Бизнес-аналитика и финансы: зачем айтишнику знать экономику

Если сомневаетесь в выбранном направлении, узнайте, какая профессия из сферы IT может вам подойти.

Сегодня программисту или тестировщику недостаточно просто хорошо делать свою работу. Чтобы расти в профессии, нужно понимать, как работает бизнес — зачем создается продукт, как он приносит деньги, что важно заказчику. Это и есть финансовое мышление: умение видеть связь между техническими решениями и результатом для компании.

Зачем айтишнику экономика? IT-специалист с навыками бизнес-аналитика на рынке ценится выше. Происходит это хотя бы потому, что он способен предлагать не только рабочий код, но и эффективные решения: оптимизировать процессы, создавать функции, которые принесут доход, и отказываться от затратных, но бесполезных фич. Такой подход особенно важен в продуктовых командах, где успех проекта напрямую зависит от показателей вроде прибыли, удержания пользователей или стоимости привлечения клиентов.

Какие бизнес-навыки будут полезны для программистов:

Базовая экономика: что такое доход, расход, прибыль, маржа (разница между выручкой и затратами). Это помогает анализировать, насколько выгодны ваши разработки, и почему бизнес приоритизирует одни задачи, а не другие.

Движение денег (cash flow): способность отследить, откуда приходят деньги и куда уходят.

KPI (ключевые показатели эффективности):

• CAC (Customer Acquisition Cost) — сколько стоит привлечение одного клиента;
• LTV (Lifetime Value) — сколько один клиент приносит за все время пользования продуктом;
• ROI (Return on Investment) — насколько оправдались вложения в проект;
• ROMI — то же самое, но применимо к маркетингу;
• ARPU (Average Revenue Per User) — сколько в среднем платит один пользователь;
• Churn Rate — сколько клиентов «уходит» из продукта.

Зная эти метрики, вы лучше понимаете, почему бизнес делает ставку на один функционал, а реализацию другого откладывает — и не воспринимаете это как «непонятные капризы менеджеров».

Финансовое планирование: умение оценивать, сколько стоит та или иная доработка, и когда она окупится. Это критично, если вы планируете запускать свой проект, переходить в продакт-менеджмент или просто хотите понимать, сколько денег принесет ваше решение компании.

Аналитика данных: навык находить закономерности, строить отчеты. Даже если вы не аналитик, эти знания помогают принимать обоснованные решения и находить точки роста в продукте.

Понимание бизнес-процессов: например, Customer Journey Map — путь пользователя от первого знакомства с продуктом до оплаты или отказа. Если вы понимаете, где возникает барьер, можете аргументированно предложить решение.

Получить все навыки, о которых мы сказали выше, легко, если найти качественный курс по бизнес-аналитике. Это системный подход к работе с данными, направленный на принятие обоснованных управленческих решений. Она помогает IT-специалисту видеть не только техническую, но и экономическую сторону проекта. Вот ключевые направления, которые помогают развить экономическое мышление в IT.

Аналитик работает с основными бизнес-показателями: конверсией, выручкой, прибылью, CAC (стоимость привлечения клиента), LTV (пожизненная ценность клиента) и другими KPI.

Одной из базовых задач является расчет юнит-экономики — модели, которая показывает доход и затраты на одного клиента, продукт или заказ. Это позволяет оценивать жизнеспособность бизнес-модели и принимать решения о масштабировании, оптимизации расходов или корректировке стратегии.

Собранные данные необходимо не только обработать, но и правильно интерпретировать. Для этого используются BI-инструменты: DataLens, Power BI, Tableau, а также Excel.

Они позволяют выявлять закономерности, отслеживать динамику ключевых показателей, находить аномалии и тренды. Визуальные отчеты и графики помогают представить данные в форме, удобной для анализа и принятия решений.

Аналитик формирует регулярные отчеты и интерактивные дашборды для различных ролей внутри компании — от операционных команд до руководства.

Также разрабатываются гипотезы, направленные на улучшение ключевых метрик: повышение конверсии, снижение стоимости привлечения клиента, увеличение удержания. Эти гипотезы в дальнейшем тестируются с помощью A/B-экспериментов или аналитических моделей.

Одной из ключевых компетенций аналитика является умение доносить выводы в понятной и структурированной форме. Важно не только владеть инструментами анализа, но и уметь переводить числовые данные в практические рекомендации.

Коммуникация с бизнесом требует ясного формулирования выводов, понимания приоритетов заказчика и умения учитывать стратегические цели компании при проведении анализа.

SQL — основной язык запросов к базам данных, необходимый для извлечения, фильтрации и агрегации информации. Он применяется во всех крупных IT-системах.

Python используется для углублённого анализа данных, автоматизации отчётности и построения моделей. Особенно востребованы библиотеки pandas (обработка таблиц), matplotlib и seaborn (визуализация), scikit-learn (машинное обучение).

📊 В Maxitet студенты пробуют себя в роли бизнес-аналитиков: собирают показатели проектов, считают юнит-экономику и строят отчёты на реальных кейсах.

Чем именно полезна бизнес-аналитика для айтишников?

Разработка

Знания аналитики позволяют разработчику понимать, какие задачи важны не только технически, но и для бизнеса.

