Data Analyst, Data Scientist и BI-специалист (Business Intelligence Analyst) — три смежные, но разные роли в области работы с данными. Каждая из них имеет свою специализацию, инструменты и цели. Ниже приведено детальное сравнение этих профессий по ключевым аспектам: от задач и навыков до методов анализа, инструментов и бизнес-фокуса.

1. Основная цель и фокус роли

Data Analyst

• Основная цель: анализировать существующие данные, строить отчеты, визуализации, находить закономерности и помогать бизнесу принимать обоснованные решения.

• Фокус: описательный (descriptive) и диагностический (diagnostic) анализ — «что произошло» и «почему произошло».

Data Scientist

• Основная цель: строить предиктивные и прескриптивные модели, применять машинное обучение, создавать интеллектуальные системы.

• Фокус: предсказательный (predictive) и прескриптивный (prescriptive) анализ — «что произойдёт» и «что с этим делать».

BI-специалист

• Основная цель: автоматизация отчётности, построение дашбордов, настройка потоков визуализации данных.

• Фокус: визуальное представление KPI и бизнес-метрик для разных ролей в организации.

2. Задачи

Data Analyst

• Обработка SQL-запросов, анализ таблиц.

• Выявление отклонений в показателях.

• Поддержка A/B тестов.

• Построение воронок, сегментация пользователей.

• Подготовка регулярной отчётности.

Data Scientist

• Обучение ML-моделей (классификация, кластеризация, регрессия).

• Построение систем рекомендаций.

• Прогнозирование (time series, demand forecasting).

• NLP-анализ (обработка текста).

• Обработка больших объёмов неструктурированных данных.

BI-специалист

• Построение BI-дэшбордов и метрик (в Power BI, Tableau и др.).

• Разработка ETL для загрузки данных в BI.

• Настройка визуальных представлений для разных отделов.

• Оптимизация производительности отчетов.

3. Навыки и инструменты

Навык/Инструмент	Data Analyst	Data Scientist	BI-специалист
SQL	Основной инструмент	Используется регулярно	Ключевой для источников данных
---	---	---	---
Python / R	Для анализа и визуализаций	Для моделей, анализа, ML	Иногда используется (редко)
---	---	---	---
Excel / Google Sheets	Часто используется	Мало используется	Используется для отчётов
---	---	---	---
BI-инструменты (Tableau, Power BI)	Иногда, для визуализаций	Реже используется	Основной инструмент
---	---	---	---
Машинное обучение	Не используется	Основная часть работы	Не используется
---	---	---	---
Статистика	Базовый уровень	Глубокие знания (регрессия, вероятности, тесты)	Средний уровень, чаще в отчётах
---	---	---	---
Визуализация	matplotlib, seaborn, BI-инструменты	matplotlib, seaborn, plotly, Bokeh	Tableau, Power BI, Looker
---	---	---	---
Хранилища данных	BigQuery, Redshift, Snowflake	Использует для загрузки обучающих выборок	Основной источник
---	---	---	---

4. Объёмы и типы данных

• Data Analyst: работает с агрегированными и структурированными данными, часто из CRM, ERP, SQL-таблиц.

• Data Scientist: обрабатывает как структурированные, так и неструктурированные данные (тексты, изображения, логи, сенсорные данные).

• BI-специалист: работает с очищенными, предобработанными данными, желательно из единого источника (DWH).

5. Примеры задач

Data Analyst

• Как изменилась конверсия за месяц?

• Почему снизился доход в южном регионе?

• Какие категории товаров растут быстрее?

Data Scientist

• Построить модель churn prediction для клиентов.

• Сегментировать пользователей с помощью кластеризации.

• Создать рекомендательную систему по товарам.

BI-специалист

• Построить дашборд «финансовое здоровье компании».

• Создать визуальный трекинг KPI по отделам.

• Настроить автоматическое обновление отчётов.

6. Требования к математике и программированию

• Data Analyst: базовые знания статистики, хорошее владение SQL и визуализациями. Python/R — преимущество, но не критично.

• Data Scientist: продвинутая математика (линейная алгебра, теория вероятностей), глубокие знания в ML, хорошее программирование на Python или R.

• BI-специалист: минимальное программирование, высокий уровень в BI-инструментах, хорошее понимание структуры данных и визуального сторителлинга.

7. Взаимодействие с командой

• Data Analyst тесно работает с продуктами, маркетологами, операционными менеджерами.

• Data Scientist взаимодействует с инженерами, аналитиками, DevOps и продуктовой командой для внедрения моделей.

• BI-специалист сотрудничает с менеджерами, руководством, аналитиками для построения удобной визуальной отчётности.

8. Тип профиля и карьера

Роль	Типичный профиль	Карьерный рост
Data Analyst	Выпускник экономики, математики, IT	→ Senior Analyst → Analytics Manager
---	---	---
Data Scientist	Математика, физика, ML, IT	→ ML Engineer / Lead DS → Head of Data
---	---	---
BI-специалист	Бизнес-информатика, аналитика	→ BI Lead → Head of BI / Reporting
---	---	---

9. Где применяются

Область	Data Analyst	Data Scientist	BI-специалист
E-commerce	Анализ заказов, воронок	Прогноз спроса, рекомендации	Дэшборды продаж
---	---	---	---
Финансы	Анализ транзакций	Оценка риска, скоринг	Финансовые отчёты
---	---	---	---
Маркетинг	Анализ кампаний, LTV	Customer segmentation	ROI отчёты
---	---	---	---
Продукт	Воронки, retention	Поведенческие модели	Дашборды метрик
---	---	---	---

Эти роли пересекаются, но имеют разные зоны ответственности. В реальных командах они могут работать вместе: Data Analyst находит паттерны, BI-специалист их визуализирует, а Data Scientist строит на их основе модели и предсказания.