21 августа 2025
Кто такой BI-аналитик и как им стать
BI-аналитик — специалист, который помогает компаниям принимать грамотные бизнес-решения на основе данных. Он собирает и обрабатывает информацию из разных источников, анализирует и структурирует её, а затем визуализирует с помощью наглядных интерактивных отчётов.
В этой статье разберёмся, какие именно задачи выполняет BI-аналитик, какими знаниями и навыками он обладает, где работает и сколько зарабатывает. Расскажем, как освоить профессию и развиваться в ней, если уже стал специалистом.
В этой статье разберёмся, какие именно задачи выполняет BI-аналитик, какими знаниями и навыками он обладает, где работает и сколько зарабатывает. Расскажем, как освоить профессию и развиваться в ней, если уже стал специалистом.
Редакция
Медиа Нетологии
BI-аналитик — специалист, который помогает компаниям принимать грамотные бизнес-решения на основе данных. Он собирает и обрабатывает информацию из разных источников, анализирует и структурирует её, а затем визуализирует с помощью наглядных интерактивных отчётов.
В этой статье разберёмся, какие именно задачи выполняет BI-аналитик, какими знаниями и навыками он обладает, где работает и сколько зарабатывает. Расскажем, как освоить профессию и развиваться в ней, если уже стал специалистом.
В этой статье разберёмся, какие именно задачи выполняет BI-аналитик, какими знаниями и навыками он обладает, где работает и сколько зарабатывает. Расскажем, как освоить профессию и развиваться в ней, если уже стал специалистом.
- За помощь в подготовке материала благодарим Евгения Федосеева, руководителя направления BI, эксперта Нетологии.
BI-аналитик остаётся востребованным в IT-специальностом. В 2024 году российский рынок BI-решений вырос на 30%, и в 2025 году этот сегмент продолжает расти теми же темпами. В отрасли сохраняется дефицит квалифицированных специалистов по обработке данных.
Профессия BI-аналитика отличается невысоким порогом входа, так как не требует умения писать код и знания сложных языков программирования. Однако профессионалу в области BI всё же важно уметь собирать и анализировать данные, оформлять полученную информацию в понятные и наглядные клиенту дашборды, понимать отрасль, в рамках которой работает компания, и обладать хорошими коммуникативными навыками.
Освоить профессию можно на онлайн-курсах, получив высшее образование, или самостоятельно.
Профессия BI-аналитика отличается невысоким порогом входа, так как не требует умения писать код и знания сложных языков программирования. Однако профессионалу в области BI всё же важно уметь собирать и анализировать данные, оформлять полученную информацию в понятные и наглядные клиенту дашборды, понимать отрасль, в рамках которой работает компания, и обладать хорошими коммуникативными навыками.
Освоить профессию можно на онлайн-курсах, получив высшее образование, или самостоятельно.
Подробно
Что такое BI-системы, зачем они нужны и каких видов бывают
BI (от англ. business intelligence, «бизнес-интеллект» или «бизнес-аналитика») — это набор средств, методологий и концепций для сбора, обработки и анализа данных, поступающих как из самой компании, так и из внешних источников.
BI-системы — это программное обеспечение для сбора данных из различных источников, систематизации и визуализации их в виде диаграмм, схем и таблиц. Такое наглядное представление помогает компаниям принимать управленческие решения и находить неочевидные возможности для роста и оптимизации.
Процесс работы BI-системы можно разбить на три этапа:
BI-системы — это программное обеспечение для сбора данных из различных источников, систематизации и визуализации их в виде диаграмм, схем и таблиц. Такое наглядное представление помогает компаниям принимать управленческие решения и находить неочевидные возможности для роста и оптимизации.
Процесс работы BI-системы можно разбить на три этапа:
К недостаткам BI-системы можно отнести высокую стоимость и сложность работы с ней. Но благодаря этим недостаткам и сформировалась отдельная профессия BI-аналитика — специалиста, который разбирается в сложных инструментах и использует их настолько эффективно, чтобы с пользой для компании компенсировать затраты на её приобретение.
Среди преимуществ BI-систем можно выделить: доступ к разным отчётам и данным, собранным в одном месте, наглядное представление информации для обоснованных бизнес-решений и высокую степень автоматизации при сборе и анализе данных.
По стоимости BI-системы можно разделить на платные, бесплатные и условно бесплатные. Хотя большинство вендоров предоставляют программы по платной лицензии, бывают и исключения. Например, Yandex DataLens — это бесплатная BI-система, а в семействе платных решений Tableau есть программа Tableau Public, которой можно бесплатно пользоваться для работы с общедоступными данными.
По месту размещения данных BI-системы делятся на облачные, серверные и с размещением на арендованном сервере:
Среди преимуществ BI-систем можно выделить: доступ к разным отчётам и данным, собранным в одном месте, наглядное представление информации для обоснованных бизнес-решений и высокую степень автоматизации при сборе и анализе данных.
По стоимости BI-системы можно разделить на платные, бесплатные и условно бесплатные. Хотя большинство вендоров предоставляют программы по платной лицензии, бывают и исключения. Например, Yandex DataLens — это бесплатная BI-система, а в семействе платных решений Tableau есть программа Tableau Public, которой можно бесплатно пользоваться для работы с общедоступными данными.
По месту размещения данных BI-системы делятся на облачные, серверные и с размещением на арендованном сервере:
Кто такой BI-аналитик и чем он занимается
BI-аналитик автоматизирует работу с уже обработанной информацией, выявляет в ней закономерности и тенденции, представляет выводы в виде понятных и наглядных таблиц, графиков и диаграмм. На основе визуализированных данных бизнес принимает те или иные управленческие решения, которые влияют на его деятельность и будущие цели.
Вот какие задачи обычно решает BI-аналитик:
Вот какие задачи обычно решает BI-аналитик:
- изучает и анализирует массивы данных из разных источников;
- подготавливает данные для использования в дашбордах — удобных обновляемых отчётах, где лаконично представлены все статистические сведения с элементами инфографики;
- разрабатывает макеты дашбордов и автоматизирует их;
- оценивает эффективность бизнес-процессов на основе обработанных данных. В большинстве случаев оценку проводят представители бизнес-подразделений по уже готовому дашборду, но разбираться в этом вопросе BI-аналитику всё же нужно.
Расскажу, как обычно строится работа над созданием BI-продукта:
1️⃣ Всё начинается с формализации верхнеуровневых бизнес-требований и создания прототипа дашборда.
На этом этапе аналитик знакомится с данными, которые он будет обрабатывать, фиксирует метрики будущего дашборда и разрабатывает прототип. Реализовать прототип можно как в обычном Excel, так и в BI-инструменте. Параллельно с этим специалист согласовывает с заказчиком, по каким критериям тот будет решать, верно продукт разработан или нет.
Здесь очень важна тесная работа с заказчиком, а также фиксация всех потенциальных вопросов и сложностей. От того, насколько качественно аналитик выполнит задачи на этом этапе, зачастую зависит успех всего проекта.
2️⃣ Дальше идёт этап проработки детальных функциональных и нефункциональных требований. Итогом может стать документ, где описаны необходимые преобразования для каждого уровня данных. Его аналитик передаёт разработчикам и инженерам, которые реализуют структуры данных по исходным требованиям.
3️⃣ После разработки обычно следует этап тестирования. Здесь аналитик проводит сверку между разработкой инженеров и изначальными требованиями, а также дополнительные проверки качества данных.
4️⃣ Затем специалист разрабатывает BI-дашборд с учётом изначальных бизнес-требований: рассчитывает необходимые метрики, выводит визуализации и фильтры, настраивает взаимодействие элементов. После этого проводит дополнительную фазу тестирования и сверяется с эталонными расчётами, если они есть.
5️⃣ Дальше BI-аналитик проверяет соответствие исходному прототипу с учётом потенциальных изменений, а также тестирует нефункциональные требования, например время загрузки отчёта.
6️⃣ Когда заказчик принял отчёт, аналитик создаёт необходимые инструкции по работе с ним или гайд по его поддержке. Также он настраивает необходимые доступы, обновление данных и, например, рассылки пользователям.
