Опрос декабрь 2023 г.— январь 2024 г.
Исследование рынка продуктовых и дата-аналитиков
NEWHR Data опросила 464 продуктовых и дата-аналитиков.
Они рассказали, откуда пришли в профессию, как и где ищут работу, какие навыки развивают и к чему стремятся. А также — как изменилась их зарплата.
Они рассказали, откуда пришли в профессию, как и где ищут работу, какие навыки развивают и к чему стремятся. А также — как изменилась их зарплата.
Кто все эти люди
Вопрос: Как бы вы сформулировали вашу основную профессиональную специализацию в аналитике?
Число респондентов: 464
Фокус исследования — продуктовые и дата-аналитики.
При этом в нашу выборку попали те, кто называет себя иначе: например, «BI-аналитиками» или «бизнес-аналитиками» (см. график). Мы убедились, что все они решают схожие задачи и пользуются аналогичными инструментами.
При этом в нашу выборку попали те, кто называет себя иначе: например, «BI-аналитиками» или «бизнес-аналитиками» (см. график). Мы убедились, что все они решают схожие задачи и пользуются аналогичными инструментами.
Вопрос: Укажите ваш грейд
Число респондентов: 464
Бо́льшая часть нашей выборки — аналитики с опытом (грейд middle и выше).
Вопрос: Какой у вас стаж работы в этой специализации?
Число респондентов: 464
Агентство NEWHR Recruiting поможет вам найти аналитиков или IT-специалистов любого уровня. Чтобы проконсультироваться с нами, оставьте заявку или напишите на почту [email protected]
Все аналитики делают это…
Вопрос: Какие основные задачи аналитики входят в зону вашей ответственности?
Число респондентов: 464
Задачи продуктовых и дата-аналитиков довольно разнообразны.
Многие респонденты пользуются инструментами машинного обучения (machine learning), хотя и не считают себя ML-инженерами или data scientists. В нашем прошлом исследовании продуктовых аналитиков (конец 2021 года) доля тех, кто применял ML, была ниже.
Многие респонденты пользуются инструментами машинного обучения (machine learning), хотя и не считают себя ML-инженерами или data scientists. В нашем прошлом исследовании продуктовых аналитиков (конец 2021 года) доля тех, кто применял ML, была ниже.
Вопрос: Какие задачи в аналитике вы считаете самыми интересными?
Число респондентов: 464
Открытый вопрос
Открытый вопрос
- Поиск инсайтов — 52
- Поиск инсайтов, основанных на данных — 24
- Поиск инсайтов для бизнеса — 4
- Поиск инсайтов о продукте — 2
- Поиск инсайтов в данных, которые приводят к росту доходов компании, меняют картину мира — 1
- Поиск инсайтов для продуктов и сегментов — 1
- Поиск инсайтов для развития продукта, основанных на исследованиях — 1
- Интересно находить инсайт(ы), на основе которого(которых) возможно быстро получить эффект в бизнесе — прямой (деньги, выручка, прибыль) или косвенный (клиенты, фича, доля рынка) — 1
- Поиск инсайтов по повышению результативности / эффективности — 1
- Поиск инсайтов на основе данных и продуктовых исследований — 1
- Поиск инсайтов на основе дашбордов по юнит экономике — 1
- Поиск инсайтов, которые могут привести к конкретным изменениям, экспериментам в продукте — 1
- Исследование CJM для выявления инсайтов — 1
- Визуализация данных — 21
- Создание, построение дашбордов — 18
- Дашборды — 9
- Построение, разработка отчётов — 7
- Построение отчетов в BI системах — 6
- Построение дашбордов и отчётности, подбор понятных и хорошо воспринимаемых визуализаций — 4
- BI — 2
- BI-аналитика — 2
- Создание новой отчётности — 2
- Визуализация данных в читаемый для пользователя вид — 1
- Визуализация инсайтов в формате сторителинга — 1
- Выстраивание понятной системы отчетности, на которую удобно и полезно смотреть хэдам — 1
- Изучение новых BI-инструментов — 1
- Новые дашборды — 1
- Поломки в отчетности — 1
- Построение графиков — 1
- Построение отчетов и визуализаций по сложным запросам — 1
- Построение отчетов и получение выводов из них и моделей — 1
- Разработка витрин данных и BI отчетности — 1
- Реализация дашбордов от А до Я — 1
- Сделать визуал и вывод по нему, который даст ответ заказчику, который будет удобен и необходим для использования — 1
- Создание визуальных элементов ДБ — 1
- Создание и разработка витрин данных — 1
- Создание качественной отчетности — 1
- Cоздание отчетов, которые понятны целевой аудитории — 1
- Создание полезной и красивой отчётности — 1
- Исследования — 47
- Продуктовые исследования — 5
- Исследования (например, упала конверсия, сформулировать и проверить несколько гипотез, найти причины, почему пользователи покидают продукт?) — 2
- Исследования и формулирование рекомендаций, представление результатов — 2
- Количественные исследования — 1
- Исследование без очевидного флоу, когда нужно из точки а вот интересно что у нас тут или как мы могли бы раскрутить до хорошего аналитического решения — 1
- Описание исследований — 1
- Исследовательские задачи с применением nlp на минималках — 1
- Изучение рынка — 1
- Дискавери процесс, когда нужно раскопать/найти зависимость — 1
- Выявление неочевидных факторов, влияющих на снижение качества сервисов — 1
