Обучение на бизнес-аналитика: где лучше учиться

Заработная плата

Сегмент характеризуется высоким уровнем оплаты труда. Ставки зависят от уровня проекта и компании, а также от опыта системного аналитика. Доход складывается из фиксированной ставки и надбавок, последние начисляются по результатам работы.

Карьерный рост

Системный аналитик может занять должность ведущего аналитика. Через несколько лет работы он становится сначала старшим, а потом ведущим аналитиком. Последняя должность является руководящей. 

Профессиональные знания

1. SQL-запросы.
2. Big Data.
3. Нотации моделирования бизнес-процессов.
4. Знание основ программирования.
5. Иностранный язык на уровне Upper Intermediate.

Где и сколько лет учиться по данной специальности

Для того чтобы работать по данной профессии, необходимо пройди долгое и сложное обучение в таких областях как финансы, экономика. Желательно получить специальный сертификат, подтверждающий ваше отличное обучение.

Среди всех высших заведений выделяют:

• Московский педагогический государственный университет,
• Учебный центр «СТЕК»,
• МГИМО,
• НИУ «Высшая школа экономики»,
• Дипломатическая академия Министерства иностранных дел Российской Федерации,
• Академия бухгалтеров,
• Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»,
• Учебный центр МГУТУ,
• МГУ,
• Северо-Восточный федеральный университет имени К. М. Аммосова.

Карьерный рост и перспективы развития

Как и во всех профессиях здесь существуют как старшие, так и младшие специалисты В зависимости от этого растет, конечно, и заработная плата.

Желательно конечно не зацикливаться на определённом направлении, а развивать себя во многих сторонах этой профессии.

Когда вы только начнете работать, не стоит сразу же рассчитывать на повышение. Нужно обязательно стараться работать с минимальным количеством ошибок.

Чтобы стать отличным хорошим аналитиком, нужно поработать около 5-6 лет. Но не забывайте всегда следить за трендами, они вам помогут в развитии.

Финансовый аналитик может стать (при развитии своих способностей и приобретении опыта) аналитиком оценок, инженером-аналитиком, комплекс-менеджером, аудитором.

Лучшие вузы для обучения

Чтобы достичь высот в профессии аналитика, нужно получить фундаментальные знания, поэтому очень важно определить, где учиться

Амбициозным молодым людям желательно обращать внимание на ведущие вузы страны с хорошей научной базой и преподавательским составом. Большинство из них находится в Москве и Санкт-Петербурге:

• Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова. Здесь студенты могут получить знания по таким предметам, как финансы, экономика, менеджмент, информатика, торговое дело, социология, юриспруденция. Все эти профили могут быть использованы впоследствии в аналитической работе. Вуз имеет 22 филиала в России и за рубежом. Распространена практика сотрудничества с иностранными вузами в рамках программ двойных и даже тройных дипломов.
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» готовит специалистов по экономике и статистике, бизнес-информатике, математике, программной инженерии. Перспективной считается специальность «управление и аналитика в государственном секторе», поскольку федеральные, региональные и муниципальные органы власти испытывают острый дефицит профессиональных советников, помогающих принимать важные решения. ВШЭ и Лондонский университет сотрудничают в сфере подготовки специалистов по цифровым инновациям в управлении предприятиями.
• Российская академия народного хозяйства и госслужбы при Президенте РФ. В магистратуре вуз предлагает такие направления, как «Цифровые технологии в управлении», «Системы больших данных в экономике», «Бизнес-аналитика», «Цифровая экономика». Старшеклассникам, которые хотят «присмотреться» к профессии, предлагается бесплатно пройти полугодичный курс в Школе аналитиков при РАНХиГС. Во время занятий их ознакомят с основами финансового анализа, популярными программными продуктами (Big Data, SAP, SQL) и управлением проектами.
• Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ. Это один из ведущих технических вузов страны, который выбирают для поступления талантливые молодые люди. Здесь можно выбрать профили: «Информационно-аналитические системы безопасности», «Экономика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика и информатика». Широкое международное сотрудничество с иностранными вузами и компаниями дает возможности зарубежных стажировок.
• Санкт-Петербургский государственный университет предлагает студенту, желающему стать аналитиком, такие образовательные программы: «Бизнес-информатика», «Экономико-математические методы», «Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование», «Экономика». Желающие могут заниматься исследовательской деятельностью в университете. Выпускники способны самостоятельно принимать сложные решения, опираясь на различные методики обработки данных.

Нередко после получения высшего профильного образования выпускникам для готовности к полноценной работе приходится постигать аналитический инструментарий путем самообразования или посещения различных курсов.