7️⃣ После этого продукт переходит в режим полного функционирования и поддержки — иногда её обеспечивает сам аналитик. На этом этапе процесс разработки считается завершённым.
1️⃣ Всё начинается с формализации верхнеуровневых бизнес-требований и создания прототипа дашборда.
На этом этапе аналитик знакомится с данными, которые он будет обрабатывать, фиксирует метрики будущего дашборда и разрабатывает прототип. Реализовать прототип можно как в обычном Excel, так и в BI-инструменте. Параллельно с этим специалист согласовывает с заказчиком, по каким критериям тот будет решать, верно продукт разработан или нет.
Здесь очень важна тесная работа с заказчиком, а также фиксация всех потенциальных вопросов и сложностей. От того, насколько качественно аналитик выполнит задачи на этом этапе, зачастую зависит успех всего проекта.
2️⃣ Дальше идёт этап проработки детальных функциональных и нефункциональных требований. Итогом может стать документ, где описаны необходимые преобразования для каждого уровня данных. Его аналитик передаёт разработчикам и инженерам, которые реализуют структуры данных по исходным требованиям.
3️⃣ После разработки обычно следует этап тестирования. Здесь аналитик проводит сверку между разработкой инженеров и изначальными требованиями, а также дополнительные проверки качества данных.
4️⃣ Затем специалист разрабатывает BI-дашборд с учётом изначальных бизнес-требований: рассчитывает необходимые метрики, выводит визуализации и фильтры, настраивает взаимодействие элементов. После этого проводит дополнительную фазу тестирования и сверяется с эталонными расчётами, если они есть.
5️⃣ Дальше BI-аналитик проверяет соответствие исходному прототипу с учётом потенциальных изменений, а также тестирует нефункциональные требования, например время загрузки отчёта.
6️⃣ Когда заказчик принял отчёт, аналитик создаёт необходимые инструкции по работе с ним или гайд по его поддержке. Также он настраивает необходимые доступы, обновление данных и, например, рассылки пользователям.
7️⃣ После этого продукт переходит в режим полного функционирования и поддержки — иногда её обеспечивает сам аналитик. На этом этапе процесс разработки считается завершённым.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Расскажу, как обычно строится работа над созданием BI-продукта:
1️⃣ Всё начинается с формализации верхнеуровневых бизнес-требований и создания прототипа дашборда.
На этом этапе аналитик знакомится с данными, которые он будет обрабатывать, фиксирует метрики будущего дашборда и разрабатывает прототип. Реализовать прототип можно как в обычном Excel, так и в BI-инструменте. Параллельно с этим специалист согласовывает с заказчиком, по каким критериям тот будет решать, верно продукт разработан или нет.
Здесь очень важна тесная работа с заказчиком, а также фиксация всех потенциальных вопросов и сложностей. От того, насколько качественно аналитик выполнит задачи на этом этапе, зачастую зависит успех всего проекта.
2️⃣ Дальше идёт этап проработки детальных функциональных и нефункциональных требований. Итогом может стать документ, где описаны необходимые преобразования для каждого уровня данных. Его аналитик передаёт разработчикам и инженерам, которые реализуют структуры данных по исходным требованиям.
3️⃣ После разработки обычно следует этап тестирования. Здесь аналитик проводит сверку между разработкой инженеров и изначальными требованиями, а также дополнительные проверки качества данных.
4️⃣ Затем специалист разрабатывает BI-дашборд с учётом изначальных бизнес-требований: рассчитывает необходимые метрики, выводит визуализации и фильтры, настраивает взаимодействие элементов. После этого проводит дополнительную фазу тестирования и сверяется с эталонными расчётами, если они есть.
5️⃣ Дальше BI-аналитик проверяет соответствие исходному прототипу с учётом потенциальных изменений, а также тестирует нефункциональные требования, например время загрузки отчёта.
6️⃣ Когда заказчик принял отчёт, аналитик создаёт необходимые инструкции по работе с ним или гайд по его поддержке. Также он настраивает необходимые доступы, обновление данных и, например, рассылки пользователям.
