Должен ли аналитик уметь программировать

Если говорить максимально кратко и просто — это специалист, который собирает, обрабатывает, систематизирует и изучает данные. А также формулирует выводы и рекомендации, тем самым помогая бизнесу принимать стратегические решения. Но это максимально широкое определение: в реальности большинство позиций предполагает более узкую специализацию.

Существует отраслевое деление таких сотрудников, и оно отражается в названиях: финансовый, маркетинговый, продуктовый, инвестиционный и другие. Сразу отметим, что аналитику такого рода программировать чаще всего не надо: он должен уметь выполнять функции, близкие к компетенциям своего отдела. То есть хорошо разбираться в направлении, на котором специализируется. Например, в денежных потоках или в рекламных кампаниях.

Мы же говорим о более широком понятии, то есть об экспертах, которые занимаются общими вопросами бизнеса и работой с данными. Это в первую очередь BI-аналитик и Data Analyst. Именно об их компетенциях мы будем говорить, пытаясь понять, какие знания и навыки им действительно необходимы для успешного выполнения поставленных задач.

По многочисленным объявлениям о вакансиях можно понять, что у каждой компании собственное представление о требованиях к специалистам такого рода. Но можно выделить основные должностные функции, которые встречаются почти в каждом запросе.

● Сбор, обработка, изучение, систематизация данных из разных источников.
● Работа с запросами руководства предприятия и поиск проблемных точек в деятельности компании.
● Стратегический анализ бизнес-процессов, подготовка рекомендаций и создание гипотез.
● Проектирование моделей для прогнозирования, плана действий для повышения эффективности.
● Визуализация данных, создание интерактивных дашбордов и другой отчетности.
● Взаимодействие с IT-отделом, доведение до них задач, поставленных менеджментом, формулирование требований на их языке и контроль выполнения.

Для успеха в профессии нужно понимать законы бизнеса и менеджмента, иметь опыт в Data Science, проводить операции с базами данных и системным анализом. В рамках каждой сферы надо владеть необходимым инструментарием и современными методами работы, например:

● делать визуализацию на BI-платформах;
● писать запросы SQL,
● строить модели,
● составлять ERD-диаграммы,
● проводить А/В тестирования и многое другое.

Направлений в профессии много, перед каждым — свои задачи и обязанности. Например, есть специальность, которая находится на стыке управления бизнесом и разработки программного обеспечения для него. Речь о системном аналитике (сократим его до СА). Он в первую очередь выполняет роль посредника между заказчиком и техническими исполнителями. Понимает требования менеджмента, видит стоящие перед ним проблемы и знает, как их решить с помощью цифровых технологий.

При этом такой специалист умеет разговаривать на языке айтишников и формулировать для них задание. В общем, главная его ценность как раз в этом: хороших дизайнеров и программистов много, а тех, кто умеет найти решение и превратить его в задачу для этих специалистов, мало. И они очень ценны.

Разницу между необходимыми скиллами BI- и системного аналитика можно увидеть на этом рисунке:

Согласно руководству от Международного института IIBA BABOK (акроним от Business Analysis Body of Knowledge), классический Business Analyst работает с требованиями «на другом уровне абстракции, фокусируя внимание на оптимальной организации процессов и их экономике». Поэтому среди требований к этому специалисту нет чего-то вроде «писать код на сложных языках» — он может выполнять анализ данных без навыков программирования.

Хорошим бонусом к компетенциям Data Analyst будет знание SQL. Это не инструмент написания кода, а язык запросов, необходимый для взаимодействия с базами и извлечения из них нужной информации. А так как работа зачастую связана с Big Data, традиционные методы сбора и систематизации «вручную» уже неактуальны.

Что касается Python, тут тоже нет общего мнения. Этот язык используют в веб-разработке для создания бэкапов, заполнения таблиц в Excel, создания PDF-документов с отчетами и других задач. Все это нужно аналитику данных, но в зависимости от функций, он может или делать это сам или отдать программисту. Поэтому обязательным требованием Python не является. С другой стороны, это язык с очень простым синтаксисом, он вполне доступен даже людям с «гуманитарным» складом ума. А дополнительные профессиональные навыки никогда не будут лишними.

Системщику полезно знать UML (Unified Modelling Language). Это унифицированный графический язык моделирования, который с помощью схем и диаграмм описывает процессы и системы. В виде моделей на нем можно формулировать требования заказчика в удобной и понятной для разработчиков форме. Это поможет СА выполнять роль посредника между бизнесом и разработчиками.

Для этого есть два основных пути:

1. Выполнять обязанности, которые не требуют написания кода.
2. Ставить задачи перед айтишниками и пользоваться результатами их труда.

В первый вариант входит широчайший список должностных обязанностей. Например:

● собирать и систематизировать данные с помощью инструментов, не требующих написания программ;
● выдвигать и проверять гипотезы;
● визуализировать отчеты на BI-платформах (Power BI, Qlik, Tableau);
● проводить А/В тестирование и маркетинговые исследования;
● разрабатывать и внедрять новые метрики для оценки деятельности компании;
● вести переговоры с заказчиком и командой айтишников.

Все эти направления входят в программу курса обучения профессии в Институте бизнес-аналитики. Вы не только изучите теорию, но и получите практический опыт, работая с реальными примерами и решая задачи с помощью работы с данными.

Чтобы идти вторым путем, необходимо уметь формулировать требования к IT-специалистам, озвучивать их и добиваться нужного результата.

Мы выяснили, что далеко не всегда аналитику необходимо программирование. При этом все современные методы и инструменты построены на цифровых технологиях. Так как же можно выполнять свои обязанности, не умея создавать программы? Ответ лежит на поверхности — использовать то, что уже написано. Давайте последовательно рассмотрим ключевые этапы такой деятельности.