Процессы или данные: чем отличаются бизнес-аналитик и аналитик данных — и кого нанимают чаще

Аналитики — одни из самых востребованных специалистов на рынке: по данным HeadHunter, за последние 2 года спрос на них вырос в 2,5 раза. Но когда говорят «стать аналитиком», имеют в виду очень разные профессии: системный, продуктовый, финансовый — за одним словом скрываются совершенно разные роли, задачи и навыки.

Две самые понятные роли для старта — аналитик данных и бизнес-аналитик. Обе востребованы, обе нужны бизнесу — но работают по-разному и подходят разным людям.

В этой статье вы узнаете, чем отличается один от другого, какую пользу такие специалисты приносят компании, сколько за это получают и как не прогадать с выбором профессии.

Почему бизнесу нужны аналитики

Компании недостаточно просто собирать данные или выстраивать процессы. Важно понимать, что именно происходит — и что с этим делать.

Согласно исследованиям McKinsey, бизнес, который системно работает с аналитикой, принимает решения в 5 раз быстрее конкурентов и показывает прибыльность на 6% выше среднего по рынку.

Хороший аналитик полезен как минимум по четырём причинам. Он:

• находит проблемы раньше, чем они становятся критическими;
• помогает принимать решения на основе фактов, а не интуиции;
• снижает потери и неэффективность там, где раньше и не думали искать проблему;
• показывает точки роста, невидимые без анализа.

Чем бизнес-аналитик отличается от аналитика данных

Оба решают одну задачу: помогают бизнесу двигаться точнее. Только один работает с процессами, другой — с цифрами. Рассмотрим каждого подробнее.

Бизнес-аналитик работает с задачами и требованиями. Его главный вопрос: «Как должна работать система — и где могут возникнуть сбои?». Он общается с командами, описывает процессы, формулирует задачи для разработки и ищет узкие места в работе компании.

Аналитик данных работает с метриками и отчётностью. Его вопрос: «Что говорят данные — и где причина проблемы?». Он изучает цифры, находит закономерности и объясняет, почему метрики растут или падают.

Доходы специалистов тоже варьируются. Вилка бизнес-аналитика обычно начинается с 99 500 ₽ и доходит до 330 000 ₽ на руководящей позиции. Аналитик данных начинает с 110 800 ₽ и может дойти до 280 000 ₽ после трёх лет работы. В среднем в 2026 году оба получают 170 000 ₽.

Задачи каждого специалиста на конкретных примерах

Давайте представим компанию, которая продаёт товары для домашнего интерьера.

В какой-то момент интернет-магазин начал терять заявки: клиенты стали ждать ответа по три дня, менеджеры — жаловаться на хаос. Руководство при этом терялось в догадках.

Но в штате работал бизнес-аналитик, который исследовал процессы в компании и выяснил: старая схема «один менеджер ведёт заказ от звонка до доставки» идеально работала при 10 заказах в день, но захлебнулась, когда после внезапно завирусившегося рекламного видео их стало 100. Консультанты перестали понимать, кто уже оплатил, кому ещё не отгрузили товар, а кто ждёт звонка по возврату. Информация терялась в личных переписках и стикерах на мониторах.

Подсветив это, он перестроил процесс по принципу конвейера: разделил обязанности между тремя отделами — продаж, склада и логистики. Также прописал регламенты перехода заказа с этапа на этап и настроил в CRM автоматические уведомления, чтобы система смогла подсказывать менеджеру, кому нужно позвонить в первую очередь.

Хаос сменился чётким алгоритмом. Теперь руководство может в любой момент увидеть затыки на карте процессов, а клиенты — вовремя получить обратную связь, потому что ни одна задача больше не зависит от памяти конкретного сотрудника.

Другая ситуация. У того же магазина падают продажи в мобильном приложении. Маркетинг говорит, что реклама работает. Продукт уверяет, что приложение нормальное. Аналитик данных изучает воронку, сегменты, устройства — и замечает: у пользователей Android конверсия в покупку втрое ниже именно на экране оформления заказа. Оказывается, там появился баг, ломающий форму оплаты на двух конкретных версиях старой сборки. Ошибку исправляют за два дня, продажи восстанавливаются.

Благодаря работе таких специалистов компания не сливает бюджет на привлечение недовольных клиентов, не теряет долю рынка из-за технических ошибок и не страдает от текучки выгоревших сотрудников.

Каждый из них, подсвечивая конкретную точку сбоя, помогает сохранить прибыль компании и сделать развитие бизнеса предсказуемым.

Если вы хотите прокачать навыки, за которые компании готовы платить, рассмотрите возможность освоить специальность на программе с практикой. Выбирайте обучение с гибким графиком и поддержкой куратора, чтобы не потеряться в процессе, и уверенно двигаться вперёд к цели.

Как выбрать подходящую профессию

Воспользуйтесь простым чек-листом, чтобы понять, что вам действительно близко.

Бизнес-аналитика — это ваше, если вы:

• любите разбираться в том, как устроены процессы;
• умеете общаться с разными людьми и переводить с языка бизнеса на язык технической команды;
• хотите влиять на изменения через логику и структуру, а не через код;
• вам ближе Jira, схемы и ТЗ, чем таблицы и графики.

Войти в профессию проще, чем кажется — если учиться на практике, а не теории. В первую очередь важны навыки описания процессов BPMN и UML и понимание, как писать технические задания и анализировать результаты.

В любом случае, уже на вводном модуле у вас появится представление, что из себя представляет новая сфера, а дальше можно обратить внимание на плюшки, которые даёт сама школа. Например, некоторые из них готовы вернуть деньги за весь курс, если вы не найдёте работу после обучения.

Аналитика данных — ваш путь, если вы:

• любите цифры и чувствуете в них закономерности;
• готовы разобраться в SQL, Excel и BI-инструментах;
• хотите находить ответы там, где другие видят просто отчёт;
• вам интереснее исследовать данные, чем описывать процессы.

В обязательном порядке нужно научиться работать с прикладными инструментами и разобраться в визуализации данных, чтобы превращать сырые цифры в понятные отчёты и обоснованные решения. Лучше всего оттачивать навыки на тренажёрах — симуляторах реальных программ.

Хорошо, если также сможете собрать портфолио с проектами, демонстрирующими ваши умения. И освоить нейросети для автоматизации части задач. В SF Education, Эдюсон и Яндекс Практикуме этому уделяют особое внимание.

Итак, мы выяснили

Аналитик в глобальном смысле — специалист, который помогает компании принимать обоснованные решения. Бизнес-аналитик разберётся, как работают процессы и что в них нужно изменить. Аналитик данных объяснит, что говорят цифры и где искать причину проблемы.

Обе профессии нужны рынку, хорошо оплачиваются и дают реальное влияние на бизнес.

Если у вас уже появилось понимание, какое направление ближе, попробуйте уже в ближайшее время протестировать обучение на практике. Или оставьте заявку на бесплатную консультацию, чтобы уточнить недостающие моменты — и уже после спокойно начать погружение в новый дивный мир.