Виды аналитиков: кто чем занимается и чем отличаются — new-lvl.pro
new-lvl.pro · Статьи · Карьера
Статья // 10 мин чтения

Виды аналитиков:
кто чем занимается
и чем отличаются

Data Analyst, Product Analyst, Business Analyst, System Analyst — звучит похоже, но это разные роли с разными задачами, инструментами и карьерными треками. Разбираем каждую честно и без воды.

Почему вообще столько разных аналитиков

Слово «аналитик» на рынке труда стоит рядом с десятком уточнений — и это не маркетинг. Это отражение того, что аналитика в компании решает очень разные задачи: одни смотрят на данные и строят модели, другие работают с продуктом и метриками, третьи переводят бизнес-требования в технические задачи.

На практике границы между ролями размыты — особенно в небольших компаниях, где один человек закрывает сразу несколько функций. Но в BigTech — Яндексе, Авито, Ozon, VK — роли разделены чётко, и понимать разницу важно и для поиска работы, и для карьерного роста.

// Важно
Одно и то же название может означать разное в разных компаниях. «Бизнес-аналитик» в банке и «бизнес-аналитик» в IT-стартапе — это почти разные профессии. Всегда смотри на конкретные задачи в описании вакансии, а не только на название.

Data Analyst — аналитик данных

🗄️
// 01
Data Analyst
Аналитик данных · Data Analyst
SQL Python BI-инструменты Статистика

Работает с сырыми данными: собирает, чистит, анализирует и визуализирует. Его главная задача — превратить данные в понятные выводы для бизнеса. Это фундаментальная роль, которая есть в любой компании, которая работает с данными.

Чем занимается
Выгружает и обрабатывает данные через SQL
Строит отчёты и дашборды в Tableau, Power BI, DataLens
Проводит ad-hoc анализ по запросам бизнеса
Находит аномалии и объясняет отклонения в метриках
Автоматизирует рутинную отчётность
Основные инструменты
SQL — основной рабочий инструмент
Python / pandas — для сложной обработки
Tableau / Power BI / DataLens — визуализация
Excel / Google Sheets — куда же без них
Airflow / dbt — у продвинутых
// Зарплата (Москва)
80 000 — 250 000 ₽

Data Analyst — это «универсальный солдат» аналитики. Роль хороша как старт: глубокий SQL, понимание данных, навык коммуникации с бизнесом. При этом без перехода к продуктовой или ML-части карьерный потолок может наступить быстро.

Product Analyst — продуктовый аналитик

📊
// 02
Product Analyst
Продуктовый аналитик · Product Analyst
SQL A/B тесты Метрики Продуктовое мышление

Встроен в продуктовую команду и помогает принимать решения о развитии продукта. Его задача — не просто посчитать, а повлиять на продукт: предложить гипотезы, проверить их через эксперименты, оценить эффект от изменений. Именно эта роль доминирует в BigTech.

Чем занимается
Проектирует и анализирует A/B эксперименты
Строит продуктовые метрики и north star
Делает когортный анализ и воронки
Ищет причины падения / роста метрик (root cause)
Участвует в продуктовых решениях наравне с PM
Основные инструменты
SQL — обязателен на продвинутом уровне
Python / статистика — для A/B тестов
Amplitude / Mixpanel — product analytics
Tableau / DataLens — дашборды мониторинга
Jupyter / pandas — глубокий анализ
// Зарплата (Москва)
120 000 — 350 000 ₽

Продуктовый аналитик — это роль, к которой часто стремятся Data Analyst'ы, выросшие в IT. Здесь важно не только считать, но и думать как менеджер продукта: понимать бизнес-модель, знать пользователя, уметь работать с неопределённостью.

// Из личного опыта
Именно эта роль — моя. Переход из офлайн-аналитики (ритейл) в продуктовую аналитику в Авито занял время. Главная сложность — не инструменты, а иной способ мышления: не «что произошло», а «почему и что с этим делать».

Business Analyst — бизнес-аналитик

💼
// 03
Business Analyst
Бизнес-аналитик · Business Analyst / BA
Требования BPMN Коммуникация SQL (базовый)

Находится на стыке бизнеса и разработки. Его задача — понять потребности бизнеса и перевести их в требования для IT-команды. Это роль-мост: BA собирает требования, описывает процессы, пишет ТЗ и следит за тем, чтобы команда разрабатывала то, что нужно.

Чем занимается
Собирает и формализует требования от стейкхолдеров
Описывает бизнес-процессы (AS-IS / TO-BE)
Пишет ТЗ, user stories, acceptance criteria
Проводит gap-анализ между текущим и целевым состоянием
Согласовывает решения между бизнесом и разработкой
Основные инструменты
Confluence / Notion — документация
BPMN / UML — моделирование процессов
Jira — управление задачами
Miro / Figma — схемы и прототипы
SQL — базовый уровень для работы с данными
// Зарплата (Москва)
100 000 — 280 000 ₽

В России роль BA часто путают с системным аналитиком — и в ряде компаний их обязанности действительно пересекаются. Ключевое отличие: BA фокусируется на бизнес-логике и процессах, а не на техническом устройстве системы.

