Расшифровка видео
Приветствие
0:00
Приветствую Меня зовут Женя котов Я
0:01
работаю бизнес-аналитиком стратегическом
0:03
консалтинге и сегодня я хочу развить
0:05
четыре мифа о бизнес-аналитиках первый
0:07
миф заключается в том что
0:08
бизнес-аналитику необходимо знать
Обязательно ли знать бизнес-аналитику SQL и Python?
0:10
sqlipitan на самом деле это частично
0:12
правда Давайте начнём с самого начала
0:13
Kia аналитики вообще существуют
0:15
профессия достаточно новая требование к
0:17
разным видам аналитиков ещё не успели
0:19
устраниться поэтому очень часто
0:21
работодатели могут ошибаться в том как
0:23
интерпретируют информируют разную
0:25
вакансию на разного типа аналитиков
0:27
существуют дата аналитики продуктовые
0:29
финансовые бизнес и многие другие более
0:33
подробно о том какие существуют тип
0:35
аналитиков я рассказывал в отдельном
0:36
видео перейдем бизнес аналитикам каким
0:38
из них нужны из колебать в первую
0:40
очередь это касается тех аналитиков в
0:42
компаниях которых они работают очень
0:44
развита культура работы с данными это
0:46
могут например крупные it-компании такие
0:48
как Яндекс ВК Amazon Google также это
0:51
может быть крупные Телеком компании и
0:53
ритейлеры в этих компаниях правила
0:54
уровень работы с данными позволяет
0:56
существенно повысить качество бизнеса а
0:58
именно получить новые сделки выручки
1:00
например либо где-то снизить расходы
1:02
либо понять какие есть предпочтения у
1:04
клиентов Исходя из этого предложите
1:05
новый допустим обновленный продукт Либо
1:07
сервис таких компаниях зачастую Не
1:09
только бизнес-налитики но и обычные
1:11
менеджеры среднего звена используют
1:13
исквели поэтому для того чтобы получать
1:14
разные полезные данные зависимости от
1:16
культуры технологии компании от продукта
1:18
над которыми работают специалистами это
1:20
может быть востребовано в разных случаях
1:21
Однако зачастую из-за обилия количества
1:24
разных строк и атрибутов данных то есть
1:26
критериев какие мы с вами являемся
1:28
клиентами здесь необходимо использовать
1:30
запросы и разные библиотеки поэтому того
1:32
чтобы объяснять интерпретировать данные
1:34
Однако если мы говорим про бизнес
1:36
аналитиков которые работают в
1:37
консалтинге здесь 80 процентов случаев
1:39
достаточно обычного Excel потому что
1:41
клиенты большинстве своем не обладают
1:43
высокой технической экспертизой и не
1:45
имеют баз данных больше чем на 10 тысяч
1:47
строк Это очень дорого и не всегда
1:49
рентабельно поэтому консультанты
1:50
зачастую работают с небольшими таблицами
1:52
где достаточно обычного навыка Excel вы
1:56
Спросите почему так Почему Excel это
1:57
Казалось бы такая устарела технология
1:59
ведь можно по модно убрать разные
2:01
библиотеки поэтому она или SQL брать
2:03
какой-то писать запросы и таким образом
2:05
быстрее получать результаты здесь
2:07
известные причины первая Элементарно то
2:09
что порок работы с экселем гораздо ниже
2:12
чем работа спайсином и сквилем объяснить
2:14
человеку Как использовать индекс мэтч
2:16
пароль намного проще чем заставить его
2:18
использовать какие-то библиотеки патина
2:20
либо писать запросы в каком-то
2:21
непонятном веб интерпретаторе либо код
2:23
подгружать данные это может быть сложнее
2:25
Однако это можно использовать
2:26
альтернативу есть Вторая причина потому
2:28
что клиентам зачастую нужно работать
2:30
после консультантом с их таблицами
2:32
которые они не сделали чтобы допустим
2:34
отчитываться начальству либо
2:35
использовать тот же самый подход
2:36
разработали консультанты в работе с
2:39
другими данными для этого Excel подходит
2:40
намного лучше для сохранения вычислений
2:42
Ты можешь открыть прошлую таблицу понять
2:44
какой был подход там примите его для
2:46
другой таблицы и вот этот порог входа
2:49
вместе с возможностью легко передать
2:51
данные и вычисления установил такой
2:53
некоторое правило в консалтинге что
2:54
Excel является базовым инструментом
2:56
работы консультанта и обмена данными с
2:58
клиентом поэтому поэтому всего лишь
3:01
полезные инструменты в работе без
3:02
политика но никак не решающий фактор
3:04
приема вас на работу компания в которой
3:07
вы трудоустраиваетесь возможно нужно
3:08
использовать skylitel за редким
3:09
исключением это не обязательно ключевой
3:11
навык ключевой навык зачастую это у меня
3:13
структурировать данные формировать
3:15
разные гипотезы структурировать формулу
3:18
для того чтобы понять как найти тильные
3:20
данные Как прийти к тому или иному
3:21
решению условно говоря уметь Элементарно
3:24
составлять уравнение из математики это
3:25
может быть намного более понятным и
3:28
необходимым навыкам Чем именно навык
Нужно ли иметь техническое образование?