- Рисёрч технологий — 1
- A/B-тесты — 28
- Проведение A/B-тестов — 10
- Анализ A/B-тестов — 6
- Проверка гипотез с помощью A/B — 3
- Дизайн и анализ A/B-тестов — 3
- A/B-тесты (дизайн эксперимента) — 2
- A/B-тесты (самописные, то есть нет платформы A/B-тестирования) — 1
- Эксперименты, которые напрямую влияют на результат — 1
- Планирование A/B-тестов — 1
- Нетривиальные A/B-тесты — 1
- Квазиэксперименты (propensity score, Сausal Impact, diff in diff) — 1
- Исследование данных, EDA — 14
- Поиск закономерностей и связей в данных — 6
- Работа с данными — 5
- Сбор и анализ данных, изучение данных под микроскопом — 3
- Анализ данных — 5
- Data engineering — 2
- Выстраивание процессов обработки данных — 1
- Задачи, связанные с пространственными данными и мобильностью — 1
- Исследовательский анализ данных - отслеживание динамики изменения того или иного показателя — 1
- Очистка данных — 1
- Погружение в пользовательские данные — 1
- Подготовка источников — 1
- Поиск причин некорректных данных — 1
- Поиск трендов в данных — 1
- Построение и автоматизирование пайплайнов работы с данными — 1
- Придумать, как совместить и представить данные, чтобы стали видны изменения, связи — 1
- Проверка качества данных — 1
- Проектирование моделей данных — 1
- Проектировать сырые данные с источника в доступные витрины на хранилище — 1
- Проработка моделей данных — 1
- Работа с базами данных — 1
- Работа с текстовыми данными — 1
- Скрэпинг и верификация данных — 1
- Создание эффективной модели данных и ее визуализация — 1
- Analytics engineering — 1
- Data exploration (первычный анализ данных) — 1
- Проверка гипотез — 15
- Генерация и проверка гипотез — 9
- Генерация гипотез — 8
- Проверка продуктовых гипотез — 7
- Генерация продуктовых гипотез — 4
- Гипотезы — 3
- Продуктовые гипотезы — 3
- Исследование гипотез — 2
- Работа с гипотезами и перебор вариантов событий — 1
- Исследование данных для проверки гипотез — 1
- Создание и проверка продуктовых гипотез, направленных на рост метрик (условно growth-хакинг) — 1
- Формирование гипотез на базе полученных данных — 1
- ML — 16
- Построение, разработка ML-моделей — 14
- Обучение моделей ML — 2
- Задачи, где без ML не обойтись — 2
- Алгоритмические задачи — 2
- Deployment & observability setup (MLOps + DevOps) — 1
- ML в задачах аналитики (какая-нибудь кластеризация для персонализации) — 1
- Анализ перфоманса ML сервисов — 1
- Генерация маркетинговых данных для товаров с помощью AI — 1
- Задачи на стыке ML и аналитики — 1
- Задачи на стыке с ML про оптимизацию /масштабирование — 1
- Исследовательские задачи с применением NLP — 1
- Исследовательские задачи с применением ML и causal inference — 1
- Обучение ML моделей и внедрение в продакшен — 1
- Оптимизация процессов новыми алгоритмами ML/AI — 1
- Пайплайны — 1
- Полный этап — от постановки задачи до реализации MVP ML-сервиса — 1
- Построение предиктивных моделей — 1
- Создание и деплой ML — 1
- Поиск точек роста — 26
- Поиск точек роста бизнеса — 9
- Поиск точек роста в продукте — 9
- Поиск точек роста в воронках — 1
- Поиск точек роста и последующая оценка — 1
- Поиск точек роста на основе метрик — 1
- Поиск аномалий — 22
- Исследование аномалий — 8
- Расследование аномалий в данных — 4
- Поиск аномалий и их причин — 4
- Объяснение аномалий — 2
- Поиск аномалий и их анализ — 1
- Продуктовые расследования аномального поведения — 1
- Исследование поведения пользователей — 17
- Анализ клиентского пути — 3
- Исследование (анализ) и улучшение клиентского опыта — 3
- Сегментация — 3
- Анализ воронок — 2
- Исследования пользователей, сегментов, их проблем — 2
- Анализ поведения потребителя в зависимости от изменений в продукте — 1
- Задачи на удовольствие клиентов — 1
- Исследование паттернов использования продукта — 1
- Исследование пользовательской базы и поведения юзеров в продукте — 1
- Исследование продукта со стороны данных о пользователях и системах — 1
- Исследования клиентского профиля — 1
- Классификация клиентской базы — 1
- Обнаружение трендов/интереса в активности пользователей к какому-то конкретному продукту — 1
- Портрет пользователя — 1
- Задачи, которые относятся к поведенческим особенностям аудитории — 1
- Формализация пользовательского поведения в расчеты (метрики) — 1
- Автоматизация процессов — 12
- Автоматизация — 10
- Автоматизация задач — 2
- Автоматизация отчетности — 2
- Автоматизация сбора и обработки данных — 2
- Автоматизация подачи информации — 1
- Автоматизация поиска дыр в аналитике — 1
- Автоматизация (технические моменты именно) — 1
- Автоматизация расчета того, что делалось руками — 1
- Автоматизация тяжелой ручной отчетности — 1
- Сложная автоматизация — 1
- Снизить ручную обработку для рутинных операций (подключение данных, проверка выгрузки с источниками, поиск отклонений и ошибок) — 1
- Поиск причин и решений каких-то проблем — 5
- Поиск и объяснение причинно-следственных связей — 4
- Поиск ошибок — 2
- Поиск и разработка новых идей продуктов, сервисов, путей развития — 2