System Analyst — системный аналитик

⚙️
// 04
System Analyst
Системный аналитик · System Analyst / SA
API UML SQL Архитектура

Занимается техническим проектированием систем. Берёт бизнес-требования (часто от BA) и переводит их в технические спецификации для разработчиков. Понимает, как устроены системы изнутри: API, базы данных, интеграции.

Чем занимается
Проектирует архитектуру решений и интеграций
Описывает API-контракты и схемы данных
Пишет технические спецификации для разработчиков
Строит диаграммы последовательностей и компонентов
Участвует в code-review на уровне архитектуры
Основные инструменты
UML / C4 / PlantUML — архитектурные диаграммы
Swagger / OpenAPI — описание API
SQL — проектирование схем БД
Postman — тестирование API
Confluence — техническая документация
// Зарплата (Москва)
130 000 — 320 000 ₽

Системный аналитик — самая «техническая» из аналитических ролей. Ближе к разработке, чем к бизнесу. Хорошо подходит тем, кому нравится работать с архитектурой систем, но нет желания писать код самостоятельно.

Все четыре роли рядом

Чтобы разница стала очевидной — одна таблица вместо тысячи слов.

Параметр Data Analyst Product Analyst Business Analyst System Analyst
Фокус работы Данные и отчёты Продукт и метрики Бизнес-процессы Системы и интеграции
Ключевой вопрос «Что произошло?» «Почему и что делать?» «Что нужно бизнесу?» «Как это реализовать?»
SQL ●●● Основа ●●● Основа ●○○ Базово ●●○ Хорошо
Python / статистика ●●○ Желательно ●●● Нужно ○○○ Редко ○○○ Редко
A/B тесты ●○○ Иногда ●●● Ключевой навык ○○○ Нет ○○○ Нет
Работа с требованиями ○○○ Нет ●○○ Частично ●●● Основа ●●● Основа
Знание архитектуры ○○○ Нет ○○○ Нет ●○○ Базово ●●● Ключевое
Продуктовое мышление ●○○ Помогает ●●● Обязательно ●●○ Нужно ○○○ Не главное
Где чаще встречается Везде IT-продукты, BigTech Банки, Enterprise, IT Банки, Enterprise, IT
Порог входа Средний Высокий Средний Высокий

Как выбрать направление

Вопрос «кем стать» проще решать через вопрос «что мне нравится делать», а не «где больше платят». Вот четыре ориентира:

тебе нравится
Работать с данными, строить дашборды, находить инсайты
→ иди в
Data Analyst. Это твоя база. Потом можно вырасти в Product Analyst или уйти в сторону Data Engineering / ML.
тебе нравится
Понимать продукт, думать о пользователе, влиять на решения
→ иди в
Product Analyst. Особенно если хочешь в BigTech — Яндекс, Авито, Ozon. Самая востребованная аналитическая роль в IT-продуктах.
тебе нравится
Общаться с бизнесом, описывать процессы, наводить порядок в требованиях
→ иди в
Business Analyst. Хорошо заходит для тех, кто переходит из офлайн-бизнеса или консалтинга — там уже есть нужные навыки.
тебе нравится
Разбираться в том, как устроены системы, проектировать решения технически
→ иди в
System Analyst. Если нравится думать об архитектуре, но нет желания программировать — это идеальная роль на стыке IT и бизнеса.

Если переходишь из офлайн-аналитики

Если ты работал аналитиком вне IT — в ритейле, банке, телекоме, производстве — твой опыт ценен, но его нужно правильно переупаковать. Вот где офлайн-фон помогает больше всего:

Business Analyst — самый близкий переход. Работа с требованиями, процессами и стейкхолдерами уже знакома.
Data Analyst — нужен SQL и понимание данных. Аналитический опыт переносится хорошо.
Product Analyst — сложнее, нужно освоить A/B тесты и продуктовое мышление, но реально.
System Analyst — нужны технические знания, которых в офлайне обычно нет. Долгий путь.

Коротко о главном

Четыре роли — четыре разных фокуса. Data Analyst работает с данными и строит отчёты. Product Analyst влияет на продукт через метрики и эксперименты. Business Analyst переводит задачи бизнеса в требования для IT. System Analyst проектирует техническое устройство решений.

В реальности роли пересекаются, а в разных компаниях одно название может скрывать разный набор обязанностей. Поэтому всегда смотри на конкретные задачи в вакансии, а не только на заголовок.

Если хочешь в BigTech — целься в Product Analyst. Это самая востребованная и хорошо оплачиваемая аналитическая роль в Яндексе, Авито, Ozon и других крупных IT-компаниях. Именно под неё заточен роадмап на этом сайте.

Следующий шаг: если определился с направлением — смотри Roadmap продуктового аналитика или читай про то, как правильно упаковать офлайн-опыт для перехода в IT.

АТ
Андрей Тарко
// Продуктовый аналитик · Авито · Ментор

Прошёл путь из офлайн-аналитики (ритейл, начальник отдела планирования) в продуктовую аналитику BigTech. Помогаю тем, кто хочет сделать то же самое — без лишних обещаний и инфоцыганства.

Написать в Telegram
Made on
Tilda