7️⃣ После этого продукт переходит в режим полного функционирования и поддержки — иногда её обеспечивает сам аналитик. На этом этапе процесс разработки считается завершённым.
1️⃣ Всё начинается с формализации верхнеуровневых бизнес-требований и создания прототипа дашборда.
На этом этапе аналитик знакомится с данными, которые он будет обрабатывать, фиксирует метрики будущего дашборда и разрабатывает прототип. Реализовать прототип можно как в обычном Excel, так и в BI-инструменте. Параллельно с этим специалист согласовывает с заказчиком, по каким критериям тот будет решать, верно продукт разработан или нет.
Здесь очень важна тесная работа с заказчиком, а также фиксация всех потенциальных вопросов и сложностей. От того, насколько качественно аналитик выполнит задачи на этом этапе, зачастую зависит успех всего проекта.
2️⃣ Дальше идёт этап проработки детальных функциональных и нефункциональных требований. Итогом может стать документ, где описаны необходимые преобразования для каждого уровня данных. Его аналитик передаёт разработчикам и инженерам, которые реализуют структуры данных по исходным требованиям.
3️⃣ После разработки обычно следует этап тестирования. Здесь аналитик проводит сверку между разработкой инженеров и изначальными требованиями, а также дополнительные проверки качества данных.
4️⃣ Затем специалист разрабатывает BI-дашборд с учётом изначальных бизнес-требований: рассчитывает необходимые метрики, выводит визуализации и фильтры, настраивает взаимодействие элементов. После этого проводит дополнительную фазу тестирования и сверяется с эталонными расчётами, если они есть.
5️⃣ Дальше BI-аналитик проверяет соответствие исходному прототипу с учётом потенциальных изменений, а также тестирует нефункциональные требования, например время загрузки отчёта.
6️⃣ Когда заказчик принял отчёт, аналитик создаёт необходимые инструкции по работе с ним или гайд по его поддержке. Также он настраивает необходимые доступы, обновление данных и, например, рассылки пользователям.
7️⃣ После этого продукт переходит в режим полного функционирования и поддержки — иногда её обеспечивает сам аналитик. На этом этапе процесс разработки считается завершённым.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Чем специальность BI-аналитика отличается от похожих профессий в аналитике данных
BI-аналитик упорядочивает бизнес-данные с помощью BI-систем, которые собирают информацию из различных источников, анализируют её и представляют в виде наглядных отчётов. Этим специальность BI-аналитика отличается от прочих аналитических специальностей.
С помощью анализа, моделирования и визуализации отраслевых тенденций и конкурентной среды BI-аналитики помогают компаниям повышать рентабельность. В этом смысле BI-аналитик занимает промежуточное положение между аналитиками данных и бизнес-аналитиками.
С помощью анализа, моделирования и визуализации отраслевых тенденций и конкурентной среды BI-аналитики помогают компаниям повышать рентабельность. В этом смысле BI-аналитик занимает промежуточное положение между аналитиками данных и бизнес-аналитиками.
Чем BI-аналитик отличается от аналитика данных
BI-аналитик работает с BI-системами. Аналитик данных — специалист более широкого профиля, который имеет дело с разными технологическими платформами. В его обязанности входит обработка и анализ данных, в результате которых компания принимает бизнес-решения.
Чем BI-аналитик отличается от бизнес-аналитика
Бизнес-аналитик — более широкая специальность, чем BI-аналитик. Бизнес-аналитик исследует разнообразные данные, включая те, которые выходят за пределы одной информационной системы. Например, он может работать с данными из открытых онлайн-источников, анализировать сообщения СМИ, внутренние документы компании.
BI-аналитик работает в основном с BI-системами и по результатам этой работы создаёт дашборы и визуализации данных. А бизнес-аналитик изучает процессы и систему управления, определяет, какие перемены нужны этим процессам, системам и подсистемам для повышения эффективности работы, выдаёт рекомендации по внедрению этих улучшений.