3:30
использования Select Buy VR команд из
3:33
квелле второй миф то что без политику
3:35
необходимо иметь техническое образование
3:37
в идеале физика либо математика чтобы
3:39
умел объяснять Как устроены пределы
3:41
брать интегралы на самом деле в
3:43
большинстве случаев это опять же не так
3:45
Для любого аналитика безусловно навык
3:46
математики и развитой абстрактное
3:48
мышление намного лучше чем его
3:49
отсутствие Однако это не является
3:51
ключевым фактором то что получить работу
3:53
в этой сфере намного важнее уметь
3:55
структурировать данные структурирует
3:56
информацию которая получает у вас на
3:58
вход понимаете
3:59
все проблемы слушать и уметь
4:01
представлять свои решения того чтобы
4:02
убедить клиента использовать тот или
4:04
иной подход который вы ему предлагаете я
4:06
действительно правильный рабочий здесь
4:07
нет необходимости использовать
4:09
техническое образование зачастую люди
4:10
которые хорошо разбираются математики
4:12
физики очень сложно применяют свои
4:14
знания на практике есть такие исключения
4:16
безусловно и возможно это талантливейшие
4:18
люди Однако часто бывает так что в
4:20
реальном бизнесе Необходимо не только
4:22
уметь выявлять интерпретировать разные
4:23
сложные формулы этих представлять
4:25
представлять это тоже сложный навык
4:27
который необходимо развивать прием такой
4:28
пример у вас есть друг Вася который
4:30
работает агрономом уже 20 лет выращивают
4:32
птиц где-нибудь на ферме у какого-то
4:35
крупного бизнесмена он знает все о
4:36
птицах о том сколько им нужна корма
4:38
Какие нужны хлева как нужно ухаживать
4:41
приходит владелец бизнеса и говорит Вася
4:43
мне предлагает купить поле где
4:45
выращивается зерно оно выращивает
4:47
ежегодно допустим 10 тысяч тонн зерна я
4:50
думаю стоит ли его покупать допустим
4:51
чтобы обеспечивать зерном нашу верному и
4:54
другие фермы близлежащие в регионе и
4:56
говорит Вася а ты можешь посчитать
4:58
Примерно сколько у нас в либо даже по
5:00
всей России есть в сером с птицами
5:02
Сколько им нужно будет зерна чтобы могли
5:05
приятно прикинуть Стоит ли этот бизнес
5:06
вечер или нет или продают Потому что
5:08
некому этого продавать если Вася
5:09
теряется При таком вопросе не знаю что
5:11
видеть болит я даже не знаю только знаю
5:13
что мы там тысячу кур сколько яд и все
5:15
Однако если Вася может применить
5:16
какие-то простые законы логии и
5:18
экстраполировать данные о своей ферме на
5:21
другие фермы исходя из каких-то
5:22
погрешностей на регионы разные типы кур
5:25
взять данные с росстата допустим
5:27
поголовья птиц и предположить Окей в
5:30
этом регионе либо во всей стране
5:31
необходимо столько-то зерна а допустим
5:33
потом еще Вася может открыть Google
5:35
найти информацию о том какие есть
5:37
ближайшие фермы с выращиванием зерна и
5:39
сравнить их показатели допустим
5:40
эффективности либо продажи и на
5:43
основании это выявить какую-то
5:44
закономерность либо может быть формулу
5:45
подход то чтобы сказать Окей 10 тысяч
5:48
Такой большой рынок с ним можно выходить
5:50
несколько процентов допустим пару рублей
5:53
от 1 тонны например и сделать такую
5:55
маленькую презентацию допустим pitch для
5:57
своего владельца фермы рассказать ему
6:00
Стоит ли принимать такое решение или нет
6:02
Если Вася с этим может справиться и
6:04
убедить что хорошая перспективный бизнес
6:06
и допустим бизнесмена покупаются тем
6:08
радостный приходит к возить работает за
6:10
год Мы продали очень много зерна есть
6:12
большой спрос на зерно еще тогда Вася
6:15
имеет зачатки без аналитика То есть он
6:17
не тонизировать бизнес показатель среду
6:19
для того чтобы являть разные
6:20
закономерности предлагать решения
6:21
которые полезно будет своему клиенту и
6:23
Вася не получал никакого технического
6:24
образования он просто имеет некоторые
6:26
понимают Как устроен мир вокруг как он
6:29
сработают бизнесы как формируется спрос
6:30
