​​Цікава стаття про найм аналітиків

Автор стверджує, що вже у 2025‑му компанії повинні переглянути підхід до найму Data Analysts, якщо їхня основна робота — це написання SQL‑запитів і візуалізація даних. Якщо аналітики лише транслюють запити бізнесу в дані та звіти, але інфраструктура чи дані погано організовані, додаткові ресурси (найм) не дуже допоможуть.

Рекомендації автора:

- Інвестувати в Data Engineering: налаштувати чисті, організовані системи із грамотним потоком даних та зберіганням, щоб дані були доступні й готові до аналізу,

- Використовувати AI‑інструменти там, де це доречно, щоб зменшити рутинну роботу аналітиків: автогенерація SQL, автоматичні звіти, шаблони тощо. Але це працюватиме лише з правильно налаштованими даними й інфраструктурою,

- Змінити роль Data Analyst таким чином, щоб більше часу йшло на бізнес‑аналіз, інсайти, взаємодію з іншими відділами, а не просто на генерацію звітів,

- Підтримувати співвідношення Data Analyst : Data Engineer ≈ 1:1 або принаймні таке, яке забезпечує можливість синергування.

@BigQuery