- Поиск причин неудач той или иной маркетинговой кампании — 1
- Поиск причин выбросов по данным — 1
- Поиск расхождений и выравнивание процесса по данным полученным из цифр — 1
- Поиск ответа на открытый вопрос в данных — 1
- Поиск решений — 1
- Поиск решений для проблем пользователей без разработки нового функционала — 1
- Поиск узких горлышек — 1
- Problem solving — 1
- Расчёт метрик — 3
- Анализ продуктовых метрик — 2
- Поиск и создание метрик, разработка метрик — 2
- Задачи, приносящие максимальный результат с точки зрения продуктовых метрик — 1
- Метрики — 1
- Мониторинг качества метрик — 1
- Нахождение метрик и цифр, которые расходятся с представлениями о бизнесе сотрудников — 1
- Поиск причины падения метрик — 1
- Построение сложных метрик успеха большой части бизнеса или всего бизнеса — 1
- Придумать метрики релевантные задаче — 1
- Проверка корректности расчета метрик — 1
- Разработка методологий расчета сложных метрик — 1
- Написание кода (Python, SQL) — 5
- Написание SQL-запросов — 1
- Задачи на стыке аналитики и разработки. Нравится кодить. — 1
- Задачи на технические скиллы — 1
- Задачи, в которых можно применить максимально сложные математические алгоритмы или сложный код — 1
- Написание/структуризация понятного кода — 1
- Оптимизация операций (ClickHouse/Python) — 1
- Построение пайплайнов в Airflow — 1
- Разработка по требованиям заказчика — 1
- Создание умных алгоритмов в SQL — 1
- Задачи, где меньше бизнеса, но больше кодинга и работы с разными источниками данных — 1
- Продуктовая аналитика — 4
- Анализ — 2
- Фрод аналитика — 1
- Предиктивная аналитика — 1
- Почти что всё в people analytics — 1
- Построение сквозной аналитики — 1
- Оценка эффекта от внедрения — 1
- Маркетинговые. Без маркетинга самый лучший продукт не способен приносить деньги — 1
- Анализ данных в медицине — 1
- Анализ влияния на бизнес-велью — 1
- Real-time аналитика — 1
- Задачи, которые сильнее всего оказывают влияние на бизнес или продукт — 7
- Отвечать на вопросы бизнеса, тем самым влияя на него — 1
- Определение KPI направлений бизнеса — 1
- Оперативный мониторинг бизнес-процессов — 1
- Понять какая проблема у бизнеса, перевести ее на язык данных/метрик и идти копать/решать проблему — 1
- Оценка эффекта бизнес-инициатив — 1
- Реализация growth проектов — 1
- Прогнозирование — 6
- Предсказание поведения на основе имеющихся данных — 1
- Предсказание продаж с учетом сценарных условий — 1
- Предсказательные модели — 1
- Предсказание и прогнозирование с учетом сценарных условий — 1
- Формирование и выбор моделей прогнозирования — 1
- Продуктовые задачи — 2
- Формирование предложений по улучшению продукта на основании данных — 2
- Развитие продукта — 1
- Проектирование стратегии развития продукта — 1
- Формирование продуктового бэклога на основе данных — 1
- Задачи на рост новых продуктов (стартапы внутри большой компании) — 1
- Погружение в продукт — 1
- Создание новых продуктов — 1
- Управление командой, Руководство — 3
- Увеличение эффективности команды — 2
- Декомпозиция ОКР на решаемые подзадачи — 1
- Приоритезация задач — 1
- Удержать команду — 1
- Общение с бизнес-пользователями, с топ менеджментом/фаундерами — 3
- Коммуникация с заказчиками, уточнение задач — 2
- Споры с продактами =) — 1
- Рассказывать о сложных вещах понятным языком — 1
- Сторителлинг — 1
- Сбор требований — 2
- Анализ бизнес-процессов — 1
- Описание бизнес процессов (в том числе в схемах) — 1
- Описание задач на разработку (новые фичи) — 1
- Описание требований, логики к функционалу — 1
- Разработка новых бизнес-процессов — 1
- Улучшение бизнес-процессов — 1
- ETL — 3
- Создание (разработка) ETL-процессов — 3
- ETL (дизайн + реализация) — 1
- Оптимизация бизнеса — 2
- Оптимизация процессов — 2
- Оптимизация ресурсов: использование аналитических методов для оптимизации распределения и использования ресурсов. Например, оптимизация логистических процессов, оптимизация инвестиций или оптимизация использования энергии. — 1
- Ad-hoc-задачи — 1
- Ad-hoc-задачи, там часто бывает нужно именно логически поразмышлять и подойти нестандартно к задаче — 1
- Ad-hoc-задачи, связанные с сегментацией клиентов — 1
- Новые Ad-hoc запросы — 1
- Процессы — 1
- Создание новых процессов — 1
- Настроить процесс — 1
- Построение систем процессов чего-либо — 1
- Планирование — 1
- Планирование и план-факторный анализ — 1
- Построение системы KPI и последующий план-факт анализ — 1
- Стратегическое планирование проектов — 1
- Новые задачи — 2
- Нетривиальные задачи с новым подходом — 1
- Внедрение новых инструментов — 1
- Внедрение data-driven подхода — 1
- Построение data-driven инфраструктуры — 1
- Развитие data-driven подхода — 1
- Архитектура — 1
- Проектирование — 1
- Создание и изменение архитектуры систем — 1
- Математическое моделирование — 1
- Прикладная статистика — 1
Динамическое ценообразование — 2
Охота к перемене мест
Вопрос: В какой локации вы проживаете постоянно/бо́льшую часть года/работаете из этой локации?
