Все компании сегодня любят «большие данные», и практически в каждой обязательно будет отдел аналитиков, занимающихся data science. Однако четкое понимание в индустрии о том, кто такой продуктовый аналитик и чем он отличается от data scientist или UX-исследователя, фокусирующихся на количественных методах, нет.

Все чаще встречается деление продуктовых аналитиков, которые:

• ставят цели и метрики, определяют вектор развития продукта
• исследуют природу явлений, выявляют причинно-следственные связи
• строят предсказательные алгоритмы

Например, похожим образом выглядит такая структура в компании Indeed:

В этой статье я хочу немного абстрагироваться от специалистов, которые занимаются исключительно машинным обучением, и рассказать о видении роли продуктового аналитика у нас в Wrike и о тех задачах, с которыми приходится ежедневно работать нашей продуктовой команде.