BI-аналитик работает в основном с BI-системами и по результатам этой работы создаёт дашборы и визуализации данных. А бизнес-аналитик изучает процессы и систему управления, определяет, какие перемены нужны этим процессам, системам и подсистемам для повышения эффективности работы, выдаёт рекомендации по внедрению этих улучшений.
Чем BI-аналитик отличается от системного аналитика
Работа системного аналитика стоит особняком и заметно отличается от задач BI-аналитика. Роль системного аналитика — поддерживать эффективную работу IT-систем посредством анализа и оптимизации. Для этого специалист должен понимать, как устроено аппаратное обеспечение и софт. В процессе оптимизации он внедряет разные IT-компоненты и устраняет технические проблемы, а также разрабатывает техническую документацию.
Чем BI-аналитик отличается от data scientist
Data scientist — это разработчик прогностических моделей, использующий в работе инструменты машинного обучения. Чтобы решить эту задачу, специалист выявляет закономерности в массивах данных и строит модели с учётом выявленных связей. Дата-сайентисты часто создают программные алгоритмы, которые анализируют транзакции и рекомендуют решения: именно так в банковской сфере принимают решение о выдаче кредита.
Освойте профессию аналитика BI на курсе ↓
• Научитесь мыслить как аналитик — формулировать гипотезы, находить инсайты в данных и предлагать бизнесу сценарии роста
• Поймёте, как собирать, анализировать, визуализировать и презентовать важные для бизнеса данные
• Сможете работать через 4 месяца обучения
• Поймёте, как собирать, анализировать, визуализировать и презентовать важные для бизнеса данные
• Сможете работать через 4 месяца обучения
• Научитесь мыслить как аналитик — формулировать гипотезы, находить инсайты в данных и предлагать бизнесу сценарии роста
• Поймёте, как собирать, анализировать, визуализировать и презентовать важные для бизнеса данные
• Сможете работать через 4 месяца обучения
• Поймёте, как собирать, анализировать, визуализировать и презентовать важные для бизнеса данные
• Сможете работать через 4 месяца обучения
А если пока не готовы учиться платно, изучите бесплатные материалы ↓
Попробуете себя в роли аналитика. Изучите основы анализа данных в ключевых инструментах и попрактикуетесь в решении типичных для бизнеса задач
Поймёте, что должен уметь бизнес-аналитик, узнаете, как искать и обрабатывать нужную информацию, делать анализ и формировать отчёты
Какие знания и навыки требуются BI-аналитику
Хард-скиллы
Среди базовых хард-скиллов, необходимых BI-аналитику, можно выделить:
- Владение BI-инструментом для анализа и визуализации больших данных: Tableau, Power BI, Qlik, а также Apache Superset, Visiology, Analytic Workspace (AW BI). Несмотря на то, что некоторые вендоры больше не работают на российском рынке, в вакансиях часто содержится требование по работе именно с ними. Также на рынок BI-систем приходит больше open-source и российских решений, и часть компаний переходит на новые платформы. Требования к знанию BI-инструментов стали гораздо разнообразнее, чем раньше.
Так выглядит визуализация данных в Apache Superset. Источник: Apache Superset
- Знание SQL — языка запросов, который предназначен для работы с системами управления базами данных. SQL несложно изучить, так как он очень напоминает английский язык. Понимание основ этого инструмента помогает BI-аналитику более эффективно обрабатывать данные.
- Базовое понимание бизнес-анализа. Специалисту в области BI важно уметь описывать бизнес-процессы и понимать сферу экономики, в которой работает заказчик. Это помогает собирать и обрабатывать соответствующие данные. Общие знания матанализа, теории вероятностей и статистики тоже пригодятся.
- Навыки программирования на Python. Этот язык программирования расширяет стандартные возможности SQL. Python активно применяется для автоматизации задач, визуализации данных, анализа и прогнозирования благодаря простоте, читаемости и развитой экосистеме библиотек.
