анализ данных для бизнеса

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Ваша заявка успешно отправлена

Чем вам поможет Центр карьеры:

  • Резюме

    Презентуем вас работодателям с выгодной стороны

    Проведём онлайн-встречу, где оценим ваши сильные стороны, навыки и профессиональный опыт. Поможем оформить профиль на сайтах с вакансиями и разработать привлекательное резюме, которое точно впечатлит работодателей.

  • Индивидуальный карьерный план

    Расскажем, как начать и развивать карьеру

    Проведём онлайн-консультацию, определим ваши цели и расскажем, как их добиться. Сформируем индивидуальный путь вашего развития в профессии. Вы узнаете, где искать работу и какие навыки развивать, чтобы продвинуться в карьере.

  • Партнерские вакансии

    Порекомендуем вашу кандидатуру партнёрам

    У вас будет доступ к закрытому чату с вакансиями наших партнёров. Вы сможете выбрать подходящие предложения, а консультант поможет написать сопроводительное письмо и подготовиться к собеседованию. Вашу кандидатуру рассмотрят в числе первых.

  • Оформление портфолио

    Поможем эффектно представить ваши проекты

    Расскажем, как создать продающее портфолио. Вместе выберем привлекательные работы и отдадим на ревью эксперту. Поможем оформить проекты так, что их по достоинству оценят работодатели.

  • Карьерные консультации

    Подготовим вас к старту карьеры

    Консультанты ответят на ваши вопросы о карьере, подготовят к собеседованиям и соберут обратную связь от работодателей. Вы узнаете, как вести себя на интервью и избежать ошибок при поиске работы. Сможете участвовать в карьерных воркшопах и вебинарах.

Почему мы уверены в вашем трудоустройстве?

  • Определяем потребности рынка

    Мы тщательно анализируем профессии, в которых помогаем с трудоустройством: опрашиваем специалистов, оцениваем вакансии, потребность в кандидатах и доступность профессии для новичков.

  • Даём качественные знания

    Помогаем получить навыки, которые необходимы здесь и сейчас. Все спикеры — практикующие специалисты, а их знания востребованы на рынке.

  • Поддерживаем на старте карьеры

    Наши консультанты контролируют каждый шаг на пути к вашей карьере. Они помогают избежать ошибок и спланировать профессиональный путь.

пользователей Skillbox достигли карьерных изменений

  • пользователей меняют карьеру ежеквартально
  • новых вакансий ежеквартально размещают работодатели на нашей площадке

  • Александр Жигалов

  • Светлана Макарова

  • Любовь Потапкина

  • Михаил Булгаков

  • Валентина Котельникова

  • Динара Хисметуллова

  • Виктория Сержанова

Люди, которые изменили жизнь благодаря Skillbox

Пользователи Skillbox осваивают новые профессии. Строят карьеру, меняют жизнь и обретают себя. У вас тоже получится.

Отзывы работодателей

  • АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

    Юлия Ильяева
    Директор по развитию Team for Dream

    Кандидаты из Skillbox всегда отличаются своей высокой мотивацией, поэтому мы с радостью приглашаем их на стажировки и предлагаем работу. Уже несколько раз мы принимали на junior-позиции участников курса «Профессия Event-менеджер».

  • АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

    Максим Зубцов
    Директор по маркетингу в Checkroi

    Skillbox подбирает кандидатов с горящими глазами и желанием развиваться. Например, руководитель нашего SEO-отдела когда-то был новичком, с которым мы встретились благодаря Центру карьеры.

  • АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

    Роман Горбачёв
    Основатель дизайн-студии «Логомашина»

    Когда нас пригласили спикерами в Skillbox, мы решили: это отличный шанс пополнить команду талантливыми специалистами. Сейчас у нас работают несколько дизайнеров, и мы ими очень довольны.

  • АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

    Ольга Новодворская
    HR BP в Nauka

    Сотрудничество со Skillbox — это гарантия, что мы получим будущих сотрудников с определёнными знаниями. Новички, которые пришли к нам, выросли и приблизились к middle-уровню спустя 8 месяцев.

  • АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

    Богдан Пилипенко
    Аккаунт-менеджер в Appollo Digital

    Skillbox помогает найти инициативных новичков, которым интересны простые, но ценные задачи. После прохождения курсов ребята выходят со структурированными, свежими знаниями по дисциплинам.

  • Александр Жигалов

    Александр Жигалов

    «Профессия Таргетолог с нуля до PRO»

    Разобраться в digital-маркетинге и устроиться в Skillbox

    Я учусь в РУДН на пиарщика. Но PR — сложная работа. Нет гарантий, что смогу пробиться в интересный проект. Поэтому решил подстраховаться и получить навыки продвижения в интернете.

    Увидел анонс интенсива по таргетированной рекламе в Skillbox. Поучаствовал и выиграл 30 000 рублей на покупку курса.

    Понял, что надо воспользоваться этой возможностью. Записался на «Профессию Таргетолог с нуля до PRO» и курс «Digital-стратегия». Параллельно с программой универа взялся за онлайн-занятия.

    Отучился 5 месяцев на таргетолога и решил попробовать себя на практике. Смотрел вакансии в Telegram-канале для пользователей Skillbox и наткнулся на объявление: «Требуется ассистент продюсера маркетингового направления»‎. Посмотрел обязанности, всё устроило. Откликнулся, и меня пригласили.

    Проводил исследования по тем направлениям, которые мы будем запускать. Общался со спикерами и занимался документооборотом.

    Недавно меня повысили — теперь я продюсер.

    Мне комфортно в профессии. Продолжаю искать себя. P R ещё не успел попробовать на деле, совсем отметать его не буду, оставлю как цель.

  • Светлана Макарова

    Светлана Макарова

    «Профессия Тестировщик»

    Уйти из металлургии и стать тестировщицей в digital-агентстве



    Как-то раз мы с сестрой обсуждали, что происходит в мире. Развитые страны отказываются от угля, идут к альтернативным источникам энергии. А я работала в металлургии. Понимала, что завтра этой сферы может не быть. Поэтому задумалась о смене профессии.

    Я всегда интересовалась IT. Оказалось, что в программировании нужны люди, которые будут искать ошибки на сайтах. Такая специальность мне подходит: я дотошная, люблю, когда всё правильно.

    Летом неотрывно сидела за компьютером и разбиралась в новой профессии. Преподаватели меня вдохновляли. Особенно Наталья Булаева и Дмитрий Якин.

    Идти на первое собеседование было страшно. Я шла посмотреть, как это происходит в IT-сфере. Вышла с мыслью: «Скорее всего, меня не возьмут».

    Через 2 дня они написали, что хотят со мной поработать. Испытала радость и удивление. Смотрела на письмо, думала: «Я сплю?» Так в моей жизни началась новая глава.

