Партнеры Нетологии — компания «Нормальные исследования» совместно с рекрутинговым агентством New.HR и сервисом анонимного поиска работы GeekJob.ru — провели глубокое исследование рынка аналитиков. Среди охваченных тем — можно ли быть успешным аналитиком без профильного образования, сколько зарабатывают и какие задачи решают аналитики. Делимся самым интересным.
В исследовании приняли участие Data Scientists, продуктовые и маркетинговые аналитики.
Опросник заполнили 150 человек (20% от запрошенных). Возраст большинства из них 27-31 год — как мужчин, так и женщин. 30% аналитиков — женщины. Самому старшему участнику исследования 45 лет, а самому молодому — 22 года.
Большая часть респондентов работает в аналитике от 3 лет (71%) в качестве специалистов (55%).
По «корочкам» обошлось без сюрпризов: МГУ, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и Бауманка в пятерке лидеров. Среди специализаций лидирует экономика, а уже потом математика, физика и информатика.
Неожиданно: 6% опрошенных не имеет высшего образования, при этом многие из них руководители с аналитическим стажем более 3 лет.
23% получили непрофильные специализации. Дипломированные геологи, журналисты, лингвисты, дипломаты, психологи своим примером доказывают, что профильное образование не является необходимым условием для успешной работы аналитиком.
Весомые 34% респондентов пришли в аналитику из других профессий. Например, есть истории успеха бывшего скрипача и пианистки. Если специалист проработал аналитиком 3-5 лет, то непрофильный бэкграунд перестает иметь важное значение.
Что интересно, многие работодатели ценят аналитиков, у которых был любой собственный бизнес. Такие сотрудники понимают принципы ведения бизнеса, а значит и практический смысл цифр.
60% опрошенных сами формулируют задачи и детально их прорабатывают. Это случается тогда, когда заказчик не может понятно объяснить задачу или рассказать, какого результата необходимо добиться.
Исследование также показало, что зачастую аналитики вынуждены погружаться в смежные области. Особенно, если компания небольшая и многое приходится делать самому.
Большинство работает в офисе, и только 7% — удаленно. При этом, эксперты New.HR отмечают рост тренда на дистанционную работу. Например, это актуально для стартапов, чтобы снизить расходы на содержание офиса и нанимать людей из любой точки мира.
Совмещают найм и работу «на себя» — 8%, а 4% работают только «на себя». Специалисты выполняют разовые задачи: например, строят аналитическую инфраструктуру, настраивают дашборды, формируют системы метрик. В дальнейшем их поддержкой может заниматься менее дорогостоящий специалист.
Самые популярные — Python, Tableau, Pandas, PostgreSQL, Google Analytics. Почти от любого аналитика требуют знание языков (SQL, Python или R), математики и статистики.
Data Scientists — самые востребованные и поэтому самые дорогостоящие специалисты.
Если говорить конкретно, то Data Scientists с опытом работы от 3 лет на руки получают от 310 тысяч рублей (совокупные данные специалистов и руководителей). Это на 70% больше оклада маркетингового аналитика (182 тысячи рублей) и на 13% — продуктового (274 тысячи рублей).
Цифры приведены по Москве, поскольку более 80% респондентов из столицы.
На вопрос о повышении зарплаты за последний год 74% ответили положительно. Из них 33% сменили компанию, 30% хорошо поработали, 26% получили плановое повышение и столько же изменили зону ответственности. Среди других причин — смена должности/проекта/отдела, получение контр-оффера.
58% аналитиков получают бонусы: 79% — за KPI, независимо от выполненных KPI — 8%. А вот 13% респондентов не знают, за что им платят премию. Размер бонусов в основном составляет 20% и менее от общего дохода.
Из нестандартных бонусов можно выделить следующие:
Считаем, что один из ключевых выводов исследования, который не даст спокойно спать работодателям, — практически каждый аналитик готов сменить работу. В лагере лояльных сотрудников остались только 2% опрошенных.
Большинство аналитиков меняют работу один раз в 1,5-2 года. Частая смена работы связана с их высокой востребованностью на рынке.
Основные мотивы для смены работы:
66% открыты для обсуждения релокации. Чтобы снизить риск потери ключевых ИТ-специалистов, некоторые российские компании специально открывают офисы за рубежом и перевозят туда сотрудников. Другие делают ставку на удаленную работу.
Оказалось, чем меньше у специалиста опыта, тем выше зарплатные ожидания.
Например, у аналитика со стажем менее года разница между текущей и желаемой зарплатой составляет 69%. Правда, дальше идет снижение по мере того, как специалист набирается опыта и способен уже адекватно оценивать свою стоимость.
В среднем аналитики в активном поиске хотят увеличить зарплату на 10-20% от текущего уровня. Но, если профессионала хантят, его ожидания могут быть выше чем у активно ищущих.
Почти 40% хотят стать экспертом в своей сфере, в то время как 5% — получить новую профессию.
Самообразованием занимается больше четверти опрошенных. 23% консультируются с коллегами. Замыкают топ-3 обучающие программы и отраслевые мероприятия (по 22%). Также для повышения профессионального уровня аналитики соревнуются, преподают и выступают на конференциях, отвечают на вопросы на профильных площадках, создают новые продукты.
Авторы исследования сделали обширную подборку российских и зарубежных экспертов, чье мнение считается авторитетным, а опыт значимым.
Респонденты
В исследовании приняли участие Data Scientists, продуктовые и маркетинговые аналитики.
Опросник заполнили 150 человек (20% от запрошенных). Возраст большинства из них 27-31 год — как мужчин, так и женщин. 30% аналитиков — женщины. Самому старшему участнику исследования 45 лет, а самому молодому — 22 года.
