Валерия Смирнова прошла путь от продуктового аналитика до senior BI-разработчика. В этом интервью она объясняет, в чём принципиальная разница между двумя специализациями, как выбрать подходящий путь на старте карьеры, и как использование AI-инструментов изменило её ежедневную работу.
BI или продуктовая аналитика: что сложнее?
Продуктовый аналитик должен хорошо понимать статистику, A/B-тесты и математику — это скорее про фундаментальную подготовку и тип мышления, чем про прохождение очередного курса. Кроме того, нужен продуктовый опыт: понимание того, как работает продукт, на какие метрики можно влиять и какими инструментами это делать.
Продуктовая аналитика сейчас популярнее BI-аналитики: по ней больше курсов, материалов, проще найти информацию для развития. Тем не менее Валерия признаёт собственную предвзятость — BI даётся ей легче, потому что она им искренне увлечена. По её словам, в BI-аналитике ты в каком-то смысле сам себе продакт любимого продукта — и это сильная мотивация.
Как новичку выбрать между BI и продуктовой аналитикой
Если упростить: продуктовые аналитики развивают внешний продукт компании, а BI-аналитики — внутренний. Инструменты, масштаб аудитории и степень близости к пользователям у них принципиально разные.
Ключевой вопрос для выбора:
- Вам интереснее помогать развивать сервис для миллионов внешних пользователей? → продуктовая аналитика.
- Вам интереснее строить инструменты и аналитику для сотрудников внутри компании? → BI-аналитика.
Лучший способ определиться — поговорить с практикующими специалистами обоих направлений. Живой разговор даст больше, чем любое описание вакансии.
AI в работе BI-аналитика: сколько задач уже делегировано
Все задачи, связанные с кодом — SQL, Python и подобное — Валерия сейчас практически не делает без помощи AI. Исключение составляют лишь совсем небольшие правки.
Делегирование рутины освобождает время на то, что действительно важно: продумывать логику дашбордов, проектировать интерфейсы и заниматься архитектурой аналитических проектов. Именно эти задачи требуют экспертного суждения и не поддаются полной автоматизации.
Выбор BI-системы: почему web-based побеждает
Валерия отдаёт предпочтение web-based BI-системам: в них вся работа — создание и редактирование дашбордов, визуализаций и SQL-запросов — происходит прямо в браузере, без установки десктопного ПО.
Главный исторический недостаток таких систем — ограниченная гибкость по сравнению с Tableau или Power BI — во многом снимается возможностью писать собственные визуализации на JavaScript. Итог: удобство браузерной среды плюс возможность создавать кастомные графики под любые задачи.
BI-активности за пределами основной работы
Помимо рабочих проектов Валерия:
- ведёт Telegram-канал про BI и визуализацию данных,
- проводит «прожарки» дашбордов коллег — разбирает решения и объясняет принципы хорошего дизайна,
- записала лекцию по проектированию интерфейсов дашбордов для курса в Академии аналитиков Авито.
По словам Валерии, больше всего ей нравится делиться знаниями: разбирать чужие решения, объяснять принципы хорошего дизайна и помогать другим делать дашборды лучше.
Вывод
BI и продуктовая аналитика — не конкурирующие пути, а разные специализации с разной логикой, аудиторией и инструментами. Выбор между ними стоит делать исходя из того, что вам интереснее строить: внешний продукт или внутреннюю аналитическую инфраструктуру. А AI-инструменты уже сейчас меняют соотношение рутины и творческой работы в пользу последней — независимо от специализации.