    Сегодня я работаю тестировщицей в агентстве «Бета». И мне безумно интересно всё, чем я занимаюсь.

  • Любовь Потапкина

    Любовь Потапкина

    «Менеджер проектов»

    Уйти с нелюбимой работы и стать менеджером в контент-агентстве

    После голливудского кино об умных и богатых адвокатах я хотела такую же работу: выступать в суде, защищать людей. Но уже в университете поняла, что так, как в фильмах, не будет.

    Работать было сложно. Юрист должен долго сидеть на одном месте и кропотливо перебирать документы. Надо быть дотошным, не допускать ошибок. А мне ближе работа с людьми.

    Поэтому на самоизоляции я решила освоить новую специальность — и взяла «Профессию Менеджер проектов» в Skillbox.

    Когда курс подходил к концу, я поняла, что пора искать вакансии. Каким-то чудом вспомнила, что могу обратиться в карьерный центр Skillbox. Меня проконсультировали и предложили на выбор 2 стажировки.

    Стажировка длилась 1,5 месяца. Для меня она стала боевым крещением. Я была на подхвате у менеджеров, делала то же, что и они. В итоге устроилась на работу.

    Мне нравится работать вместе с командой. Помню момент публикации одного из первых проектов. Внутри у меня было: «Вау! Мы это сделали, и теперь это видят люди». Суперское чувство.

  • Михаил Булгаков

    Михаил Булгаков

    «Профессия SEO-специалист»

    Пройти курс за полтора месяца и стать SEO-специалистом в веб-студии

    Я работал фитнес-тренером. Весной 2020 года началась пандемия, тренажёрные залы закрыли. Посидел дома, отдохнул, закончил накопившиеся дела. Залы не открывались, денег не хватало. Понял, что надо двигаться дальше, учиться чему-то новому.

    Вспомнил, что однажды занимался SEO на базовом уровне. Помогал компании 51 ASIC с привлечением трафика. Но в пандемию-2020 понял: никакой я не специалист. Открываю вакансии, читаю список требований — не узнаю и половины слов. Решил записаться на «Профессию SEO-специалист» от Skillbox.

    Смотрел ролики, практиковался, писал конспекты. На занятия уходило от 4 до 8 часов в день. Я понимал: чем быстрее научусь, тем быстрее найду работу и начну зарабатывать. В итоге завершил профессию за 1,5 месяца.

    Устроился в компанию DirectLine. Они продают SEO-услуги и разрабатывают сайты для рынка США. Параллельно мне предложили преподавать SEO в их академии.

    Мечтаю стать классным специалистом. Посмотреть мир, возможно, пожить пару месяцев в США или в Дубае.

  • Валентина Котельникова

    Валентина Котельникова

    «Профессия UX/UI-дизайнер»

    Сменить специальность и устроиться UX-дизайнером в «Промсвязьбанк»

    Я переводила деловые письма и техническую документацию для нескольких фирм. Оказалось, что в этой профессии можно быстро достигнуть потолка возможностей. Меня это не устроило.

    Однажды я познакомилась с одним UX-специалистом. Он пригласил меня на интенсив по дизайну от Skillbox. Мне очень понравилось. Решила записаться на «Профессию UX/UI-дизайнер».

    После курса стажировалась в Lamoda. Делала на Tilda клиентские страницы, баннеры с одеждой и другими товарами. Много работала с брендбуками заказчиков, например, с Adidas и Puma.

    Находясь там, поняла, что не ошиблась в выборе профессии. Закончила курс и попала в «Промсвязьбанк».

    Пришлось выполнить много тестовых заданий в разных компаниях. Мне отказывали. Связалась с менеджером Центра карьеры Skillbox. Она меня подбодрила. После разговора я улучшила портфолио и продолжила поиски.

    В итоге, когда меня пригласили в банк, мою кандидатуру рассматривали ещё 3 компании. В будущем мечтаю открыть своё дизайн-агентство.

  • Динара Хисметуллова

    Динара Хисметуллова

    «Дизайнер интерьера с нуля до PRO»

    Выбрать профессию сердцем и работать на себя

    После вуза я устроилась офис-менеджером, а потом кадровым специалистом в «М. Видео» и «О’кей». Участвовала в интересных проектах и получала высокую зарплату по меркам региона.

    Всё было как в лучших мечтах, но я чувствовала, что занимаюсь не тем. Хотела перемен, и муж подарил сертификат на курс в Skillbox.

    Выбрала дизайн интерьеров — сделала выбор сердцем и положилась на чувства. Наверное, повлияла недавняя стройка собственного дома и его обустройство.

    Освоение профессии далось легко. Кураторы принимали работы и ставили их в пример другим пользователям платформы.

    Веду свой блог, там меня находят первые клиенты. Сейчас во многих компаниях работодатели смотрят соцсети будущего сотрудника и прикидывают, насколько он им подходит. Так же и с дизайнерами интерьеров на фрилансе.

    В далёкой перспективе мечтаю открыть свою студию. Компетенций в менеджменте и управлении проектами у меня достаточно — осталось только набраться опыта в дизайне.

  • Виктория Сержанова

    Виктория Сержанова

    «Профессия Frontend-разработчик»

    Стать веб-разработчиком «Ингосстраха» за 10 месяцев

    Я занималась «мокрой» биологией 10 лет. Работать было тяжело: в отрасли постоянно не хватало денег. К 30 годам осознала, что больше так не хочу. Решила сменить работу.

    Год изучала биоинформатику. Оказалось, что программирование мне нравится в отрыве от биологии.

    Взяла на Skillbox «Профессию Frontend-разработчик». Очень понравилось заниматься вёрсткой. Поняла, что backend — не моя тема.

    Сотрудники Центра карьеры помогли с резюме. Я разместила его на HeadHunter в феврале 2021 года. Рассчитывала к лету отыскать работу, но в течение недели написал HR «Ингосстраха». В результате меня взяли на вакансию с целым списком требований — например, от трёх лет опыта работы frontend-разработчиком. Сама бы я на такое точно не откликнулась!

    Я пришла как верстальщик, но работодатель рассчитывает, что буду двигаться к полноценной frontend-разработке. Так что учусь мастерству сейчас одновременно в Skillbox и на работе.

Принципы

  • Исследование предприятия и его рассмотрение как системы;

  • Разбор протекающих процессов;

  • Принятие решений по поводу эффективности методов и процедур;

  • Выбор периодичности для обработки данных;

  • Агрегирование выводов анализа;

  • Оценка влияния выявленных показателей на бизнес в целом;

  • Сопоставление нынешнего и предыдущих анализов.

