бизнес-аналитика применяет результаты анализа в практических целях. Бизнес-аналитик изучает потребности, проблемы, потенциальные возможности бизнеса в рамках заданных требований и рекомендует наиболее оптимальные решения, позволяющие компании достичь цели.
SQL-аналитика — это более узкая часть бизнес-аналитики, главным инструментом которой стал SQL, или Structured Query Language — язык запросов, позволяющий работать с данными из БД: «читать» их, извлекать, исследовать, обрабатывать и визуализировать.
Утрированный пример: представим таблицу (Students_data), которая содержит следующее:
ФИО человека (student);
номер школы (school);
предмет (subject);
количество баллов по ЕГЭ (points).
Как только вся информация собрана, мы получаем сущность — готовую таблицу, атрибуты — столбцы, записи — строки. Итого: некая база данных. Нам надо узнать, кто из школьников написал ЕГЭ по математике на 60 и выше баллов. И чтобы вытащить эту информацию из базы, нужно прописать на специфическом языке специальный запрос, который реализует как раз SQL:
select
student
from students_data
where subject = ‘Математика’ and points >=60
Несмотря на то, что SQL принято считать лишь одним из инструментов аналитики, он очень гибкий и достаточно обширный: на нем можно в том числе проектировать базы данных, задавать их структуру, создавать таблицы и т.д. Но мы используем в большей степени только ту часть, которая отвечает за запросы, то есть за извлечение данных из базы и их обработку.
В качестве источников данных в большинстве случаев выступают логи — данные из журналов событий информационных систем, где в хронологическом порядке зафиксированы все действия пользователя. Вспомните, где, как и в скольких программах вы работаете в течение дня, умножьте это на пару месяцев и еще на пару десятков/сотен человек. Данные получаются действительно огромными.
Отсюда вытекает основная задача SQL-аналитика: понять, как нужно извлечь, преобразовать и визуализировать нужную информацию, чтобы это было полезно для бизнес-заказчика.
Как можно войти в профессию
Я окончила бакалавриат и магистратуру по направлению «Бизнес-информатика». Всегда тяготела к точным наукам, но учеба на стыке технических и бизнес-дисциплин показалась более перспективной и интересной. Мы не ограничивались разработкой или, например, управленческими навыками, а копали глубже: изучали общую теорию систем, структуры, базы и хранилища данных, моделирование бизнес-процессов, а также их совершенствование и управление ими. Особый фокус делали на анализе данных, благодаря чему и произошло мое первое знакомство с языком SQL.
Несколько лет проработала 1С-программистом, однако после первого курса магистратуры поняла, что в жизни надо что-то менять. Вакансия «SQL-аналитик» в «Инфомаксимум» поначалу вызвала больше вопросов и опасений: а смогу ли я? Хватит ли профильных навыков и компетенций?
Собеседование, обязательное тестовое, и вот — первый рабочий день. Он прошел на удаленке: со мной связалось руководство, дали вводные относительно доступов, документов, баз знаний, представили наставника, с кем в паре предстояло изучать основные моменты.
Сложность была в том, что пришла я сразу на большой проект и все практические навыки получала на «поле боя». Постоянно спрашивала у коллег различные тонкости и много-много-много изучала самостоятельно — на курсах, в книгах и экспертных статьях.
Как строится работа SQL-аналитика над проектом
Стоит отметить, что работа SQL-аналитика начинается задолго до начала непосредственного анализа и состоит из нескольких этапов:
1) Выявление потребностей заказчика и его «боли», формализация и согласование требований.
Во многих компаниях, в том числе и у нас, клиент заполняет специальную анкету. Там описывается то, что бы он хотел проанализировать (процессы или операции), какие цели и задачи ставит. Этот этап всегда длительный и сложный.
Во-первых, клиент не всегда сразу понимает, чего хочет на самом деле, а, во-вторых, его видение часто не совпадает с нашими возможностями. Мы, прежде всего, именно исследуем и анализируем, находим перспективы и возможности для совершенствования, предлагаем какие-то пути решения найденных проблем, но итоговое слово всегда за бизнес-заказчиком.
2) Изучение и исследование регламентов бизнес-процессов компаний, юридические согласования.
Внедрение нового ПО или даже пилотный проект — всегда долгая история в больших компаниях. Много юридических моментов, согласований со службами безопасности и т.д. После этого мы начинаем изучать качество данных: определяем, насколько они полные, достоверные, точные и согласованные. Это очень важно, поскольку именно оценка качества данных и мероприятия по их повышению — важнейший этап любого проекта по аналитике, поскольку некачественные данные приводят к заведомо некорректному результату.
Если мы понимаем, что для реконструкции процесса нам не хватает каких-либо данных, приходится обсуждать возможность добавления дополнительных источников.
3) Непосредственно аналитика.
Начинаем подробно и внимательно изучать все полученные массивы данных, чтобы правильно связать все данные из полученных источников (логи, агенты, регламенты, карты и т.д.). Нам нужно найти необходимые процессы или их кусочки, чтобы корректно построить процесс. Это делается обычно тремя способами:
При помощи автоматических алгоритмов, когда выявляются повторяющиеся цепочки событий.
Полуавтоматически, когда вручную задаются начало и конец операции/процесса, а закономерности и связи ищет алгоритм.
