Якщо вам подобаються аналітика, дані, дослідження і бажання покращувати бізнес-процеси, є дві ключові ролі, які можуть підійти вам для старту в IT: Data Analyst і бізнес-аналітик. Але в чому різниця між цими спеціалістами? Один працює з масивами даних, виявляючи приховані закономірності, а інший перетворює бізнес-вимоги на технічні рішення. У статті ми розглянемо ключові відмінності між Data Analyst та бізнес-аналітиком, їхні обов’язки, необхідні навички та перспективи розвитку. Тож приготуйтеся зрозуміти, яка з цих ролей більше відповідає вашим амбіціям і допоможе зробити перший крок у кар’єрі в IT!
Хто є хто у світі аналітики
Ключова відмінність між Data Analyst (аналітиком даних) та бізнес-аналітиком в IT полягає у фокусі їхньої роботи та завданнях, які вони виконують. Data Analyst зосереджений на аналітиці даних та створенні інсайтів, тоді як бізнес-аналітик відповідає за оптимізацію бізнес-процесів та управління вимогами.
1. Цілі аналізу
- Data Analyst концентрується на роботі з даними, метою якого є знаходження закономірностей, інсайтів і прогнозів, що допомагають приймати рішення. Вони обробляють та інтерпретують великі масиви даних, створюють аналітичні звіти, візуалізують дані, і часто використовують статистичні або машинні методи, щоб забезпечити бізнес актуальною інформацією.
- Бізнес-аналітик орієнтований на визначення бізнес-вимог та створення рішень, що задовольняють ці вимоги. Їхня мета — розуміння потреб бізнесу та розробка стратегій для покращення бізнес-процесів, визначення технічних рішень та управління вимогами до продукту.
2. Сфери діяльності
- Data Analyst працює з історичними та поточними даними, шукаючи відповіді на питання «Що сталося?» та «Чому це сталося?». Вони аналізують структуровані та неструктуровані дані, створюють дашборди для відображення ключових показників і можуть працювати в тісній співпраці з командою розробників.
- Бізнес-аналітик працює над визначенням та формулюванням вимог до системи або продукту, спілкуючись з різними стейкхолдерами. Вони вирішують питання «Як це зробити» і «Які функції потрібно реалізувати?», щоб оптимізувати процеси та підвищити ефективність роботи компанії.
3. Інструменти та навички
- Data Analyst використовує інструменти для обробки і візуалізації даних, такі як SQL, Python, R, Excel, Tableau або Power BI. Важливі навички включають програмування, знання візуалізації даних і основи машинного навчання.
- Бізнес-аналітик орієнтується на управлінські та комунікаційні інструменти, такі як Jira, Confluence, BPMN, UML. Вони повинні мати сильні навички комунікації, щоб збирати вимоги від стейкхолдерів і пояснювати їх команді розробки.
4. Роль у процесі прийняття рішень
- Data Analyst допомагає приймати рішення на основі даних, зменшуючи рівень невизначеності через конкретні інсайти.
- Бізнес-аналітик формулює вимоги до продукту, які допомагають створити стратегічне бачення проекту, і працює над тим, щоб команда розробки та замовники мали однакове розуміння продукту.
Аналітик даних занурюється в технічні глибини, а бізнес-аналітик будує мости між людьми
1. Інструменти та технології
- Data Analyst використовує багато технічних інструментів і мов програмування для обробки даних, включаючи SQL, Python, R, Spark та інші. Для обробки великих обсягів даних, побудови моделей та створення звітів аналітики даних часто використовують такі технології, як таблиці баз даних, алгоритми машинного навчання і бібліотеки для обробки та візуалізації даних (наприклад, Pandas, Matplotlib, Tableau). Ці інструменти потребують глибоких технічних знань, особливо в статистиці, математичному аналізі та програмуванні.
- Бізнес-аналітик орієнтований на інструменти управління вимогами та процесами, такі як Jira, Confluence, UML та BPMN, але в більшості випадків йому не потрібно вміти писати код чи займатися розробкою програмного забезпечення. Інструменти BA переважно зосереджені на координації, документації та візуалізації процесів.
2. Тип завдань
- Data Analyst займається глибоким аналізом даних і потребує технічних знань для того, щоб структурувати дані, налаштовувати джерела даних та автоматизувати аналітичні процеси. Ця професія пов’язана з математикою, статистикою і програмуванням, і часто аналітик даних працює безпосередньо з сирими даними, що вимагає знання технічних аспектів обробки даних.
- Бізнес-аналітик працює більше з процесами, не занурюючись у технічні деталі реалізації. Він збирає вимоги від замовників та перетворює їх у зрозумілий формат для команди розробки, але їхні завдання здебільшого стосуються плануванні, комунікації та формулюванні вимог.
3. Навички та знання
- Data Analyst потребує розуміння алгоритмів обробки даних, баз даних, знань у статистиці й основах машинного навчання, а також уміння використовувати мови програмування. Це робить професію більш технічною, адже аналітики даних повинні працювати безпосередньо з кодом і великими масивами інформації.
- Бізнес-аналітик фокусується більше на бізнес-процесах та управлінні проєктами. Хоча технічні знання можуть допомогти, більшість їхньої роботи полягає в комунікації, розумінні бізнесу та формулюванні вимог, а не в розробці чи аналітиці на рівні коду чи складних алгоритмів.
