Кто такой аналитик DWH (и BI) и за что мне платят деньги?

Аналитик — как врач: направление деятельности понятно, но педиатр и глазной хирург — немного разные профессии. Вот аналитики тоже бывают разные: продуктовые, системные, бизнес и т.д.

В частности, я — аналитик DWH (Data Warehouse, корпоративное хранилище данных) и BI (Business Intelligence, визуализация). Если коротко, то моя задача — помочь бизнесу не утонуть в море данных, построив танкер, при этом так, чтобы еще и заработать можно было. Представим пример (хотя для меня это часть реального опыта): В галерею много разных художников принесли много разных картин. Их приняли, отнесли на склад, но посетители не будут ходить между полок и искать, что им хотелось бы посмотреть. Задача галереи — каталогизировать картины, разделить по стилю, смыслам и вывесить в экспозицию. Теперь люди могут погрузиться в то, что им интересно, и получить приятные эмоции от искусства, а не неприятные от разбора склада.

Заменим в этом примере: художников на источники данных, склад на слой хранилища сырых данных, посетителей на бизнес, задачи галереи на ETL-процесс, экспозицию на BI.

Чем крупнее бизнес, тем больше данных. Эксели уже не прокатывают: их много разных версий, они локальны, не согласованы. Названия “РЖД” и “ОАО РЖД” для разных отделов могут быть одной компанией, а могут и нет. Это как сотни картин на складе, где каждая в своей раме, без подписи и валяется как попало.

Мы же собираем все источники данных (эксели, CRM, Яндекс.Директ и т.д.) в одном месте, приводим их к одному стандарту, убираем лишнее, проверяем качество. Цель — чтобы “РЖД” и “ОАО РЖД” всегда считались как одна организация, чтобы данные были чистыми и согласованными.

После мы выводим данные на красивые и понятные отчеты (дашборды). Директора видят прибыли, убытки, могут принимать обоснованные решения на основе реальных фактов, а не гадать на гуще.

Зачем это нужно? Мы не просто делаем красивые картинки. Мы создаем системный взгляд на бизнес. Это позволяет подключать статистику, прогнозирование и даже ИИ (куда без него), чтобы выявлять тренды, тенденции и “дыры” там, где раньше была только интуиция.

Связи: 📌 Моя работа заключается во внедрении подхода data-driven в бизнес

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки