Аналитик должен уметь должностная инструкция

Содержание статьи:

1. Кто такой аналитик данных
2. Обязанности аналитика данных
3. Личные качества
4. Как стать аналитиком данных и где этому учат
5. Что должен знать и уметь аналитик данных
6. Востребованность профессии и перспективы работы
7. Сколько зарабатывают аналитики данных в России
8. Сколько зарабатывают аналитики данных в США
9. Рынок труда и будущее аналитики данных

Кто такой аналитик данных

Неверные решения при разработке нового продукта или функции сервиса могут стоить компании репутации и денег. Чтобы этого не произошло, компании обращаются к аналитику данных. Он собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные: проводит А/B-тесты, строит модели и проверяет, как пользователи и клиенты реагируют на нововведения. Это стоит дешевле и снижает риски бизнеса.

Такие специалисты особенно востребованы в data-driven компаниях — то есть тех, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.

Например, специалисты по данным Netflix вычислили популярность сериала «Карточный домик» с помощью аналитики: зрителям оригинального британского «Карточного домика» также нравились фильмы Финчера и (или) картины, где играл Спейси. Netflix объединили Дэвида Финчера (один из режиссеров House of Cards), политические интриги и Спейси в одном проекте. Видеосервис заключил контракт со Спейси и Финчером без съемок пилотной версии. Рейтинг сериала на IMDb и «Кинопоиске» составляет 8,7 и 8,3 соответственно.

Обязанности аналитика данных

Рабочие задачи Data Analyst находятся на стыке математики, программирования и продакт-менеджмента. В результате его работы компания может получать больше прибыли и делать пользователей счастливее. Обязанности аналитика данных могут различаться в зависимости от места работы и уровня квалификации.

Как правило, такой специалист проводит статистические тесты и решает бизнес-проблемы, на которые пока ответа нет. Затем составляет прогнозы, стратегии, планы и рекомендации.

Чем обычно занимается аналитик данных:

1. Общается с представителями бизнеса и выявляет проблемные места компании.
2. Собирает информацию.
3. Составляет гипотезы для улучшения определенных показателей.
4. Готовит данные к проведению анализа: сортирует, фильтрует и делает выборку.
5. Находит закономерности.
6. Визуализирует данные: переводит статистику и Big Data в понятные выводы и наглядные графики.
7. Предлагает решения, которые используются для развития проекта или бизнеса.

На основе данных, предоставленных Data Analyst, компания может принимать любые бизнес-решения.

---

Читайте также:
5 шагов, чтобы стать дата-аналитиком
Дата-сайентист или дата-аналитик: какая из этих профессий вам больше подходит?
Кто ты в анализе данных? Десять ролей в команде дата-аналитиков

---

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

---

Роман Крапивин
руководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager. 

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI. И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

---

Иван Натаров
консультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали. 

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали  Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

---

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

Востребованность профессии и перспективы работы

Сейчас аналитика данных используется в более чем 50% компаний по всему миру. Аналитики востребованы в ИТ-компаниях, ритейле, кинопроизводстве, науке, машиностроении и медицине. В октябре 2020 года по запросу «Аналитик данных» на hh.ru было открыто 8 699 вакансий с зарплатой от 65 тысяч рублей до 300 тысяч рублей.

По результатам исследования 2019 года, спрос на специалистов сферы Data Science за два года вырос на 226%. Популярность профессии аналитика данных со временем только растет, поскольку для развития бизнеса необходимо собирать и изучать данные клиентов и конкурентов. 

В профессии аналитика данных пока нет границ и сложно достичь потолка. При этом можно развиваться вертикально, от начинающего специалиста до главы аналитического отдела, или горизонтально, меняя сферы деятельности: продуктовая аналитика, банковская аналитика, маркетинговая аналитика.

---

По теме: «У дата-сайентистов довольно много рутины». Как выглядит рабочий день такого специалиста и что нужно, чтобы им стать?

---

Сколько зарабатывают аналитики данных в России

Зарплата будет зависеть от опыта и географии. Так, аналитик-стажер в Воронеже получает 25 тысяч рублей, а Data Analyst в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тысяч рублей.

В Москве аналитик данных с опытом работы от двух лет в среднем зарабатывает 134 тысячи рублей. В Санкт-Петербурге такой же специалист может рассчитывать на 101 тысячу рублей в месяц. Стажеры и Junior-специалисты зарабатывают от 60 тысяч рублей.

Сколько зарабатывают аналитики данных в США

Больше половины аналитиков готовы рассмотреть релокацию и работать за рубежом. Средняя годовая зарплата для аналитиков данных в США составляет $62 тысячи.

