Data Analyst та Business Analyst — чим відрізняються схожі професії

Марина Мельник
10 травня 2023

Data Analyst: суть професії та базові вимоги 

Аналітик даних — спеціаліст, який розв’язує бізнес-задачі через   аналізування даних. Його робочий час базується на вирішенні завдань — від пошуку даних за допомогою мови запитів до проєктування сховища даних.

Основні обов'язки дата-аналітика:

  • створення гіпотез щодо поліпшення продукту;
  • А/В тестування;
  • аналізування ефективності;
  • підготовка звітів;
  • визначення сильних/слабких сторін бізнесу.

Результат роботи дата-аналітика — нова інформація, якою користуються маркетологи, СЕО або інші фахівці підприємства.

Hard skills, якими варто володіти аналітику даних:

  • Математичні здібності. Аналітик має вміти проводити статистичний аналіз даних і оперувати ними, працювати з математичними моделями. Як наслідок, швидка робота з цифрами, мінімізація помилок та прийняття оперативних рішень. 
  • Володіння мовою запитів. Потрібно вміти працювати з SQL, щоб робити запити та отримувати інформацію з баз даних.
  • Знання Excel.  Робота з цим інструментом пришвидшить оброблення фінансових звітів, статистичного аналізу, результатів досліджень, розрахунків, управління логістикою тощо. 
  • Володіння інструментами візуалізації. Результати праці найкраще показувати в доступному і зрозумілому форматі — презентації. Цього легко досягти, знаючи інструменти візуалізації Tableau чи Power BI.
  • Робота з Python або R. Знання цих мов програмування дасть змогу автоматизувати шаблонні завдання. 
  • Англійська мова. Володіючи іноземною, спеціаліст зможе комунікувати з міжнародними колегами чи клієнтами, вивчати літературу, використовувати робочі програми.

Soft skills, які треба мати аналітику даних

  1. Критичне мислення. Це насамперед про аналізування інформації та здатність піддавати сумніву все, аби перевіряти достовірність даних. 
  2. Ініціативність та проактивність. Ефективний спеціаліст знає  потреби компанії і шукає шляхи їхнього вирішення без вказівок керівника, бо розуміє технічні можливості дата-аналітики.
  3. Тайм-менеджмент. Управління часом — організація роботи, через що продуктивність зростає, а ризик відступити від дедлайну мінімізується. Google Calendar, Trello й Todoist — інструменти, що полегшать планування. 
  4. Терпіння. Вирішити завдання з першого разу буває важко, втім витримка дає змогу завершити справу і не здаватися.
  5. Прагнення до розвитку. Світ мінливий, тому стежити за трендами, вдосконалювати свої навички та інструментарій — ще один must have для аналітика даних.
  6. Уміння працювати в команді. Беручи до уваги досвід колег, ви можете оволодіти новими підходами до розв’язання пробем. А ще розвинути лідерські якості, створити дружні взаємини з членами команди, які знадобляться в майбутньому. Загалом уміння працювати в команді — це про ненасильствену комунікацію, уважність до колег, здорові та конструктивні дискусії. 
  7. Здатність ухвалювати рішення. Брати на себе відповідальність —  ризик, проте таким способом ви завжди розвиваєтеся та ростете як фахівець.

Між світом технологій та підприємництвом: кваліфікація бізнес-аналітика. Необхідні навички для роботи

Комунікатор між бізнесом та технологіями — бізнес-аналітик. Спеціаліст, що досліджує проблему замовника, шукає рішення та оформлює його так, щоб в подальшому на нього орієнтувалися розробники нового продукту.

 

Напрями роботи бізнес-аналітика:

  1. Управління вимогами — спеціаліст аналізує потреби і наміри замовника.
  2. Стратегічне аналізування передбачає розроблення стратегії діяльності бізнесу.
  3. Проєктування рішень — підготовка документів та інколи створення макетів, детальна візуалізація майбутнього проєкту.
  4. Управління продуктом — співпраця з дизайнерами, стейкхолдерами, фінансовими аналітиками, менеджерами, клієнтами, керівниками бізнесу.