Большая часть респондентов работает в аналитике от 3 лет (71%) в качестве специалистов (55%).
Образование и бэкграунд
По «корочкам» обошлось без сюрпризов: МГУ, ВШЭ, МФТИ, СПбГУ и Бауманка в пятерке лидеров. Среди специализаций лидирует экономика, а уже потом математика, физика и информатика.
Неожиданно: 6% опрошенных не имеет высшего образования, при этом многие из них руководители с аналитическим стажем более 3 лет.
23% получили непрофильные специализации. Дипломированные геологи, журналисты, лингвисты, дипломаты, психологи своим примером доказывают, что профильное образование не является необходимым условием для успешной работы аналитиком.
Весомые 34% респондентов пришли в аналитику из других профессий. Например, есть истории успеха бывшего скрипача и пианистки. Если специалист проработал аналитиком 3-5 лет, то непрофильный бэкграунд перестает иметь важное значение.
Что интересно, многие работодатели ценят аналитиков, у которых был любой собственный бизнес. Такие сотрудники понимают принципы ведения бизнеса, а значит и практический смысл цифр.
Задачи
60% опрошенных сами формулируют задачи и детально их прорабатывают. Это случается тогда, когда заказчик не может понятно объяснить задачу или рассказать, какого результата необходимо добиться.
Исследование также показало, что зачастую аналитики вынуждены погружаться в смежные области. Особенно, если компания небольшая и многое приходится делать самому.
Формат работы
Большинство работает в офисе, и только 7% — удаленно. При этом, эксперты New.HR отмечают рост тренда на дистанционную работу. Например, это актуально для стартапов, чтобы снизить расходы на содержание офиса и нанимать людей из любой точки мира.
Совмещают найм и работу «на себя» — 8%, а 4% работают только «на себя». Специалисты выполняют разовые задачи: например, строят аналитическую инфраструктуру, настраивают дашборды, формируют системы метрик. В дальнейшем их поддержкой может заниматься менее дорогостоящий специалист.
Инструменты
Самые популярные — Python, Tableau, Pandas, PostgreSQL, Google Analytics. Почти от любого аналитика требуют знание языков (SQL, Python или R), математики и статистики.
Заработная плата
Data Scientists — самые востребованные и поэтому самые дорогостоящие специалисты.
Если говорить конкретно, то Data Scientists с опытом работы от 3 лет на руки получают от 310 тысяч рублей (совокупные данные специалистов и руководителей). Это на 70% больше оклада маркетингового аналитика (182 тысячи рублей) и на 13% — продуктового (274 тысячи рублей).
Цифры приведены по Москве, поскольку более 80% респондентов из столицы.
На вопрос о повышении зарплаты за последний год 74% ответили положительно. Из них 33% сменили компанию, 30% хорошо поработали, 26% получили плановое повышение и столько же изменили зону ответственности. Среди других причин — смена должности/проекта/отдела, получение контр-оффера.
Бонусы и KPI
58% аналитиков получают бонусы: 79% — за KPI, независимо от выполненных KPI — 8%. А вот 13% респондентов не знают, за что им платят премию. Размер бонусов в основном составляет 20% и менее от общего дохода.
Из нестандартных бонусов можно выделить следующие:
- за представление компании на мероприятиях, конференциях, в публикациях;
- за обучение внутренних заказчиков пользоваться аналитикой для своих нужд.
Смена работы
Считаем, что один из ключевых выводов исследования, который не даст спокойно спать работодателям, — практически каждый аналитик готов сменить работу. В лагере лояльных сотрудников остались только 2% опрошенных.
Большинство аналитиков меняют работу один раз в 1,5-2 года. Частая смена работы связана с их высокой востребованностью на рынке.
Основные мотивы для смены работы:
- повышение зарплаты (23%);
- функциональность (23%);
- переход на другую должность (15%).
66% открыты для обсуждения релокации. Чтобы снизить риск потери ключевых ИТ-специалистов, некоторые российские компании специально открывают офисы за рубежом и перевозят туда сотрудников. Другие делают ставку на удаленную работу.
Оказалось, чем меньше у специалиста опыта, тем выше зарплатные ожидания.
Например, у аналитика со стажем менее года разница между текущей и желаемой зарплатой составляет 69%. Правда, дальше идет снижение по мере того, как специалист набирается опыта и способен уже адекватно оценивать свою стоимость.
В среднем аналитики в активном поиске хотят увеличить зарплату на 10-20% от текущего уровня. Но, если профессионала хантят, его ожидания могут быть выше чем у активно ищущих.
Профессиональное развитие
Почти 40% хотят стать экспертом в своей сфере, в то время как 5% — получить новую профессию.
Самообразованием занимается больше четверти опрошенных. 23% консультируются с коллегами. Замыкают топ-3 обучающие программы и отраслевые мероприятия (по 22%). Также для повышения профессионального уровня аналитики соревнуются, преподают и выступают на конференциях, отвечают на вопросы на профильных площадках, создают новые продукты.
Кого читают аналитики
Авторы исследования сделали обширную подборку российских и зарубежных экспертов, чье мнение считается авторитетным, а опыт значимым.
Резюмируем: ключевые выводы
- Многие специалисты пришли в аналитику из других областей, а профильное образование — не главное условие для успешной работы.
- Большинство аналитиков работает в офисе, но число удаленщиков растет.
- Аналитики востребованы на рынке, поэтому часто меняют работу, не задерживаясь на одном месте больше двух лет.
- Специалисты часто самостоятельно формулируют и прорабатывают задачи.
От редакции
- Курс для начинающих «Старт в аналитике».
- Профессия «Data Scientist».
- Курс «Big Data с нуля».
- Курс «Маркетолог-аналитик».