Divan.ru ищет BI-аналитика с опытом работы 1–3 года, который, помимо базовых знаний SQL и BI-инструментов, имеет навыки программирования на Python, умеет работать с БД и проводить A/B-тесты. Источник: hh.ru
- Смежные IT-инструменты, с которыми работает компания. Судя по вакансиям hh.ru, работодатели ожидают, что BI-аналитики будут разбираться в CRM-системах, концепциях построения хранилищ данных, методологиях разработки ПО (Scrum, Kanban). Некоторые компании указывают в списке инструментов PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Greenplum и Hadoop.
Аккредитованная IT-компания «Т1 Иннотех» включила в список своих требований не только BI-инструменты, Excel и SQL, но и Apache Airflow, Greenplum, PySpark и Hadoop. Источник: hh.ru
Я бы отметил следующие хард-скиллы BI-аналитика:
- Умение спроектировать концептуальную, логическую и физическую модели данных.
- Способность формализовать требования на разработку хранилища данных.
- Умение выявлять функциональные и нефункциональные требования к конечному дашборду.
- Понимание бизнес-области, в которой работает компания и разрабатывается конкретный дашборд. Так, требования к отчёту для отдела финансов в производственной компании будут сильно отличаться от требований к HR-отчёту в консалтинговой компании.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Я бы отметил следующие хард-скиллы BI-аналитика:
- Умение спроектировать концептуальную, логическую и физическую модели данных.
- Способность формализовать требования на разработку хранилища данных.
- Умение выявлять функциональные и нефункциональные требования к конечному дашборду.
- Понимание бизнес-области, в которой работает компания и разрабатывается конкретный дашборд. Так, требования к отчёту для отдела финансов в производственной компании будут сильно отличаться от требований к HR-отчёту в консалтинговой компании.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Софт-скиллы
Многие компании указывают в вакансиях BI-аналитика требования к софт-скиллам: например, умение собирать информацию от сотрудников и заказчиков, грамотно описывать процессы, работать в условиях многозадачности, планировать время и заниматься наставничеством.
- Главные софт-скиллы BI-аналитика — коммуникабельность и инициативность.
- Аналитические навыки. Хорошего BI-аналитика отличают уверенные навыки статанализа, умение интерпретировать большие объёмы информации и критическое мышление.
- Бизнес-навыки. Чтобы приносить пользу компании, BI-аналитик должен разбираться в её бизнес-процессах и корректно связывать полученные выводы с бизнес-целями. Пригодятся и навыки управления проектами.
Для Спортмастера помимо ожидаемых SQL, Tableau и Power BI важно, чтобы сотрудник умел работать с Jira и Confluence. В вакансии есть развёрнутые требования по софт-скиллам: от системного мышления и аккуратности до хороших коммуникативных навыков и даже знания английского. Источник: hh.ru
Где работает и сколько зарабатывает BI-аналитик
BI-аналитик может работать в консалтинговых агентствах или подразделениях компании: операционных командах, отделах стратегического планирования, BI и отчётности, департаментах цифровой трансформации. В консалтинге специалист выполняет проекты для всевозможных отраслей, а в штате одной компании углубляет знания определённого бизнеса.
BI-аналитики нужны в разных секторах экономики: в банковской сфере, промышленности, фармацевтике, ретейле, IT. Это может быть как крупный бизнес, так и компании малого бизнеса, университеты и государственные организации.
BI-аналитики нужны в разных секторах экономики: в банковской сфере, промышленности, фармацевтике, ретейле, IT. Это может быть как крупный бизнес, так и компании малого бизнеса, университеты и государственные организации.
Разбивка BI-вакансий по отраслям. Источник: hh.ru
Почти все компании ищут сотрудника на полный рабочий день. При этом около трети работодателей предлагают удалённый режим работы. Более 3 000 вакансий — это предложения напрямую от работодателей, без привлечения кадровых агентств.
hh.ru выводит более 3 000 вакансий по поиску «BI-аналитик»
По данным hh.ru, зарплата BI-аналитика стартует с 85 000 рублей. На минимальную зарплатную вилку от 85 до 175 000 рублей приходится почти 90% вакансий, в которых указана зарплата сотрудника, но в отрасли вполне реально дорасти и до доходов в четверть миллиона.