Hard skills, які потрібні бізнес-аналітику:

  • Розуміння бізнес-процесів. Це дасть змогу  виконувати роботу без сторонньої допомоги та оперативно входити в нову посаду.
  • Досвід роботи з мовою запитів — SQL. Спеціаліст зможе шукати окремі елементи баз даних, тобто виокремити мінімальну частину інформації серед її великої кількості. SQL потрібна скрізь — від веброзроблення до маркетингу.
  • Володіння англійською. Так ви зможете читати технічну документацію, спілкуватися з клієнтами, шукати рішення в мережі чи отримати роботу в міжнародній компанії.
  • Знання математики, статистики. Завдяки ним спеціаліст зможе кількісно проаналізувати ситуацію, порівняти її з іншими, прийняти рішення, провести наукові дослідження.
  • Володіння мовою Python чи R. Створити вебсайт чи застосунок, проаналізувати дані або ж протестувати ПЗ — це та багато іншого можна зробити, знаючи зазначені мови програмування.

Soft skills для бізнес-аналітика:

    1. Комунікабельність. У роботі ця риса допомагає досягати поставлених цілей шляхом налагодження потрібних контактів та презентації себе.
    2. Робота в команді. У колективі, який знайшов спільну мову й дотримується ненасильницької комунікації, вища продуктивність і  нижчий рівень стресу.
    3. Пунктуальність і дотримання дедлайнів. Такі люди справляють гарне враження і їм більше довіряють. 
    4. Готовність приймати рішення. Це означає, що спеціаліст може брати відповідальність на себе,не боїться помилятися і розвиватися.
    5. Зацікавлений у додатковій освіті. Фахівець, який постійно отримує нові знання та навички, має більше шансів отримати посаду у великій компанії і відповідно вищий чек за свої послуги.

Дата-аналітик vs бізнес-аналітик: у чому ж різниця

Відмінність полягає у фокусі роботи. Дата-аналітики зосереджені на збиранні та аналізуванні даних для бізнесу; бізнес-аналітики використовують дані задля допомоги організаціям у прийманні більш ефективних бізнес-рішень. Для Business Analyst не так важливо достеменно володіти технічною стороною процесу, натомість для Data Analyst це буде основною відповідальністю. 

 

Більш детальне порівняння дивіться у таблиці.

Характеристика 

Data Analyst 

Business Analyst 

Фокус роботи 

Аналiзування даних 

Аналізування бізнес-процесів

Збирання та оброблення даних 

Так

Непостійно

Розроблення стратегії 

Ні 

Так 

Створення звітів та дашбордів

Так 

Так 

Розуміння потреб бізнесу

Важливо, але не головне 

Основна потреба 

Знання SQL

Важливо 

Корисно

Знання мови програмування 

Корисно

Необов'язково 

Таблиця 1. Порівняльна характеристика бізнес-аналітика та аналітика даних

Кар’єрний розвиток аналітиків

До аналітика можна дорости — пройти вертикальний шлях розвитку: з початку до верхівки, з новачка до професіонала. А можна прийти з суміжних професій, подолавши горизонтальний шлях. Гарні аналітики — колишні менеджери, економісти, технічні письменники чи відділ підтримки. Не так важливо, де ви знаходитеся, як те, куди хочете прийти. Нижче у таблиці наведені можливі напрями кар'єрного зростання аналітика.

Кар’єрний шлях 

Data Analyst  

Business Analyst 

Вертикальний шлях 

Від Junior до Analytics Team Lead, Senior, Head of Analytics або CAO (Chief Analytics Officer).

З молодшого бізнес-аналітика до бізнес-консультанта.  

Горизонтальний шлях 

Перехід аналітика в інші сфери: можна стати продакт-менеджером, керівником власних стартапів.

Бізнес-аналітиком може стати: спеціаліст з продажу, акаунт-менеджер, тестувальник, дизайнер.

Бізнес-аналітик може перейти в системний аналіз, вирости до IT-архітектора.

 

Скільки заробляють аналітики?

За даними порталу work.ua, середня заробітна плата у аналітиків орієнтовно 30 тис. гривень. Серед тих, хто пропонує вакансії цим фахівцям — IT-компанії, великі торговельні та логістичні компанії, неурядові та міжнародні організації.

Аналітики даних та бізнес-аналітики хоч і професії одного напряму, проте відрізняються предметом діяльності. В їхньому арсеналі численна кількість даних, яка в умілих руках перетворюється на інструмент удосконалення кінцевого продукту.

 

 

Схожі теми

Аналітика