Zagoriy Foundation: Impact & Data Analyst

Zagoriy Foundation — лабораторія соціальних проєктів, ініційованих або підтриманих сім'єю Гліба та Катерини Загоріїв.
Наша місія: уможливлювати позитивні сценарії майбутнього України. З 2015 року ми працюємо з темами культури, традицій, благодійності, формуємо простори для спільнот і підтримуємо трансформаційні ініціативи.
Сайт | Instagram | Facebook

Назва ролі: Impact & Data Analyst

Підпорядкування: CEO Zagoriy Foundation

Причина відкриття

Ми зростаємо як лабораторія соціальних проєктів — зростає кількість ініціатив і складність задач. Щоб зберігати швидкість і якість рішень, ми формуємо стійку систему даних і аналітики, яка стає основою для прийняття рішень і фактором довіри для партнерів.

Саме тому ми шукаємо людину, яка забезпечить впровадження власної unit-економіки та системи вимірювання впливу — як основи для управління проєктами і масштабування.

Вплив на місію компанії

Ця роль формує основу для переходу від управління проєктами на рівні інтуїції до системного управління на основі даних.

Завдяки цій функції ми зможемо:

• чітко розуміти ефективність кожного проєкту в динаміці
• бачити, що саме створює найбільший вплив і має потенціал до масштабування
• формувати власну unit-економіку проєктів і напрямів
• приймати обґрунтовані рішення щодо розвитку, трансформації або зупинки ініціатив
• підкріплювати наші рішення і підходи доказовою базою для партнерів

У результаті це стає одним із ключових факторів довіри до Zagoriy Foundation та основою для масштабування наших рішень.

Місія ролі

Побудувати в Zagoriy Foundation цілісну систему даних і аналітики, яка дозволяє вимірювати ефективність і вплив проєктів, формувати власну unit-економіку та забезпечує прийняття рішень на основі даних.

Зробити всі проєкти Zagoriy Foundation вимірюваними, керованими та масштабованими через дані.

Основні сфери відповідальності

Цілісність і якість системи даних ZF

Відповідає за наявність, повноту, структуру та якість даних по всіх проєктах фонду, а також за єдину логіку їх збору і використання.

Система метрик і unit-економіка проєктів

Відповідає за те, щоб кожен проєкт мав визначені, релевантні метрики ефективності, зрозумілу unit-економіку та можливість оцінки результатів у динаміці.

Аналітична система та доступність інсайтів

Відповідає за створення і розвиток дашбордів та аналітичних інструментів, які дають керівникам проєктів і керівництву доступ до актуальних даних для прийняття рішень.

Система вимірювання впливу

Відповідає за розробку і впровадження рамки вимірювання впливу проєктів, включаючи інтеграцію внутрішніх даних з результатами досліджень.

Аналітична підтримка управлінських рішень

Відповідає за те, щоб ключові управлінські рішення в організації підкріплювались даними, аналітикою та інсайтами, а не лише інтуїцією.

Прозорість і доказовість для партнерів

Відповідає за формування аналітичної бази, яка дозволяє аргументовано демонструвати ефективність і вплив проєктів зовнішнім партнерам.

Розвиток культури роботи з даними

Відповідає за впровадження підходу data-driven в командах, підвищення якості роботи з метриками та використання даних у щоденній роботі.

Ключові компетенції (Hard, Soft)

Hard skills

Робота з даними та аналітика

• Впевнена робота з даними: Excel / Google Sheets (просунутий рівень), SQL
• Досвід роботи з BI-інструментами (Power BI / Tableau / Looker)
• Побудова дашбордів, аналітичних моделей і звітності
• Побудова системи даних і метрик
• Досвід проєктування структури даних і логіки збору
• Побудова систем метрик, KPI, воронок, конверсій
• Розуміння і побудова unit-економіки

Розуміння бізнесу і ефективності

• Розуміння бізнес-логіки: ефективність, витрати, результат
• Досвід аналізу проєктів/продуктів і формування інсайтів
• Вміння переводити бізнес-запити у структуру даних і метрики

Вимірювання впливу (буде перевагою)

• Досвід або розуміння підходів до вимірювання впливу
• Робота з індикаторами, індексами, соціологічними даними

Візуалізація і пояснення даних

• Вміння обирати правильні типи візуалізації під задачу
• Побудова логіки подачі даних для різних аудиторій
• Перетворення даних у зрозумілі управлінські інсайти

Робота з AI та автоматизацією (бажано)

• Використання AI-інструментів для аналізу даних
• Розуміння автоматизації процесів збору та обробки даних

Soft skills

Системне мислення

• Бачить не окремі звіти, а цілісну систему даних і взаємозв’язки
• Вміє будувати архітектуру, а не лише “аналізувати цифри”

Бізнес-орієнтованість

• Думає через ефективність, результат і вплив
• Розуміє, що дані — це інструмент для прийняття рішень

Вміння працювати з невизначеністю

• Може будувати систему “з нуля”, без готових рамок
• Не губиться, коли немає ідеальних даних