Анализ: базовый цикл проектов

В отличие от многих других процессов, в обработке данных есть четкий порядок, который принято называть базовым циклом.

decor

decor

Как выбрать инструмент для бизнес-анализа

Время на прочтение

Проекты

  1. Разработка дашборда сквозной аналитики для рекламной кампании по привлечению клиентов
  2. Анализ данных продаж торговой компании с помощью SQL
  3. Анализ требований заказчика и разработка дашборда для мебельного маркетплейса

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Компетенции

Специалисты DecoSystems обладают экспертизой в самых передовых технологических практиках

Фреймворки и языки программирования

Bigdata & Machine learningе

Подготовка инструментов интеграции данных

Этап интеграции инструментов потребует много времени и работы отдела ИТ. Если вам требуется создание собственного решения, то придётся разработать множество различных структурных элементов архитектуры BI. В остальных случаях вы можете выбрать поставщика на рынке, предоставляющего подходящие вам реализацию и структурирование данных.

Один из базовых элементов любой архитектуры BI — это хранилище данных
. Хранилище — это база данных, хранящая информацию в установленном формате, обычно структурированном, классифицированном и очищенном от ошибок. Если данные предварительно не обрабатываются, инструмент BI или отдел ИТ не смогут запросить их. Поэтому нельзя напрямую соединять хранилище данных (data warehouse) с источниками информации. Вместо этого следует использовать инструменты ETL (Extract, Transform, Load)
или инструменты интеграции данных
. Они предварительно обработают сырые данные из исходных источников и передадут их в хранилище за три последовательных этапа:

  1. Извлечение данных
    . Инструмент ETL получает данные из таких источников данных, как ERP, CRM, аналитика и электронные таблицы.
  2. Преобразование данных
    . После извлечения инструмент ETL начинает обработку данных. Все извлечённые данные анализируются, очищаются от дубликатов, а затем стандартизируются, сортируются, фильтруются и проверяются.
  3. Загрузка данных
    . На этом этапе преобразованные данные загружаются в хранилище.

Часто задаваемые вопросы

  • Я никогда не изучал BI-инструменты. У меня получится?


    Конечно! У вас всё получится даже без специальных знаний — просто уделяйте больше внимания практическим заданиям и читайте дополнительную литературу. В остальном помогут опытные спикеры, которые будут курировать вас на протяжении всего курса.

  • Вижу много незнакомых терминов: Tableau, дашборды, SQL. Что всё это значит?


    • Дашборд
     — (в контексте бизнес-аналитики) это большой интерактивный экран, на котором собраны все данные по определенной теме. Например, на дашборде о выручке компании аналитик может свести информацию о прибыли по в разных категориях товаров, географии продаж, темпам роста и так далее.

    • Сквозная аналитика
     — способ оценки, насколько эффективной оказалась рекламная компания, прослеживающий весь путь клиента: от просмотра рекламы до продажи и далее.
    CRM — она же система управления взаимоотношениями с клиентами. Сервис, в котором компания хранит данные о всех клиентах — имя, действия на сайте, история покупок, откуда узнал о продукте и так далее.

    • amoCRM
     — популярная CRM-система, разработанная российской компанией QSOFT.

    • SQL
     — язык запросов, с помощью которого разработчик или аналитик может «общаться» с базами данных — быстро запрашивать и фильтровать данные, автоматически загружать новую информацию и так далее.

    • Python
     — один из самых популярных и универсальных языков программирования в мире. Особенно любим среди backend-разработчиков, аналитиков и дата сайентистов.

    • Power BI и Tableau
    — две популярные BI-системы от Microsoft и Salesforce соответственно. Они позволяют собирать в одной системе огромные массивы данных о бизнесе, быстро получать нужную информацию и представлять её в виде удобных и понятных дашбордов.

  • Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?


    Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видеоматериалы будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.

  • Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять учёбе?


    В среднем пользователи платформы занимаются около 2 часов в день и завершают курс за 6 месяцев. Но у нас нет жёстких дедлайнов — учитесь на платформе в комфортном для вас темпе.

  • Сколько курсов нужно пройти, прежде чем искать работу?


    Достаточно пройти курс Power BI, чтобы выйти на стажировку. В среднем при двухчасовой ежедневной нагрузке у участников курса это занимает 2 месяца.

  • Я смогу общаться со спикерами?


    У вас будет куратор в Telegram-чате, а проверяющий преподаватель прокомментирует практические работы и даст полезные советы. Так вы сможете перенять опыт, профессиональные знания и лайфхаки от ведущих специалистов.

  • Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?


    Да, вы можете купить курс в рассрочку — и спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.

  • Могу ли я получить налоговый вычет за обучение на платформе?


    Да, вы можете вернуть часть средств в виде налогового вычета. Основные условия: быть налоговым резидентом РФ и платить НДФЛ. Налоговый вычет составит до 13% от стоимости курса. Максимальная сумма возврата части НДФЛ — 15 600 рублей за год при цене курса 120 000 рублей.

    • Вы можете вернуть средства через работодателя или налоговую.
    • Для этого понадобится договор на обучение
      на платформе, наша лицензия
      на образовательную деятельность и чек об оплате курса, который придёт вам на почту или в личный кабинет банка.
    • Если вы будете оформлять вычет через налоговую, нужно будет заполнить декларацию 3-НДФЛ. Удобнее всего это сделать в личном кабинете на сайте Федеральной налоговой службы
      .
    • В течение 30 дней налоговая подтвердит ваше право на вычет.
    • Если будете оформлять возврат части НДФЛ через работодателя, вам останется подать ему заявление о получении налогового вычета.

    Не переживайте, если процесс кажется вам сложным. Наши менеджеры помогут разобраться в том, как вернуть налоговый вычет.

Спасибо за заявку!

Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время

Оплатить без консультации и получить скидку 3882 ₽ или оформите рассрочку

Похоже, произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с публичной офертой

Вы почти у цели!
Осталось оплатить

Остались вопросы об оплате?

  • Могу ли я получить отсрочку платежа?
    При онлайн-оплате и самостоятельном оформлении рассрочки отложить первый платёж не получится. Если вам нужна отсрочка, дождитесь звонка менеджера — он расскажет, возможно ли положить платёжа на этом курсе и как это сделать.
  • Чем рассрочка отличается от кредита?
    Стоимость делится на 24 месяца — вы платите только за курс. Проценты мы берём на себя.
  • Если я оформлю рассрочку, курс откроется полностью?
    Конечно. Не имеет значения, какой вариант оплаты вы выбрали. Доступ ко всем материалам курса мы откроем в течение 2 часов после покупки.
  • Смогу ли я оформить рассрочку, если у меня плохая кредитная история или временно нет работы?
    Чтобы оформить рассрочку, не требуется официального трудоустройства и справки о доходах. Обязательные условия для одобрения — совершеннолетие, гражданство РФ или регистрация.

