Аналитик хранилища данных

Кто это и чем занимается

Аналитик хранилища данных — это человек, который помогает компаниям разобраться в огромных массивах информации. Он работает с данными, которые собираются и хранятся в специальных системах, чтобы на основе этих данных принимать решения. Такой специалист не просто копается в цифрах — он превращает их в понятные отчёты и визуализации, которые помогают бизнесу расти и развиваться.

Если коротко: аналитик хранилища данных превращает хаос из таблиц, логов и баз данных в стройную картину того, что происходит в компании. И да, начать путь в эту профессию можно с нуля — было бы желание и доступ к нужным курсам и навыкам.

Какие задачи выполняет

Основная задача аналитика — делать данные полезными. Он настраивает источники данных, проверяет их качество, создаёт отчёты, помогает коллегам понять, что происходит с клиентами, продажами, логистикой и так далее. Часто работает в связке с инженерами данных, BI-специалистами и менеджерами.

Что делает аналитик хранилища данных на практике:

• Собирает данные из разных систем

• Настраивает процессы извлечения и загрузки данных (ETL)

• Работает с хранилищами данных, например, на базе Snowflake, BigQuery или Microsoft SQL Server

• Анализирует данные и строит отчёты в Power BI, Tableau или Looker Studio

• Проверяет корректность данных, следит за логикой обработки

• Помогает бизнесу понять, какие метрики стоит отслеживать и как интерпретировать цифры

Типичный рабочий день

Рабочий день аналитика начинается, как правило, с кофе и проверки дашбордов: всё ли обновилось, нет ли ошибок в отчётах. Затем — синки с командой, обсуждение задач, анализ данных, создание новых визуализаций или оптимизация запросов.

Он постоянно общается: с продуктовыми менеджерами, чтобы понять, какие отчёты им нужны, с инженерами данных — чтобы обсудить структуру хранилища, и даже с безопасниками, если речь идёт о чувствительной информации.

Из каких профессий можно прийти в эту сферу

• Специалист по Excel

• Финансовый аналитик

• Начинающий программист

• Менеджер по продукту

Куда можно развиваться дальше

• Data engineer

• BI-архитектор

• Machine learning engineer

• Руководитель аналитической команды

• Продуктовый аналитик

Где работать

• IT-компании и стартапы

• Банки и страховые компании

• Онлайн-сервисы и маркетплейсы

• Производственные предприятия

• Фриланс и удалённые команды

Плюсы и минусы профессии

Плюсы:

• Востребованность в самых разных сферах

• Возможность удалённой работы

• Понятный карьерный рост

• Высокие зарплаты даже на старте

• Техническая, но не перегруженная программированием роль

Минусы:

• Нужно уметь постоянно учиться

• Работа с большими массивами данных может быть утомительной

• Иногда сложно объяснить сложные цифры людям без технического бэкграунда

• Высокая ответственность за точность информации