Чем отличаются аналитики и чего от них ждут работодатели?

Профессия аналитика востребована, но не все понимают, чем отличаются разные виды аналитиков и какие навыки ценят работодатели. Недавно мы опубликовали подборку курсов по системной аналитике, а в этом посте давайте разберемся, какие бывают аналитики вообще, в чем их различия и что нужно уметь, чтобы преуспеть в этой сфере.Какие бывают аналитики?Аналитики работают в разных сферах, и в зависимости от специализации их задачи сильно различаются.1. Бизнес-аналитик (Business Analyst, BA)Работает на стыке IT и бизнеса: изучает процессы компании, выявляет проблемы и предлагает решения.Основные задачи:сбор и анализ требований заказчиков;оптимизация бизнес-процессов;создание документации (ТЗ, пользовательские сценарии).2. Системный аналитик (Systems Analyst, SA)Близок к IT, но больше фокусируется на технической стороне.Основные задачи:проектирование архитектуры систем;анализ данных для улучшения ПО;взаимодействие с разработчиками и тестировщиками.3. Аналитик данных (Data Analyst)Работает с большими массивами данных, ищет закономерности и помогает принимать решения.Основные задачи:очистка и обработка данных;визуализация (таблицы, графики, дашборды);подготовка отчетов для руководства.4. Продуктовый аналитик (Product Analyst)Анализирует поведение пользователей, чтобы улучшить продукт.Основные задачи:A/B-тестирование;анализ метрик (удержание, конверсия);формирование гипотез для роста продукта.5. Финансовый аналитик (Financial Analyst)Специализируется на экономических данных, бюджетировании и прогнозировании.Основные задачи:анализ финансовой отчетности;прогнозирование доходов и расходов;оценка инвестиционных рисков.Что ждут работодатели от аналитиков?Несмотря на различия, есть общие навыки, которые ценятся в любой аналитической роли:Hard Skills (Технические навыки):Excel / Google Sheets – базовый инструмент для любого аналитика.SQL – запросы к базам данных (обязательно для Data Analyst).BI-инструменты (Power BI, Tableau) – визуализация данных.Python / R – полезны для автоматизации отчетов и сложного анализа.Знание метрик и методологий (AARRR, Unit-экономика и др.).Soft Skills (Гибкие навыки):Умение работать с требованиями – важно для бизнес- и системных аналитиков.Коммуникация – объяснять сложное простыми словами.Критическое мышление – искать причинно-следственные связи.Управление временем – работа с несколькими задачами одновременно.Как выбрать направление?Если вам нравится:Бизнес и общение → Бизнес-аналитика.Технические системы → Системная аналитика.Числа и статистика → Data Analyst.Продукты и метрики → Product Analyst.Финансы и экономика → Financial Analyst.Аналитика – это не одна профессия, а целый спектр специализаций. Выбор зависит от ваших интересов и навыков. Главное – постоянно учиться, осваивать новые инструменты и понимать, как данные помогают бизнесу расти.Хотите стать аналитиком, но все еще не можете определиться? Начните с основ Excel и SQL, а затем углубляйтесь в выбранное направление!

Апр 28, 2025 - 11:58
 0
Чем отличаются аналитики и чего от них ждут работодатели?

Профессия аналитика востребована, но не все понимают, чем отличаются разные виды аналитиков и какие навыки ценят работодатели. Недавно мы опубликовали подборку курсов по системной аналитике, а в этом посте давайте разберемся, какие бывают аналитики вообще, в чем их различия и что нужно уметь, чтобы преуспеть в этой сфере.

Какие бывают аналитики?

Аналитики работают в разных сферах, и в зависимости от специализации их задачи сильно различаются.

1. Бизнес-аналитик (Business Analyst, BA)
Работает на стыке IT и бизнеса: изучает процессы компании, выявляет проблемы и предлагает решения.
Основные задачи:

  • сбор и анализ требований заказчиков;

  • оптимизация бизнес-процессов;

  • создание документации (ТЗ, пользовательские сценарии).

2. Системный аналитик (Systems Analyst, SA)
Близок к IT, но больше фокусируется на технической стороне.
Основные задачи:

  • проектирование архитектуры систем;

  • анализ данных для улучшения ПО;

  • взаимодействие с разработчиками и тестировщиками.

3. Аналитик данных (Data Analyst)
Работает с большими массивами данных, ищет закономерности и помогает принимать решения.
Основные задачи:

  • очистка и обработка данных;

  • визуализация (таблицы, графики, дашборды);

  • подготовка отчетов для руководства.

4. Продуктовый аналитик (Product Analyst)
Анализирует поведение пользователей, чтобы улучшить продукт.
Основные задачи:

  • A/B-тестирование;

  • анализ метрик (удержание, конверсия);

  • формирование гипотез для роста продукта.

5. Финансовый аналитик (Financial Analyst)
Специализируется на экономических данных, бюджетировании и прогнозировании.
Основные задачи:

  • анализ финансовой отчетности;

  • прогнозирование доходов и расходов;

  • оценка инвестиционных рисков.

Что ждут работодатели от аналитиков?

Несмотря на различия, есть общие навыки, которые ценятся в любой аналитической роли:

Hard Skills (Технические навыки):

  • Excel / Google Sheets – базовый инструмент для любого аналитика.

  • SQL – запросы к базам данных (обязательно для Data Analyst).

  • BI-инструменты (Power BI, Tableau) – визуализация данных.

  • Python / R – полезны для автоматизации отчетов и сложного анализа.

  • Знание метрик и методологий (AARRR, Unit-экономика и др.).

Soft Skills (Гибкие навыки):

  • Умение работать с требованиями – важно для бизнес- и системных аналитиков.

  • Коммуникация – объяснять сложное простыми словами.

  • Критическое мышление – искать причинно-следственные связи.

  • Управление временем – работа с несколькими задачами одновременно.

Как выбрать направление?

Если вам нравится:

  • Бизнес и общение → Бизнес-аналитика.

  • Технические системы → Системная аналитика.

  • Числа и статистика → Data Analyst.

  • Продукты и метрики → Product Analyst.

  • Финансы и экономика → Financial Analyst.

Аналитика – это не одна профессия, а целый спектр специализаций. Выбор зависит от ваших интересов и навыков. Главное – постоянно учиться, осваивать новые инструменты и понимать, как данные помогают бизнесу расти.

Хотите стать аналитиком, но все еще не можете определиться? Начните с основ Excel и SQL, а затем углубляйтесь в выбранное направление!