Число респондентов: 464
Наше исследование отражает мнение русскозычных аналитиков, живущих в России и за её пределами. Из зарубежных стран чаще всего упоминались Сербия, Кипр, Казахстан, Грузия, Армения, Германия и Турция.
Вопрос: Планируете ли вы переезд в другую страну в ближайшие 1–1,5 года?
Число респондентов: 464
Каждый 4-й аналитик планирует сменить место проживания. Топ-5 стран, куда планируют перебраться аналитики: Испания, Германия, Сербия, Португалия и Канада.
Лишь 60% среди желающих это сделать смогли указать одну конкретную страну для переезда. Остальные вписали несколько стран, указали какой-то обширный регион (например, ЕС) или затруднились это сделать.
Лишь 60% среди желающих это сделать смогли указать одну конкретную страну для переезда. Остальные вписали несколько стран, указали какой-то обширный регион (например, ЕС) или затруднились это сделать.
Где работают
Вопрос: Можно ли назвать вашу компанию-работодателя российской?
Число респондентов: 464
За прошедшие пару лет расширилась группа «отчасти российских» работодателей. Это компании с российскими корнями, которые работают на зарубежных рынках и чей офис находится за пределами РФ.
Такие компании популярны у русскоговорящих аналитиков, которые планируют свою карьеру за рубежом. Работа на такую компанию удобна как промежуточный этап, чтобы перейти с российского на зарубежный IT-рынок.
Такие компании популярны у русскоговорящих аналитиков, которые планируют свою карьеру за рубежом. Работа на такую компанию удобна как промежуточный этап, чтобы перейти с российского на зарубежный IT-рынок.
Причины интереса к «отчасти российским» работодателям:
- Привычная культура.
- Русский язык в команде или русскоязычное комьюнити коллег облегчает интеграцию. Ведь ключевой навык для продуктового аналитика — общение с командой продукта.
- Проще устроиться. Тогда как в чисто зарубежные компании нужно на равных конкурировать с кандидатами со всего мира.
Вопрос: В каком формате вы работаете?
Число респондентов: 464
Вопрос: Какой формат работы вы предпочитаете?
Число респондентов: 464
Вопрос: Какой формат работы вы предпочитаете?
Число респондентов: 464
Вопрос: Вы работаете на одного работодателя или совмещаете работу на нескольких работодателей?
Число респондентов: 464
Аналитики стали чаще трудиться на двух работодателей или более, показывает сравнение с нашим исследованием 2021 года.
О деньгах
Вопрос: Как изменилась ваша зарплата за 2023 год?
Число респондентов: 464
Вопрос: Насколько повысилась ваша зарплата за последний год?
Число респондентов: 304
Вопрос: Насколько снизилась ваша зарплата за последний год?
Число респондентов: 464
Вопрос: Насколько повысилась ваша зарплата за последний год?
Число респондентов: 304
Вопрос: Насколько снизилась ваша зарплата за последний год?
Число респондентов: 15
Зарплаты у продуктовых и дата-аналитиков в 2023 году росли чаще, чем по IT-отрасли в целом, следует из данных NEWHR Data. Такая же картина была в 2021 году.
Также меньшая доля аналитиков отметила снижение зарплаты по сравнению со всеми айтишниками в среднем.
Помогала ли смена работы увеличить зарплату? Не всегда. Среди тех, кому удалось повысить свою з/п при переходе, было больше тех, кто устроился в интернациональные компании с российскими корнями (31% от этой группы). Реже прочих получали прибавку вышедшие на работу в чисто зарубежные компании (17%).
Снизилась зарплата по итогам года лишь у небольшой доли респондентов — 15 человек из 464. Чаще всего причиной снижения была смена компании.
Также меньшая доля аналитиков отметила снижение зарплаты по сравнению со всеми айтишниками в среднем.
