Data-аналитик vs BI-аналитик — инструменты и проекты

Рынок IT растёт, и вместе с ним увеличивается спрос на специалистов, которые умеют работать с данными. Но у новичков часто возникает вопрос: в чём разница между data аналитик vs bi аналитик? На первый взгляд, оба работают с информацией, отчётами и цифрами. Однако задачи, инструменты и даже карьера у этих направлений различаются.

Кто такой Data-аналитик

Data-аналитик — это специалист, который собирает, обрабатывает и интерпретирует данные. Его работа помогает бизнесу принимать решения на основе фактов, а не интуиции.
Основные задачи:

• очистка и подготовка данных;
• работа с SQL-запросами;
• статистический анализ;
• построение дашбордов и отчётов.

Data-аналитик ближе к классической аналитике, где важно владеть языками запросов, уметь писать SQL для Power BI или Tableau, а также применять Python и Excel для работы с массивами данных.

Кто такой BI-аналитик

BI (Business Intelligence) аналитик больше ориентирован на бизнес и визуализацию данных. Он работает с уже подготовленными наборами и помогает представить их в удобном виде для менеджеров и руководителей.
Основные задачи:

• создание дашбордов в BI-системах;
• проектирование метрик и KPI;
• сравнение инструментов (например, Табло vs Power BI);
• коммуникация с бизнес-заказчиками.

BI-аналитик часто становится мостиком между IT и бизнесом: он переводит цифры в понятные графики и диаграммы, которые помогают быстро принять решение.

Инструменты: SQL, Power BI, Tableau

Разница в инструментах тоже заметна:

• Data-аналитик чаще использует SQL, Python, R, Excel. Его цель — подготовить и «почистить» данные, провести расчёты.
• BI-аналитик работает с системами визуализации: Power BI, Tableau, Qlik. Он превращает данные в дашборды и отчёты.

Спор Табло vs Power BI остаётся актуальным. Tableau считается более гибким и мощным в визуализации, Power BI — более доступным и интегрированным с экосистемой Microsoft.

Data аналитик vs BI аналитик: разница в проектах

• Проект Data-аналитика: анализ клиентской базы, предсказание оттока пользователей, сегментация аудитории.
• Проект BI-аналитика: создание отчёта о продажах для отдела маркетинга, визуализация ключевых метрик для топ-менеджмента.

Если сравнивать шире, то Data — больше про «копнуть вглубь данных», а BI — про «показать картинку сверху».

Аналитика профессии: что выбрать новичку

Если вы рассматриваете аналитику как карьерный старт, то стоит учитывать:

• Data-аналитик — больше про математику, программирование и работу с сырыми данными.
• BI-аналитик — про визуализацию, бизнес-процессы и презентацию результатов.

Оба направления востребованы. Выбор зависит от ваших склонностей: любите код и цифры — идите в Data, ближе бизнес и отчётность — выбирайте BI.
В похожем ключе мы разбирали и другие профессии — например, разницу между фронтендом и бэкендом, где тоже важно было понимать, какой путь ближе по характеру.

Карьера и рост

• Data-аналитик может развиваться в сторону Data Scientist или Machine Learning Engineer.
• BI-аналитик — в сторону продуктовой аналитики или руководителя BI-направления.

И в том, и в другом случае путь ведёт к высоким зарплатам и возможностям. По прогнозам, аналитика профессии останется одной из самых востребованных в IT ещё минимум 10 лет.

Итог

Разница data аналитик vs bi аналитик заключается не только в инструментах, но и в подходе: первый работает с данными глубже, второй делает их доступными для бизнеса.

Знание SQL, Power BI, Tableau — must-have для обоих направлений. А спор «Табло vs Power BI» на практике решается задачами компании и бюджетом.

Если вы планируете карьеру в IT и думаете, с чего начать, попробуйте обе роли: именно практика поможет понять, что вам ближе.