Больше всего на американском рынке труда востребованы Data Scientists. Это одна из самых высокооплачиваемых специальностей со средней годовой зарплатой в $130 тысяч. По прогнозам McKinsey, в ближайшие годы разрыв между предложением и спросом у специалистов в этой области составит 50%.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

---

По теме: Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

---

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов.  Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Фото на обложке: Shutterstock / LightField Studios

Предлагаем Вашему вниманию типовой пример должностной инструкции аналитика, образец 2023 года. На данную должность может быть назначен человек, имеющий высшее профессиональное образование без предъявления требований к стажу работы. Не забывайте, каждая инструкция аналитика выдается на руки под расписку.

На сайте hr-portal представлена типовая информация о знаниях, которыми должен обладать аналитик. Об обязанностях, правах и ответственности.

Данный материал входит в огромную библиотеку должностных инструкций нашего сайта, которая обновляется ежедневно.

I. Общие положения

1. Аналитик относится к категории специалистов.

2. На должность аналитика принимается лицо, имеющее высшее профессиональное образование без предъявления требований к стажу работы.

3. Аналитик принимается на должность и освобождается от должности директором организации.

4. Аналитик должен знать:

— законы и иные нормативные правовые акты в области осуществления аналитической деятельности;

— порядок выработки практических рекомендаций;

— методы сбора, оценки и анализа информации;

— основы организации труда;

— основы трудового законодательства;

— правила внутреннего трудового распорядка;

— правила и нормы охраны труда, техники безопасности, производственной санитарии и противопожарной защиты.

5. В своей деятельности аналитик руководствуется:

— законодательством РФ,

— Уставом организации,

— приказами и распоряжениями работников, которым он подчинен согласно настоящей инструкции,

— настоящей должностной инструкцией,

— Правилами внутреннего трудового распорядка организации.

6. Аналитик подчиняется непосредственно ________.

7. На время отсутствия аналитика (командировка, отпуск, болезнь, пр.) его обязанности исполняет лицо, назначенное директором организации в установленном порядке, которое приобретает соответствующие права, обязанности и несет ответственность за исполнение возложенных на него обязанностей.

II. Должностные обязанности аналитика

Аналитик:

1. Организует аналитическое и методическое обеспечение проведения исследовательских работ.

2. Проводит аналитическую и научно-исследовательскую работу с целью сбора, оценки и анализа получаемой информации, а также выработки практических рекомендаций.

3. Осуществляет мониторинг публикаций, в том числе в российских и зарубежных средствах массовой информации, дает им оценку.

4. Составляет необходимую отчетную документацию.

5. Координирует деятельность соисполнителей при совместном выполнении работ с другими структурными подразделениями организации.

6. Соблюдает Правила внутреннего трудового распорядка и иные локальные нормативные акты организации.

7. Соблюдает внутренние правила и нормы охраны труда, техники безопасности, производственной санитарии и противопожарной защиты.

8. Обеспечивает соблюдение чистоты и порядка на своем рабочем месте.

9. Выполняет в рамках трудового договора распоряжения работников, которым он подчинен согласно настоящей инструкции.

III. Права аналитика

Аналитик имеет право:

1. Вносить на рассмотрение директора организации предложения:

— по совершенствованию работы связанной с предусмотренными настоящей инструкцией обязанностями,

— о поощрении подчиненных ему отличившихся работников,

— о привлечении к материальной и дисциплинарной ответственности подчиненных ему работников, нарушивших производственную и трудовую дисциплину.

2. Запрашивать от структурных подразделений и работников организации информацию, необходимую ему для выполнения своих должностных обязанностей.

3. Знакомиться с документами, определяющими его права и обязанности по занимаемой должности, критерии оценки качества исполнения должностных обязанностей.

4. Знакомиться с проектами решений руководства организации, касающимися его деятельности.

5. Требовать от руководства организации оказания содействия, в том числе обеспечения организационно-технических условий и оформления установленных документов, необходимых для исполнения должностных обязанностей.

6. Иные права, установленные действующим трудовым законодательством.

IV. Ответственность аналитика

Аналитик несет ответственность в следующих случаях:

1. За ненадлежащее исполнение или неисполнение своих должностных обязанностей, предусмотренных настоящей должностной инструкцией, — в пределах, установленных трудовым законодательством Российской Федерации.

2. За правонарушения, совершенные в процессе своей деятельности, — в пределах, установленных действующим административным, уголовным и гражданским законодательством Российской Федерации.

3. За причинение материального ущерба организации — в пределах, установленных действующим трудовым и гражданским законодательством Российской Федерации.

