BI аналитик — это дизайнер от аналитики?

Когда я думала, чем заняться в последний год декрета и параллельно усилить себя как аналитика, я решила углубиться в BI-аналитику. В моей голове это выглядело так: BI — это про красивые графики, аккуратные дашборды и людей с хорошим вкусом. Ну, дизайнеры, только с данными 🤭

Поэтому в плане обучения у меня сначала появились инструменты визуализации. Логично же!

А потом я начала копать глубже и задаваться простым вопросом: а кто вообще такие BI-аналитики и зачем они нужны бизнесу?
И тут картинка начала разваливаться.

Оказалось, что BI-аналитик — это не «рисовальщик дашбордов», а человек, который помогает бизнесу принимать решения. Через отчёты, метрики и интерактивные визуализации, но всё же про решения, а не про красоту.

Ключевая задача BI-аналитика — понять цель заказчика:
что именно он хочет видеть, какие решения собирается принимать и в каком формате ему нужна информация. А дальше уже начинается работа с данными, логикой и визуализацией.

Лучше всего разницу между ролями показывает их сравнение.

Data-аналитик сфокусирован на данных.
Его основная цель — объяснить прошлое и ответить на вопросы: «что произошло?» и «почему так вышло?»

Он криминалист / детектив: изучает улики (данные), ищет причины и мотивы событий, которые уже произошли.

BI-аналитик сфокусирован на бизнесе.
Его цель — мониторить настоящее и держать руку на пульсе, отвечая на вопросы: «как у нас дела прямо сейчас?» и «где нужно вмешаться?».

Отличную аналогию привела LLM'ка: инженер-проектировщик информационных табло. Создаёт и поддерживает большие информационные дисплеи на вокзале (дашборды), куда стекаются данные о всех поездах (метриках), чтобы диспетчеры (менеджеры) видели ситуацию в реальном времени.

Product-аналитик сфокусирован на продукте и будущем.
Его главный вопрос: «как сделать продукт лучше?».
Это про эксперименты, гипотезы и влияние на развитие продукта.

Это своего рода учёный, как Док Браун («Назад в будущее») 🤭

Если совсем коротко:
Data — объясняет прошлое
BI — поддерживает принятие решений
Product — влияет на будущее продукта

Это не уровни «сложности» аналитиков (мы же не в компьютерные игры играем), а разные зоны ответственности.

Нагляднее всего разницу видно, когда все три аналитика смотрят на одну и ту же бизнес-ситуацию. Вот тут примеры [ссылка на github], если хотите посмотреть.

💬 А у вас, в вашей области деятельности, были моменты «узнал в только что лет»?

#аналитик_и_визуализация
#аналитик_изучает_bi