Развитие Junior-аналитиков и выстраивание эффективного процесса менторства — это системная задача, направленная не только на повышение профессионального уровня сотрудников, но и на снижение времени адаптации, формирование устойчивых навыков, предотвращение технического долга и создание среды уверенного роста. Подход опирается на пошаговое развитие как технических, так и продуктовых, аналитических и коммуникативных компетенций.

Базовая структура развития навыков Junior-аналитиков

1. Технические навыки

SQL (Structured Query Language)

• Понимание структуры БД, написание простых SELECT-запросов

• Использование JOIN, GROUP BY, оконных функций (ROW_NUMBER, LAG)

• Оптимизация запросов и работа с подзапросами

• Чтение чужого кода, рефакторинг

Аналитические инструменты

• BI: Metabase, Power BI, Tableau, Looker

• Excel/Google Sheets: формулы, сводные таблицы, визуализация

• Python/Pandas (при необходимости): базовая аналитика, A/B-тесты, графики

Системы хранения и пайплайны

• Основы Data Warehouse: raw, staging, mart

• Знание, как формируются витрины данных

• Основы ETL/ELT: понимание зависимости таблиц, расписания, алертов

Работа с git

• Работа с pull requests, ревью

• Ведение changelog

• Создание issue, связывание изменений с задачами

2. Навыки продуктового анализа

Формулировка гипотез и задач

• Как переводить бизнес-проблему в измеримую метрику

• Оценка ожидаемого эффекта

• Работа по фреймворку "Вопрос → Данные → Анализ → Вывод → Рекомендация"

A/B-тесты и статистика

• Построение эксперимента

• Понимание p-value, доверительных интервалов, ошибок I/II рода

• Интерпретация результатов и ограничений

Метрики

• Классификация: продуктовые, поведенческие, финансовые

• ARPU, Retention, DAU/WAU/MAU, CR, Bounce Rate

• Как не перепутать «среднее по больнице» и реальную динамику

3. Навыки коммуникации и презентации

Оформление аналитики

• Написание понятных аналитических отчётов

• Использование шаблонов (цель, гипотеза, данные, графики, выводы, рекомендации)

• Умение работать в Notion, Confluence, Jupyter

Презентация результатов

• Упор на value, а не на метод

• Поддержка визуальными графиками и storytelling

• Ответы на уточняющие и критические вопросы

Работа с заказчиком

• Уточнение формулировок задачи

• Перевод vague-фидбека в чёткий backlog

• Оценка и объяснение сроков выполнения

Как устроен процесс менторства

1. План развития (growth map)

Для каждого Junior-а составляется индивидуальный roadmap с контрольными точками по:

• Техническим скиллам (SQL, BI, метрики)

• Бизнес-домену (продукт, маркетинг, финансы)

• Поведенческим аспектам (инициативность, качество коммуникации)

Примеры контрольных точек:

• Самостоятельное написание запроса с двумя JOIN и оконной функцией

• Проведение мини-A/B-анализа с выводами

• Поддержка BI-дашборда

• Участие в проекте с кросс-командной коммуникацией

Каждая точка содержит:

• Цель

• Описание, как проверяется

• Пример задачи

• Критерии оценки

2. Форматы взаимодействия с ментором

Регулярные one-on-one (1–2 раза в неделю):

• Обсуждение прогресса, проблем, непонятных моментов

• Ретроспектива задач: что было сделано, какие выводы

• Оценка роста по матрице компетенций

Code review:

• Чтение SQL-запросов и визуализаций

• Рекомендации по стилю, оптимизации, читаемости

• Объяснение ошибок и best practices

Парное программирование / запросы в паре:

• Совместная работа над запросом в реальном времени

• Показывание паттернов решения, техники отладки

Ментор как фильтр и переводчик задач:

• Перевод бизнес-вопроса в техническое задание

• Помощь в приоритизации

• Подсказки по подходам (вместо прямого кода)

3. Шаблоны и база знаний

Создаётся репозиторий с:

• Часто используемыми SQL-шаблонами (retention, когорты, MAU, средние чеки)

• Шаблонами аналитических отчётов

• Пошаговыми туториалами по BI-инструментам

• Справочником метрик и бизнес-контекстом

Младшие аналитики получают доступ к этим материалам и используют их как отправную точку в решении задач.

4. Реальные боевые задачи

Условно задачи делятся на:

• Тренировочные (для освоения базового инструментария, например, построить отчёт по DAU)

• Боевые под наблюдением (например, построение витрины вместе с ревью ментором)

• Самостоятельные с менторским сопровождением (например, проведение исследования по гипотезе)

Даже простые задачи проходят через анализ требований, SQL-реализацию, проверку, визуализацию и оформление — чтобы сразу закладывать системность.

5. Автоматические задачи и симуляторы

• SQL-тренажёры (Mode Analytics, SQLBolt, DataCamp)

• Песочницы с данными для анализа

• Kaggle-ноутбуки или датасеты внутри компании

Ментор даёт ссылку на "отладочную зону", где можно ошибаться безопасно и учиться на реальных сценариях.

6. Ретроспективы и обратная связь

Менторство не заканчивается передачей задач. Проводятся регулярные ретроспективы:

• Что получилось хорошо

• Где были затыки

• Что выучено

• Что можно улучшить в следующий раз

Младшие аналитики учатся не просто делать задачи, а анализировать свой процесс и подход.

7. Навыки саморазвития и проактивности

Junior учится:

• Искать информацию в документации, BI, базе знаний

• Формулировать вопросы корректно и по существу

• Задавать гипотезы и предлагать улучшения

• Делать демо-результатов на командных встречах

8. Метрики прогресса

Прогресс аналитика отслеживается по:

• Скорости выполнения задач (не в ущерб качеству)

• Количеству самостоятельных решений

• Количеству выполненных ревью без ошибок

• Умению ставить задачи себе и другим

• Степени вовлечённости в бизнес-контекст

Промежуточные точки оцениваются формально (по грейду/матрице) и неформально (по командной обратной связи).

Такая система менторства и развития позволяет превращать Junior-аналитиков в уверенных Middle-специалистов в течение 6–12 месяцев, создавая не только технически сильных, но и ориентированных на продукт аналитиков, способных мыслить в терминах импакта и бизнес-результатов.