Если говорить о зарплате специалиста с учётом его опыта и уровня знаний — всё супериндивидуально и сильно зависит от компании. Я бы остановился на таких цифрах:
- джуниор — до 100 000 рублей;
- мидл — 100–200 000 рублей;
- сеньор — 200–300 000 рублей.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Если говорить о зарплате специалиста с учётом его опыта и уровня знаний — всё супериндивидуально и сильно зависит от компании. Я бы остановился на таких цифрах:
- джуниор — до 100 000 рублей;
- мидл — 100–200 000 рублей;
- сеньор — 200–300 000 рублей.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Сложнее всего устроитьсяBI-аналитиком без опыта работы: взять к себе новичков согласны только 139 компаний. Зато вакансий для специалистов с небольшим опытом работы, от года до трёх — примерно столько же, как и для BI-аналитиков, проработавших по специальности больше трёх лет. При этом работодатели весьма лояльно относятся к уровню образования — более 2 000 объявлений вообще не упоминают высшее образование в числе обязательных требований.
Как стать BI-аналитиком
Отличным подспорьем для начала карьеры в BI-аналитике станет образование в сфере анализа данных и машинного обучения, а также финансовый, экономический или математический бэкграунд. Однако попробовать свои силы в профессии может любой, кто интересуется аналитикой.
Из любой IT-специальности можно перейти в сторону BI-аналитики, если есть опыт работы в индустрии. Зачастую состав проектных и продуктовых команд в компаниях из сферы очень схож.
Конечно, проще поменять профиль уже действующим IT-аналитикам. Это связано с тем, что сам процесс выявления и формализации требований аналогичен. Также перейти в BI-аналитику легче тем, кто уже детально работал с данными, например BI-разработчикам.
Конечно, проще поменять профиль уже действующим IT-аналитикам. Это связано с тем, что сам процесс выявления и формализации требований аналогичен. Также перейти в BI-аналитику легче тем, кто уже детально работал с данными, например BI-разработчикам.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Из любой IT-специальности можно перейти в сторону BI-аналитики, если есть опыт работы в индустрии. Зачастую состав проектных и продуктовых команд в компаниях из сферы очень схож.
Конечно, проще поменять профиль уже действующим IT-аналитикам. Это связано с тем, что сам процесс выявления и формализации требований аналогичен. Также перейти в BI-аналитику легче тем, кто уже детально работал с данными, например BI-разработчикам.
Конечно, проще поменять профиль уже действующим IT-аналитикам. Это связано с тем, что сам процесс выявления и формализации требований аналогичен. Также перейти в BI-аналитику легче тем, кто уже детально работал с данными, например BI-разработчикам.
- Евгений ФедосеевРуководитель направления BI, эксперт Нетологии
Пройти онлайн-курсы
Хороший вариант для старта в профессии — онлайн-курс от Нетологии «Аналитик BI». Студентам предлагается на выбор базовая или расширенная траектория обучения. В первом случае обучение длится 7,5 месяца и позволяет добавить 6 проектов в портфолио. Расширенная траектория — 11 месяцев, а программа включает дополнительные BI-инструменты и 8 работ в портфолио.
Тем, кто осваивает профессию с нуля, курс Нетологии даёт техническую базу для старта в аналитике и развития в этой сфере. Джуниор-специалисты с его помощью изучают инструменты для работы на мидл-уровне, а профессионалы из смежных областей расширяют свои аналитические навыки и учатся решать новые задачи.
По итогам курса студент напишет дипломную работу и получит документ о профессиональной переподготовке.
Тем, кто осваивает профессию с нуля, курс Нетологии даёт техническую базу для старта в аналитике и развития в этой сфере. Джуниор-специалисты с его помощью изучают инструменты для работы на мидл-уровне, а профессионалы из смежных областей расширяют свои аналитические навыки и учатся решать новые задачи.
По итогам курса студент напишет дипломную работу и получит документ о профессиональной переподготовке.
