Продуктовые аналитики vs. Дата аналитики: В чем разница?

👋 Всем привет! Сегодня хочу обсудить важную тему — чем продуктовые аналитики отличаются от дата аналитиков. Эти две роли часто путают, но у каждой из них есть свои уникальные задачи и фокус. Как человек, который побывал в обоих ролях, рассказываю:

Основные различия

👩🏻‍🏫 Фокус работы: Продуктовые аналитики сосредоточены на развитии и улучшении продукта. Их основная цель — понять, как пользователи взаимодействуют с продуктом, и найти способы улучшить этот опыт. Дата аналитики, с другой стороны, работают с более широким спектром данных и задач. Их основная цель — извлечение инсайтов из данных для поддержки различных бизнес-решений.

⚒️ Методы и инструменты: Продуктовые аналитики часто проводят эксперименты, такие как А/B тестирования, из-за чего от них требуют хороший уровень знания теории вероятности и математической статистики. От дата аналитиков же в свою очередь требуют более глубокого понимания устройства баз данных, ETL процессов и умение оптимизировать код (хотя оптимальный код любят везде😁)

Общий стек: 📊SQL - как минимум, уметь писать запросы к БД🐍 Python - в основном, библиотеки для анализа и визуализации данных 📈Инструмент для визуализации данных (Power BI/Tableau/SuperSet/DataLens) 🤖Airflow - для автоматизации витрин данных 💚Excel - (куда же без него) основные функции, сводные таблицы, графики

Ещё про виды аналитиков можно почитать тут.

📢Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые посты, пишите в комментариях согласны ли вы с таким разделением💬

Ещё больше постов в телеграм канале: https://t.me/ProductDataAnalytics