Должностная инструкция аналитика — образец 2023 года. Должностные обязанности аналитика, права аналитика, ответственность аналитика.

УТВЕРЖДАЮ:

_______________________________

[Наименование должности]

_______________________________

_______________________________

[Наименование организации]

_______________________________

_______________________/[Ф.И.О.]/

«______» _______________ 20___ г.

ДОЛЖНОСТНАЯ ИНСТРУКЦИЯ

Аналитика (анализ больших данных с использованием существующей в организации методологической и технологической инфраструктуры)

1. Общие положения

1.1. Настоящая должностная инструкция определяет и регламентирует полномочия, функциональные и должностные обязанности, права и ответственность аналитика [Наименование организации в родительном падеже] (далее — Компания).

1.2. Аналитик назначается на должность и освобождается от должности в установленном действующим трудовым законодательством порядке приказом руководителя Компании.

1.3. Аналитик относится к категории специалистов и имеет в подчинении [наименование должностей подчиненных в дательном падеже].

1.4. Аналитик подчиняется непосредственно [наименование должности непосредственного руководителя в дательном падеже] Компании.

1.5. На должность аналитика назначается лицо, имеющее высшее образование — бакалавриат.

1.6. Требования к опыту практической работы аналитика: не менее одного года в области анализа данных, бизнес-анализа.

1.7. Аналитик отвечает за:

• эффективное исполнение поручаемой ему работы;
• соблюдение требований исполнительской, трудовой и технологической дисциплины;
• сохранность находящихся у него на хранении (ставших ему известными) документов (сведений), содержащих (составляющих) коммерческую тайну Компании.

1.8. Аналитик должен знать:

• инструменты и методы согласования с заказчиками требований к результатам аналитических исследований с использованием технологий больших данных;
• регламенты организации по оформлению требований к результатам аналитических исследований с использованием технологий больших данных;
• технологии межличностной и групповой коммуникации в деловом взаимодействии, основы конфликтологии;
• технологии подготовки и проведения презентаций;
• предметную область анализа больших данных в соответствии с требованиями заказчика;
• возможности имеющейся у исполнителя методологической и технологической инфраструктуры анализа больших данных;
• современный опыт использования анализа больших данных;
• теоретическую и прикладную информатику;
• теоретические и прикладные основы анализа больших данных;
• основы бизнес-интеллекта, типы систем бизнес-интеллекта;
• теорию принятия решений;
• математическое моделирование;
• типы анализа больших данных, виды аналитики;
• теорию вероятностей и математическую статистику;
• современные методы и инструментальные средства анализа больших данных;
• стандарты проведения анализа данных;
• методы оценки временных и стоимостных характеристик технологий больших данных;
• источники информации, в том числе информации, необходимой для обеспечения деятельности в предметной области заказчика исследования;
• современную технологическую инфраструктуру высокопроизводительных и распределенных вычислений;
• методы интерпретации и визуализации анализа больших данных;
• правила деловой переписки;
• возможности использования свободно распространяемого программного обеспечения для анализа больших данных;
• основы планирования аналитических работ;
• методы и инструментальные средства управления аналитическими проектами по исследованию больших данных;
• содержание и последовательность выполнения этапов аналитического проекта по исследованию больших данных;
• содержание этапов жизненного цикла больших данных;
• типы больших данных: метаданные, полуструктурированные, структурированные, неструктурированные;
• виды источников данных: созданные человеком, созданные машинами;
• методы извлечения информации и знаний из гетерогенных, мультиструктурированных, неструктурированных источников, в том числе при потоковой обработке;
• методы извлечения информации и знаний из гетерогенных, мультиструктурированных, неструктурированных источников, в том числе при потоковой обработке;
• Российские и международные стандарты информационной безопасности;
• режимы получения и обработки данных, поддержку режима реального времени;
• технологии хранения и обработки больших данных в организации: базы данных, хранилища данных, распределенную и параллельную обработку данных, вычисления в оперативной памяти;
• облачные технологии, облачные сервисы;
• основы управления аналитическими работами;
• основы управления малыми аналитическими группами;
• технологии анализа данных: статистический анализ, семантический анализ, анализ изображений, машинное обучение, методы сравнения средних, частотный анализ, анализ соответствий, кластерный анализ, дискриминантный анализ, факторный анализ, деревья классификации, многомерное шкалирование, моделирование структурными уравнениями, методы анализа выживаемости, временные ряды, планирование экспериментов, карты контроля качества;
• нейронные сети: полносвязные, свёрточные и рекуррентные нейронные сети, методы обучения нейронных сетей, нейросетевые методы понижения размерности;
• статистические модели;
• статистический анализ: метод многовариантного тестирования, корреляционный анализ, регрессионный анализ;
• статистические методы: параметрические, непараметрические, управляемые, неуправляемые, полууправляемые, кластеризацию;
• семантический анализ: обработку естественного языка, сентиментный анализ, анализ текста;
• алгоритмы машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя, полууправляемое обучение, обучение с подкреплением;
• машинное обучение: классификацию, кластеризацию, обнаружение выбросов, фильтрацию;
• методы и модели классификации: логистическую регрессию, деревья решений, предредукцию, постредукцию, модели, основанные на правилах, вероятностные классификаторы, усиление энтропии информации;
• фильтрацию шумовых выбросов, виды шумовых выбросов: глобальный, контекстуальный, коллективный;
• анализ изображений, анализ сетей, анализ пространственных данных, анализ временных рядов;
• методы идентификации шаблонов;
• методы оценки моделей: оценку качества построенной модели по тестовой выборке и анализ обобщающих способностей алгоритма;
• распределенный анализ данных;
• анализ данных в реальном времени;
• методы разработки отчетной аналитической документации.