предложение имея опыт экспертизу своим
6:33
личным бизнесе может экстраполировать и
6:34
приложить на весь остальной если
6:36
допустим вы работаете в каком-то нишевом
6:38
бизнесе Допустим даже если вы учитель
6:40
танцор и так далее Потому что не важно
6:43
какой у вас прошел опыт важно то кем вы
6:45
можете стать может быть не так дословно
6:46
это формулирует Однако они говорят о том
6:48
что важно структурирование Это понимание
6:49
бизнеса чуйка и желание изучать понимать
6:52
как устроенный процесс в других
6:54
компаниях это много важнее чем просто
6:56
образование третий миф заключается в том
6:58
что люди не знающие Как устроены
6:59
представляете говорят о том что
7:00
аналитики просто рисуют красивые стрелки
Бизнес-аналитик всего лишь рисует красивые слайды
7:02
на слайдах и выставляют разные
7:04
непонятные цифры на графиках и в этом их
7:07
работа сводится к концу они ничего не
7:09
внедряют поэтому бесполезны просто трата
7:11
денег на их услуги Если бы это было так
7:13
то этой профессии вы просто не
7:15
существовало людям просто принимали
7:16
решение на основе какой-то собственной
7:18
щуки Однако Если спрос на без политиков
7:20
есть значит все-таки есть потребность в
7:22
том чтобы анализировать разные данные
7:24
выявлять гипотезы развития своего
7:26
бизнеса и графики слайды PowerPoint
7:29
здесь просто как зарекомендовавший себя
7:32
простой инструмент информации он также
7:34
как и в работе с целем очень простой в
7:36
качестве порога входа любого уровня
7:38
консультантов аналитиков и людей которые
7:40
даже допустим раньше не пользовались
7:42
компьютером здесь не нужно знать
7:43
какие-то специализированные программы то
7:44
что ставить квадратик и перекрасить его
7:47
в нужный цвет не нужно много ума тем
7:49
более каких-то специализируют навыков
7:50
работы с компьютером также файлы в виде
7:52
презентации PowerPoint очень легко
7:54
передавать клиенту клиент их может
7:56
использовать своих презентация потому
7:57
что он также использует PowerPoint
7:58
ежедневные и представляет свою
8:01
информацию допустим с этой недеров либо
8:02
другим стейкхолдером который
8:03
заинтересованы в развитии бизнеса и
8:05
зачастую как раз таки за этими стрелками
8:07
и графиками строятся очень много разных
8:09
интересных аналитики и то что мы видим в
8:11
качестве презентации это вершина
8:13
айсберга проделанной работы до этого
8:15
потому что аналитика Это точно
8:16
интеллектуальная сфера а
8:18
интеллектуальная сфера не имеет Четкого
8:20
показателя качества ту информацию
8:21
которую вы донесли либо создали как-то
8:24
интерпретировали можно постоянно
8:25
бесконечно улучшать и очень важный как
8:28
раз таки один из вытекающих навыков
8:29
бизнес-алика это уметь вовремя
8:31
остановиться чтобы перестать повышать
8:33
качество которое не сильно влияет на
8:35
результат представим что вы пишете книгу
8:36
и муары своей жизни вы анализируете как
8:39
было в прошлом как будет в будущем чего
8:41
вы хотите своей жизни и описывать
8:43
какой-то интересный роман Однако после
8:45
написания вечера вы просыпаетесь утром
8:46
понимаете что написали все не так И
8:48
хотите все равно переделывать Вы
8:50
переделаете снова потом в течение недели
8:51
пишете новую главу через неделю
8:53
просыпаетесь
8:55
заново и такой бесконечный получается
8:57
процесс улучшения вашего романа В итоге
8:59
какое-то время Приходите каком-то
9:01
некоторому усредненному результату не
9:02
очень возможно идеальному Хотя Для кого
9:04
как но очень хорошему поэтому здесь есть
9:07
некоторая параллель работы аналитика
9:08
Когда у вас есть множество разные данные
9:09
вам необходимы их анализировать
9:10
интерпретировать появлять лучшие и при
9:13
этом уметь воду остановиться чтобы
9:14
показать вот он результат но дальше
9:16
имеет смысла анализировать что будет
9:17
погрешность или точность может измерений
9:19
не сильно изменяться четвертый миф то
Бизнес-аналитики выдумывают все цифры?