Как стать бизнес-аналитиком и где учиться?

В сфере ИТ в эту профессию часто приходят представители других специальностей. Например, разработчики или дизайнеры, которым интересно заниматься анализом данных, формированием требований к продукту, управлением проектами. В рамках студии их могут обучить нужным навыкам и постепенно переместить на новую должность.

Другой способ стать бизнес-аналитиком – это закончить курсы, в том числе через интернет. Затем пойти на стажировку или найти работу, где возьмут молодого специалиста. Примеры курсов по бизнес-аналитике:

Маркетинговый аналитик

Этот специалист также имеет большое влияние на работу компании в целом, может повлиять на глобальные процессы и распоряжаться солидными бюджетами. Маркетинговый аналитик определяет, какие маркетинговые каналы (например, наружная реклама, спецпроекты в интернет-СМИ или дегустации) будут использоваться бизнесом в ближайшей перспективе.

Основное, в чем должен разбираться маркетинговый аналитик — это каналы коммуникаций

Важно уметь оценивать потенциал различных рекламных площадок и их аудиторию, рассчитывать стоимость и распределять бюджеты, ставить KPI, а также прогнозировать и оценивать показатели. Задачей маркетингового аналитика может быть, например, определение того, на каких сайтах будет анонсироваться новый вкус йогурта, или оценка влияния недавней благотворительной акции на имидж компании

 Маркетинговые аналитики активно используют:

• инструменты digital-аналитики — Google Analytics, Яндекс.Метрика, AppsFlyer, Ajust;

• инструменты для размещения рекламы — Яндекс.Директ, Google Adwards, MyTarget;

• системы анализа данных и бизнес-анализа. 

Функционал такого специалиста уже, чем у продуктового аналитика, но шире, чем у веб-аналитика, о котором мы поговорим далее.

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кто интересуется рекламой и средствами массовой информации, кому интересно работать как со статистикой, так и с бизнес-категориями, имиджем и с креативными материалами.

Отдельного факультета маркетинговой аналитики в GeekBrains пока нет, но многое из того, что важно знать такому специалисту, можно освоить в рамках курса интернет-маркетолог

Известные финансовые аналитики

1. Наталья Орлова, профессор, доктор наук, обладательница магистерской степени университета Клермон Феррана во Франйии по макроэкономике, наиболее известна благодаря работе в «Альфа-Банке».
2. Владимир Верхошинский, главный управляющий директор «Альфа-Банка», на протяжении нескольких лет защищавший интересы телезрителей в передаче «Что? Где? Когда?».
3. Александр Кудрин, кандидат физико-математических наук, проработавший около шестнадцати лет в «Sberbank CIB», свыше 10 лет занимающий ведущие позиции в рейтинге журнала «Institutional Investor» и регулярно оказывающийся на лидирующих позициях по своему направлению в рейтинге «Extel Pan-Europe Survey».

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия достаточно сложная, однако на рынке труда не слишком много системных аналитиков.
2. Высокая востребованность и большое количество вакансий.
3. Освоить профессию можно в техническом вузе.
4. Системные аналитики, имеющие большой опыт работы, могут найти вакансии за рубежом.
5. Профессия интересная, она станет идеальным решением для людей с техническим мышлением.
6. Системный аналитик является многозадачным специалистом, при желании он может быстро сменить сферу деятельности.

Минусы

1. Профессии достаточно нервная и очень ответственная.
2. Системный аналитик – связующее звено между двумя разными нишами, поэтому нередко он сталкивается с недовольством заказчиков, критикой и непониманием.

Какие специализации бывают у аналитика данных?

В профессии аналитик данных есть классическое для IT деление на джуниор-, мидл- и синьор-аналитиков. Но, имея базовые знания по работе с данными, можно применять их в других направлениях. Вот несколько специализаций.

Продуктовый аналитик нужен, если необходимо развивать продукт на основе метрик и анализа данных. Продуктовый аналитик глубоко погружается в тематику, проводит тесты и исследования, чтобы понять, какие функции пользуются популярностью, а какие — нет, какие проблемы возникают у пользователей при использовании продукта.

Маркетинговый аналитик помогает привлечь клиентов через рекламу, оптимизировать затраты, опираясь на анализ данных по пользовательскому поведению и кликам.

BI-аналитик проектирует системы для анализа и хранения данных, тестирует гипотезы и автоматизирует отчетность. Он помогает бизнесу моделировать различные ситуации, делать правильные выводы и распределять ресурсы между отделами.

