Градация аналитиков может проводиться в зависимости от их вовлеченности в бизнес и в разработку инфраструктуры.

✅ К примеру, аналитики продукта (продуктовые аналитики) редко занимаются разработкой витрин данных и деплоем баз данных на серверы. Они больше заточены под исследования и выявления точек роста продукта.

✅ В противоположность, дата-инженеры - это, по-сути, программисты, разрабатывающие инфраструктуру данных, исследованиями они не занимаются.

Продукт это...?

Аналитик продукта звучит здорово, но, возможно, не все знают, что же такое продукт. Конечно, речь не о продуктовых магазинах 😉

Продукт - это модное название для чего-либо, приносящего деньги. К примеру, мобильное приложение, сайт, проект, блог, канал в соцсетях - все это продукт для его создателя/создателей/владельца. Даже дом, построенный бригадой рабочих, можно назвать продуктом - они же его строили, делали отделку, стало быть, продукт 🤓

Список профессий

Итак, в анализе данных можно встретить следующие профессии:

🚀 Аналитик продукта занимается исследованиями, направленными на поиск точек роста продукта, его улучшения, создания нового функционала. Для этого он вычисляет метрики продукта, строит дашборды в BI-системах, проводит А/Б-тесты. При этом фокус смещен в сторону исследований.

🚀 BI-аналитик занимается созданием и построением системы дашбордов компании. На дашбордах отражаются метрики продукта, по которым менеджеры судят о текущей ситуации в продукте и в бизнесе в целом.

🚀 Дата-инженер - это программист, разрабатывающий инфраструктуру данных компании: проектирует аналитические базы данных, наполняет таблицы данными и многое другое.

🚀 Маркетинговый аналитик/аналитик CRM - по-сути, аналитик продукта, но заточен под анализ клиентов.

🚀 Веб-аналитик , как вы могли бы догадаться, анализирует данные с веб-сайтов. По-сути, это аналитик продукта, но с упором на веб-аналитику.

Список не исчерпывающий

В целом, список не является исчерпывающим, многие позиции в компаниях сочетают в себе черты вышеописанных профессий.

✅ Продуктовый аналитик, занимаясь чисто исследованиями, может получить задачу (или поставить ее себе сам) собрать витрину данных. Это уже дата-инженерная задача, где много программирования.

✅ Продуктовый аналитик с развитым вкусом и чувством прекрасного может запросто закрывать задачи по разработке дашбордов. Получаем пересечение продуктовой аналитики и BI (business intelligence).

✅ Есть продуктовые аналитики, которые целыми днями пилят витрины на Python и SQL. Это уже дата-инжиниринг и разработка ПО.

✅ Вы можете заниматься на работе почти любыми задачами. В аналитике очень любят многостаночников.