Основы IT-аналитики для бизнеса: что важно знать

У любой компании со временем накапливается много данных. Цифры продаж, отчеты, поведение клиентов на сайте. Сами по себе эти данные — просто шум. Без правильной обработки они бесполезны, а иногда даже вредят, создавая иллюзию понимания ситуации там, где его нет.

Именно для этого и нужна аналитика. Ее задача — превратить разрозненные цифры в понятную картину. Показать, что на самом деле происходит в бизнесе, где теряются деньги и какие решения принесут результат. Это не про красивые графики, а про поиск ответов на конкретные вопросы, которые напрямую влияют на прибыль.

Как аналитика помогает не принимать глупых решений

Работа аналитика — это не сидеть в углу и строить модели. Он постоянно общается с разными отделами, чтобы понять, какие у них проблемы. Например, маркетинг не понимает, почему рекламная кампания не работает, а отдел продаж жалуется на неудобную программу для ведения клиентов. Аналитик вникает в эти процессы, чтобы найти корень проблемы. Чтобы сделать правильные выводы, нужна грамотная it аналитика и специалист, который этим занимается.

По сути, он помогает ответить на простые, но важные вопросы:

• почему клиенты уходят с сайта, не совершив покупку;
• какой товар на самом деле приносит больше всего прибыли, а не просто хорошо продается;
• на каком этапе тормозится работа сотрудников и сколько денег компания из-за этого теряет.

Без ответов на эти вопросы руководство действует наугад, полагаясь на интуицию. Аналитика заменяет догадки фактами.

Какие инструменты используют на практике

Набор инструментов аналитика зависит от задачи. Нет смысла учить все подряд, достаточно понимать основное. Для того чтобы «добыть» данные из базы, почти всегда используют SQL. Это как универсальный язык для общения с хранилищами информации. А чтобы эти данные показать в понятном виде, используют BI-системы вроде Power BI. Они превращают таблицы в наглядные дашборды.

В работе аналитики часто прибегают к разным методам, чтобы структурировать хаос:

• рисуют схемы бизнес-процессов, чтобы увидеть, где все ломается;
• описывают пользовательские сценарии, чтобы понять логику клиента;
• строят карты пути клиента, отслеживая каждое его действие.

Важен не сам инструмент, а умение с его помощью найти узкое место. Иногда простой схемы на листе бумаги достаточно, чтобы увидеть проблему, которую не замечали годами.

Прямая связь между анализом данных и деньгами

Кажется, что все эти схемы и отчеты далеки от реальной прибыли. Но это не так. Предположим, аналитик видит, что 40% пользователей бросают корзину на этапе ввода адреса доставки. Возможно, форма слишком сложная или требует лишних данных. Команда упрощает форму — и вот уже падение сократилось до 20%. Это прямое увеличение продаж.

Или другой пример. Анализ показывает, что сотрудники тратят по часу в день на ручное составление отчетов. Автоматизация этого процесса высвобождает сотни рабочих часов в месяц, которые можно потратить на более полезные задачи. Так аналитика помогает не только больше зарабатывать, но и меньше тратить. Она ищет точки, где бизнес теряет эффективность, и показывает, как это исправить.