• Приоритизация задач на основе данных: что чаще используется, приносит доход, влияет на метрики.
• A/B тестирование для выбора между несколькими реализациями фич — решение принимается по результату, а не на интуиции.
• Оценка затрат и эффективности: сколько ресурсов нужно и какую бизнес-отдачу это даст.

Дизайн

Дизайнер, который работает с высокотехнологичным продуктом и делает результат, а не только визуальную эстетику.

• Фокус на конверсию: анализ воронок и поведения пользователей помогает повысить эффективность интерфейса.
• Дизайн под KPI: изменения в UX делаются осознанно — для роста регистраций, кликов, покупок.
• Работа с данными: использование heatmaps, кликовых отчетов и аналитики скроллинга для принятия решений.

Тестирование

Тестировщик с аналитическим подходом создает не только стабильный, но и эффективный продукт.

• Метрики качества: скорость загрузки, стабильность, отказоустойчивость, влияние багов на UX.
• Анализ влияния багов: приоритизация ошибок по реальному бизнес-ущербу.
• Data-driven QA: автоматизация и сценарии тестов строятся на поведении пользователей и данных из логов.

Продакт-менеджмент

Роль продакта напрямую связана с экономикой и бизнес-метриками.

• Управление ценностью продукта: опора на выручку, LTV, CAC, ROI, а не только на фичи.
• Анализ гипотез и поведения пользователей: принятие решений на основе сегментации и статистики.
• Работа с юнит-экономикой: расчет прибыльности одного клиента, точки безубыточности, рентабельности фич.

Стартапы

Аналитика для фаундера — способ привести свой проект к успеху с минимумом ошибок по пути.

• Финансовое планирование: бюджет, бизнес-план, оценка доходности.
• Фандрайзинг и отчетность: владение метриками роста, понимание unit-экономики.
• Аналитика и данные рынка и быстрые реформы: принятие решений на основе цифр, а не предположений.

🧠 В Maxitet мы включаем бизнес-аналитику в обучение даже на творческих и технических направлениях — это прокачивает мышление и помогает студентам расти быстрее.

Осваивая бизнес-аналитику, важно развивать не только технические инструменты, но и стратегическое мышление, понимание логики бизнеса и умение донести выводы до команды. Вот ключевые навыки, которые формируют современного аналитика и помогают строить карьеру в IT и смежных направлениях.

1. Работа с таблицами: Excel и Google Sheets

• Умение работать с простыми и сводными таблицами, использовать формулы, фильтры и условное форматирование.
• Быстрая ориентация в данных, выделение ключевых показателей и аномалий.
• Создание динамических отчетов для регулярного отслеживания метрик.

Эти инструменты остаются базой: почти в любом бизнесе большая часть аналитики начинается именно с таблиц.

2. Основы бизнес-логики: выручка, расходы, прибыль

• Понимание, откуда берется прибыль: как формируются доходы, на что тратятся деньги, где искать точки роста.
• Владение базовыми метриками эффективности: конверсия, средний чек, маржинальность.
• Знание принципов бюджетирования и умение оценивать устойчивость бизнес-модели.

Даже простые расчеты по формулам «доход минус расход» будут полезным инструментом, если к ним вы приложите понимание, как эти цифры связаны с реальностью.

3. BI-инструменты: визуализация и сбор данных

• Работа с популярными платформами вроде Яндекс DataLens, Power BI или Looker.
• Настройка источников данных, создание дашбордов и визуализация трендов в режиме реального времени.
• Возможность быстро представить руководству суть происходящего в цифрах и графиках.

Это особенно важно в продуктах с динамикой — когда метрики меняются ежедневно или еженедельно.

4. Эксперименты и юнит-экономика

• Построение гипотез и A/B-тестов: зачем что-то менять, как это проверить и какие выводы можно сделать.
• Понимание unit-экономики: расчет доходов и затрат на одного клиента или транзакцию.
• Знание ключевых метрик: CAC (стоимость привлечения клиента), LTV (его ценность), ROI (окупаемость инвестиций).

Юнит-экономика помогает не теряться в общем потоке данных.

5. Работа с SQL: язык данных

• Написание запросов к базам данных, извлечение нужных показателей, агрегация и фильтрация.
• Понимание связей между таблицами, структура реляционных баз.
• Умение быстро «достать» цифру, не дожидаясь поддержки.

SQL — основной язык доступа к данным во многих компаниях, особенно в e-commerce, fintech и SaaS.

6. Визуализация и презентация

• Подача результатов анализа в понятной и наглядной форме: графики, диаграммы, презентации.
• Умение выделить главное и донести его до руководства или команды.
• Формулировка не только ответа, но и логики: почему именно такой вывод и что из него следует.

Чем яснее вы излагаете свои идеи, тем быстрее им поверят и начнут внедрять.
На самом деле, эти навыки полезны не только тем, кто в IT. Они важны для любого специалиста, который хочет принимать обоснованные решения, понимать, как работает бизнес, и развиваться в продуктовых или управленческих ролях. Главное — практиковаться на реальных задачах: в курсах, стажировках или собственных проектах.

Обучение бизнес-аналитике — процесс, в котором теорию можно сочетать с практикой, тем более, если вы уже занимаетесь IT-проектами.

🚀 В Maxitet мы обучаем студентов не только цифровым навыкам, но и бизнес-мышлению — через реальные метрики, работу с данными и настоящие задачи.