Комунікація і вплив

• Вміє пояснювати складне просто
• Може “продати” важливість метрик і даних командам
• Працює з різними стейкхолдерами (керівники проєктів, топ-команда, партнери)

Проактивність і відповідальність

• Бере повну відповідальність за результат, а не лише за задачі
• Пропонує рішення, а не чекає запитів

Критичне мислення

• Не приймає дані “як є”, ставить під сумнів і перевіряє
• Вміє знаходити причинно-наслідкові зв’язки

Увага до деталей без втрати цілісності

• Працює точно з даними
• Але не втрачає загальну логіку і сенс

Outcomes (5–8 очікуваних результатів за перший рік роботи)

Побудована базова архітектура даних ZF
Є описана і впроваджена логіка збору даних для всіх ключових проєктів: зрозуміло, які дані збираються, де зберігаються і як використовуються.

Впроваджена єдина система метрик для проєктів
Для кожного проєкту визначені ключові KPI та показники ефективності, які регулярно відстежуються і використовуються в роботі команд.

Розроблена і застосовується unit-економіка проєктів
Є підхід до розрахунку unit-економіки, який дозволяє порівнювати ефективність різних проєктів і приймати рішення про їх розвиток або масштабування.

Запущена система дашбордів для управління
Створені та використовуються дашборди (Power BI або аналог), які дають актуальну картину по проєктах і використовуються керівниками для прийняття рішень.

Впроваджена рамка вимірювання впливу
Розроблена базова модель вимірювання впливу проєктів, інтегрована з даними досліджень, і застосовується хоча б для ключових напрямів.

Дані інтегровані в процес прийняття рішень
Регулярні управлінські рішення (планування, перегляд проєктів, пріоритезація) приймаються з опорою на дані, а не лише на інтуїцію.

Сформована культура роботи з даними в командах
Керівники проєктів:

• розуміють свої метрики
• користуються дашбордами
• регулярно аналізують результати

Створена доказова база для партнерів
Є структурована аналітика, яка дозволяє показувати ефективність і вплив проєктів зовнішнім партнерам і використовувати це для розвитку співпраці.

Ключові виклики

Побудова системи
Наразі в організації немає єдиної системи даних — її потрібно спроєктувати і зібрати з різних джерел, процесів і підходів.

Робота з неповними і неідеальними даними
Частина даних відсутня, частина — неструктурована або ведеться по-різному в різних проєктах. Потрібно вміти працювати з цим і поступово наводити порядок.

Різноманітність проєктів і відсутність універсальної моделі
Проєкти відрізняються за типом і цілями (події, комунікації, дослідження, спільноти), тому немає однієї простої системи метрик — її потрібно адаптувати під різні контексти.

Баланс між бізнес-метриками і вимірюванням впливу
Потрібно поєднати кількісні показники ефективності з більш складними для вимірювання змінами (поведінка, культура, спільноти).

Впровадження data-driven підходу в командах
Не всі команди звикли працювати з метриками і даними — потрібно не лише створити систему, а й зробити так, щоб нею реально користувалися.

Робота на перетині різних функцій
Роль взаємодіє з проєктними командами, керівництвом, Research Hub, IT та підрядниками — потрібно синхронізувати різні очікування і мови.

Переклад даних у рішення
Очікується не просто аналіз, а здатність робити висновки і впливати на рішення щодо розвитку, зміни або зупинки проєктів.

Високий рівень очікувань до якості аналітики
Дані і аналітика є стратегічною функцією ZF і основою довіри партнерів — це означає високу відповідальність за точність, логіку і інтерпретацію.

Процес відбору
Ми застосовуємо A-метод — структуровану й чесну систему, яка допомагає знайти найкращу відповідність між завданнями ролі, командою та кандидатом/кою.
Процес включає:
1. Подання заявки: Надішліть резюме та мотиваційний лист із описом вашої відповідності вимогам.
2. Оцінка резюме: Ми уважно розглянемо ваші документи та визначимо, чи є початкове відповідність до нашого профілю.
3. HR-співбесіда (Screening Interview): онлайн-зустріч для обговорення вашої мотивації, очікувань, робочого стилю та відповідності корпоративній культурі організації.
4. ReferenceCheck: Ми з вашого дозволу зв’язуємось із 2−3 людьми, з якими ви працювали, щоб отримати додатковий погляд на ваш стиль роботи.
5. Фінальна зустріч: Офлайн-зустріч з керівником для узгодження очікувань, питань та остаточного взаємного рішення.
6. Офер: Після фінального узгодження ми оперативно повідомимо вам рішення і, за позитивного результату, — зробимо пропозицію про співпрацю.

Якщо ви відчули відгук у серці і бачите себе у цій ролі — ми Вас чекаємо!

Веб-сайт компанії: https://zagoriy.foundation/
Посилання на соціальні мережі компанії:
Instagram team
Instagram
LinkedIn
Facebook