Войти в ИТ без программирования. Как стать BI-аналитиком и вырасти в профессии?
Рынок данных растет экспоненциально — по статистике их объем в 2025 году уже достигает 175 зеттабайт (175 триллионов гигабайт), и бизнесу требуются аналитики, умеющие работать с этими данными. Все больше специалистов задумываются о смене профессии в сторону работы с данными, но многих останавливает страх перед техническими навыками, программированием и непонятными терминами.
Можно ли войти в сферу аналитики без технического бэкграунда, в чем разница между бизнес-аналитиком, аналитиком данных, BI-разработчиком, и как получить практические знания для старта карьеры? Делимся ответами в статье.
Зачем бизнесу аналитики?
Продажи, логистика, производство, финансы, HR, закупки — все направления бизнеса генерируют данные каждую секунду. Успех компании напрямую зависит от возможностей быстро анализировать эти данные.
Чаще всего в большинстве компаний анализ данных реализован хаотично: каждое подразделение ведет свои отчеты вручную в Excel, использует свои метрики и способы их подсчета. Все это понижает качество данных — делает их ненадежными для принятия решений.
Аналитик — это специалист, который собирает и структурирует данные в компании, преобразует их в понятные и наглядные отчеты и предлагает эффективные решения для бизнес-задач. Для решения аналитических задач специалист использует BI-системы.
Что такое BI и зачем компаниям система бизнес-аналитики?
Полученная в результате анализа данных единая версия правды позволяет руководителям принимать обоснованные, стратегические решения на основе фактов, а не интуиции. Аналитик помогает компании:
- Понять, в каких зонах бизнеса идет рост, а где наблюдается провал
- Выявить отклонения от поставленных целей в разрезах подразделений, периодов, регионов
- Найти узкие места, риски, зоны простоев
- Сравнить показатели с прошлым периодом и предпринять шаги по улучшению
Чем больше данных и сложнее структура бизнеса, тем больше ценится сотрудник, который может с этими данными работать. Система бизнес-аналитики — это не просто набор инструментов для построения дашбордов. Это целая экосистема, которая объединяет процессы обработки и трансформации данных (ETL/ELT), корпоративное хранилище данных DWH, BI-платформы, системы управления нормативно-справочной информацией (НСИ) и другие компоненты. Эффективное внедрение, поддержка и развитие такой системы требует участия специалистов разного профиля — от аналитиков и инженеров данных до менеджеров проектов и экспертов по информационной безопасности. В зависимости от глубины работы с данными выделяют основные профессии в сфере аналитики: Специалист, основная задача которого — анализ текущих бизнес-процессов, выявление узких мест и предложение решений бизнес-задач. Кроме того, бизнес-аналитик сопровождает BI-проект от идеи до внедрения, контролируя, чтобы итоговый результат соответствовал потребностям пользователей и приносил реальную пользу бизнесу. Знание программирования бизнес-аналитику, как правило, не требуется. Достаточно уверенного владения Excel, понимания логики данных и инструментов для моделирования процессов (Miro, BPMN, Confluence, Jira). Отвечает за интеграцию данных, автоматизацию отчетности в BI-системе и созданию дашбордов для визуализации показателей. Основная задача BI-разработчика — сделать информацию доступной для бизнеса, чтобы руководители, аналитики и менеджеры могли принимать решения на основе фактов, а не интуиции. Такой специалист не только создает наглядные визуальные отчеты, но и выстраивает логику обработки данных, контролирует их качество и следит за корректностью метрик. В работе BI-разработчика важен практический опты работы в BI-платформах, таких как Qlik, PIX BI, Analytics Workspace, FineBI и других. Современные BI-инструменты не требуют глубокого знания программирования для построения базовых отчетов, что позволяет быстро пройти обучение и сразу применять его на практике. Специалист, который извлекает из данных смысл и превращает их в конкретные выводы для бизнеса. Он исследует информацию, выявляет закономерности, строит отчеты, помогает компаниям понимать, что именно стоит за цифрами. Основная цель аналитика данных — найти инсайты, которые позволят оптимизировать процессы, повысить эффективность и прибыльность компании. Аналитик данных должен уверенно владеть SQL — это основной инструмент для анализа и подготовки данных. Также востребованы базовые знания Python (библиотеки pandas, matplotlib, numpy) для