4. Позиція в команді
- Data Analyst часто співпрацює з технічними спеціалістами, такими як інженери даних і розробники, для отримання доступу до даних і створення аналітичних моделей. Їхня роль ближча до розробників, оскільки вони працюють з технічними аспектами даних.
- Бізнес-аналітик є посередником між бізнесом і технічною командою, пояснюючи потреби клієнтів і перетворюючи їх у вимоги до продукту або процесу. Вони часто більше взаємодіють з менеджерами, маркетологами та іншими стейкхолдерами, зосереджуючись на бізнес-процесах, а не на технічних аспектах.
*Різниця між бізнес-аналітиком та дата-аналітиком
З якої професії новачку без досвіду легше стартувати в IT
Для новачка легше стартувати в IT в ролі бізнес-аналітика, оскільки ця професія більше орієнтована на бізнес-процеси та комунікацію, а не на глибокі технічні знання. Однак, якщо новачок зацікавлений у технічних навичках і має базове розуміння математики та програмування, професія аналітика даних теж може бути освоєна, хоча і вимагатиме більше часу та зусиль на навчання.
1. Вимоги до технічних навичок на старті кар’єри
- Бізнес-аналітик вимагає мінімальних технічних знань, особливо на початковому етапі. Більшість завдань бізнес-аналітика стосується комунікації, розуміння потреб бізнесу, аналізу процесів та підготовки вимог для команди розробки. Базове розуміння ІТ-технологій допомагає, але не є обов’язковим на старті.
- Аналітик даних вимагає технічних знань, зокрема в програмуванні (Python, SQL), а також основ в математиці та статистиці. Це потребує певної підготовки і більше часу для освоєння, тому що потрібно вміти працювати з даними, використовувати аналітичні інструменти та розуміти алгоритми.
2. Вартість і час на навчання
- Професію бізнес-аналітика можна швидко опанувати за допомогою курсів з бізнес-аналізу, основ ІТ і тренувань на проєктах. Новачки можуть почати з ролей, які не вимагають великого технічного досвіду, і поступово нарощувати знання.
- Аналітику даних вивчати складніше, оскільки навчання включає вивчення мов програмування, статистики та інструментів для обробки і візуалізації даних. Це може зайняти більше часу та вимагати більш глибокого занурення.
3. Кар’єрний старт
- Бізнес-аналітиком легше стати з досвідом в інших сферах, де потрібні аналітичні навички та комунікація: наприклад, у маркетингу, продажах, управлінні. Початкові позиції часто не потребують глибоких технічних знань і дозволяють поступово освоювати нові навички в процесі роботи.
- Аналітиком даних зазвичай стають з технічних позицій або після спеціалізованого навчання в галузі аналізу даних. Кар’єрний старт для новачка без технічних знань може бути складнішим, і часто потрібні стажування або курси для отримання базових знань у програмуванні та аналізі.
4. Складність повсякденних задач
- Бізнес-аналітик зосереджується на задачах, пов’язаних із комунікацією та формулюванням вимог, що є менш технічно складним для новачка.
- Аналітик даних виконує технічно складніші завдання: робота з великими даними, програмування, статистичні аналізи, що вимагає попередньої підготовки.
Скільки заробляють бізнес-аналітики та дата-аналітики на старті
Рівень заробітної плати для бізнес-аналітиків та дата-аналітиків на старті може значно відрізнятися в залежності від країни, компанії та конкретних навичок спеціаліста. Ось середні показники для цих професій на стартовому рівні:
1. Бізнес-аналітик (Junior Business Analyst)
- Україна: В середньому, стартова зарплата бізнес-аналітика початкового рівня становить близько $700-1000 на місяць. У великих містах, як Київ чи Львів, оплата може бути трохи вищою.
- США: Зарплата молодого бізнес-аналітика становить в середньому $57,000-70,000 на рік (близько $4600-5800 на місяць). У великих компаніях або в технічних центрах ця цифра може сягати $80,000 на рік.
- Європа: В середньому, молоді бізнес-аналітики отримують €30,000-40,000 на рік (приблизно €2500-3300 на місяць).
2. Аналітик даних (Junior Data Analyst)
- Україна: Молоді дата-аналітики заробляють близько $800-1100 на місяць. Ця сума може зростати, якщо кандидат володіє навичками програмування, статистики чи машинного навчання.
- США: Стартова зарплата для молодого аналітика даних становить в середньому $60,000-73,000 на рік (близько $5000-6200 на місяць), і може бути вищою, якщо кандидат має навички роботи з Python, SQL або Power BI.
- Європа: Молоді дата-аналітики отримують в середньому €35,000-45,000 на рік (приблизно €2900-3750 на місяць).
Замість висновку
Через відсутність технічних вимог до бекграунду, можливість швидкого навчання і незначну різницю в стартовій зарплаті, професія бізнес-аналітика є кращим вибором для початку кар’єри в ІТ. Вона дозволяє новачкам швидше адаптуватися, отримати досвід роботи з бізнес-процесами і зрозуміти основи IT-індустрії без необхідності вивчення програмування та складних аналітичних інструментів. Це забезпечує легкий старт і відкриває можливості для подальшого розвитку, як у сфері бізнес-аналізу, так і в інших напрямках ІТ.