Самый короткий путь в профессию

Человеку, который заинтересован в построении карьеры в области работы с данными, стоит изучить как можно больше информации из разнообразных источников. Чем серьезнее издание и лучше систематизирована информация, тем больше вероятность, что она достоверная. Лучше следовать пяти следующим шагам:

Разобраться, как устроена сфера Data Science

Изучить, какие есть профессии и в чем их отличие: в этой сфере есть дата-инженеры, дата-аналитики, менеджеры данных и еще с десяток других направлений, которые сильно отличаются по функционалу и задачам. Например, работа дата-саентиста и дата-инженера во многом похожа, но эти специалисты не взаимозаменяемы и выполняют разные задачи.

Позиция Data Engineer — прикладная, а Data Scientist — более творческая и аналитическая. Чтобы попасть в профессию, требуется основательно изучить подходы и специфику работы в компаниях разных размеров: от небольшого стартапа до международной корпорации.

Выяснить, какие задачи и модели особенно актуальны

Что сейчас в тренде и куда, скорее всего, будет развиваться предметная область в ближайшее время. Чтобы держать руку на пульсе, можно изучать доклады с топовых конференций: именно там публикуются самые свежие идеи. Часто что-то стоящее можно найти в препринтах на на arXiv.org. Много материалов для начинающих есть на канале «Технострим».

Определиться, с каким типом данных и в каком направлении вам интересно работать

Важно понять, что ближе именно вам: маркетинг или e-commerce, голосовые помощники или беспилотники. Из-за огромной области применения, в этих профессиях всегда будет что- интересное и новое

Например, в банковской сфере дата-аналитик может решать задачу кредитной оценки и заниматься процессами распознавания речи.

Маркетологам Data Science поможет проанализировать данные карт лояльности и понять, каким группам клиентов какую рекламу лучше таргетировать, а в сфере логистики позволит изучить данные с GPS-трекеров и оптимизировать маршрут перевозок.

Оценить ситуацию на рынке: составить список компаний, у которых есть интересные задачи и технологии, подходящая корпоративная культура

Можно обратиться к техническим блогам компаний, чтобы лучше понять, как работает всё изнутри, использовать технические статьи от ИТ-специалистов. По ним часто можно понять, что конкретная компания делает по части работы с данными, и насколько вам это может быть интересно. 

Узнать, каких навыков эти компании требуют от дата-аналитиков, сверить их со своими и, при необходимости, освоить недостающие

Внимательно прочитайте вакансии и ответьте себе, где у вас пробел, и какие скиллы вам еще необходимо прокачать.  Сейчас много курсов и онлайн-ресурсов, таких как Coursera, Udacity, DataCamp, которые могут помочь заполнить эти пробелы. 

Самый короткий путь для человека, уже имеющего небольшой опыт работы в ИТ — это обучение на курсах, которые проводят крупные ИТ-компании, например, в Академии больших данных MADE.

Это удобно, поскольку не придется тратить время и силы на поиск и отбор информации. Студенты получают готовый план обучения и все, что может понадобиться для изучения материала. А вишенкой на торте может стать предложение работы. 

Личные качества специалиста

Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее.

В работе вам поможет:

• внимательность;
• аккуратность;
• усидчивость, терпение;
• ответственность;
• хорошая память;
• самостоятельность;
• умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;
• математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;
• инициативность;
• умение работать в быстром темпе;
• многозадачность.

Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодействовать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.

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 Крапивинруководитель 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 Натаровконсультант 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».

Обучение на Big Data Analyst

Аналитику больших данных нужна подготовка в вузах, без высшего образования устроиться на работу практически невозможно

Стоит обратить внимание на следующие направления подготовки:

• «Математика и компьютерные науки» (код: 02.03.01);
• «Прикладная информатика» (код: 09.03.03);
• «Информатика и вычислительная техника» (код: 09.03.01);
• «Программная инженерия» (код: 09.03.04);
• «Механика и математическое моделирование» (код 01.03.03);
• другие направления подготовки, связанные с ИТ, математикой и компьютерными науками, информатикой, вычислительной техникой, управлением в технических системах. 

Пока ни один, даже самый крупный российский университет, не выдает дипломы, в которых записано, что выпускник может работать аналитиком больших данных. Но любая из программ, связанных с подготовкой программистов или ИТ-специалистов, станет хорошей базой для того, чтобы после окончания вуза (или параллельно с учебой) пройти курсы и получить профессию именно Big Data Analyst.  