1.9. Аналитик должен уметь:

• проводить переговоры с целью выявления требований заказчика к результатам анализа, формировать и согласовывать требования к результатам аналитических работ с использованием технологий больших данных;
• проводить презентации при консультировании заказчика, согласовании и утверждении требований к результатам аналитических работ с использованием технологий больших данных;
• подготавливать документы, регламентирующие требования к результатам аналитического исследования с использованием технологий больших данных в соответствии с существующими регламентами организации;
• использовать имеющуюся у исполнителя методологическую и технологическую инфраструктуру анализа больших данных для выполнения аналитических работ;
• проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств анализа больших данных;
• проводить анализ больших данных в соответствии с утвержденными требованиями к результатам аналитического исследования;
• проводить переговоры при определении содержания аналитических работ с использованием технологий больших данных;
• представлять содержание и результаты работ по анализу больших данных;
• вести протоколы мероприятий по анализу больших данных;
• планировать аналитические работы с использованием технологий больших данных;
• проводить аналитические работы с использованием технологий больших данных;
• осуществлять интеграцию и преобразование данных в ходе работ по анализу больших данных;
• программировать на языках высокого уровня, ориентированных на работу с большими данными: для статистической обработки данных и работы с графикой, для работы с разрозненными фрагментами данных в больших массивах, для работы с базами структурированных и неструктурированных данных;
• адаптировать и развертывать модели в предметной среде;
• решать задачи классификации, кластеризации, регрессии, прогнозирования, снижения размерности и ранжирования данных;
• решать проблемы переобучения и недообучения алгоритма;
• формировать предложения по использованию результатов анализа;
• оформлять результаты аналитического исследования для представления заказчику;
• разъяснять заказчику результаты аналитической работы;
• осуществлять поиск информации о новых и перспективных методах анализа больших данных, выполнять сравнительный анализ методов;
• определять требования к поставщикам данных из гетерогенных источников;
• осуществлять взаимодействие с внутренними и внешними поставщиками данных из гетерогенных источников;
• разрабатывать и оценивать модели больших данных;
• использовать инструментальные средства для извлечения, преобразования, хранения и обработки данных из разнородных источников, в том числе в режиме реального времени;
• производить очистку данных для проведения аналитических работ;
• проводить интеграцию и преобразование больших объемов данных;
• оценивать соответствие наборов данных задачам анализа больших данных;
• оценивать стоимость данных для проведения аналитических работ;
• проводить аналитические работы с использованием технологий больших данных, как индивидуально, так и осуществляя руководство малыми аналитическими группами.

1.10. В период временного отсутствия аналитика (отпуск, болезнь, прочее), его обязанности возлагаются на [наименование должности заместителя], который назначается в установленном порядке, приобретает соответствующие права и несет ответственность за неисполнение или ненадлежащее исполнение обязанностей, возложенных на него в связи с замещением.

2. Должностные обязанности

Аналитик в ходе выполнения анализа больших данных с использованием существующей в организации методологической и технологической инфраструктуры выполняет следующие должностные обязанности:

2.1. Выявление, формирование и согласование требований к результатам аналитических работ с применением технологий больших данных, в том числе:

• выявление требований заказчика к результатам анализа, определение возможностей применения анализа больших данных в предметной области и конкретных задачах заказчика;
• консультирование заказчика по возможностям имеющейся методологической и технологической инфраструктуры анализа больших данных и результатам применения технологий больших данных к аналогичным задачам;
• согласование с заказчиком и утверждение требований к результатам аналитического исследования.