  • Санкт-Петербург
  • Алматы
  • Минск
  • Москва
  • Санкт-Петербург
  • Алматы
  • Волгоград
  • Воронеж
  • Екатеринбург
  • Казань
  • Красноярск
  • Нижний Новгород
  • Новосибирск
  • Омск
  • Пермь
  • Ростов-на-Дону
  • Уфа
  • Челябинск

Выбор инструментов или принятие решений по разработке собственных решений

Составление документа с требованиями к системе бизнес-аналитики — ключевой момент для понимания, какой инструмент вам нужен. Крупной компании стоит задуматься о самостоятельной разработке экосистемы BI, и на то есть следующие причины:

  1. Иногда экономический уровень не может разрешать сторонним компаниям обработку своих государственных данных.
  2. Инструменты BI в основном дифференцируются по уровню обслуживания в конкретной области. Может случиться так, что на рынке нет поставщика, предоставляющего услуги в вашей области.
  3. Обработка больших объемов информации или работа с большими данными может стать обоснованием собственной разработки BI вместо поиска поставщика, поскольку ваша система повышает гибкость при выборе поставщика облачной альтернативы.

Более того, корпоративный рынок BI предлагает огромное количество инструментов, позволяющих работать как со встроенными, так и с облачными технологиями (программное обеспечение как услуга). Можно найти предложения, охватывающие все или почти все специалисты по анализу данных для конкретной отрасли и гибкие возможности для своих возможностей.

В зависимости от требований, типа области, размера и направления бизнеса вы можете принять решение о необходимости вложений в садовый инструмент BI. В противном случае можно выбрать поставщика, который возьмет на себя задачу реализации и продвижения.

Спикеры

Аркадий Ойслендер

Аркадий
Ойслендер

Консультант по построению и внедрению систем BI и ERP. Стаж: 7+ лет

Внедрил систему Power BI для финансового учёта в компании OTT Technologies. Основал компанию Quod Solutions Finance — предоставляет услуги управленческого учёта и внедрения систем BI для анализа финансовых показателей.

Андрей Машковцев

Андрей
Машковцев

Старший аналитик DWHв АО «Тинькофф Банк»

Более 5 лет в разработке дашбордов и BI-аналитике. Более 4 лет использует SQL и Python при работе с источниками данных. Ведёт Telegram-канал «Лайфхаки в аналитике».

Илья Мещеряков

Илья
Мещеряков

Аналитик данных в «МаксимаТелеком»

14 лет опыта аналитиком в телекоммуникационных компаниях. Разрабатывал и внедрял системы маркетинговой и финансовой отчётности в МТС.

Роман Крючков

Роман
Крючков

Больше 3 лет занимался исследованиями в аналитическом бюро Datalatte. Работал в качестве продуктового и бизнес-аналитика над проектами для Leroy Merlin, «АльфаСтрахование-Жизнь», Teachbase, Novikov School и других компаний.

Царев Александр

Царев
Александр

Руководитель BI-отдела в Mercedes-Benz Bank Rus

Реализация интерфейса конечного пользователя — инструментов и дэшбордов отчётности

Данные, упорядоченные в удобные тематически связанные блоки информации в кубах Online Analytical Processing или киосках данных представляются при помощи интерфейса пользователя инструментов BI. Именно здесь дескриптивный анализ приносит пользу конечному пользователю.

Современные инструменты BI позволяют представить требуемые данные множеством различных способов. В прошлом business intelligence могла создавать только статичные отчёты на основании событий будущего и прошлого. Сегодня BI способна создавать интерактивные дэшборды с настраиваемыми порциями информации. Однако самым популярным способом представления данных остаются шаблоны отчётности.

Наиболее ценным способом представления информации считается оперативный отчёт (ad hoc report). Оперативная отчётность позволяет пользователям углубиться в подробности стандартного отчёта, используя любые типы данных для единовременного применения. Такой тип отчётности применяется вместо ежедневных или ежемесячных отчётов в качестве более полной версии, поскольку пользователь будет извлекать данные из хранилища (куба или киоска данных) непосредственно в момент просмотра отчёта. Это гарантирует свежесть информации, представленной запрашиванием из баз данных каждого элемента информации. То есть, по сути, оперативный отчёт — это настраиваемый отчёт в реальном времени, используемый для поиска ответов на конкретный бизнес-вопрос.

Преимущества

Возможность увеличить доход благодаря своевременному запуску кампаний и заключению сделок.

Оптимизация ассортимента и точный выход на целевую аудиторию, что влечет за собой увеличение прибыльности.

alt

Качественные и выгодные предложения

Повышение показателя удовлетворенности клиентов за счет более качественных и выгодных предложений.

Обработка данных – придется как нельзя кстати для тех, кто хочет сэкономить; этому поспособствует оптимизация производства и совершенствование протекающих процессов.

Для более точной оценки перспектив обратимся к показателю ROI (return on investment), который позволяет разницу между экономическим эффектом от внедрения BI и инвестиций в него. Опыт взаимодействия с партнерами показывает, что такой сервис окупается в среднем в 2,5 раза.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Как быстро окупится курс

Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в курс.

На позиции Стажер
вы заработаете столько же, сколько стоит курс,

Зарплаты BI-аналитиков,

по данным HH.ru

  • Стажер
  • Junior
    1–2 года опыта
  • Middle
    От 3 лет опыта

Чему вы научитесь

  • Настраивать систему аналитики

    Научитесь группировать и анализировать данные по разным показателям. Сможете настраивать сквозную аналитику и оперативно тестировать гипотезы.

  • Обрабатывать данные из разных источников

    Узнаете, как выгружать данные из Excel, amoCRM и других источников, объединять их и приводить в единую стандартизированную модель.

  • Создавать прикладные дашборды

    Научитесь наглядно презентовать данные. Сможете делать правильные выводы и строить эффективные стратегии.

  • Работать с данными в SQL

    Научитесь быстро доставать любую информацию из баз данных и так же быстро пополнять их. Сможете сортировать и группировать информацию из разных таблиц.

  • Анализировать поведение пользователей

    Поймёте, как автоматизировать сбор данных с помощью API и работать с системой Google Analytics. Научитесь настраивать веб-аналитику под задачи компании.

  • Использовать Python

    Изучите основы pandas — важнейшей библиотеки для анализа данных. Сможете использовать популярный язык программирования для автоматизации выгрузки и трансформации данных.

Наши BI-системы

«Deco Systems» предлагает разнообразие продуктов для взаимодействия с данными и дальнейшего прогнозирования:

  • Qlik Sense – платформа для анализа данных с широкими возможностями на базе AI.;

  • Power BI — это многофункциональное решение для работы с данными и средство создания отчетов.;

  • Tableau – инновационная система бизнес-аналитики, позволяющая в кратчайшие сроки проводить глубокий и разносторонний анализ больших массивов информации.;

  • Oracle BI — представляет собой комбинацию стратегии и технологии для сбора, анализа и интерпретации данных из внутренних и внешних источников.