- Самые динамичные изменения доходов в прошлом году были у аналитиков, работающих в отчасти российских компаниях с интернациональной командой. В этой группе бо́льшая доля сообщила о росте з/п (78%) или о её снижении (6%). А тех, у кого зарплата никак не изменилась, было меньше (17%).
- Самыми стабильными для аналитиков оказались чисто зарубежные компании. Там было меньше всего роста (56%) и снижения зарплат (2%), а чаще всего з/п никак не менялась (37%).
Помогала ли смена работы увеличить зарплату? Не всегда. Среди тех, кому удалось повысить свою з/п при переходе, было больше тех, кто устроился в интернациональные компании с российскими корнями (31% от этой группы). Реже прочих получали прибавку вышедшие на работу в чисто зарубежные компании (17%).
Снизилась зарплата по итогам года лишь у небольшой доли респондентов — 15 человек из 464. Чаще всего причиной снижения была смена компании.
Вопрос: За счёт чего повышалась ваша зарплата?
Число респондентов: 304
Вопрос: В какой валюте вы получаете зарплату?
Число респондентов: 464
По сравнению с 2021 годом выросло разнообразие валют, а также значение еврозоны. Три года назад в долларах получал больший процент, в евро — меньший, чем сейчас.
Интересные факты
- 6% респондентов из российских компаний получают зарплаты не в рублях: 2 опрошенным платят в долларах, 4 — в евро, а ещё 14 респондентам — в других иностранных валютах.
- Каждому третьему сотруднику «отчасти российских» компаний платят всё равно в рублях, несмотря на локацию за рубежом. Также в российской валюте получают з/п 10% аналитиков из чисто зарубежных компаний.
Карьера
Вопрос: Вы всегда работали аналитиком или пришли из другой специальности?
Число респондентов: 464
Вопрос: Из какой специализации аналитики вы перешли?
Число респондентов: 115
Этот вопрос мы задавали только тем, кто пришёл в продуктовую или дата-аналитику из других специализаций внутри аналитики.
Вопрос: Укажите, из какой специальности вы пришли
Число респондентов: 217
Вопрос задавался тем, кто пришёл в аналитику из другой профессии или специальности.
Среди наших респондентов, например, были:
Среди наших респондентов, например, были:
- Врач
- Классический музыкант
- Личный ассистент
- Онлайн-игрок в покер
- Переводчик
- Пилот
- Судоводитель
- Фотограф
- Химик
- Юрист
Вопрос: Какие изменения в карьере и профессиональной деятельности вы планируете в ближайшие 1,5-2 года?
Число респондентов: 464
Опрошенные лояльны своей профессии: лишь 3% хотят её сменить. Большинство хочет развиваться внутри аналитики: расти по грейду, стать экспертом, сменить работодателя и т. д.
Многие планируют стать руководителями или даже открыть своё дело. Это можно объяснить тем, что продуктовые и дата-аналитики обычно работают близко к бизнесу.
Многие планируют стать руководителями или даже открыть своё дело. Это можно объяснить тем, что продуктовые и дата-аналитики обычно работают близко к бизнесу.
Оксана Прутьянова
Лидер направления поиска аналитиков и data scientists NEWHR Recruiting
«Мы видим примеры, когда продуктовые аналитики становились CEO компаний или открывали собственные консалтингово-аналитические бизнесы»
Из 15 человек, желающих покинуть профессию, половина планирует стать продакт-менеджерами, то есть глубже погрузиться в бизнесовую часть. Есть и желающие освоить области с более техническим уклоном (дата-инжиниринг, машинное обучение).
Вопрос: Как вы планируете развиваться внутри аналитики?
Число респондентов: 77
Поиск работы мечты начинается не с резюме и LinkedIn, а с карьерной стратегии (хотя всё это очень важно). На курсе Киры Кузьменко Hello New Job! мы помогаем освоить теорию и ключевые навыки для поиска работы. Узнать больше и записаться на курс
Вопрос: Какие отрасли вы считаете наиболее перспективными для своего профессионального развития?
Число респондентов: 464
Ответы респондентов были довольно разнообразными. Это значит, что аналитики интересуются самыми разными отраслями и ощущают свою востребованность там.
Интересно, что EdTech занял третье место. В прошлом исследовании продуктовых аналитиков от NEWHR Data (2021 год) третье место в списке отраслей занимали игры (32% тогда vs. 28% сейчас).
Интересно, что EdTech занял третье место. В прошлом исследовании продуктовых аналитиков от NEWHR Data (2021 год) третье место в списке отраслей занимали игры (32% тогда vs. 28% сейчас).
Оксана Прутьянова
Лидер направления поиска аналитиков и data scientists NEWHR Recruiting
«На перспективность отрасли влияют, во-первых, личные предпочтения и интересы аналитиков. Во-вторых, работодатели привлекают внимание к своим отраслям: проводят хакатоны, открывают вакансии, публикуют аналитические проекты. У работодателей есть инструменты, чтобы повышать интерес к своей компании и индустрии»
От собеса до оффера
Вопрос: Сколько раз вы меняли работу за последние 2 года?
Число респондентов: 464
61% респондентов сменили место работы хотя бы один раз. Каждый пятый опрошенный успел сделать это 2 раза или более.