Получить высшее образование
Сегодня десятки университетов предлагают бакалаврские программы в области бизнес-аналитики, после которых можно работать BI-аналитиком, в том числе Национальный исследовательский университет ВШЭ, МАИ, Владивостокский университет и ЮФУ. Желающим продолжить академическое образование НИУ ВШЭ, Финансовый университет при Правительстве РФ и СПбПУ предлагают магистерские программы для BI-аналитиков.
Обучиться самостоятельно
При желании и должном уровне мотивации изучить основы бизнес-аналитики можно и самостоятельно. Помогут в этом YouTube-уроки, профильная литература и форумы специалистов. Однако без опытного наставника и профессионального преподавателя довольно сложно упорядочить информацию в систему, поэтому всё же лучший вариант — обучение в вузе или на онлайн-курсах.
Что почитать и посмотреть BI-аналитику
Книги и учебные пособия
- Mastering Microsoft Power BI Бретта Пауэлла и Грега Деклера станет проводником в мир платформы для самостоятельной и корпоративной бизнес-аналитики Power BI. В издании есть всё, что нужно знать для работы с инструментом: как импортировать данные, преобразовывать их и создавать информационные панели, публиковать отчёты и разрабатывать содержимое Power BI. Помимо этого, руководство поможет в изучении профессиональных терминов.
- «Анализ и визуализация данных. Учебное пособие в двух частях. Часть 2: Построение дашбордов в Microsoft Excel 365 и Power BI» Светланы Калининой — учебное пособие МГИМО по современным инструментам подготовки интерактивных отчётов, востребованных в компаниях, которые работают с big data. Изначально учебник предназначен для студентов, изучающих экономику, менеджмент и бизнес-информатику.
- «Аналитика в Power BI с помощью R и Python» Райана Уэйда — книга для тех, кто хочет применять Power BI для всестороннего анализа данных. Эксперт в области анализа данных и автор книги Райан Уэйд объясняет, как использовать R и Python там, где стандартных средств Power BI недостаточно — для углублённого анализа и преобразования исходных данных.
- «Бизнес-аналитика» Бакыт Шахмановой, Натальи Щербаковой, Анжелики Астра, Ирины Клавсуц и Алексея Балабина — учебное пособие по бизнес-аналитике, в котором объясняются теоретические основы и практические приёмы в сфере бизнес-аналитики, визуализация данных с помощью Power BI и порядок составления развёрнутых аналитических отчётов.
- «Power BI. Моделирование на экспертном уровне» Сохейла Бахши рассказывает, как подключаться к данным в разных источниках, объединять их при помощи связей и строить полноценные модели данных, как определять новые метрики и выполнять пользовательские вычисления, использовать язык запросов DAX, создавать и адаптировать модели данных с учётом разнообразных бизнес-требований.
- «Данные: визуализируй, расскажи, используй» Коула Нафлика учит основам визуализации данных и тому, как эффективно взаимодействовать с ними. Книга демонстрирует, как выйти за рамки обычных инструментов, чтобы добраться до сути ваших данных, и объясняет, как использовать данные для создания увлекательной истории.
- «Подробное руководство по DAX» Альберто Феррари и Марко Руссо — наиболее полное руководство по языку DAX, который применяется для анализа и моделирования данных. В книге изложены как основы, так и отдельные нюансы работы с DAX: от простых табличных функций до продвинутых техник программирования и оптимизации моделей.
Видеоресурсы
- «Финансовый анализ в Excel и Power BI» — YouTube-канал руководителя консалтинговой группы Finalytics.pro и официального партнёра компании Microsoft, Станислава Салостей. В своих видео он рассказывает и показывает, как работать с Power BI, DAX и другими инструментами BI-аналитика.
- Выступления с конференции Analyst Days — международной конференции, посвящённой профессиональным вопросам системного и бизнес-анализа. Выбор докладов большой, приведём лишь несколько для примера: «UX дашборда мечты», «Высоко сижу, далеко гляжу, или Как собрать качественные требования к отчётности», «Построение BI-системы: вы могли об этом забыть».
Читать также
Чтобы быть в курсе всех новостей и не пропускать новые статьи, присоединяйтесь к Telegram-каналу Нетологии.
Редакция
Медиа Нетологии
Медиа Нетологии
Оцените статью