Дата-аналитик или бизнес-аналитик: в чем разница и что выбрать

Вы открываете сайт с вакансиями, вбиваете «аналитик» и видите десятки объявлений. Должность одинаковая, но требования везде разные. В статье рассказываем, какие бывают аналитики и как выбрать подходящее направление. 

Кто такие аналитики в ИТ?

Любой бизнес генерирует огромное количество информации: отзывы пользователей, статистика, метрики, требования к процессам, технические ограничения.

Проблема в том, что эта информация бывает разрозненной и противоречивой. А еще лежит в разных местах, поэтому ее не так просто интерпретировать. Например:

• в CRM — данные о заказах;
• в базе данных — технические логи;
• в Google Analytics — информация о поведении пользователей на сайте;
• в головах руководителей и сотрудников — требования к процессам, неформальные правила, скрытые проблемы, которые нигде не зафиксированы.

Разобраться в этом хаосе, собрать данные в единую картину и понять, что на самом деле происходит в компании, — это и есть задача аналитика в ИТ. Он выступает своеобразным мостом между бизнесом и разработкой. Соединяет данные, процессы, людей, и отвечает за качество информации, на основе которой принимают решения.

Какие бывают аналитики

Раньше аналитики решали все вопросы, касающиеся данных. Сегодня профессия разделилась на узкие направления и появились отдельные специальности.

• Дата-аналитик — работает с данными: собирает, очищает, ищет закономерности, строит отчеты, проверяет гипотезы через A/B-тесты.
• Бизнес-аналитик — работает с требованиями: общается с заказчиком, описывает процессы, помогает команде понять, что именно нужно сделать.
• Продуктовый аналитик — анализирует метрики продукта (Retention, LTV, ARPU) и дает рекомендации по развитию.
• Системный аналитик — связывает бизнес и разработку: проектирует архитектуру, описывает интеграции, API, технические ограничения. 
• BI-аналитик — работает с отчетностью: строит витрины данных, разрабатывает дашборды в Power BI и Tableau, чтобы сделать метрики доступными и понятными для бизнеса.
• Маркетинговый аналитик — анализирует эффективность рекламных кампаний: считает CAC, ROMI, строит воронки, работает с данными из Google Analytics и рекламных кабинетов.

На практике границы между специальностями размыты. Но два самых популярных вида аналитики — дата и бизнес, их путают чаще всего.

Чем занимается дата-аналитик

Дата-аналитик работает с данными. Его основные задачи:

• Сбор данных из разных источников — баз данных, CRM, рекламных кабинетов, сервисов веб-аналитики, хранилища логов.
• Очистка и подготовка данных — исправление ошибок и приведение единому формату. Например: удаление дубликатов, заполнение пропусков, исправление невалидных значений.
• Исследование и анализ — поиск закономерностей, трендов и аномалий. Например, аналитик может выяснить, какие категории товаров чаще всего покупают вместе, или почему резко упала конверсия.
• Построение дашбордов — создание интерактивных панелей, с помощью которых бизнес отслеживает метрики в режиме реального времени. Например, дашборд с динамикой продаж или количеством новых пользователей.
• Проведение A/B-тестов — оценка статистической значимости изменений. Например, как дизайн кнопки влияет на количество оформленных заказов.

Результат работы дата-аналитика — это практические выводы, которые помогают бизнесу принимать управленческие решения, оптимизировать процессы и увеличивать прибыль.

Инструменты дата-аналитика

Чтобы стать аналитиком данных, нужно знать: 

• SQL — для извлечения данных. С помощью SQL можно выбрать нужные поля в базе данных, отфильтровать период, исключить технические записи (тестовые заказы, сотрудники компании, которые искажают реальную картину).
• Python / R — применяют для более сложных задач. Например, когда
  нужно проанализировать поведение миллиона пользователей, выделить типичные сценарии и автоматизировать еженедельную выгрузку отчета. 
• Excel — используют для быстрого исследования данных и создания сводных таблиц. Например, когда нужно оперативно оценить, как изменилась стоимость привлечения клиента после запуска новой кампании.
• BI-системы (Tableau, Power BI) — помогают визуализировать данные, которые бизнес использует для мониторинга. Например, можно построить дашборд по выполнению плана продаж или динамике выручки. 

Дата-аналитик не обязан владеть всеми инструментами на уровне эксперта, но должен понимать, для чего нужен каждый из них и в каких ситуациях их применять.