«Deco Systems» за время своего существования на рынке зарекомендовала себя, как надежный партнер, который поддерживает своих клиентов в реализации сложных задач по разработке заказного программного обеспечения. Одним из ключевых наших направлений является создание и интеграция качественных BI-систем для бизнес-аналитики и работе с данными.

Виды аналитики

Прогнозная аналитика позволяет предположить, что произойдет в будущем.

К описательной аналитике можно отнести разные BI-системы, отчетность, отслеживание отзывов и эмоционального состояния работников, все это поможет найти ответ на вопрос, что происходило в прошлом и происходит в настоящем.

И, наконец, цель ассистивной аналитики – ответить на вопрос «что нужно сделать, чтобы клиент принял нужное решение».

Предписательная аналитика даст ответ на вопрос о том, что нужно сделать.

Оценка стоимости привлечения клиентов

Клиентская аналитика – это процесс сбора, анализа и интерпретации данных о клиентах, их поведении и взаимодействии с компанией. Важность клиентской аналитики заключается в следующем:

  1. Понимание клиентов

    : Анализ данных о клиентах позволяет лучше понимать их потребности, предпочтения и покупательское поведение. Это помогает компании создавать более точные и удовлетворяющие продукты и услуги.

  2. alt Оптимизация маркетинга
    : Зная, какие маркетинговые каналы приносят наибольший эффект, компания может оптимизировать свои рекламные расходы и максимизировать ROI.

    Удержание клиентов

    : Анализ данных позволяет идентифицировать клиентов, которые могут уйти, и предпринимать меры по их удержанию. Удержание клиентов обычно дешевле, чем привлечение новых.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА Расчет стоимости привлечения клиентов (CAC)

CAC представляет собой стоимость, которую компания несет при привлечении нового клиента. Этот показатель включает в себя затраты на маркетинг, рекламу, продажи и другие расходы, связанные с привлечением клиентов. Формула расчета CAC выглядит следующим образом:

CAC = \frac{Общие затраты на привлечение клиентов}{Количество привлеченных клиентов}

Пример кода (расчет CAC на Python):

   # Расчет CAC
def calculate_cac(total_marketing_costs, new_customers_acquired):
    return total_marketing_costs / new_customers_acquired

total_marketing_costs = 10000  # Общие затраты на маркетинг в долларах
new_customers_acquired = 500  # Количество новых клиентов

cac = calculate_cac(total_marketing_costs, new_customers_acquired)
print(f"CAC составляет ${cac} на каждого нового клиента")
  
  

Определение жизненной ценности клиента (LTV)

LTV представляет собой оценку того, сколько денег клиент приносит компании за всю длительность его взаимодействия с ней. Это включает в себя прибыль, получаемую от клиента на протяжении его жизни в качестве клиента. Формула расчета LTV может быть сложной и варьироваться в зависимости от бизнес-модели, но общая формула выглядит так:

LTV = (Среднемесячная прибыль с клиента \times Среднее количество месяцев, в течение которых клиент остается с компанией)

Важность соотношения CAC к LTV

Соотношение CAC к LTV является ключевым показателем для оценки эффективности стратегии привлечения клиентов. Оно позволяет бизнесу определить, насколько выгодно привлекать клиентов и насколько быстро окупаются маркетинговые затраты. Общепринято считать, что CAC должен быть ниже LTV, идеально – в 3-5 раз ниже.

Пример кода (расчет CAC к LTV на Python):

   # Расчет CAC к LTV
def calculate_cac_to_ltv(cac, ltv):
    return

 cac / ltv

cac = 100  # CAC в долларах
ltv = 500  # LTV в долларах

cac_to_ltv_ratio = calculate_cac_to_ltv(cac, ltv)
print(f"Соотношение CAC к LTV составляет {cac_to_ltv_ratio}")
  
  

Соотношение CAC к LTV помогает бизнесу определить, насколько устойчива его стратегия привлечения клиентов. Если оно выше желаемого уровня, это может указывать на необходимость пересмотра маркетинговых стратегий или улучшения удержания клиентов.

Ознакомление сотрудников и руководства с business intelligence

Начнём с основ. Чтобы приступить к использованию business intelligence в вашей организации, вам первым делом нужно объяснить значение BI всему руководству. Здесь важно взаимопонимание, поскольку в обработку данных будут вовлечены сотрудники различных отделов. Поэтому нужно обеспечить согласованность, чтобы никто не путал business intelligence с прогнозной аналитикой.

Ещё одно предназначение этого этапа — объяснение концепции BI основным руководителям, задействованным в управлении данными. Вам нужно определить задачу, над которой вы будете работать, задать KPI и организовать специалистов, чтобы запустить собственный проект business intelligence.

Важно заметить, что на этом этапе вы, строго говоря, будете делать допущения об источниках данных и стандартах, которые будут задаваться для управления потоком данных. На последующих этапах вы сможете проверить верность своих допущений и сформировать процесс обработки данных. Именно поэтому нужно быть готовыми к изменению каналов получения данных и структуры команды.

Задаём цели, KPI и требования

Первым важным шагом после обеспечения общего видения обстановки будет определение задачи или группы задач, которые вы будете решать с помощью business intelligence. Установка целей позволит вам определить высокоуровневые параметры BI, например:

  • Какие источники данных будут использоваться? (CRM, ERP, аналитика веб-сайтов, внешние источники и так далее.)
  • Какой тип данных нам нужно принимать? (Показатели продаж, отчёты, трафик веб-сайтов и так далее.)
  • Кому нужен доступ к этим данным? (Высшее руководство, аналитики рынка, другие специалисты.)
  • Какие типы отчётов нам нужны и как они должны быть представлены? (Электронные таблицы, диаграммы, оперативные отчёты или интерактивные дэшборды.)
  • Как будет измеряться прогресс?

На этом этапе наряду с целями вам нужно продумать возможные KPI и метрики оценки для проверки успешности выполнения задачи. Это могут быть физические ограничения (выделенный на разработку бюджет) или показатели результатов работы наподобие скорости запросов или частота отчётов об ошибках.

Конфигурирование хранилища данных и выбор архитектурного решения

Хранилище данных

Сконфигурировав передачу данных из выбранных источников, необходимо настроить хранилище. Хранилища данных в business intelligence — это особые типы баз данных, обычно хранящие историческую информацию в форматах SQL. С одной стороны хранилища соединены с источниками данных и системами ETL, с другой — с инструментами отчётности или интерфейсами дэшбордов. Это позволяет отображать данные из различных систем в едином интерфейсе.

