Прошлый раз вы проголосовали за коллегу из Авито, и сегодня я вам раскрою крутого senior BI разработчика из моей команды - Леру Смирнову 🥰
Лера не просто сильный эксперт, но и имеет очень интересный опыт (например, за плечами у Леры переход из продуктовой аналитики в BI), поэтому ей точно есть чем поделиться 🍿
Лера, ты работала и продуктовым, и BI аналитиком. Что на твой взгляд сложнее - перейти из продуктовую в BI или из BI в продуктовую?
Продуктовый аналитик должен хорошо понимать статистику, А/Б-тесты, математику: это уже скорее про фундаментальную подготовку и тип мышления, чем про прохождение очередного курса. Плюс нужен продуктовый опыт: понимание того, как работает продукт, на какие метрики можно влиять и какими инструментами это делать.
При этом продуктовая аналитика сейчас гораздо популярнее BI-аналитики, поэтому по ней больше курсов, материалов и в целом проще найти информацию для развития.
Но возможно я немного предвзята 😅 Мне BI-аналитика дается легче, потому что я сама ей очень горю. А еще, когда я работала продуктовым аналитиком, мне было важно любить сам продукт и активно им пользоваться. В BI-аналитике ты в каком-то смысле сам себе продакт любимого продукта, и меня это очень мотивирует.
Какой совет ты бы дала новичку, который сейчас на старте и выбирает между BI и продуктовой, как понять что ему выбрать?
Мне кажется, лучший способ это пообщаться и с продуктовым аналитиком, и с BI-аналитиком. Можно даже со мной 😁Я успела побывать по обе стороны баррикад.
Если совсем упростить, то продуктовые аналитики развивают внешний продукт компании, а BI-аналитики - внутренний. И для этого они используют разные инструменты, так как во-первых у нас разный масштаб аудитории, а во-вторых разная лояльность и степень близости к пользователям
Поэтому вопрос скорее в том, что вам интереснее: помогать развивать сервис для миллионов пользователей или строить инструменты и аналитику для сотрудников внутри компании.
Какую долю задач ты делаешь через AI? Как эта доля изменилась за последние полгода?
Все задачи, связанные с кодом: SQL, Python и тому подобное - я сейчас практически не делаю без помощи AI. Исключение только какие-то совсем небольшие правки.
Поэтому я очень рада, что всю рутинную часть можно спокойно делегировать Claude. Благодаря этому остается гораздо больше времени на то, что мне действительно нравится: продумывать логику дашбордов, проектировать интерфейсы и заниматься архитектурой аналитических проектов.
Какие твои любимые BI системы и почему?
Я предпочитаю web-based BI-системы, потому что в них вся работа происходит прямо в браузере: создание и редактирование дашбордов, визуализаций и SQL-запросов.
В Авито, например, можно самостоятельно добавлять практически любые графики, написав их на JavaScript. И это во многом убирает главный недостаток таких систем - ограниченную гибкость по сравнению с Tableau или Power BI.
Получается удобство браузерной BI-системы плюс возможность создавать собственные визуализации под любые задачи.
Какие у тебя есть BI-активности помимо непосредственных рабочих проектов? Какая из них твоя любимая?
У меня много BI-активностей вне основной работы, и все они любимые, иначе я бы ими просто не занималась 😊
Я веду телеграм-канал про BI и визуализацию данных, делаю прожарки дашбордов коллег, а еще недавно записала лекцию по проектированию интерфейсов дашбордов для курса в Академии аналитиков Авито.
Наверное, больше всего мне нравится именно делиться знаниями. Мне очень интересно разбирать чужие решения, объяснять принципы хорошего дизайна и помогать другим делать свои дашборды лучше.
Лера пишет про датавиз в своём канале Любовь, BI и графики, жёстко советую зайти посмотреть (я в восторге от недавнего поста с комиксами "yes, but")
P.S. На фото - моя команда, включая Леру (почти вся, еще Сережи не хватает 💗)