В последние годы текучка в профессии снизилась. В нашем прошлом опросе продуктовых аналитиков 71% меняли место работы в промежутке от года до двух.
В последние годы текучка в профессии снизилась. В нашем прошлом опросе продуктовых аналитиков 71% меняли место работы в промежутке от года до двух.
Оксана Прутьянова
Лидер направления поиска аналитиков и data scientists NEWHR Recruiting
«Во время прошлого исследования (в 2021 году) на рынке было много вакансий. Аналитиков активнее хантили, они были более востребованы. Люди легче соглашались менять работу и видели в этом меньше рисков»
Вопрос: Где вы находите самые интересные вакансии в аналитике?
Число респондентов: 464
Ещё больше ресурсов для поиска работы в десятках стран мира есть в таблице из 900 джоб-бордов, которую составила команда курса Hello New Job!
Вопрос: Как долго вы искали работу в последний раз?
Число респондентов: 464
Грейд не влияет на скорость поиска работы, показали наши данные. Зато сроки сильно зависят от локации компании, куда устраивается аналитик (см. график).
Вопрос: Назовите компании, где вы проходили собеседования
Респонденты, ходившие на собеседования: 284 Дали ответ: 116
- Яндекс — 31,9% | 37 чел.
- Тинькофф — 21,6% | 25 чел.
- Авито — 18,1% | 21 чел.
- Сбер и его проекты (Сбербанк, СберМаркет, СберЗдоровье и др.) — 17,2% | 20 чел.
- Ozon — 16,4% | 19 чел.
- VK — 12,9% | 15 чел.
- Wildberries — 9,5% | 11 чел.
- МТС — 7,8% | 9 чел.
- Самокат — 7,8% | 9 чел.
- Lamoda — 6,9% | 8 чел.
- X5 — 5,2% | 6 чел.
- Альфа-банк — 5,2% | 6 чел.
- Лента — 5,2% | 6 чел.
- Райффайзен банк — 5,2% | 6 чел.
- Точка банк — 5,2% | 6 чел.
Вопрос: В каких компаниях вам понравился процесс собеседования?
Респонденты, ходившие на собеседования: 284 Дали ответ: 87
Вопрос: Рассматриваете ли вы смену работы прямо сейчас?
Число респондентов: 464
Даже те, кто не ищет работу, всё равно ходят на собеседования, в том числе:
- 75% активно ищущих работу
- 60% находящихся в «пассивном поиске»
- 52% тех, кто «не ищет и не планирует менять работу» в ближайшие полгода
Оксана Прутьянова
Лидер направления поиска аналитиков и data scientists NEWHR Recruiting
«В 2021 году у кандидатов было ощущение, что на рынке всегда будет всё хорошо и не нужно предпринимать сверхусилий. С тех пор выросло влияние внешних факторов.
Сегодня аналитики чаще проявляют инициативу, чтобы нивелировать внешние риски: прокачивают софт-скилы, английский и другие компетенции, расширяют профессиональный нетворк. Кандидаты охотнее общаются и идут на контакт с работодателями. Это не значит, что все они готовы принять оффер, но с ними можно хотя бы начать разговор»
Сегодня аналитики чаще проявляют инициативу, чтобы нивелировать внешние риски: прокачивают софт-скилы, английский и другие компетенции, расширяют профессиональный нетворк. Кандидаты охотнее общаются и идут на контакт с работодателями. Это не значит, что все они готовы принять оффер, но с ними можно хотя бы начать разговор»
Вопрос: Что вас удерживает на текущем месте работы?
Число респондентов: 339
На текущем месте аналитиков удерживают возможности развиваться профессионально, задачи, привычная команда и комфортный формат работы.
Хорошая зарплата — важный фактор, но упоминается вдвое реже (25%). При этом в нашем исследовании продуктовых аналитиков 2021 года зарплата заняла второе место (30%).
Хорошая зарплата — важный фактор, но упоминается вдвое реже (25%). При этом в нашем исследовании продуктовых аналитиков 2021 года зарплата заняла второе место (30%).
Вопрос: Что стало для вас ключевым аргументом, чтобы принять оффер при последнем поиске работы?
Число респондентов: 464
Множественный выбор
Множественный выбор
Когда люди решают, принять ли им конкретный оффер, то фактор зарплаты выходит на 1-е место. Это связано с тем, что к моменту выбора оффера кандидаты, как правило, уже сделали отсев по прочим важным критериям: локации компании, формату работы, валюте зарплаты, задачам и так далее.
Также более 50% респондентов принимают оффер из-за интересных задач. Это значит, что аналитики сильно мотивированы на профессиональный рост — этот фактор важен им наравне с деньгами.
Также более 50% респондентов принимают оффер из-за интересных задач. Это значит, что аналитики сильно мотивированы на профессиональный рост — этот фактор важен им наравне с деньгами.
Где искать работу в IT по своей специальности? Изучите таблицу из 400 компаний-работодателей с восточноевропейскими корнями от команды курса Hello New Job !
Любимые компании
Вопрос: От каких компаний вы готовы рассматривать предложения в принципе?
