1. Насколько хорошо вы владеете инструментами для извлечения данных (SQL, Python, R)?

  2. Как часто вы используете SQL для написания сложных запросов и оптимизации работы с базами данных?

  3. Оцениваете ли вы самостоятельно качество данных перед их анализом? Какие методы используете для очистки и трансформации данных?

  4. Сколько времени вы тратите на построение ETL процессов (Extract, Transform, Load)? Используете ли вы инструменты автоматизации?

  5. Как вы работаете с большими объемами данных? Какие технологии или подходы предпочитаете для обработки больших данных (например, Hadoop, Spark)?

  6. На каком уровне вы понимаете принципы работы с хранилищами данных (Data Warehouses, Data Lakes)?

  7. Как вы оцениваете свою компетенцию в области построения отчетности и дашбордов (Power BI, Tableau, QlikView)?

  8. Оцениваете ли вы использование метрик и KPI в своих отчетах? Как часто вы улучшаете свои методы визуализации для лучшего восприятия данных?

  9. Знакомы ли вы с методами прогнозной аналитики? Какие алгоритмы машинного обучения применяли в своей практике?

  10. Как часто вы работаете с командами разработки для интеграции аналитики в бизнес-процессы?

  11. Используете ли вы методы A/B тестирования или других методов для оценки эффективности бизнес-решений?

  12. Как вы анализируете поведение пользователей или клиентов на основе данных?

  13. В каком объеме вы работаете с API для сбора внешних данных?

  14. Как часто вам приходится работать с неструктурированными данными (например, текстовыми, изображениями)?

  15. На каком уровне вы понимаете принципы моделирования данных и проектирования баз данных?

  16. Оцениваете ли вы свою способность к интерпретации и передаче сложных аналитических результатов бизнес-пользователям?

  17. Какие методы вы используете для валидации точности своих аналитических выводов?

  18. На сколько эффективно вы решаете проблемы с производительностью запросов и обработки данных?

  19. Работаете ли вы с облачными сервисами для аналитики и хранения данных (AWS, Azure, Google Cloud)?

  20. Как вы оцениваете свою способность работать с различными типами данных и источниками (CRM, ERP, API, веб-аналитика)?

Навыки и компетенции специалистов Аналитик BI в 2025 году

  1. Обработка и анализ данных

    • Владение инструментами для работы с большими данными (Big Data)

    • Навыки работы с SQL, Python, R

    • Знание методов очистки и трансформации данных (ETL)

    • Опыт работы с инструментами для анализа данных: Pandas, NumPy, Dask

  2. Инструменты BI

    • Опыт работы с BI-платформами (Power BI, Tableau, Qlik, Looker)

    • Разработка и оптимизация дашбордов и отчетов

    • Знание аналитических инструментов для построения визуализаций

    • Навыки работы с OLAP кубами и многомерными базами данных

  3. Моделирование данных

    • Проектирование и создание моделей данных

    • Работа с реляционными и нереляционными базами данных

    • Опыт создания и оптимизации хранилищ данных (Data Warehouse)

    • Знание принципов нормализации и денормализации данных

  4. Машинное обучение и искусственный интеллект

    • Основы машинного обучения и алгоритмов (регрессия, кластеризация, классификация)

    • Использование библиотек для ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

    • Понимание принципов работы нейронных сетей и их применений в BI

  5. Анализ и прогнозирование

    • Прогнозирование и моделирование на основе исторических данных

    • Методы временных рядов (ARIMA, SARIMA, Prophet)

    • Применение статистических методов для анализа трендов и аномалий

  6. Управление проектами и аналитические стратегии

    • Навыки организации и управления проектами в BI

    • Понимание бизнес-процессов и их интеграция в аналитические решения

    • Способность выявлять ключевые показатели эффективности (KPI) и разрабатывать стратегии на основе данных

    • Опыт взаимодействия с клиентами и командой для уточнения требований

  7. Автоматизация и оптимизация

    • Автоматизация процессов отчетности и анализа

    • Опыт с инструментами для автоматизации рабочих процессов (Airflow, Apache NiFi)