Вручную — для сложных и длинных процессов/операций, когда нужно «увязать» деятельность сотрудников из разных подразделений. Это тот случай, когда может потребоваться большое количество разных источников.
4) Подготовка итоговых презентаций для клиентов.
Четко и лаконично, исключительно на основе фактов и в доступной форме нужно рассказать о том, к чему пришли в результате анализа.
К чему должен быть готов специалист — описывать сложные вещи просто. Не все понимают специфические термины а-ля process mining, OLAP-кубы и другие. Полезную информацию нужно предоставлять в доступной форме и обязательно визуальным способом.
Что самое сложное в работе SQL-аналитика
Мыслить как бизнес-заказчик. Если технические скиллы можно проработать, то вот с бизнес-мышлением сложнее. С чего именно надо начинать анализ, что станет той самой пресловутой отправной точкой – это нелегко определить. Нужно учиться смотреть на ситуацию с точки зрения клиента.
Я назову три компонента, которые считаю основными для достижения такой цели – опыт, время и постоянная работа над собой. Классическая формула.
Какими навыками должен обладать SQL-аналитик
Не скажу, что порог входа в профессию очень высокий и сложный, однако он требует специфических навыков и умений, основные из которых:
базовое знание SQL;
азы работы с большими данными;
общие знания о теории баз данных и методологиях проектирования;
навыки работы с одной из промышленных СУБД (лучше всего — ClickHouse);
аналитический склад мышления.
SQL-аналитику необходимо уметь посмотреть на ситуацию с разных ракурсов — как клиента, так и технического исполнителя. Это позволяет учитывать все аспекты работы при генерации вариантов решения поставленной задачи
Soft skills будут мало чем отличаться от других областей аналитики:
широкий кругозор. Насмотренность и начитанность, а также знание специфики различных видов деятельности (например, концентрация не только на банковской сфере, но и промышленности, телекоммуникациях, логистике и др.) помогает быстрее вникать в детали проекта и использовать уже готовые конструкции, а не начинать работу с нуля;
внимание к деталям. Мы имеем дело с огромными массивами данных, поэтому очень важно, чтобы полученные итоги были достоверными и обоснованными. Правило: «Семь раз примерь, один раз отрежь» — применимо к любой аналитической работе, где главный враг — суета, из-за которой можно не заметить важные мелочи;
коммуникабельность. Очень банальный, но актуальный скилл. Приходится общаться с большим количеством специалистов — от бизнес-заказчиков до проектных менеджеров, разработчиков и тестировщиков, доносить до них нужную информацию и делать релевантные запросы;
навыки презентации. Мало выполнить работу и в совершенстве знать результат, необходимо сжато и доходчиво донести информацию до заказчиков/руководства/коллег. Это универсальный навык, пожалуй, полезный не только в аналитике, но и во многих других профессиях;
работа в команде. Здесь все понятно. Без комментариев.
Где учиться на SQL-аналитика
В университете у нас был небольшой курс, посвященный изучению SQL, однако, приступив к работе, я поняла, что это больше теория. Практика же требует намного больших знаний и умений, поэтому большим подспорьем были экспертные статьи, книги, курсы и даже Telegram-каналы. Что могу посоветовать:
Интерактивный тренажер по SQL
Один из самых известных и мейнстримных, но очень толковых курсов. Акцент сделан на том, чтобы научить созданию БД и правильно прописывать запросы, дать азы о связанных таблицах. Особенно полезным курс будет для тех, кто только начинает знакомство с SQL и пока мало понимает, что это и о чем это. Многие из наших ребят начинали свой путь в аналитике именно с этих курсов.
SQL Для Начинающих
Тоже для тех, кто делает первые шаги в анализе. Об SQL рассказывают просто и с самых азов — от установки до решения задач с различными операторами.
Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server
Отличный и понятный, что немаловажно, учебник по SQL. Был очень полезен на начальных этапах работы, когда приходилось освежать знания.
Кирилл Еременко «Работа с данными в любой сфере»
Для тех, кто очень хочет связать свою жизнь с аналитикой, но не знает, с чего начать. Автор делает акцент на именно на том, как работать с информацией и на чем лучше концентрироваться.
ClickHouse
Священная вещь. Большой русскоязычный (!) портал с документацией по ClickHouse, к которой постоянно обращаемся. Здесь можно найти ответ на любой интересующий вопрос. Все расписано емко, подробно и без воды. Кстати, в Telegram есть классный чат «ClickHouse не тормозит» с живым обсуждением самых разных тем.
Совет: перед тем, как выбрать курс, обязательно посмотрите, есть ли обратная связь и домашние задания. Теория теорией, но лучше практики ничего нет.
Быть SQL-аналитиком не значит сидеть с девяти до шести в офисе. Это интерес к своему делу в любое время дня. Не раз замечала, что для нас скинуть интересный кейс, экспертную статью в рабочий чат — естественное дело.
Профессия SQL-аналитика, с одной стороны, требует огромной точности и «аналитически заточенного разума», с другой же — предполагает креатив и возможность проявить творческую нотку. Не стоит этого бояться.
К чему надо быть готовым:
постоянное повышение своих скиллов;
поиск нестандартных путей решения задач;
готовность перенимать чужой опыт и двигаться вперед;
рутина, частая однообразная работа.
Источник: