Виды АНАЛ_итиков_💬 Когда меня спрашивают, кем я работаю, я обычно отвечаю: «Аналитик». Если человек не из IT, объяснять, что ты системный аналитик, и бизнес-аналитик, да и вообще-то фулстак, ноооо и еще частично задачи дата-аналитика выполняешь — душно.

На момент, когда мне предложили вакансию бизнес-аналитика, я даже не знал, что такая профессия существует. Моя реакция была примерно такой.

Позже я узнал, что аналитики бывают самые разные — и каждый со своим приколом. Если вы иногда путаетесь в этих ролях или раздумываете о смене специализации, давайте разберемся, кто есть кто в аналитике и чем они отличаются.

1. Системный аналитик 🔍 Лучший друг команды разработки. Он всегда знает, как надо делать. Отлично понимает, как устроена система изнутри, и делает так, чтобы весь новый и старый функционал работал четко. Так же анализирует требования, создает документацию и иногда общается с бизнесом. Роль для тех, кто не боится «покопаться в кишках» системы и всегда ищет, как улучшить её работу.

2. Бизнес-аналитик 🤝 Правая рука бизнеса. Он всегда знает, как надо делать. Собирает требования, описывает процессы, глубоко погружен в работу компании. Похож на системного аналитика, но без глубокого погружения в технические детали. Человек, который переводит хотелки бизнеса в понятные для команды задачи.

3. Фулстак аналитик 😆 Человек-оркестр. Знает, что и как делать на проекте. Держит всё под контролем, в равной степени общаясь с бизнесом и разработкой. Такой аналитик совмещает в себе роли системного и бизнес-аналитика, а иногда и других.

Чаще всего эдакий универсал — мечта любого работодателя. Даже если в вакансии написано другое ищут всегда его. "А почему бы не взять и системного, и бизнес-аналитика?" — спросит юный читатель Да потому, что такая комбинация не из дешевых, да и не каждому проекту она действительно нужна. Лично я встречал такое разделение только на одном проекте Сбера и в некоторых зарубежных компаниях.

4. Дата-аналитик (Data Analyst)🤓** SQL-мастер и гуру отчётов. Его задача — собирать, обрабатывать и анализировать данные, чтобы бизнес мог видеть реальные цифры и принимать решения по своим задачам. Работает с SQL, Excel, BI-инструментами и превращает данные в красивые картинки.

5. Продуктовый аналитик**🍎 Сосредоточен на продукте и пользователях. Исследует, как продукт используется, анализирует метрики и помогает команде понимать, что улучшить. Главный кореш продуктовых команд, который помогает принимать решения на основе данных.

Обычно нужен на проектах с большим количеством пользователей, где важно отслеживать каждый шаг.

6. Data Scientist 🤖 Киборг-убийца, который выходит за рамки обычного анализа данных. Строит прогнозные модели, работает с ML и помогает компании видеть будущее. Это роль для тех, кто не боится математики и любит моделей данных🥰 Узнали? Согласны? Делитесь в комментариях, какой путь выбрали и почему.

IT АНАЛитика