9:22
что бизнес-аналитики просто выдумывают
9:24
цифры и не имеют ничего общего с
9:27
реальностью на самом деле это отчасти
9:28
так действительно выдумывают цифры и в
9:31
большинстве случаев лгут своим клиентам
9:32
Однако клиенты не дураки они поэтому и
9:35
заказывают проекты на миллион долларов
9:36
потому что они не могут найти ту
9:38
информацию которая необходима им для
9:39
повышения своих бизнес-показателей если
9:41
вам просто нужно найти цифру сколько
9:42
людей Земля вы идете в Google и читаете
9:45
цифру вам не нужны специально аналитики
9:47
которые будут анализировать данные по
9:48
разным регионам странным и так далее А
9:50
если дело касается кого-то
9:51
узкопрофильного бизнеса Где необходимо
9:53
высокая точность данных с небольшой
9:55
погрешностью здесь как раз таки
9:57
появляется необходимость в мозгах в
9:59
аренду который будет для вас искать эту
10:01
информацию как они это будут делать это
10:03
полностью их задача отсюда без начать
10:05
придумать разные подходы того как они
10:07
могут проанализировать какие есть данные
10:09
сейчас на какие можно опереться какие
10:11
может быть есть экспертные мнения Исходя
10:13
из этого уже придумать ту цифру Которая
10:15
будет соответствовать ожиданиям клиента
10:17
либо не соответствовать сказать что нет
10:18
дорогой клиент эта цифра не такая какой
10:21
ты ожидал поэтому есть очень маленький
10:22
бизнес Либо наоборот здесь просто вау
10:24
большой сказочный бездонный бизнес
10:26
кажется нам поэтому стоит туда идти
10:28
попробовать и второй вариант зачастую
10:30
намного хуже Для клиента Потому что если
10:32
бизнес политик убедит клиента в том что
10:34
Этот рынок прибыльный А это конечно так
10:35
потому что он где-то забыл нолик либо
10:38
перенес лишнюю запятую то будет очень
10:40
неприятно потому что все обвинения
10:42
свалится именно него потому что он
10:43
пригнал не ту цифру поэтому бизнес
10:45
аналитики консультанты работают очень
10:46
аккуратно с цифрами и представляют
10:48
только те данные в которых они наиболее
10:50
уверены Тем более если бы вся информация
10:52
в интернете была бы уже сделана до нас
10:54
то бизнес-аналитики были бы не нужны и
10:57
этой профессии бы не появилось таковой
10:58
но так как у клиентов крупных компаний
11:01
есть постоянная потребность искать
11:02
анализировать и принимать какие-то
11:04
важные решения спрос на таких
11:05
специалистов есть И даже если все
11:07
компании сейчас рядом идут с рынка не
11:09
будет никаких агентства аналитических не
11:11
будет никаких консалтинговых фирм то
11:12
рано или поздно будет появляться и
11:14
наличные разные фрилансеры которые
11:15
просто на заказ компании стоят какую-то
11:18
ту или иную область потому что даже сам
11:20
факт проведения какого-то исследования
11:21
поиска может быть какого даже научного
11:23
фундаментального подхода уже дает
11:25
компания какую-то почву для дальнейших
11:26
действий потому что не знали ничего о
11:29
рынке заставляет компании совершать
11:31
большие глупые ошибки когда они пытаются
11:33
выйти а знания Хоть чего-нибудь пусть
11:36
даже качество информации не описаны в
11:38
каких-то конкретных цифрах позволяет
11:39
хоть как-то лучше ориентироваться в
11:41
комнате где полностью выключен свет как
11:43
итог можно сказать что действительно без
11:45
аналитики выдумывают цифры и в этом их
11:46
задача потому что клиенты просят сделать
11:48
так найти ту информацию которую
11:51
необходимо им а ее зачастую просто так
11:53
нет и не будет никогда пока они сделают
11:55
какой-либо аналитик на этом все был рад
11:58
поделиться мыслями поставьте пожалуйста
11:59
лайк подпишитесь на канал оставляйте
12:01
комментарии Это позволяет продвигать
12:02
видео а также у меня телеграм-канал где
12:04
делюсь разными интересными новостями
12:06
своей жизни Подписывайтесь и до новых
12:08
встреч
