Шукаємо Impact & Data Analyst 26.03.2026 Шукаємо Impact & Data Analyst у Zagoriy Foundation.
Zagoriy Foundation лабораторія соціальних проєктів, підтримана Катериною та Глібом Загоріями. Ми досліджуємо соціально цінні ідеї, перетворюємо їх на дієві моделі та масштабуємо через партнерства і спільноту агентів змін.
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. 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 й 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 та 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
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 ZFЄ описана і впроваджена логіка збору даних для всіх ключових проєктів: зрозуміло, які дані збираються, де зберігаються і як використовуються. Впроваджена єдина система метрик для проєктівДля кожного проєкту визначені ключові KPI та показники ефективності, які регулярно відстежуються і використовуються в роботі команд.
Розроблена і застосовується unit-економіка проєктівЄ підхід до розрахунку unit-економіки, який дозволяє порівнювати ефективність різних проєктів і приймати рішення про їх розвиток або масштабування. Запущена система дашбордів для управлінняСтворені та використовуються дашборди (Power BI або аналог), які дають актуальну картину по проєктах і використовуються керівниками для прийняття рішень. Впроваджена рамка вимірювання впливуРозроблена базова модель вимірювання впливу проєктів, інтегрована з даними досліджень, і застосовується хоча б для ключових напрямів.
Дані інтегровані в процес прийняття рішеньРегулярні управлінські рішення (планування, перегляд проєктів, пріоритезація) приймаються з опорою на дані, а не лише на інтуїцію. Сформована культура роботи з даними в командахКерівники проєктів: розуміють свої метрики користуються дашбордами регулярно аналізують результати Створена доказова база для партнерівЄ 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 данимиЧастина 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 моделіПроєкти 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 впливуПотрібно поєднати кількісні показники ефективності з більш складними для вимірювання змінами (поведінка, культура, спільноти). Впровадження data-driven підходу в командахНе 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 функційРоль взаємодіє з проєктними командами, керівництвом, Research Hub, IT та підрядниками потрібно синхронізувати різні очікування і мови. Переклад даних у рішенняОчікується не просто аналіз, а здатність робити висновки і впливати на рішення щодо розвитку, зміни або зупинки проєктів.
Високий рівень очікувань до якості аналітикиДані і аналітика є стратегічною функцією ZF і основою довіри партнерів це означає високу відповідальність за точність, логіку і інтерпретацію. Процес відборуМи застосовуємо A-метод
структуровану й чесну систему, яка допомагає знайти найкращу відповідність між завданням, командою та кандидатом.Процес включає:1. Подання заявки:
