Комментарии 6
Хороший текст! Можно было еще Product Analyst упомянуть, его тоже начинают выделять в отдельную категорию. Вакансии по задачам отличаются своей продуктовой спецификой от DA.
Наконец-то в Яндексе разобрались в видах аналитиков! А то надоело, что ваши рекрутёры постоянно зовут системных аналитиков на позиции DA/DS…
Но если серьёзно, за статью спасибо, можно будет давать линк вместо долгого объяснения всем задающимся вопросами :)
Весьма познавательно)
Бизнес-аналитик
Напоследок поговорим о бизнес-аналитике.
Не мною замечено, но я присоединяюсь к этой точке зрения, что бизнес-анализ и бизнес-аналитика - разные проф. области. Тут лучше сказано: https://blog.systems.education/systems-analytics-bullshit-ac6d3f580c15
Отличная статья! Спасибо! Думаю, что для полной картины можно добавить только DE (Data Engineer) тот кто строит объекты данных для использования в процессах работы DA, DS, BA и SA.
Откуда есть пошла аналитика
Вернулся к заголовку в конце чтения и заметил, что на вопрос "Откуда есть пошла?" статья не отвечает ;-) Спасибо за отличный материал!
И еще...
Дата-сайентист занимается исследованием данных средствами машинного обучения.
А как же остальные средства? Например, вероятностные модели? Или они тоже привязаны к ML?
Откуда есть пошла аналитика и что отличает DS, DA, BA и SA
Каждому из нас приходится принимать решения и иметь дело с их последствиями. Если речь идёт о бизнесе, то верный выбор может принести кругленькую сумму денег, а неверный — стоить целого состояния. Неудивительно, что сейчас в моде data-driven-подход, при котором каждое бизнес-решение принимается на основе объективных данных. Преобразованием данных в решения занимаются аналитики: финансовые, инвестиционные, продуктовые, аналитики рисков — им нет числа, как и строкам в их таблицах.
Разновидностей аналитиков стало уже так много, что в них немудрено и запутаться. Под катом мы разберём, кто такие аналитики данных, системные аналитики, бизнес-аналитики и дата-сайентисты: чем они отличаются, что у них общего, какие навыки нужны, чтобы стать одним из них. А заодно — вспомним первопроходцев, выдающихся аналитиков прошлого и над какими задачами они работали.