Расскажу какие навыки потребуются, чтобы начать свой карьерный путь в роли BI-аналитика, и поделюсь где эти навыки можно прокачать. Подборка из статьи будет полезна и начинающим специалистам, и профи - для увеличения кругозора.
Кто такой BI-аналитик
BI-аналитик (BI - Business intelligence) - это человек, который является связующим звеном между данными и бизнесом. В разных компаниях его роль может становиться похожей как на роль dwh-инженера, так и на на роль человека, который собирает дашборды. В статье мы будем рассматривать все навыки, которые так или иначе потребуются любому BI-аналитику.
Я постаралась собрать для вас преимущественно бесплатные ресурсы для развития необходимых навыков, если же ресурс будет платным, то я отдельно отмечу это и расскажу, почему он стоит того. Здесь нет рекламы, есть только мой собственный опыт, который привел меня из продуктового аналитика в senior BI-аналитика в Avito.
1. Визуализация данных
Начнем с моего любимого - с визуализации данных. И сразу классный тест, чтобы проверить ваши навыки в датавизе.
Книги
1. Крайне рекомендую книгу о дизайне: Дизайн привычных вещей Дональда Нормана
Главная мысль: хороший дизайн делает взаимодействие интуитивным: пользователю не нужно напрягаться и разбираться, как всё работает.
Если человек путается или теряется, значит проблема в дизайне, а не в человеке.
В контексте дашбордов это означает, что пользователь не должен гадать, куда смотреть, не должен расшифровывать метрики и т.д. Хороший дашборд понятен за несколько секунд и не требует дополнительных объяснений.
2. Если говорить о базе в датавизуализации, то это, без преувеличения, книги Эдварда Тафти. Его работы - это практически библия для всех, кто занимается визуализацией данных.
У меня есть книга Beautiful Evidence. Сейчас их сложно найти, но мне удалось найти мою на Авито:)
Основная идея Тафти: максимум данных, минимум визуального шума. Он вводит понятие data-ink ratio - это доля «чернил», которые действительно передают данные, а не украшают график. Для BI это особенно важно:
график должен усиливать смысл, а не отвлекать;
каждая линия и подпись должны быть оправданы;
если элемент не помогает понять данные, его лучше убрать.
Тафти учит относиться к визуализации как к точному инструменту передачи информации, а не к декоративному оформлению.
Курсы
1. Я прошла курс от Анастасии Кузнецовой - автора канала "Настенька и графики" и я более чем довольна! Всем крайне рекомендую, для начала вы можете прочитать первую бесплатную главу, там очень много полезной информации, нет воды и очень много примеров, а в конце есть домашнее задание: можно переверстать плохой график. Если купить весь курс, то в каждой главе так же будут домашние задания, которые будет очень тщательно проверять Анастасия и давать очень полезную обратную связь.
2. Курс от аналитика в дата-журналистика Алексея Смагина. Лично я курс не проходила, но видела прекрасные работы его выпускников, например, вот эту про Ван Гога
Насмотренность
Свою насмотренность я развивала так: я подписалась на очень большое количество телеграм каналов, связанных с датавизом (начните с тгк каналов авторов курсов из блока выше). Я очень внимательно рассматривала графики, которые там публиковались, отмечала для себя приемы и необычные решения. Также на чужих ошибках мне помогал учиться канал Отвратительные графики, в котором публикуются антипримеры из датавиза.
2. Знание SQL
SQL - главный язык любого аналитика, и в особенности BI-аналитика.
Лично я учила его на стареньком сайте sqlex, к счастью прогресс не стоит на месте, и появились новые аналоги.
Как прокачать
Для одного из собеседований мне прислали ссылку на SQL-academy, и мне очень он понравился этот сайт, его особенности:
есть бесплатная часть курса, которой с головой хватит для изучения sql
большое количество примеров задач
собственный sql-editor, в котором можно писать реальный код, и его автоматически проверят и подскажут, что не так в решении
есть примеры задач из Биг-тех компаний
Если хотите чувствовать себя увереннее, можно потренироваться с ChatGPT.
Попросите его придумать данные для нужной вам сферы и составить несколько SQL-задач на их основе. Важно, чтобы это были не абстрактные таблицы, а данные, которые действительно нужны бизнесу: заказы, клиенты, выручка, подписки, отмены и т.д.
Ваша задача - научиться работать именно с «живыми» бизнес-данными и понимать, какие запросы реально могут понадобиться.
Особенно полезно сделать такую тренировку перед собеседованием. Попробуйте смоделировать данные именно для той компании, в которую идёте. Это поможет вам быстрее ориентироваться в кейсе и чувствовать себя намного увереннее.
Также я слышала хорошие отзывы про Karpov.Courses про бесплатный курс по SQL, охотно верю, потому что курс Анатолия Карпова про статистику на Степике просто шикарный.
3. Понимание бизнеса
Так как вы будете готовить дашборды и отчеты для бизнеса, нужно хорошо понимать как бизнес устроен и что он хочет, потому вы научитесь не просто собирать хотелки заказчиков, а сами будете предлагать им лучшие решения.
Как прокачать
Чтобы оценить ваши навыки в бизнесе или в IT продукте попробуйте начать с бесплатного теста от go practice
Далее, он покажет вам ваши слабые и сильные стороны.
Я проходила полноценный курс Go practice и считаю, что это прекрасный старт для начинающих аналитиков, как подуктовых так и BI-аналитиков.