Однако хранилище обычно содержит огромные объёмы информации (от 100 ГБ), из-за чего ответы на запросы оказываются достаточно медленными. В некоторых случаях данные могут храниться в неструктурированном или частично структурированном виде, что приводит к высокой частоте ошибок при парсинге данных для генерирования отчёта. Для аналитики может потребоваться определённый тип данных, который ради простоты использования сгруппирован в одном пространстве хранения. Именно поэтому компании используют дополнительные технологии для предоставления ускоренного доступа к мелким тематическим блокам информации.

Существуют различные типы решений, используемых для предоставления аналитике небольших частей данных из хранилища. Самый популярный из них — это Online Analytical Processing
и киоск данных
. Эти технологии обеспечивают ускорение отчётности и упрощение доступа к необходимым данным.

Рекомендации
: если вы не обладаете большими объёмами данных, то достаточно будет использовать простое SQL-хранилище. Дополнительные структурные элементы наподобие киоска данных потребуют больших дополнительных затрат, не обеспечивая при этом никакой ценности. Этот вариант подходит мелким бизнесам или отраслям, работающим с относительно небольшими объёмами данных.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Так как хранилище данных невелико, инструменты отчётности конечных пользователей могут напрямую выполнять запросы к ней без задержек

Хранилище данных + кубы данных Online Analytical Processing

Находящиеся в хранилище данные имеют две размерности, напоминающие обычный формат электронной таблицы (таблицы и строки). Способ хранения данных в таком хранилище также называется реляционной базой данных
. Одна база данных может включать в себя тысячи типов данных, поэтому обработка запросов к хранилищу данных занимает существенное время. Чтобы удовлетворить потребности аналитика и обеспечить быстрый доступ к данным, их анализ в разных измерениях, группировать их по необходимости, используются кубы данных OLAP.

OLAP
или online analytical processing
(интерактивная аналитическая обработка) — это технология, обрабатывающая данные и предоставляющая к ним доступ одновременно в нескольких измерениях. Структурирование данных в кубы позволяет преодолеть ограничения хранилища данных.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Модель куба данных OLAP, представление многомерных данных

Куб данных OLAP — это структура данных, оптимизированная для быстрого анализа данных из баз данных SQL (хранилища). Исходные данные кубов из хранилища данных являются уменьшенной версией её описания. Однако структура данных предполагает, что существует больше двух измерений (формат строк и столбцов электронных таблиц). Для формирования отчёта размерности являются критически важными элементами. Например, для отдела продаж они могут быть такими:

  • Специалист по продажам
  • Объём продаж
  • Продукт
  • Регион
  • Временной период

Кубы образуют многомерную базу данных информации, которую можно адаптировать, чтобы группировать информацию разными способами для ускорения создания отчётов. Кубы данных OLAP, посвящённые разным тематикам данных, образуют базы данных OLAP. Хранилище и OLAP используются совместно, поскольку кубы хранят относительно малый объём данных и применяются для удобства обработки.

Рекомендация
: архитектуру «хранилище данных + кубы данных OLAP» можно считать типичной. Её могут использовать компании любого размера, которым требуются хранение данных и сложный многомерный анализ информации. Если вы не хотите перегружать хранилище запросами, то рассмотрите возможность использования архитектуры с OLAP.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Кубы данных OLAP задают специфические размерности данных для запросов данных и снижения нагрузки на основное хранилище

Технологии хранилища данных + киоска данных

Хранилище — первый и самый крупный элемент архитектуры business intelligence. Менее масштабным описанием массивов данных хранилищ является киоск данных
. Киоск данных — это специализированная часть хранилища, собирающая тематически схожую информацию, относящуюся к конкретному отделу. При помощи киосков данных отделы могут получать доступ к требуемым данным, поскольку киоски предоставляют информацию, относящуюся к одной из сфер бизнеса. Это значит, что разработчикам не придётся настраивать для конечных пользователей систему запросов на основе разрешений.

Рекомендация
: «хранилище данных + киоск данных» — второй по популярности архитектурный стиль, основанный на использовании киосков данных для распространения требуемой информации по отделам. Такой подход может использоваться для настройки постоянной отчётности или упрощения доступа к информации без предоставления разрешений конечным пользователям.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Киоск данных — это менее масштабное описание хранилища данных, посвящённое конкретной сфере данных

Гибридная архитектура

Корпоративным бизнесам могут требоваться различные варианты управления данными. Киоски и кубы данных — это разные технологии, но обе они используются для описания меньших объёмов информации из хранилища. Киоски данных описывают подмножество хранилища данных, относящееся к конкретной задаче, но реализовать их можно по-разному. Среди вариантов реализации есть реляционные базы данных (хранилище или любая другая база данных SQL) и многомерные структуры, по сути, являющиеся кубами данных OLAP. То есть для управления данными и их распределения по отделам организации можно использовать обе технологии.

Рекомендация
: можно использовать обе технологии, поскольку они поддерживают одну концепцию, но служат разным целям. Киоски данных можно реализовать как часть хранилища данных для обеспечения безопасности, агрегирования данных или доступности. Или можно использовать киоски как описание нескольких размерностей куба данных OLAP. Однако стоит иметь в виду, что и киоски, и кубы данных OLAP потребуют отдельной настройки баз данных.

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

Комбинированная версия с кубами данных OLAP и киосками данных

Подтверждение ваших навыков

Вы получите сертификат установленного образца, который станет дополнительным аргументом для работодателя.

Мы обучаем по государственной лицензии №Л035−1 298−77/179 609
.

Ваша заявка успешно отправлена

Модели данных в MS Analysis Services

Этот раздел статьи будет более интересен тем, кто уже использует MS SQL Server в своей компании.

На данный момент службы Analysis Services предоставляют два вида моделей данных – это многомерная и табличная модели. Кроме того, что данные в этих моделях связаны, значения показателей модели предварительно агрегируются и хранятся в ячейках OLAP кубов, доступ к которым осуществляется MDX, либо DAX запросами. За счет такой архитектуры хранения данных, запрос, который охватывает миллионы записей, возвращается за секунды. Такой способ доступа к данным необходим компаниям, таблицы транзакций которых содержат от миллиона записей (верхний придел не ограничен).

Excel, Power BI и многие другие «солидные» инструменты умеют подключаться к таким моделям и визуализировать данные их структур.

Если Вы пошли «продвинутым» путем: автоматизировали процесс ETL и построили бизнес-модели при помощи служб MS SQL Server, то Вы достойны иметь свой собственный корпоративный портал.

Какой у Вас выбор?

Часто применение дорогих и сложных BI-систем может быть заменено простыми и относительно недорогими, но достаточно эффективными аналитическими инструментами. Прочитав эту статью, Вы сможете оценить Ваши потребности в области бизнес-аналитики и понять какой вариант лучше подойдет для Вашего бизнеса.


