Хотите построить карьеру в аналитике? Возможно, отличным вариантом будет присмотреться к языку запросов SQL и начать с него. Рассмотрим, чем именно занимается такой специалист, что нужно уметь делать и какие гибкие навыки (soft skills) будут особенно полезны в выбранной профессии.

Сейчас современная корпоративная среда насыщена огромным количеством источников данных. Если раньше получать полезную для бизнеса информацию можно было из внешних источников — соцсетей, рассылок, исследований, то сейчас акцент во многом сместился на внутренние ресурсы: данные агентов мониторинга и систем учёта рабочего времени, факты общения с клиентами и партнёрами, регламенты, сведения из CRM/ERP и др. И чем быстрее развиваются технологии, тем больше точек соприкосновения с контрагентами, тем активнее растёт общее количество данных.

Подобные изменения значительно повлияли на привычный уклад. Необработанные данные изучают намного более пристально и пытаются обнаружить в них полезные для бизнеса закономерности, например, определить наиболее вероятный расклад поведения участников бизнес-процесса или же возможности для дальнейшего совершенствования. Отсюда появилась острая потребность в самой аналитике данных.

Что такое SQL, SQL-аналитика, и чем они ценны

SQL-аналитика — это направление на стыке аналитики данных и бизнес-аналитики, где основным инструментом работы с данными является язык запросов SQL. Вот некоторые из его плюсов и специфических особенностей:

  • простота: SQL имеет декларативный характер, что облегчает написание запросов без необходимости описывать, как получить данные;
  • мощность: SQL позволяет выполнять сложные операции, такие как объединение таблиц, агрегирование данных и фильтрация результатов;
  • универсальность: SQL поддерживается большинством реляционных БД, позволяя переносить навыки между системами;
  • эффективность: оптимизатор запросов пытается выбрать наиболее эффективный путь выполнения запроса, что может улучшить производительность;
  • масштабируемость: SQL позволяет управлять большими объёмами данных.

Если говорить кратко, то SQL позволяет работать с различными данными из баз данных: «считывать» их, извлекать, изучать, обрабатывать и представлять в наглядном виде.

Этот язык, на мой взгляд, несколько недооценён. Несмотря на то, что это лишь один из инструментов бизнес-аналитики, его возможности обширны. С помощью этого языка запросов можно не только забирать и преобразовывать данные, но и писать достаточно сложные алгоритмы, например, для выделения операций из действий сотрудников для применения технологии Task Mining.

Чем занимаются SQL-аналитики

Ответить на этот вопрос однозначно не получится. Как правило, задачи таких специалистов варьируются в зависимости от клиента и специфики его деятельности, но можно выделить наиболее общие:

  • выявление потребностей клиента: аналитик должен не просто пообщаться с заказчиком и скинуть ему специальную анкету по целям и задачам. Специалист должен помочь клиенту чётко сформулировать свой запрос, а потом вместе прийти к желаемому результату. Это один из самых важных процессов нашей работы;
  • запрос данных: создание SQL-запросов для извлечения данных из БД. Специалисты могут составлять сложные запросы с использованием различных операторов, функций и объединений таблиц для получения нужной информации;
  • обработка данных: их нужно привести к необходимому виду, например, с помощью регулярных выражений;
  • анализ данных: аналитики могут искать тренды, шаблоны (паттерны) или корреляции в данных, а также вычислять агрегированные показатели, такие как средние значения, суммы, медианы и т. д.;
  • разработка отчётности: функции SQL также используются для работы с данными в BI-инструментах с целью визуализации результатов с помощью таблиц, графиков или диаграмм;
  • оптимизация производительности: SQL-аналитики могут оптимизировать работу с базами данных, чтобы значительно повысить производительность расчётов больших данных. Это достигается путём исследования индексов, совершенствования структуры таблиц и оптимизации запросов с целью снижения времени их выполнения и потребления памяти;
  • поиск гипотез и оптимизаций: надо понимать, что мало просто проанализировать процесс (операцию) и выделить какие-то проблемы. Клиент ждёт конкретного решения, которое принесёт наиболее ощутимый экономический эффект. И наша задача — дать ряд таких рекомендаций.

Hard Skills

Порог входа в профессию не такой высокий, как в некоторые другие области. Но такой специалист должен владеть следующими навыками:

  • владение SQL: это фундаментальный навык для такого специалиста. Сюда можно отнести понимание структуры запросов, использование функций агрегации, фильтрации данных и знание работы с подзапросами;
  • навык работы с различными БД: понимание основ реляционных баз данных является краеугольным камнем для SQL-аналитика. Это включает знание структуры таблиц, связей между ними, а также ключевых понятий, таких как первичные и внешние ключи. Умение писать и оптимизировать SQL-запросы для извлечения, фильтрации и агрегации данных позволяет эффективно работать с информацией;
  • умение работать с BI-системами для построения отчётов и дашбордов: BI-системы играют важную роль в представлении аналитических результатов. Навык работы с инструментами визуализации позволяет специалисту создавать понятные и наглядные отчёты и дашборды для презентации данных заказчикам и бизнес-пользователям;
  • понимание специфики оптимизации бизнес-процессов компании: SQL-аналитик должен не только анализировать данные, но и видеть их в разрезе бизнес-процессов. Понимание особенностей бизнеса и выявление «узких мест» во внутренних процессах позволяет разрабатывать решения, которые направлены на повышение эффективности и оптимизацию бизнес-процессов;
  • знание основ статистики и теории вероятности: основы статистики позволяют аналитику не только описывать данные, но и делать выводы на основе анализа. Знание таких понятий, как среднее, медиана, перцентиль, помогает выявлять закономерности, распределения и аномалии в данных;
  • Умение выявлять цели и потребности заказчиков: эффективная работа аналитика начинается с понимания потребностей заказчиков. Умение взаимодействовать с ними, выявлять их бизнес-цели и требования к анализу данных, а также переводить их запросы в конкретные задачи и запросы SQL — это ключевой аспект успешной работы;
  • навыки работы с Big Data: сейчас объёмы данных действительно огромны, их правильная и корректная обработка позволяют аналитику справляться с задачами, связанными с большими объёмами информации;
  • способность генерировать и проверять бизнес-гипотезы: SQL-аналитик должен помогать строить бизнес-гипотезы и проводить их проверку. Это включает формулирование гипотез на основе данных, их подтверждение или опровержение, а также анализ результатов и формулирование рекомендаций.