    • Оптимизация SQL-запросов и бизнес-логики

  8. Безопасность и конфиденциальность данных

    • Знание принципов защиты данных и политики безопасности

    • Опыт работы с GDPR и другими нормативными актами по защите данных

    • Работа с инструментами для шифрования данных и аутентификации

  9. Коммуникационные и презентационные навыки

    • Умение представлять сложные аналитические выводы в доступной форме

    • Навыки создания отчетов и презентаций для топ-менеджмента

    • Способность объяснить технические детали для не технической аудитории

  10. Сетевые технологии и облачные решения

  • Знание облачных платформ (AWS, Azure, Google Cloud) для анализа данных

  • Опыт с облачными решениями для хранения и обработки данных

  • Работа с сервисами для развертывания аналитических моделей

Путь от Junior до Middle для BI аналитика за 1-2 года

  1. Освоение базовых навыков

    • Изучение основ SQL и работы с базами данных.

    • Освоение BI инструментов (Power BI, Tableau, QlikView и т.д.).

    • Знания в области ETL процессов.

    • Понимание основных метрик и показателей бизнеса.

    • Знание основ статистики и аналитики данных.

  2. Задания и проекты на уровне Junior

    • Выполнение простых задач по созданию отчетов и дашбордов.

    • Работа с предустановленными шаблонами и стандартными данными.

    • Взаимодействие с командой разработки для получения данных и их анализа.

    • Применение SQL для выборок и подготовки данных.

    • Создание простых визуализаций и отчетов.

  3. Повышение уровня SQL и расширение знаний по аналитике

    • Углубленное изучение SQL (оптимизация запросов, сложные соединения).

    • Освоение Python/R для аналитики данных.

    • Развитие навыков работы с большими данными.

    • Изучение принципов работы с облачными платформами (например, AWS, Azure, GCP).

    • Практика с созданием сложных отчетов и интерактивных дашбордов.

  4. Первая работа с бизнес-логикой и взаимодействие с клиентами

    • Прямое взаимодействие с бизнес-заказчиками для уточнения требований.

    • Понимание потребностей бизнеса и преобразование их в аналитические задачи.

    • Применение статистических методов для анализа данных и поиска инсайтов.

    • Разработка рекомендаций на основе полученных данных и выводов.

  5. Работа с более сложными проектами

    • Построение более сложных аналитических моделей и отчетности.

    • Разработка автоматических систем отчетности с использованием Python и BI-инструментов.

    • Проведение аналитики для различных подразделений компании (маркетинг, продажи, финансы).

    • Участие в кросс-функциональных проектах, где требуются навыки анализа данных.

  6. Анализ бизнес-процессов и оптимизация решений

    • Разработка и внедрение автоматизированных решений для бизнес-задач.

    • Анализ текущих бизнес-процессов и предложений по их оптимизации с использованием BI инструментов.

    • Проведение A/B тестирования и других методов оптимизации процессов.

    • Систематизация данных и создание единых источников правды для всех подразделений компании.

  7. Чекпоинт на середину пути

    • Демонстрация понимания бизнес-целей и задач компании.

    • Переход к самостоятельной работе с клиентами и проектами.

    • Участие в проектировании сложных аналитических решений и систем.

  8. Развитие навыков управления проектами и командой

    • Участие в управлении проектами (планирование, контроль сроков и качества).

    • Разработка и координация работы небольших команд.

    • Проведение презентаций для руководства и заинтересованных сторон.

    • Повышение навыков в области проектирования архитектуры BI решений.

  9. Укрепление профессиональных компетенций и получение обратной связи

    • Оценка достигнутых результатов с наставниками и коллегами.

    • Определение зоны роста для дальнейшего развития.

    • Участие в конференциях, семинарах и курсах для углубления знаний в новых областях BI.

    • Получение обратной связи и улучшение профессиональных навыков на основе ее анализа.

  10. Переход в роль Middle BI аналитика

  • Наличие опыта в нескольких крупных проектах.

  • Уверенность в работе с бизнес-заказчиками и командой разработки.

  • Способность самостоятельно принимать решения и разрабатывать решения для бизнес-задач.

  • Развитие экспертизы в определенной отрасли или в конкретных BI технологиях.