И обязательно надо уделить внимание изучению технического английского языка

Кто такой бизнес-аналитик и зачем он нужен компании

Бизнес-аналитик — переводчик с языка бизнеса на язык разработчиков и обратно. И отчасти это правильно. Компании бизнес-аналитик приносит огромную пользу, высвобождая ресурс инженеров. Благодаря бизнес-аналитикам программисты и тестировщики могут сосредоточиться на своих функциях, вместо того, чтобы погрязнуть в переговорах, выясняя, что же бизнесу нужно было на самом деле. 

Если мы изобразим компанию как бизнес, ее программное обеспечение и производителя этого программного обеспечения, то бизнес-аналитиков можно расположить на всем протяжении между компанией и вендором. Причем это положение может смещаться как в ту, так и в другую сторону, например: 

• ближе к бизнесу — те, кто глубоко понимают, как работает бизнес и что приносит компании прибыль, какие тренды есть по линии бизнеса и какие продукты есть у конкурентов; 
• ближе к разработке — те, кто глубоко понимают устройство программы, архитектуру, существующие интеграции и как программа работает изнутри. 
   

Однако, за многими понятиями в бизнес-анализе уже давно можно заглянуть в настольную книгу бизнес-аналитика Business Analysis Base of Knowledge v3 или BABOK Guide версия 3. Эта книга дает такое определение бизнес-аналитику: «Бизнес-аналитик — это любой индивид, который выполняет задачи бизнес-анализа, описанные в руководстве BABOK, вне зависимости от его должности и организационной роли».  

Что такое бизнес-анализ? Оттуда же мы узнаем, что такое бизнес-анализ: «Бизнес-анализ — это практика создания условий для изменений на предприятии путем определения потребностей и рекомендации решений, которые приносят пользу стейкхолдерам. Бизнес-анализ позволяет предприятию сформулировать потребности и обоснование изменений, а также разработать и описать решения, которые будут полезны».

Говоря простым языком, нам нужно что-то поменять в компании, а бизнес-аналитик помогает определить потребности и выработать решения, чтобы это изменение воплотить в жизнь. И для этого в арсенале настоящего бизнес-аналитика внушительное количество навыков и техник, которые мы в этой статье рассмотрим подробнее. 

Отдельно стоит сказать, что аналитика сегодня развивается в нескольких направлениях. Основные из них: 

• классический бизнес-аналитик, который отлично разбирается в области деятельности бизнеса, и основная его задача — управлять требованиями на изменения, а также документировать их; 
• аналитик данных, или дата-аналитик, который работает с большими объемами данных, визуализирует их, строит метрики, выявляет зависимости и вырабатывает решения по изменению продукта; 
• системный аналитик, который глубоко понимает интеграции, архитектуры, часто может прочитать код и журнал ошибок программного обеспечения и формирует требования, которые уже подхватывают разработчики для реализации; 
• консультант имеет отличные знания и широкий взгляд как в области бизнеса, так и в области информационных технологий, вырабатывает направление и помогает выстраивать стратегию развития программного продукта, а также помогает в цифровой трансформации бизнеса; 
• аналитик бизнес-процессов, основная задача которого — анализ и модернизация существующих бизнес-процессов компании. Он моделирует бизнес-процессы, определяет места для улучшения и формирует требования по изменениям на всей цепочке бизнес-процесса независимо от организационной структуры предприятия и используемых информационных систем. 

Плюсы и минусы профессии

Плюсы

1. Профессия новая и стремительно набирает популярность.
2. Большое количество клиентов заинтересовано в услугах Big Data Analyst.
3. Специалисты по большим данным получают высокую заработную плату.
4. Возможность получить работу мечты в крупной российской компании, например, «Яндекс» или Mail.ru Group, или деловое предложение от зарубежных корпораций, холдингов: аналитика Big Data – это дорогое удовольствие, позволить его себе могут только гиганты бизнеса или госструктуры.
5. Возможен профессиональный рост и смена профиля деятельности.

Минусы

1. Работа малоподвижная и однообразная.
2. Часто ненормированый рабочий день.
3. Постоянное психологическое напряжение.
4. Нет вакансий в небольших городах, но этот недостаток компенсируется возможностью работать удаленно. 

Что должен знать бизнес-аналитик

Профессия появилась сравнительно недавно, а потому еще не существует четко сформированных стандартов обучения. Правильнее сказать – они постоянно меняются, так как IT-индустрия отличается сильной волатильностью, очень быстро и постоянно изменяется.