Разумеется, все BI-системы имеют чрезвычайно сложную архитектуру и их внедрение в компании, является не простой задачей, требующей крупной суммы для решения и интеграторов высокой квалификации. Вам придется неоднократно прибегать к их услугам, так как внедрением и введением в эксплуатацию все не закончится – в будущем будет требоваться доработка функционала, разработка новых отчетов и показателей. Нужно учесть, что в случае успешной работы системы, вы захотите, чтобы в ней работало все больше сотрудников, а это означает приобретение дополнительных пользовательских лицензий.

Еще одной неотъемлемой чертой продвинутых бизнес-аналитических систем, является чрезвычайно большой набор функций, многими из которых Вы никогда не воспользуетесь, но будете за них продолжать платить каждый раз, продлевая лицензии.

Приведенные особенности BI-систем заставляют задуматься о подборе альтернативы. Далее я предлагаю сравнить решение стандартного набора задач при подготовке отчетности с помощью Power BI и Excel.

Индивидуальный анализ данных для бизнеса

Дата публикации: 04 июля 2023

Среднее время чтения:

Поддержка преподавателя и закрытое комьюнити

  • Здравствуйте! Отправляю на проверку. Пожалуйста, ответьте на вопросы в комментариях.

    Аватар

  • Задание проверила, на вопросы ответила в файле. Отлично поработали, осталось немного доделать 😊

    Аватар

  • Спасибо, всё поправила 👍

    Аватар

Мы понимаем, как сложно бывает применять новые знания на практике, и поддержим вас на этом пути ❤️

Студенты довольны обучением

  • 93%
    выпускников отмечают, что Skillbox помог достичь поставленной цели
  • 78%
    выпускников готовы рекомендовать обучение в Skillbox

Данные независимого опроса выпускников Skillbox, проведённого Высшей школой экономики (НИУ ВШЭ)

оценок на разных независимых площадках

  • 4,7

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,7

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,8

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,5

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,7

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 5,0

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,5

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

  • 4,7

    АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

О Skillbox

по качеству обучения. Вся теория записана с топовыми экспертами рынка, а практика максимально приближена к реальным рабочим задачам. Послушайте, что говорят те, кто уже достиг своих целей вместе со Skillbox.

Завершенные кейсы

За все время нахождения на рынке IT-технологий мы помогли десяткам партнеров достичь больших высот в реализации поставленных целей. В том числе наши специалисты имеют большой опыт в обработке данных. Мы предлагаем вам ознакомиться с успешно завершенными кейсами:

  • Платформа управления данными в сфере логистики.
  • Хранилище данных и формирование отчетности разного уровня.

«Deco Systems» предлагает разнообразие продуктов для взаимодействия с данными и дальнейшего прогнозирования.

Надежный партнер для вашего бизнеса

«Deco Systems» за время своего существования на рынке зарекомендовала себя, как надежный партнер, который поддерживает своих клиентов в реализации сложных задач по разработке заказного программного обеспечения. Одним из ключевых наших направлений является создание и интеграция качественных BI-систем для бизнес-аналитики и работе с данными.

Ваше резюме после прохождения курса

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

от 90 000 ₽

Первые шаги к анализу данных

к описательной аналитике можно отнести разные BI-системы, отчетность, отслеживание отзывов и эмоционального состояния работников, все это поможет найти ответ на вопрос, что происходило в прошлом и происходит в настоящем;

прогнозная аналитика позволяет предположить, что произойдет в будущем;

предписательная аналитика даст ответ на вопрос о том, что нужно сделать;

alt

и, наконец, цель ассистивной аналитики – ответить на вопрос «что нужно сделать, чтобы клиент принял нужное решение».

Между этими блоками существует последовательная связь, поэтому невозможно прибегать к одному уровню, минуя остальные. Это является наиболее распространенной ошибкой любого бизнеса при работе с данными. Разумеется, эксперименты – это важная часть, ведь смелые и актуальные тактики помогают развивать бизнес, но нарушение четкой последовательности в процессе перехода к data-drive может привести к убыткам.

Максимальная эффективность анализа данных

АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ БИЗНЕСА

К анализу данных требуется внимательный подход, при котором вы сможете получить из него максимум.

1. В анализе не всегда задействуются дорогие технологии, обратите внимание на доступные эконометрические инструменты.

2. Последовательная работа с данными поможет быстро определить сбои в бизнес-процессах и оценить потенциал их развития.

3. Для систематизации данных важны гибкие навыки, которые станут ключом к пониманию проблематики.

4. При переходе к работе с данными принимайте эффективные решения в выборе средств, ведь многие сложные и дорогие технологии могут быть переоценены.

Анализ: базовый цикл проектов

В анализе можно выделить фундаментальные принципы:

  • исследование предприятия и его рассмотрение как системы;
  •  разбор протекающих процессов;
  • принятие решений по поводу эффективности методов и процедур;
  • выбор периодичности для обработки данных;
  • агрегирование выводов анализа;
  • оценка влияния выявленных показателей на бизнес в целом;
  • сопоставление нынешнего и предыдущих анализов.

В отличие от многих других процессов, в обработке данных есть четкий порядок, который принято называть базовым циклом.

Первым делом необходимо утвердить рабочий план.

Далее происходит определение границ проекта, а также выявляются проблемы, требующие вмешательства.

После этого профессионалы в области data-driven находят первопричину этих проблем.

С помощью и поддержкой аналитиков команда приступает к разработке решений.

Одним из важных этапов считается непосредственное построение, тестирование и внедрение разработок, основанных на форкастинге данных.

Заключительным этапом выступает оценка после внедрения.

alt

О привлечении сторонних специалистов для работы с данными

Рано или поздно перед компанией встает вопрос: стоит ли прибегать к самостоятельной работе с данными или целесообразнее будет обратиться за помощью к специалистам. Сам по себе анализ данных предполагает взаимодействие с огромным потоком информации, которая поступает из различных источников. На ее обработку может уйти немало времени и ресурсов, поэтому для большинства предприятий наиболее экономически выгодным решением будет привлечение внешних исполнителей, которые обеспечат грамотный синтез информации. У специалистов аутсорсинговых фирм могут найтись инновационные и креативные решения, которые помогут организации оставаться конкурентоспособной.

Интеллектуальный анализ и бизнес-аналитика

Говоря о работе с данными, стоит также развести эти два понятия. Несмотря на то, что очень часто их не разделяют, они служат для достижения разных целей. Основной задачей бизнес-аналитики считается поиск и визуализация информации, а интеллектуальная аналитика помогает принимать эффективные решения, способствующие развитию компании, на основе полученных данных.

Первое будет полезно тем, кто хочет визуализировать будущую эффективность предприятия и управлять необработанными данными для прогнозирования и создания бизнес-событий.

Второе — более современный способ, с его помощью вы сможете обозначить ориентиры на будущее и обеспечить эффективное функционирование организации.

decor

decor

Как проходит обучение на платформе

  • Иллюстрация этапа обучения

    Знакомитесь с платформой

    Платформа Skillbox — собственная разработка компании, которую мы постоянно улучшаем. Вас ждут видео, практические задания и общение с кураторами. Доступ к материалам откроется сразу после покупки курса.