2.2. Планирование и организация аналитических работ с использованием технологий больших данных, в том числе:

• разработка, обсуждение и утверждение содержания аналитических работ с использованием технологий больших данных;
• определение состава группы для проведения анализа больших данных;
• определение необходимых ресурсов для проведения аналитических работ;
• разработка, обсуждение и утверждение плана аналитических работ;
• распределение ролей и состава аналитических работ между участниками группы для анализа больших данных.

2.3. Подготовка данных для проведения аналитических работ по исследованию больших данных, в том числе:

• определение источников больших данных для анализа, идентификация внешних и внутренних источников данных для проведения аналитических работ;
• получение и фильтрация больших объемов данных из гетерогенных источников;
• извлечение, проверка и очистка больших объемов данных из гетерогенных источников;
• агрегация и разработка представления больших объемов данных из гетерогенных источников;
• оценка соответствия набора данных предметной области и задачам аналитических работ.

2.4. Проведение аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика, в том числе:

• выбор методов и инструментальных средств анализа больших данных для проведения аналитических работ;
• разработка, поверка, оценка используемых моделей больших данных;
• адаптация и развертывание моделей больших данных в предметной среде;
• выбор средств представления результатов аналитики больших данных;
• подготовка отчета по результатам аналитических работ с использованием технологий больших данных;
• консультирование заказчика по результатам аналитических работ с применением технологий больших данных;
• мониторинг эффективности работы аналитики больших данных;
• формирование предложений по использованию результатов анализа больших данных: рассылка, создание приложений, оптимизация процессов;
• формирование предложений по развитию существующей методологической и технологической инфраструктуры анализа больших данных на основе выполненных работ.

В случае служебной необходимости аналитик может привлекаться к выполнению своих должностных обязанностей сверхурочно, в порядке, предусмотренном положениями федерального законодательства о труде.

3. Права

Аналитик имеет право:

3.1. На все предусмотренные законодательством Российской Федерации социальные гарантии.

3.2. Знакомиться с проектами решений руководства организации, касающимися его деятельности.

3.3. По вопросам, находящимся в его компетенции, вносить на рассмотрение руководства предложения по улучшению деятельности организации и совершенствованию методов работы, а также варианты устранения имеющихся в деятельности организации недостатков.

3.4. Запрашивать лично или по поручению руководства от структурных подразделений и специалистов информацию и документы, необходимые для выполнения своих должностных обязанностей.

3.5. Требовать от руководства организации оказания содействия в исполнении своих профессиональных обязанностей и осуществлении прав.

3.6. Требовать создания условий для выполнения профессиональных обязанностей, в том числе предоставления необходимого оборудования, инвентаря, рабочего места, соответствующего санитарно-гигиеническим правилам и нормам.

3.7. Повышать свою профессиональную квалификацию.

3.8. Иные права, предусмотренные трудовым законодательством Российской Федерации.

4. Ответственность и оценка деятельности

4.1. Аналитик несет административную, дисциплинарную и материальную (а в отдельных случаях, предусмотренных законодательством РФ, — и уголовную) ответственность за:

4.1.1. Невыполнение или ненадлежащее выполнение служебных указаний непосредственного руководителя.

4.1.2. Невыполнение или ненадлежащее выполнение своих трудовых функций и порученных ему задач.

4.1.3. Неправомерное использование предоставленных служебных полномочий, а также использование их в личных целях.

4.1.4. Недостоверную информацию о состоянии выполнения порученной ему работы.

4.1.5. Непринятие мер по пресечению выявленных нарушений правил техники безопасности, противопожарных и других правил, создающих угрозу деятельности предприятия и его работникам.

4.1.6. Не обеспечение соблюдения трудовой дисциплины.

4.2. Оценка работы аналитика осуществляется:

4.2.1. Непосредственным руководителем — регулярно, в процессе повседневного осуществления работником своих трудовых функций.

4.2.2. Аттестационной комиссией предприятия — периодически, но не реже 1 раза в два года на основании документированных итогов работы за оценочный период.

4.3. Основным критерием оценки работы аналитика является качество, полнота и своевременность выполнения им задач, предусмотренных настоящей инструкцией.

5. Условия работы

5.1. Режим работы аналитика определяется в соответствии с правилами внутреннего трудового распорядка, установленными в Компании.

6. Право подписи

6.1. Аналитику для обеспечения его деятельности предоставляется право подписи организационно-распорядительных документов по вопросам, отнесенным к его компетенции настоящей должностной инструкцией.

С инструкцией ознакомлен ___________/____________/ «__» _______ 20__ г.

(подпись)