Аналитик нужен, чтобы решения принимались на данных, а не на интуиции. Но «аналитик» — это несколько разных ролей, и взять не ту — частая дорогая ошибка.
Бизнес говорит «нам нужен аналитик» и получает не того: ждали выводов для продукта, а наняли человека, который строит дашборды и не отвечает на вопрос «почему». Сначала разберитесь в типах.
| Роль | Чем занимается |
|---|---|
| Product-аналитик | метрики продукта, воронки, когорты, A/B — рядом с продактами |
| BI-аналитик | отчётность, витрины данных, дашборды, единые метрики |
| Data-аналитик | исследования и гипотезы под конкретные вопросы бизнеса |
| Инженер данных | не аналитик: строит пайплайны и хранилища данных |
Подробнее о разнице инженера и аналитика — в отдельной статье.
Сильный SQL — база для всех аналитиков. Но главное — умение довести анализ до вывода и рекомендации, а не до таблицы. Дайте разобрать реальный вопрос («почему упала конверсия?») и смотрите, как он формулирует гипотезы, какие данные запрашивает и какие выводы делает.
Дашборд может построить многие. Ценность аналитика — в ответе на «почему» и «что делать». Если кандидат останавливается на «вот график» — это оператор отчётов, а не аналитик решений.
Junior считает по готовым ТЗ, middle ведёт аналитику самостоятельно, senior выстраивает методологию и культуру решений. Вилки — на странице зарплат. Роли: Product-аналитик, Data-аналитик, BI-аналитик.
Опишу задачу и за пару дней вернусь с первыми кандидатами. Без обязательств.
Обсудить задачу →