работы с объемными таблицами, расчетов и визуализации. Реализует подготовку данных для последующей аналитики. Разрабатывает процессы загрузки, очистки, трансформации и хранения данных (ETL), чтобы аналитики и бизнес-пользователи могли работать с ними без сбоев и потерь. Администрирует базы данных и интеграцию различных источников данных в единое хранилище (DWH). Инженеру данных необходим продвинутый уровень программирования, особенно на Python или Java. Без уверенного владения кодом невозможно обеспечить стабильную загрузку, трансформацию и хранение данных. Специалист, который занимается продвинутым анализом больших данных (Big Data), созданием математических моделей и прогнозных алгоритмов. Он использует методы машинного обучения, статистики и искусственного интеллекта, чтобы находить закономерности, которые недоступны при обычном анализе. Для Data Scientist знание программирования — обязательное и глубокое. Основной язык — Python, иногда R. Специалист должен уметь писать и оптимизировать код, работать с библиотеками машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), визуализацией и статистикой. Наиболее подходящими и универсальными для начала работы в аналитике считаются профессии бизнес-аналитика и BI-разработчика — они не требуют навыков программирования и глубоких технических знаний на старте. В среднем по статистике известных агрегаторов вакансий, зарплата аналитика находится в следующих диапазонах: Подробнее о рынке труда в сфере бизнес-аналитики читайте в статье Зарплаты бизнес-аналитика в России. Сколько зарабатывает Junior, Middle, Senior, Lead бизнес-аналитик и какие факторы на это влияют? Для старта в профессии с нуля потребуется 1-2 месяца на освоение аналитики и практики работы с BI-платформами. Этого достаточно, чтобы претендовать на первую позицию Junior BI-аналитика. За 1-2 года можно вырасти до Middle-уровня и сложных проектов. На скорость роста в профессии влияют: Практика и кейсы влияния на бизнес Важно собирать портфолио/кейсы и показывать их в резюме. Работодатель оценит ваше мышление и выводы, которые вы делаете на основе данных. Регион В крупных городах, таких как Москва и Санкт-Петербург, зарплаты выше, чем в регионах. При этом, большинство компаний готовы предлагать удаленный формат работы. Сфера деятельности и размер компании-работодателя Крупные компании в сфере финансов, торговли или производства чаще предлагают более высокие ставки. Саморазвитие и обучение работе с реальными инструментами Ценный навык для каждого ИТ-специалиста — способность находить новую информацию и быстро обучаться. Уверенное владение современными BI-платформами — Qlik Sense, Power BI, FineBI, PIX BI — а также знания SQL и инструментов Jira, Confluence, Miro и Figma значительно повышают шансы на высокий доход даже на старте карьеры. Чтобы построить успешную карьеру в бизнес-анализе, важно не ограничиваться теоретическими знаниями. Эффективный аналитик сочетает понимание бизнес-процессов, специфики отрасли и задач компании с работой с аналитическими инструментами. Онлайн-обучение позволяет быстро освоить профессию с нуля или структурировать уже имеющийся опыт, изучить работу с современными BI-инструментами и сразу применить новые навыки на практике. В программе: 11 модулей, 56 часов обучения, экзаменационная работа как проект в портфолио Стоимость на 1 пользователя при оплате от физ. лица — от 59 900 руб. В программе: 9 модулей, 40 часов обучения, экзаменационная работа как проект в портфолио Стоимость на 1 пользователя при оплате от физ. лица — от 59 900 руб. В программе: 5 модулей, 25 часов обучения, экзаменационная работа как проект в портфолио Стоимость на 1 пользователя при оплате от физ. лица — от 39 900 руб. Обучение в ИТ-онлайн школе Qlever основано на реальных проектах и прикладных задачах. Начать карьеру в BI-аналитике могут специалисты разных отраслей и уровней знаний.Обучаться работе с BI в ИТ онлайн-школу Qlever приходят: Наши студенты учатся работать с данными, понимать, как аналитика помогает бизнесу принимать решения, строить отчеты и визуализации в PIX BI, FineBI или на базе платформы Qlik. Уже через несколько недель вы сможете уверенно разрабатывать дашборды, интерпретировать метрики и решать задачи, которые сделают вас ценным специалистом для любой компании.
Какие бывают роли в сфере аналитики
Сколько зарабатывает BI-аналитик и как быстро вырасти в профессии?
Где начать обучение аналитике?
Курс BI-разработчик Qlik
Курс BI-разработчик PIX BI
Курс BI-разработчик FineBI