Чем занимается бизнес-аналитик

Бизнес-аналитик работает с требованиями и процессами. Его главные задачи: 

• Сбор и анализ требований — проводит интервью с заказчиками, руководителями, сотрудниками, будущими пользователями, изучает документацию и выявляет скрытые потребности.
• Формализация требований — пишет пользовательские сценарии, технические задания и спецификации. Итогом работы должен стать структурированный документ, понятный разработчикам и тестировщикам.
• Описание бизнес-процессов — создает схемы, которые показывают, как работают процессы сейчас и как они должны работать после внедрения изменений.
• Согласование — выступает связующим звеном между бизнесом, разработкой и тестированием. Переводит требования на язык, понятный каждой из сторон, и следит, чтобы у всех было единое понимание. 

Предположим, что интернет-магазин запустил акцию «скидка 20% на второй товар», но продажи не выросли. Тогда бизнес-аналитик может поговорить с операторами колл-центра и выяснить, что покупатели не понимают, как получить скидку, потому что условие написано мелким шрифтом, а корзина не показывает, сколько именно они экономят. Он опишет, как все должно работать и передаст новые требования в команду. 

Таким образом, основной фокус бизнес-аналитика — это внутренние процессы, логика и коммуникация. Бизнес-аналитик превращает расплывчатые идеи в четкие и структурированные инструкции, с которыми бизнес может работать. 

Инструменты бизнес-аналитика

В своей работе бизнес-аналитики используют:

• BPMN (Business Process Model and Notation) — язык графического моделирования бизнес-процессов. С его помощью рисуют схемы, где наглядно показаны участники процесса, их действия, точки принятия решений и последовательность шагов.
• UML (Unified Modeling Language) — язык визуального моделирования, который используют для описания архитектуры программных систем. С его помощью можно показать структуру классов, взаимодействие объектов, последовательность вызовов между компонентами системы.
• Confluence — онлайн-система для совместной работы с документами. Там хранится вся документация по проекту: требования, схемы, протоколы встреч, инструкции и т. д. 
• Jira — система управления проектами. В ней бизнес-аналитик создает задачи, устанавливает приоритеты и отслеживает ход работ.
• Программы для прототипирования и визуализации (Figma, Visio) — используют для создания схем процессов, архитектуры, чтобы наглядно показать логику работы системы.

Эти инструменты решают общую задачу — делают сложные процессы понятными для всех участников: заказчиков, руководителей, разработчиков, тестировщиков и дизайнеров.

Чем отличается бизнес-аналитик от аналитика данных?

Дата- и бизнес-аналитик выполняют разные роли в компании.

• Дата-аналитик: работает с данными — ищет закономерности, строит дашборды, проверяет гипотезы.
• Бизнес-аналитик: работает с процессами и требованиями — собирает потребности, описывает логику, согласует решения.

В небольших компаниях обе роли может выполнять один человек, но в крупных обычно идет четкое разделение.

Какую профессию выбрать: аналитик данных или бизнес-аналитик

Выбор специальности зависит от того, какие задачи вам интересны и с какими инструментами вы хотите работать.

Выбирайте дата-аналитику, если:

• вам интересно работать с числами и данными;
• больше нравится работать за компьютером, чем общаться с людьми;
• готовы осваивать технические инструменты — SQL, Python, Tableau;
• интересно проверять гипотезы и считать метрики;
• хотите видеть конкретный измеримый результат своей работы.

Выбирайте профессию бизнес-аналитика, если:

• вам интересно разбираться в процессах и логике;
• любите общаться с людьми, проводить интервью, отстаивать свою позицию;
• вам проще работать с текстами и схемами, чем с кодом и статистикой;
• хотите влиять на развитие бизнеса и видеть, как документация превращается в работающий продукт.

Бывает, что интересны и данные, и процессы. В таком случае стоит обратить внимание на профессию продуктового аналитика. Он должен понимать метрики и цели продукта (как бизнес-аналитик). И в то же время уметь самостоятельно доставать данные и проверять гипотезы (как дата-аналитик).

Главное о профессиях дата- и бизнес-аналитика

• Аналитики в ИТ являются связующим звеном между бизнесом и разработкой. Они отвечают за качество информации, на основе которой принимают решения.
• Есть разные виды аналитики: продуктовый, системный, маркетинговый, дата-, бизнес-, BI-аналитик.
• Дата-аналитик работает с данными: собирает, очищает, анализирует, визуализирует.
• Чтобы стать дата-аналитиком, надо знать SQL, Python, Excel и BI-системы.
• Бизнес-аналитик работает с процессами и требованиями: собирает, формализует, согласовывает, управляет изменениями.
• Ключевые инструменты бизнес-аналитика: BPMN, UML, Confluence, Jira, Figma/Visio.
• Если интересы обе профессии изучите специальность продуктового аналитика, она сочетает работу с данными и бизнес-логикой.