  • Иллюстрация этапа обучения

    Получаете знания

    Курсы состоят из тематических видео разной длительности. Смотрите их когда и где угодно. Доступ бессрочный, чтобы вы всегда могли вернуться и повторить теорию.

  • Иллюстрация этапа обучения

    Выполняете задания

    Мы уверены, что навыки отрабатываются только через практику. Поэтому после теории вас ждёт практическая работа или тест. Все задачи приближены к реальным — их можно с гордостью положить в портфолио.

  • Иллюстрация этапа обучения

    Работаете с куратором

    Проверкой заданий занимаются кураторы. Это эксперты по теме курса. Они помогут с трудными задачами и подскажут, как улучшить ваши проекты. Общаться с проверяющими кураторами можно прямо на платформе.

Задачи бизнес-анализа

Основная систематизация данных предполагает их разделение на составные части; главная задача аналитики заключается в получении достоверной информации, которая помогает принимать не просто правильные, но и эффективные тактики для развития бизнеса. Экспертами условное разделение задач происходит на несколько групп:

  • Выявление требований к изменениям.

  • Оценка требований и проектирование решений.

  • Управление жизненным циклом требований.

При более детальном рассмотрении можно выделить следующий набор проблем, которые решает работа с данными:

аналитика эффективности затрачиваемых ресурсов;

прогнозирование перспектив развития компании;

выявление рисков и поиск вариантов для их устранения;

составление бизнес-плана на основе прошлых результатов;

изучение отклонений фактических показателей от нормативных на основе информации о выполненных планах;

обработка данных о конечных финансовых результатах.

alt

Эффект от использования систем бизнес-аналитики

Современные холдинги все больше прибегают к внедрению BI для обработки данных. Они несут в себе массу преимуществ для разных направлений, поэтому представляют интерес не только для крупных, но и для небольших организаций. На это также влияет появление на рынке доступных по стоимости предложений. Благодаря BI вы сможете принимать стратегические решения, которые помогут предприятию достигнуть успеха.

Использование данных для оценки ROI

Анализ эффективности бизнес-модели без использования данных был бы попыткой навигации без карты.

Сбор и анализ данных о доходах и расходах

  1. Сбор данных о доходах
    : Сначала необходимо собрать информацию о доходах компании. Это включает в себя данные о выручке, ценах на продукты или услуги, объеме продаж и другие финансовые показатели. Важно иметь четкое представление о том, какие источники приносят доход, и как они изменяются со временем.

  2. Сбор данных о расходах
    : Расходы включают затраты на производство, маркетинг, оплату труда, амортизацию и другие операционные издержки. Собирая данные о расходах, вы сможете определить, на что уходит больше всего средств и где можно сэкономить.

  3. Использование программного обеспечения для анализа
    : Для обработки и анализа больших объемов данных могут потребоваться специализированные инструменты, такие как Microsoft Excel, Python с библиотекой Pandas, или более мощные бизнес-интеллект-платформы. Эти инструменты помогут вам провести детальный анализ данных о доходах и расходах.

Пример кода (анализ данных о доходах и расходах в Python):

   import pandas as pd

# Загрузка данных о доходах и расходах
data = pd.read_csv('финансовые_данные.csv')

# Выделение колонок с доходами и расходами
revenue = data['Выручка']
expenses = data['Расходы']

# Расчет чистой прибыли
net_profit = revenue - expenses
print("Чистая прибыль:")
print(net_profit.head())
  
  

Оценка временных рамок для расчета ROI

Расчет ROI требует определения временных рамок, в течение которых будут учитываться доходы и расходы. Временные интервалы могут сильно варьироваться в зависимости от конкретных целей и характера бизнеса.

  1. Краткосрочный ROI
    : Если вам нужно оценить эффективность конкретной кампании или проекта, краткосрочный ROI может быть рассчитан на месячной или квартальной основе. Это позволит быстро оценить результаты и внести коррективы.

  2. Долгосрочный ROI
    : Для более глубокой оценки эффективности бизнес-модели, особенно в инвестиционных проектах, долгосрочный ROI может рассчитываться на годы или даже десятилетия. Это позволяет учесть изменения в долгосрочной стратегии и росте компании.

  3. Среднесрочный ROI
    : Иногда полезно рассматривать ROI на промежуточных временных интервалах, чтобы отслеживать, как бизнес-модель развивается со временем.

Выбор правильных временных рамок зависит от целей оценки и специфики бизнеса. Например, в интернет-маркетинге ROI за короткий период может быть более информативным для оптимизации рекламных кампаний, в то время как в производственной отрасли долгосрочный ROI будет более значимым.

Примеры ROI расчетов в различных сферах бизнеса

  1. Интернет-маркетинг
    : Для оценки эффективности рекламных кампаний можно рассчитывать ROI на основе затрат на рекламу и выручки от продаж.

  2. Производство
    : В производственной сфере ROI может быть связан с внедрением нового оборудования или технологий. Расчет включает в себя затраты на оборудование, операционные издержки и ожидаемую прибыль от производства.

  3. Финансовые инвестиции
    : Инвесторы могут рассчитывать ROI для портфеля акций или инвестиций в недвижимость, учитывая изменение стоимости активов и доход от дивидендов или арендной платы.

  4. Стартапы
    : В стартапах ROI может быть сложно измерить, поскольку начальные инвестиции часто значительны, а доходы могут появиться только спустя несколько лет. Однако оценка ROI помогает стартапам привлекать инвесторов и оценивать потенциал для роста.

Пример кода(расчет ROI для интернет-маркетинга в Python):

   # Расчет ROI для рекламной кампании
def calculate_roi(revenue, advertising_costs):
    return (revenue - advertising_costs) / advertising_costs * 100

revenue = 50000  # Выручка от продаж
advertising_costs = 10000  # Затраты на рекламу

roi = calculate_roi(revenue, advertising_costs)
print(f"ROI составляет {roi}%")
  
  

Использование данных для расчета ROI помогает более точно оценить эффективность инвестиций и принимать обоснованные решения о будущих стратегиях бизнеса. Однако необходимо помнить, что качество данных и анализ контекста также играют ключевую роль в получении точных результатов.

Станьте IT-специалистом и получите поддержку от государства

Сотрудники аккредитованных IT-компаний могут:

  • Купить квартиру или дом на выгодных условиях. I T-специалистам доступна льготная ипотека по ставке 5%.
  • Получить отсрочку от армии. Молодые люди от 18 до 27 лет имеют право не служить, пока работают.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Ваша заявка успешно отправлена

Про урокцифры:  УЧИ РУ КОНТАКТЫ ПОДДЕРЖКИ

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *