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? 

Об этом в рамках открытого вебинара 29 сентября рассказали эксперты Qlever Solutions. Делимся ключевыми итогами онлайн-встречи. 

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 понижает качество данных – делает их ненадежными для принятия решений.

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.

Какие бывают data-профессии по версии Международного института бизнес-анализа IIBA и с чего начать строить карьеру в аналитике 

В зависимости от глубины работы с данными выделяют основные профессии в сфере аналитики:  

• Бизнес-аналитик (Business Analyst)

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).

• BI-разработчик

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.

• Аналитик данных (Data Analyst) 

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. 

• Инженер данных (Data Engineer) 

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. 

• Data Scientist  

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. 

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.

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: 

• Студенты и выпускники, часто из экономических или технических вузов, которые хотят получить востребованную профессию 
• Профессионалы из других сфер, желающие больше зарабатывать и развиваться 
• Все те, кто уже начал изучать аналитику данных, но хочет получить больше практики и структурированной информации  

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.