Кроме того, большой плюс и преимущество — умение чётко структурировать информацию, грамотные речь и написание документации.

Soft Skills

Чисто профессиональных навыков (hard skills) — мало. SQL-аналитику нужно уметь изучить ситуацию с нескольких точек зрения — как бизнес-клиента, так и «технаря». Только так можно учесть все тонкости и нюансы. Кроме того, я бы выделила следующие нужные soft skills:

  • аналитическое мышление. Способность анализировать информацию, видеть связи и распознавать паттерны является основой работы аналитика. Аналитическое мышление помогает разбираться в сложных данных, выявлять причинно-следственные связи и делать обоснованные выводы;
  • коммуникабельность. Любой хороший аналитик должен уметь эффективно общаться с коллегами и другими заинтересованными сторонами. Это включает способность ясно и просто объяснять сложные концепции и технические термины, а также умение слушать и задавать вопросы для понимания требований и целей бизнеса;
  • работа в команде. Это позволяет объединить усилия и навыки нескольких людей для достижения общей цели — помочь, подсказать, посоветоваться, вместе прийти к единому мнению. Пословица «Один в поле не воин» — про нас;
  • презентационные навыки. Представление итогов работы перед руководством/коллегами/клиентами — немалый пласт нашей работы. Хорошие презентационные навыки помогают чётко и корректно передавать информацию, правильно использовать визуализацию данных и поддерживать интерес аудитории, что тоже немаловажно;
  • гибкость. Мир аналитики очень быстро меняется. Только способность быстро адаптироваться к новым условиям помогает специалистам эффективно решать проблемы и оставаться продуктивными в динамичной среде;
  • внимание к деталям. Огромные массивы данных — привычный материал. Каждый день мы изучаем и анализируем огромное количество информации, а достоверные, актуальные, обоснованные и корректные итоги — необходимый результат. Поэтому важно досконально изучать каждую цифру и досконально проверять (и перепроверять!) гипотезы.

Инструментарий

  • СУБД — системы управления базами данных. Из популярных: MySQL, PostgreSQL, MS SQL, ClickHouse.
  • SQL-редакторы — SQL Server Management Studio, MySQL Workbench, pgAdmin и т. д. Мы сами пишем запросы либо в нашей собственной системе, либо пользуемся DBeaver.
  • BI — тоже очень полезный софт, основная задача которого визуализировать данные и создавать нужные отчёты. Из лидеров — Tableau, Power BI. Мы используем собственную разработку.
  • ETL-инструменты. ETL (извлечение, преобразование и загрузка) помогает аналитикам извлекать данные из различных источников, преобразовывать их и загружать в хранилище данных для последующего анализа. Некоторые популярные ETL-инструменты: Apache Spark, DataStage и Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS).

Мы ещё активно пользуемся текстовым редактором Notepad++, это не основной инструмент, но без него никуда. Можно добавить системы контроля версий (например, Git). Совсем прекрасно, если специалист умеет программировать на Python и знаком с Machine Learning.

Как стать SQL-аналитиком

Единственно правильного пути здесь, как и в целом в ИТ, нет. Каждый приходит в профессию по-своему. У меня профильное образование, SQL изучала в рамках университетского курса. На текущем месте работы практически сразу начала с «боевых» задач и отрабатывала нужные «харды» на реальном проекте. Такой метод подойдёт не всем.

Неплохой вариант — попробовать пройти стажировку. Это тоже работает. К примеру, все наши текущие руководители команд — это люди, которые начинали с наших стажировок в этой области. Это было осознанным решением, чтобы создать специальный курс, где мы обучаем людей анализу данных с использованием SQL и даём знания о дополнительных технологиях, которые актуальны именно для нас.

Можно и самостоятельно освоить нужные навыки. В этом помогут многочисленные образовательные курсы. По SQL их достаточно. Есть как полноценные программы с теорией и практикой, так и интерактивные тренажёры для углубленного изучения языка и тренировки написания запросов. Много бесплатных. Мой личный совет: обращать внимание стоит на курсы, где дают обратную связь и «подсвечивают» моменты, которые надо проработать глубже.

Топ самых задаваемых вопросов по SQL

  • Какая разница между SQL-аналитиком и базовым SQL-пользователем?
    SQL-аналитик глубоко разбирается в SQL, понимает структуру данных, умеет создавать сложные запросы, анализировать данные, строить отчёты и выявлять тренды. Базовый пользователь обычно ограничивается выполнением простых запросов.
  • Какие карьерные перспективы у SQL-аналитика?
    Такому специалисту доступны разнообразные возможности: от роста в должности до старшего (senior) и ведущего (lead) аналитика до перехода в другие роли, такие как аналитик данных, Data Scientist или Data Engineer.
  • Куда можно устроиться?
    SQL-аналитики востребованы во многих отраслях: банки и финансы, маркетинг, здравоохранение, розничная торговля и т. д.. Компании любого размера — от стартапов до крупных корпораций — сейчас нанимают аналитиков.

Мария Николаева, руководитель направления SQL-аналитики “Инфомаксимум”