Число респондентов: 464
Вопрос: Расскажите, почему вы выбираете зарубежные компании
Число респондентов: 344
Респонденты часто отмечали причины, сформулированные как отрицание: «Не хочу получать зарплату в рублях», «Не планирую возвращаться в РФ» и так далее. Многие аналитики не столько стремятся работать за границей, сколько хотят избежать факторов, связанных с российским рынком.
Вопрос: Выберите 3 компании российского рынка, в которых вы с удовольствием рассмотрите трудоустройство
Число респондентов: 464
Вопрос: Укажите 3 компании, в которых вы однозначно не рассматриваете трудоустройство
Число респондентов: 464
Вопрос: Укажите 3 компании, в которых вы однозначно не рассматриваете трудоустройство
Число респондентов: 464
Если негативное отношение к компании превышает позитивное, это не значит, что кандидаты будут игнорировать вакансии от этих компаний. Однако это может иметь значение, когда кандидат выбирает конкретный оффер.
Аналитическая культура
Вопрос: Что для вас значит хорошая аналитическая культура в компании?
Число респондентов: 464
Число респондентов: 464
- 184,7% | 393 ответаРабота аналитиков напрямую влияет на продукт и бизнес
- 269,4% | 322 ответаДоступность и качество данных
- 356,7% | 263 ответаПрофессиональное аналитическое комьюнити внутри компании
- 445,0% | 209 ответовВысокий уровень автоматизации
- 541,2% | 191 ответВозможность самостоятельно драйвить ключевые проекты с бизнес-импактом
- 636,4% | 169 ответАналитики компании делятся экспертизой в публичном профессиональном комьюнити
- 736,2% | 168 ответовПонятная и прозрачная система профессионального и карьерного роста в компании
- 81,3% | 6 ответовДругое
Технологии и навыки
Вопрос: Какие языки программирования вы используете в работе?
Число респондентов: 408
Вопрос: Какие системы мобильной и веб-аналитики вы используете в работе?
Число респондентов: 139
Вопрос: Какие СУБД или системы распределённых вычислений вы используете в работе?
Число респондентов: 359
Вопрос: Какие BI-платформы и средства визуализации вы используете в работе?
Число респондентов: 402
Вопрос: Какие ML-библиотеки вы используете?
Число респондентов: 408
Вопрос: Какие системы мобильной и веб-аналитики вы используете в работе?
Число респондентов: 139
Вопрос: Какие СУБД или системы распределённых вычислений вы используете в работе?
Число респондентов: 359
Вопрос: Какие BI-платформы и средства визуализации вы используете в работе?
Число респондентов: 402
Вопрос: Какие ML-библиотеки вы используете?
Число респондентов: 135
- Python — 93,1% | 380 чел.
- SQL — 89,0% | 363 чел.
- R — 7,1% | 29 чел.
- JavaScript — 5,4% | 22 чел.
- Scala — 2,5% | 10 чел.
- C++ — 2,2% | 9 чел.
- Java — 1,5% | 6 чел.
- Go — 1,0% | 4 чел.
- Julia — 0,5% | 2 чел.
- DAX — 0,5% | 2 чел.
- M (Power Query) — 0,5% | 2 чел.
- VBА — 0,5% | 2 чел.
- Appscript — 0,3% | 1 чел.
- C# — 0,3% | 1 чел.
- ClickHouse is not just SQL — 0,3% | 1 чел.
- Groovy — 0,3% | 1 чел.
- SAS — 0,3% | 1 чел.
- TypeScript — 0,3% | 1 чел.
- SPARK — 0,3% | 1 чел.
- Яндекс.Метрика — 54,7% | 76 чел.
- Google Analytics — 46,0% | 64 чел.
- AppsFlyer — 36,7% | 51 чел.
- AppMetrica — 30,2% | 42 чел.
- Amplitude — 28,8% | 40 чел.
- Google Tag Manager — 28,1% | 39 чел.
- Собственное решение компании — 28,1% | 38 чел.
- Firebase — 23,0% | 32 чел.
- Adjust — 7,9% | 11 чел.
- FB / Instagram* API — 5,8% | 8 чел.
- Mixpanel — 3,6% | 5 чел.
- Devtodev — 1,4% | 2 чел.
- MyTracker — 1,4% | 2 чел.
- Piwik — 1,4% | 1 чел.
- Flurry — 1,4% | 1 чел.
- Onelink — 1,4% | 1 чел.
- PostHog — 1,4% | 1 чел.
- Segment — 1,4% | 1 чел.
- Swrve — 1,4% | 1 чел.
- А+ — 1,4% | 1 чел.
- Matomo — 1,4% | 1 чел.
- Google Ads API — 1,4% | 1 чел.
- Google Bigeye — 1,4% | 1 чел.
- data.ai — 1,4% | 1 чел.
- PostgreSQL — 58,5% | 210 чел.
- ClickHouse 56,8% | 204 чел.
- MySQL — 19,5% | 70 чел.
- Google BigQuery — 18,1% | 65 чел.
- Spark — 14,2% | 51 чел.
- Hadoop — 14,2% | 51 чел.
- Oracle — 13,4% | 48 чел.
