Роли аналитиков

Кто такой аналитик

Аналитик — специалист, который превращает размытую потребность в конкретное решение: собирает информацию, находит в ней закономерности и выдаёт результат, на основе которого можно действовать. В IT под словом «аналитик» скрывается не одна профессия, а минимум четыре разные, и путаница между ними — обычное дело даже в вакансиях.

Общий каркас работы у всех один:

Вопрос или проблема
    ↓
Сбор информации (интервью, документы, данные)
    ↓
Анализ: что происходит на самом деле
    ↓
Решение или требование
    ↓
Проверка: стало ли лучше

Различаются роли тем, с чем аналитик работает — с людьми и процессами, с системой или с числами.

Бизнес-аналитик: кто это

Бизнес-аналитик (BA) работает с бизнесом, а не с кодом. Его предмет — процессы компании и проблема, которую нужно решить. Он выясняет, зачем вообще нужна задача, у кого какой интерес, и как выглядит текущий процесс (as-is) и желаемый (to-be).

Что делает на практике:

• проводит интервью с заказчиками и пользователями, выявляет реальную потребность за формулировкой «сделайте кнопку»;
• рисует процессы в нотациях BPMN, UML, строит CJM;
• пишет требования и критерии приёмки, наполняет бэклог;
• считает экономику: окупится ли доработка вообще.

Главный навык здесь не технический: увидеть, что заявленная задача решает не ту проблему, и сказать об этом до того, как её начнут делать.

Системный и технический аналитик

Системный аналитик (SA) подхватывает эстафету у бизнес-аналитика и переводит бизнес-требования в требования к системе. Он ближе к разработке: описывает интеграции, форматы обмена, структуры данных.

Что делает:

• проектирует контракты API и описывает их в Swagger/OpenAPI;
• описывает модель данных, сущности и связи в базе данных;
• рисует диаграммы последовательностей и схемы интеграций между сервисами;
• пишет ТЗ, по которому разработчик может писать код без домысливания.

Технический аналитик — в большинстве компаний то же самое, что системный, только с уклоном в конкретную систему и её эксплуатацию: разбор инцидентов, чтение логов, проверка выгрузок, поддержка интеграций. Единого стандарта нет, и разница между «системным» и «техническим» в двух соседних компаниях может быть противоположной — смотрите обязанности в вакансии, а не название.

Продуктовый и дата-аналитик

Продуктовый аналитик отвечает на вопрос «работает ли то, что мы выпустили». Его инструмент — данные о поведении пользователей: воронки, когорты, retention, A/B-тесты. Именно он говорит команде, что новая фича не изменила метрику и её пора выключить.

Типовые задачи: разметка событий в продукте, построение воронки регистрации, расчёт удержания по когортам, дизайн и оценка A/B-теста, проверка статистической значимости результата.

Продуктовая аналитика — это и есть дисциплина принятия решений о продукте на данных, а не на мнении самого громкого участника совещания.

Дата-аналитик (аналитик данных) шире: считает любые метрики компании, строит отчёты и дашборды, отвечает за корректность цифр. Часто пересекается с BI и DWH.

Отдельно: бизнес-аналитика (business intelligence) — это дисциплина и класс систем для анализа данных компании, а не работа бизнес-аналитика. Слова похожи, области разные: BA пишет требования, BI строит отчётность. Подробнее — в статье про BI-системы.

Сравнение ролей

Границы подвижны: в маленькой компании один человек закрывает все пять ролей, в большой — только часть одной.

Что нужно уметь

• SQL — общий знаменатель для всех аналитических ролей. Без него данные придётся просить у других.
• Работа с требованиями — умение задать вопрос, ответ на который меняет решение, и записать результат так, чтобы его нельзя было понять двояко.
• Визуализация — диаграммы и дашборды: цифра, которую не поняли, на решение не влияет.
• Статистика — для продуктовых: без понимания значимости A/B-тест превращается в подтверждение желаемого.
• Python — там, где данных больше, чем вывозит таблица.
• Понимание процесса разработки — как минимум Agile: аналитик живёт внутри спринтов и бэклога.

Связанные термины

• Роли и подходы в IT — где аналитики стоят среди остальных ролей
• BI-системы — инструменты бизнес-аналитики как дисциплины
• SQL — базовый инструмент любого аналитика
• ETL / интеграция данных — как данные попадают туда, где их анализируют
• Data Science — соседняя роль, работающая с предсказаниями
• Agile / процессы разработки — процесс, в который встроена работа аналитика