Пример того, как этот навык проверяют на собеседованиях
На собеседования часто спрашивают такие кейсы: представь, что ты BI-аналитик в компании, которая продает цветы по подписке, продумай как будет выглядеть дашборд для директора. Обычно это вся информация, которую вам дают, но далее вы сами спрашиваете уточняющие вопросы, если "ответа от директора" нет, значит вы сами придумываете логичный ответ.
Попробуйте продумать структуру дашборда, ответив на эти вопросы
Какие метрики компании самые главные
Что показать как KPI-карточку, а что необходимо показывать в динамике
Какие фильтры и разрезы стоит добавить
Кто кроме директора будет смотреть дашборд? Какую вкладку сделать для менеджеров уровнем ниже
Какие типы графиков ты выберешь
Как будешь показывать результат?
Как бу��ешь собирать обратную связь и отрабатывать список фичей на доработку дашборда
Как проверишь, что дашборд покрыл потребности заказчика?
4. Общение с заказчиком
Эта часть работы напрямую связана с вашими soft skills. На эту тему есть прекрасная и всеобъемлющая статья Романа Бунина, очень рекомендую ее к прочтению.
Краткая инструкция о том, как общаться с ваши заказчиком.
Работа над дашбордом - это работа над мини-продуктом, где вы выступаете в роли продакта.Перед тем как «выпускать продукт», нужно понять, что именно нужно целевой аудитории. Поэтому работа начинается со встречи или переписки с основным заказчиком.
Если дашборд уже есть, и его нужно улучшить:
Лучший сценарий: у заказчика уже есть дашборд, но он: неудобный, устаревший, перегруженный или им сложно пользоваться.
В этом случае я обычно организую небольшую встречу и прошу:
показать, кто и как пользуется дашбордом,
какие блоки реально используются,
чем уже не пользуются,
что неудобно,
что хотелось бы добавить.
После этого я продумываю новую версию: исправляю проблемы и оставляю только нужный функционал.
Если дашборда нет, и его нужно создать с нуля:
Если дашборда ещё нет, также инициируйте встречу и внимательно слушайте боли заказчика.
Важно: не просите заказчика рисовать вам макет дашборда. Это не его работа, а ваша зона ответственности.
Даже если вы только начинаете путь в BI, старайтесь брать инициативу на себя и предлагайте несколько вариантов решения, объясняйте логику, обсуждайте альтернативы.
Старайтесь быть партнёр в принятии решений и помогайте заказчику получить не то, что он придумал у себя в голове, а то, что будет ему действительно полезно. Большая радость, когда и то и то совпадает:)
Сроки и ответственность
После сбора требований:
Оцените объём работы.
Озвучьте сроки (обязательно закладывайте небольшой запас).
Если понимаете, что не успеваете, предупредите заказчика заранее. Можно, например, договориться сделать только жизненно важные графики и фильтры, а остальное доделать в плановом порядке.
Презентация и доработки
После презентации проекта:
заложите время на доработку,
соберите обратную связь,
уточните, какие решения будут приниматься на основе дашборда.
Хороший дашборд редко получается идеальным с первого раза, и это совершенно нормально.
Жизнь дашборда после релиза
После сдачи проекта вы не заканчиваете работу. Полезная привычка BI-аналитика:
отслеживать MAU (Monthly Active Users) дашборда,
раз в квартал возвращаться к пользователям за обратной связью,
анализировать, какие блоки используются, а какие нет.
5. Работа в BI-системе
Этот пункт не случайно последний. Освоение инструментов занимает меньше времени, чем понимание бизнеса или SQL, и редко является решающим фактором на собеседовании.
Большинство BI-систем устроены похоже: если вы разобрались в одной, быстро освоите и другую. Условно можно выделить два популярных типа инструментов:
1. Tableau (визуально ориентированный BI для интерактивных дашбордов без обязательного SQL)
Tableau - это полноценная BI-платформа для создания интерактивных дашбордов и глубокой визуализации данных. Порог входа средний, но есть много обучающих видео и у Табло в целом большое дата-виз сообщество, которое помогает другу другу.
Плюсы:
мощная визуализация,
гибкая работа с данными,
много встроенной аналитики,
востребована на рынке.
Важно:
У Tableau есть бесплатная онлайн-версия Tableau Public.
В ней можно тренироваться, собирать дашборды и даже публиковать портфолио (вот мое).
2. Redash (SQL‑центрированный BI для быстрого построения дашбордов из «сырых» данных.)
Redash - это инструмент, который больше ориентирован на работу с SQL и быстрые аналитические отчёты. Работа из браузера: сначала пишем sql-код, а потом по результатам запроса строим графики. Интерфейс интуитивно простой, осваивается за пару часов.
Подходит для:
написания SQL-запросов,
создания простых дашбордов,
быстрой проверки гипотез,
работы внутри продуктовых команд.
По сути, Redash - это удобная оболочка над базой данных: сначала вы пишете SQL-запрос, затем визуализируете результат.
Redash без предврительной установки "потрогать не получится", но вот его подробный обзор
Что важно понимать
На собеседовании оценивают не то, умеете ли вы нажимать кнопки в конкретной системе, а:
понимаете ли вы бизнес-задачу,
умеете ли писать SQL,
можете ли продумать структуру дашборда.
Если вы освоили одну BI-систему, переход на другую займёт буквально несколько дней. Поэтому не зацикливайтесь на инструменте. Фокусируйтесь на логике, метриках и структуре.
Об авторе
Меня зовут Валерия Смирнова, я уже более 6 лет в продуктовой и BI-аналитике.Создаю дашборды, которые не просто «красивые», а реально помогают бизнесу расти и находить точки для оптимизации. Веду Telegram-канал про BI и визуализацию данных. Присоединяйтесь 🙂