- Hive — 11,7% | 42 чел.
- Vertica — 9,2% | 33 чел.
- OLAP — 7,5% | 27 чел.
- MongoDB — 7,0% | 25 чел.
- Trino — 6,1% | 22 чел.
- Microsoft SQL Server — 5,9% | 21 чел.
- Elasticsearch — 4,7% | 17 чел.
- Amazon Redshift — 4,5% | 16 чел.
- MapReduce — 3,9% | 14 чел.
- Presto — 3,1% | 11 чел.
- Greenplum — 2,8% | 10 чел.
- YT (YTSaurus) — 2,5% | 9 чел.
- snowflake — 1,4% | 5 чел.
- AZURE — 0,6% | 2 чел.
- YQL — 0,6% | 2 чел.
- Athena — 0,3% | 1 чел.
- Databricks — 0,3% | 1 чел.
- Exasol — 0,3% | 1 чел.
- Impala — 0,3% | 1 чел.
- MariaDB, Dremio — 0,3% | 1 чел.
- Cache — 0,3% | 1 чел.
- Redis — 0,3% | 1 чел.
- YDB — 0,3% | 1 чел.
- Надстройка на clickhouse — 0,3% | 1 чел.
- Самописные — 0,3% | 1 чел.
- Power BI — 39,1% | 157 чел.
- Tableau — 35,8% | 144 чел.
- Apache Superset — 24,1% | 97 чел.
- DataLens — 20,1% | 81 чел.
- Looker — 12,2% | 49 чел.
- Google Looker Studio (ранее Data Studio) — 10,2% | 41 чел.
- Redash — 9,7% | 39 чел.
- Metabase — 8,5% | 34 чел.
- Qlik Sense — 6,5% | 26 чел.
- Grafana — 1,7% | 7 чел.
- Собственные BI-инструменты — 1,7% | 7 чел.
- FineBI — 1,7% | 7 чел.
- Oracle BI — 0,7% | 3 чел.
- Pentaho — 0,5% | 2 чел.
- Databricks — 0,5% | 2 чел.
- Apache Zeppelin — 0,5% | 2 чел.
- Mode — 0,5% | 2 чел.
- OpenAnalytics — 0,2% | 1 чел.
- Amazon QuickSight — 0,2% | 1 чел.
- Anaplan — 0,2% | 1 чел.
- Delta — 0,2% | 1 чел.
- Devexpress — 0,2% | 1 чел.
- Luxms — 0,2% | 1 чел.
- Metabase — 0,2% | 1 чел.
- Polyanalyst — 0,2% | 1 чел.
- Proceset — 0,2% | 1 чел.
- QlikView — 0,2% | 1 чел.
- Quicksight — 0,2% | 1 чел.
- SAP — 0,2% | 1 чел.
- SAS — 0,2% | 1 чел.
- Splunk — 0,2% | 1 чел.
- Visiology — 0,2% | 1 чел.
- Другая BI — 0,2% | 1 чел.
- Scikit-learn — 85,9% | 116 чел.
- CatBoost — 46,7%| 63 чел.
- XGBoost — 39,3% | 53 чел.
- LightGBM — 23,7% | 32 чел.
- PyTorch — 21,5% | 29 чел.
- TensorFlow — 14,8% | 20 чел.
- Keras — 7,4% | 10 чел.
- Casual ML — 1,5% | 2 чел.
- Pandas — 1,5% | 2 чел.
- Numpy — 1,5% | 2 чел.
- Prophet — 1,5% | 2 чел.
- Robyn — 0,7% | 1 чел.
- Библиотеки под R — 0,7% | 1 чел.
- retentioneering — 0,7% | 1 чел.
Топ экспертов
На основе нашего исследования мы составили большую таблицу экспертов среди продуктовых и дата-аналитиков.
Автор исследования: NEWHR Data. Мы анализируем IT-рынок в России и других странах. Мы делаем публичные и заказные исследования для компаний. Наша почта: [email protected]
NEWHR Recruiting — международное рекрутинговое агентство, специализируется на поиске разработчиков, продактов, аналитиков, маркетологов и HR. Если вам нужна помощь в поиске опытных профессионалов по всему миру, пишите: [email protected]
Hello New Job! — авторский курс-тренинг, который даёт систему поиска работы в современных реалиях. Курс полезен тем, кто уже ищет или планирует искать работу в России, США или Европе.
Подписывайтесь на наши телеграм-каналы, чтобы не пропустить интересные и полезные материалы: NEWHR, Hello New Job!, а также «Рекрутинг, котики и апокалипсис».
NEWHR Recruiting — международное рекрутинговое агентство, специализируется на поиске разработчиков, продактов, аналитиков, маркетологов и HR. Если вам нужна помощь в поиске опытных профессионалов по всему миру, пишите: [email protected]
Hello New Job! — авторский курс-тренинг, который даёт систему поиска работы в современных реалиях. Курс полезен тем, кто уже ищет или планирует искать работу в России, США или Европе.
Подписывайтесь на наши телеграм-каналы, чтобы не пропустить интересные и полезные материалы: NEWHR, Hello New Job!, а также «Рекрутинг, котики и апокалипсис».