Несмотря на это можно сформулировать несколько общих требований к бизнес-аналитику высокого уровня. К ним относятся:

• знание основных жизненных циклов информационного или программного продукта;
• владение системным анализом, который дополняется основами бизнес-планирования;
• умение разрабатывать, внедрять и применять на практике различные программные продукты;
• понимание производственных и управленческих процессов в предприятиях конкретной отраслевой направленности;
• умение описывать и анализировать различные бизнес-процессы, а также оценивать эффективность работы организации;
• навыки разработки и выполнения технических заданий на проектирование информационных систем.

Чтобы соответствовать внушительному перечню требований, приведенных выше, бизнес-аналитик должен обладать:

• аналитическим складом ума;
• усидчивостью в сочетании с коммуникабельностью и внимательностью;
• способностью быстрого изучения и усвоения массивов информации.

Учитывая сказанное, можно сделать вывод, что профессиональным бизнес-аналитиком может считаться только специалист высокого уровня, качественно подготовленный и имеющий соответствующий опыт практической работы. Поэтому нет ничего удивительного в том, что к нему предъявляются серьезные требования уже на стадии приема в вуз.

Обучение на системного аналитика

Системных аналитиков обучают в вузах, в приоритете следующие направления подготовки:

• «Системный анализ и управление» (код: 27.03.03);
• «Автоматизация технологических процессов и производств» (код: 15.03.04);
• «Бизнес-информатика» (код: 38.03.05).

Во время выполнения поставленных задач системный аналитик использует дополнительные знания в области менеджмента, экономики, инженерии, бизнес-процессов и других схожих направлений

Для работы в этой сфере важно знание иностранного языка на уровне, позволяющем изучать технические материалы, а также регулярные курсы повышения квалификации

Преимущества профессии аналитика

Аналитиков принято считать «ботаниками», которые целые день корпят над бумагами, и постоянно что-то изучают, анализирую, исследуют и систематизируют. То есть, в представлении обывателей работа аналитиков скучна и монотонна. Но даже кажущаяся неприглядность такой работы не может «перечеркнуть» преимущества профессии аналитика, которых, кстати, достаточно много. Конечно же, все перечислить мы не сможем, поэтому остановимся только на основных.

• Во-первых, аналитики востребованы на современном рынке труда, как ни одна другая профессия. Причем работодатели готовы платить за их услуги вполне приличные деньги (средняя зарплата аналитика в России сегодня составляет около 60-70 тысяч рублей).
• Во-вторых, работа аналитика на самом деле очень разнообразна. Ведь новая информация появляется практически ежеминутно, и для человека увлеченного своим делом, поиск необходимых данных может стать захватывающим интересным занятием.
• В-третьих, гибкий график работы и возможность осуществлять профессиональную деятельность как в офисе, так и удаленно (то есть, не выходя из дома). При этом специалист сам решает, будет ли он работать в штате компании или для него предпочтителен вариант работы «вольного» сотрудника, оказывающего услуги на договорной основе.

Ну и самое главное, в процессе работы аналитик общается с большим количеством самых разных людей, преимущественно из руководящего состава компаний и организаций. Поэтому со временем он обрастает «полезными» знакомствами, которые можно использовать как в профессиональной деятельности, так и для решения личных проблем.

Что в итоге

Так как же аналитика улучшает онлайн-образование? Вернемся к ситуации из начала статьи: сотрудники — менеджеры отдела продаж прошли дистанционный курс, получили высокий балл за тест, но в разговоре с клиентами допускают те же ошибки, что и до обучения. Что делать?

Неправильно

Бросаться вслепую перестраивать все процессы. Ругать сотрудников, ругать тренеров и методологов, вложить больше денег в программу или, наоборот, закрыть ее как неэффективную. Что-то да сработает. Правда, бизнес при этом потеряет деньги, руководители функции обучения — время, а сотрудники и тренеры — мотивацию. Но сработает.

Правильно

Воспользоваться данными, учесть ключевые факторы и проанализировать весь путь, от первичного запроса на обучение до впечатлений сотрудников о тренинге в анкете обратной связи. А главное — посмотреть изнутри, как проходило обучение. Узнать не только как часто сотрудник отвлекался на соседние вкладки и насколько был активен на уроке, но и соответствовало ли в целом обучение стандартам компании. Тем более что теперь это тоже можно быстро отследить.

И еще несколько слов

Образовательная аналитика помогает быстро и эффективно менять процессы обучения. Компании, уходящие в онлайн, накапливают цифровой след, который в ближайшем будущем сильно упростит им работу — особенно тем, кто обучает сотрудников на профессиональных цифровых платформах, где собирается много разных данных.

При этом важно помнить, что одни только вычисления не заменят эксперта, который разбирается в тонкостях обучения. Для качественной работы с аналитикой нужны толковые специалисты, многих из которых еще предстоит вырастить