Виды аналитиков: кто чем занимается и как выбрать специализацию
Аналитика — обширная сфера, охватывающая множество направлений: от работы с данными до стратегического управления бизнесом. Сегодня существует множество узких направлений в этой профессии.
Меня зовут Анастасия Солдатова, я техлид системной аналитики в одном из крупнейших банков и один из авторов тг-канала Sprint аналитика. В статье мы с вами разберёмся, какие бывают аналитики, чем они занимаются, какие инструменты используют и где востребованы.
1. Business Analyst (Бизнес-аналитик)
Основные задачи:
- Анализ бизнес-процессов: поиск узких мест и оптимизация (например, сокращение времени обработки заявки в кол-центре).
- Формулировка требований: перевод запросов бизнеса в технические спецификации для разработчиков.
- Документирование: написание BRD (Business Requirements Document), пользовательских сценариев (User Stories).
- Участие в Agile-процессах: работа в Scrum/Kanban, общение с заказчиками и командой.
Инструменты:
- Диаграммы процессов: BPMN, UML.
- Системы управления требованиями: Jira, Confluence.
- Прототипирование: Figma, Miro (для визуализации идей).
- Приоритизация требований: MOSCOW, INVEST.
Где работает:
- IT-консалтинг (внедрение ERP, CRM).
- Крупные корпорации (автоматизация процессов).
- Стартапы (разработка новых продуктов).
2. System Analyst (Системный аналитик)
Основные задачи:
- Проектирование архитектуры ПО (чаще совместно с архитектором): как будут взаимодействовать модули системы.
- Проектирование интеграционного взаимодействия (синхронные (REST, SOAP) / асинхронные (Kafka, Rabbit))
- Составление технической документации: спецификации API, схемы баз данных.
- Мост между бизнесом и разработчиками: объяснение требований на техническом языке.
Инструменты:
- Диаграммы: UML, ER-диаграммы.
- Документирование: Jira, Confluence, GIT.
- Инструменты тестирования: Swagger, Postman.
- Базы данных: работа с SQL, реляционными (Postgree) и нереляционными (Mongo) БД.
Где работает:
- Разработка корпоративного ПО.
- Банки (интеграция платёжных систем).
- Телеком (биллинговые системы).
3. Data Analyst (Аналитик данных)
Основные задачи:
- Сбор и обработка данных: извлечение информации из баз данных, логов, CRM-систем и других источников.
- Визуализация данных: создание понятных дашбордов (Tableau, Power BI, Looker Studio) для мониторинга ключевых метрик.
- Описательная аналитика: анализ исторических данных, выявление закономерностей (например, почему упали продажи в прошлом месяце).
- Поддержка принятия решений: подготовка отчётов для менеджмента.
Инструменты:
- Языки запросов: SQL (основной инструмент).
- Программирование: Python (Pandas, NumPy) или R для сложного анализа.
- BI-системы: Tableau, Power BI, Metabase.
- Excel/Google Sheets для быстрых расчётов.
Где работает:
- IT-компании (SaaS, маркетплейсы).
- Банки и финтех (анализ транзакций).
- Ритейл (анализ продаж и запасов).
4. Product Analyst (Продуктовый аналитик)
Основные задачи:
- Анализ поведения пользователей: какие функции используют чаще, где теряются в интерфейсе.
- Оценка новых фич: A/B-тестирование изменений (например, новая кнопка увеличила конверсию на 5%).
- Расчёт продуктовых метрик: Retention Rate, DAU/MAU, LTV (пожизненная ценность клиента).
- Прогнозирование: какой будет нагрузка на сервер при росте аудитории.
Инструменты:
- Веб-аналитика: Google Analytics, Amplitude, Mixpanel.
- SQL + Python для глубокой аналитики.
- Статистика: проверка гипотез (p-value, t-тесты).
Где работает:
- IT-продукты (соцсети, мобильные приложения).
- Игровые компании (анализ игровых событий).
- Fintech (анализ финансового поведения пользователей).
5. Financial Analyst (Финансовый аналитик)
Основные задачи:
- Финансовая отчётность: анализ P&L (Profit and Loss), баланса, денежных потоков.
- Бюджетирование и прогнозирование: планирование доходов/расходов на год.
- Инвестиционный анализ: оценка окупаемости проектов (NPV, IRR).
- Бенчмаркинг: сравнение показателей компании с конкурентами.
Инструменты:
- Excel (продвинутый уровень): сводные таблицы, макросы.
- Финансовые модели в специализированном ПО (Oracle Hyperion).
- BI-системы для визуализации финансовых данных.
Где работает:
- Банки и инвестиционные фонды.
- Корпорации (FP&A — финансовое планирование и анализ).
- Консалтинговые компании (Due Diligence).
6. Marketing Analyst (Маркетинговый аналитик)
Основные задачи:
- Анализ рекламных каналов: какой из них приносит больше всего клиентов (Google Ads, Meta, TikTok).
- Расчёт ROI: окупаемость маркетинговых затрат.
- Сегментация аудитории: выделение групп клиентов для персонализации рекламы.
- Прогнозирование спроса: например, перед запуском новой линейки товаров.
Инструменты:
- Веб-аналитика: Google Analytics 4, Яндекс.Метрика.
- CRM-системы: Salesforce, HubSpot.
- SQL для работы с базами данных.
Где работает:
- Digital-агентства.
- E-commerce (Wildberries, Ozon, крупные ритейлеры).
- Tech-компании (анализ платных и органических каналов).
7. Data Scientist (Специалист по данным)
Основные задачи:
- Машинное обучение: прогнозирование оттока клиентов, рекомендательные системы.
- Обработка естественного языка (NLP): чат-боты, анализ тональности отзывов.
- Computer Vision: распознавание изображений (например, для беспилотных авто).
Инструменты:
- Python: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
- Big Data: Spark, Hadoop.
- Cloud-платформы: AWS SageMaker, Google Vertex AI.
Где работает:
- Технологические стартапы.
- Финтех (скоринг, фрод-аналитика).
- Наука и исследования.
Как выбрать специализацию?
Ключевые критерии:
1. Интересы:
- Нравится работать с числами и статистикой? → Data Analyst, Data Scientist.
- Хотите влиять на бизнес-решения? → Business Analyst, Product Analyst.
- Интересны финансы? → Financial Analyst.
- Увлекаетесь маркетингом? → Marketing Analyst.
- Любите сложные алгоритмы? - System Analyst.
2. Навыки:
- Технический бэкграунд (программирование)? → Data Science, System Analyst.
- Гуманитарный склад ума? → Business Analyst, маркетинг-аналитика.
3. Зарплатные ожидания:
- Наибольший доход: Data Scientist, System Analyst в IT.
- Стабильность: Financial Analyst в крупных компаниях.
Совет:
Попробуйте разные направления через курсы или пет-проекты.
Например:
- Постройте дашборд в Tableau (Data Analyst).
- Проанализируйте метрики мобильного приложения (Product Analyst).
- Проанализируйте процесс с использованием BPMN или UML (Business Analyst).
Заключение
Аналитика — это не одна профессия, а целый спектр ролей с разными задачами и инструментами. Выбор зависит от ваших интересов, навыков и целей. Главное — начать с основ (SQL, Excel, статистика), а затем углубляться в конкретную область. На канале много рассказываем про системный и бизнес-анализ, проводим воркшопы и делимся полезными гайдами.
1 комментарий