Когда я только начинал в аналитике, у нас был один разработчик Дима, который знал базу как свои пять пальцев. Каждый раз, когда мне нужны были данные, я чувствовал себя школьником с тетрадкой:
— «Дим, можешь выгрузить, сколько пользователей нажали на кнопку „Купить“ за прошлую неделю?»
— «Ага, ща… ну, через пару дней».
И вот сидишь, ждёшь. Идея для анализа уже остыла, гипотеза потеряла актуальность, а отчёт приходит, когда бизнесу он уже «не горит».
Именно тогда я понял: аналитик без SQL — как сапожник без сапог. Профессия есть, а на работу идти не в чем.
Независимость: не стоять в очереди к разработчикам
Данные — это сокровища компании. Но если у вас нет ключа (SQL), вы стоите у сундука и просите кого-то открыть.
Знающий SQL аналитик не просит милости. Он идёт в базу, пишет пару строк и получает ответ.
Живой пример: продакт спрашивает — «А сколько пользователей реально пользуются нашей новой функцией?» Разработчики заняты релизом, тестировщики проверяют баги. Если бы я ждал выгрузку, то ответ пришёл бы через неделю. А так — сел, сделал запрос, через 10 минут на встрече показал цифру. Продакт удивился: «Ух ты, это быстрее, чем я ожидал».
Глубина понимания: расследования вместо догадок
SQL — это не просто способ достать табличку, а инструмент для анализа и поиска закономерностей.
Простой пример: мы хотим узнать, сколько людей добавили товар в корзину за последнюю неделю:
История из практики: бизнес жаловался, что «люди не покупают, наверное, цены высокие». Но SQL-запрос показал: пользователи массово добавляют товары в корзину, но на этапе оплаты происходит обрыв. Разработчики проверили — и нашли баг с платежным сервисом. SQL в этом случае буквально спас выручку.
Качество требований: фантазии vs. реальность
Частая боль: аналитик пишет требования, а разработчик говорит — «у нас таких данных нет».
Когда аналитик умеет ходить в БД, он видит реальную картину:
- какие поля есть;
- где данные пустые;
- какие ограничения накладывает база
Боевое воспоминание: я как-то хотел «просто добавить отчёт о среднем времени доставки». Пока не посмотрел в данные, думал, что всё легко. Оказалось, что время доставки хранится в двух разных таблицах, а для самовывоза оно вообще не фиксируется. В итоге переписал требования — и сэкономил разработчикам пару недель бессмысленной работы.
Верификация: доверяй, но проверяй
Фича вышла. Как понять, что всё работает?
Можно ждать отчётов BI или жалоб пользователей. А можно — сделать запрос самому:
- пишутся ли события в нужные таблицы;
- видят ли пользователи новый сценарий;
- нет ли аномалий.
Реальный случай: после релиза программы лояльности SQL-запрос показал, что у 20% пользователей бонусы начисляются дважды. Представьте, если бы это всплыло через месяц — бизнес потерял бы кучу денег. А так проблему поймали в первый же день.
Минимальный набор SQL для аналитика
Хорошая новость: аналитику не нужно знать SQL на уровне DBA или архитектора.
Достаточно «рабочего минимума», который покрывает 80% задач:
- SELECT ... FROM — достать данные из таблицы.
- WHERE — фильтровать строки (например, только за последние 7 дней).
- GROUP BY + агрегаты (COUNT, SUM, AVG) — посчитать количество, сумму, среднее.
- ORDER BY + LIMIT — отсортировать и взять топ-10.
- JOIN — соединить таблицы (например, пользователей с их заказами).
- DISTINCT — убрать дубли.
- CASE WHEN — добавить простую бизнес-логику прямо в выборку.
На практике этого хватает, чтобы:
- проверять гипотезы;
- строить быстрые отчёты;
- понимать структуру данных;
- верифицировать фичи.
А если станет нужно больше (окна, подзапросы, CTE) — база знаний подтянется постепенно.
Заключение
SQL для аналитика — это не «галочка в резюме». Это ключ к сокровищнице данных.
Он даёт:
- независимость от чужих рук;
- возможность расследовать поведение пользователей;
- адекватные требования;
- быстрые проверки после релиза;
- плюс уверенность, что аналитик держит руку на пульсе продукта.
Аналитик с SQL — это не «проситель табличек», а полноценный исследователь.
А теперь вопрос к вам, коллеги: SQL для аналитика — это базовая суперсила или избыточное требование, если есть BI и готовые отчёты?
#SQL #АналитикаДанных #КарьераВАналитике #DataScience #Аналитик #БазыДанных #ПродуктоваяАналитика #БизнесАналитика #DataAnalytics #СоветыАналитику