В компаниях, особенно крупных, давно понимают, что решения должны опираться на данные. Но на практике путь от «нам нужно разобраться, почему просел retention» до реального ответа растягивается на недели. Одному специалисту нужно выгрузить данные, другому — построить витрины, третьему — собрать дашборд и интерпретировать результаты. В итоге скорость принятия решений падает.
Именно здесь на сцену выходит новая роль — fullstack-аналитик. Это человек, который умеет довести задачу до результата без передачи между пятью специалистами.
В этой статье разберём, кто такой fullstack-аналитик, чем он отличается от классических ролей в аналитике, почему рынок всё активнее ищет именно таких специалистов, какие задачи он решает, сколько зарабатывает и кому эта профессия действительно подходит.
Кто такой fullstack-аналитик и чем он занимается
Fullstack-аналитик — это специалист, который закрывает весь цикл задач аналитика: от получения данных до готовых выводов, дашбордов и конкретных рекомендаций для бизнеса. В отличие от классической схемы, где одна задача проходит через инженера данных, аналитика данных и BI-аналитика, фуллстек способен выполнить её самостоятельно и быстро.
Важно подчеркнуть: по сути это аналитик, обладающий компетенциями на стыке трёх ролей: аналитика данных, BI-аналитика и инженера данных.
- Он умеет исследовать данные, строить метрики, формулировать гипотезы, находить причины просадок, обосновывать решения.
- Он знает, как собрать дашборд, выстроить визуализацию, автоматизировать отчётность и сделать так, чтобы данные были понятны менеджерам, маркетологам и продуктовым командам.
- Он понимает, как устроены данные внутри компании: может написать SQL-запрос уровня построения витрин, подготовить таблицы под анализ, разобраться с источниками, очистить и преобразовать данные так, чтобы они были пригодны для работы.
Приведём пример деятельности fullstack-аналитика. Представьте, что вы — владелец небольшой сети кофеен. У вас уже есть несколько источников данных:
- POS-система хранит заказы, суммы чеков, состав напитков;
- CRM хранит информацию о гостях, частоте визитов, бонусах;
- Таблица себестоимости — Excel-файл от закупщика, обновляется вручную;
- Рекламные каналы — дают данные о кампаниях и переходах.
Вы понимаете, что бизнес растёт и вам нужно принимать решения быстрее: какие напитки тянут прибыль, где теряются гости, какие акции срабатывают, а какие просто «съедают» маржу. Вы нанимаете fullstack-аналитика и ставите задачу: разобраться, почему прибыль стоит на месте, хотя выручка растёт.
Первое, что он обнаружит — данные разбросаны по разным системам и названы по-разному: например, «Флэт-уайт 350 мл» в POS-системе может называться «FW_350» в старом Excel от закупщика.
Фуллстек не ждёт, когда это кто-то подправит. Он выгружает данные из POS, CRM и Excel, приводит названия продуктов к единому справочнику, пишет SQL-витрину, где соединяет продажи, себестоимость и данные о клиентах и фиксирует правила трансформации, чтобы не повторять это вручную.
Имея чистую витрину, аналитик проверяет гипотезу владельца: «Прибыль растёт медленно, хотя гости приходят чаще». Он считает маржинальность каждого напитка, динамику среднего чека, влияние скидочных акций, поведение постоянных гостей и структуру продаж: что продаётся, какими категориями и в какие часы.
И вскоре находит закономерность: продажи растут за счёт напитков с низкой маржинальностью, а самые прибыльные позиции недопродаются.
Чтобы это не были разовые выводы, он создаёт дашборд в BI-системе — с воронкой по заказам, маржинальностью по категориям, ABC-анализом напитков, сегментами и прибылью по точкам, по дням недели и по акциям.
Исходя из этого он формулирует решение: «Поднимем прибыль за счёт допродаж высокомаржинальных напитков и введём утреннее комбо: американо + круассан. Параллельно отключим акции, которые приводят только к росту выручки без роста прибыли».
В итоге fullstack-аналитик построил систему. Он собрал данные, очистил их и объединил, построил витрину, провёл исследовательскую аналитику, создал BI-инструмент и сформулировал рекомендации для бизнеса. И самое главное — теперь владелец кофеен не ждёт выводов неделями: метрики обновляются ежедневно, решения принимаются быстрее, и бизнес растёт за счёт данных, а не интуиции.
Востребованность профессии
Рынок данных за последние годы вырос быстрее, чем инфраструктуры и команды внутри компаний. У большинства бизнесов нет роскоши держать три отдельные роли — аналитика данных, инженера данных и BI-аналитика — для решения одной задачи. Им нужна скорость, предсказуемость и возможность принимать решения без недельных задержек.
Именно из этого запроса родилась профессия fullstack-аналитика — и поэтому она стремительно набирает популярность.
В стартапах, продуктовых командах и e-commerce часто нет отдельной команды данных. В этом случае фуллстек закрывает цикл в одиночку. Кроме того, продуктовые компании переходят на быстрые итерации — аналитика должна успевать за продуктом. Simulative фиксирует это на всех потоках: компании жалуются, что аналитика работает вдолгую. Но если гипотеза живёт 1–2 недели, а таблицы готовят месяц, смысла в этом нет.
При этом зарплата таких специалистов растёт: fullstack-аналитики получают на 20-40% больше аналогичных DA/BI-специалистов благодаря широте задач.
Навыки fullstack-аналитика
Fullstack-аналитик — это специалист, который умеет провести задачу по данным от начала до конца. Поэтому его навыки лежат на стыке трёх областей: инженерии, аналитики и визуализации.
Именно сочетание этих компетенций делает фуллстека востребованным и позволяет ему выдавать результат без постоянных передач между инженерами данных, аналитиками данных и BI.
Инженерные навыки: работа с данными и инфраструктурой
Здесь важно не путать fullstack-аналитика с дата-инженером. Фуллстек использует инженерные инструменты, но в пределах, необходимых для аналитики.
- SQL на уровне построения витрин. Это ключевой навык и ядро роли. Аналитик должен уметь писать сложные запросы с оконными функциями, CTE и агрегатами, собирать витрины под задачи продукта, оптимизировать запросы и понимать, как работает хранилище, проверять качество данных (дубликаты, пропуски, логические ошибки).
- Python для анализа и автоматизации. В отличие от ML-инженера, фуллстеку достаточно знать Pandas / NumPy, уметь преобразовывать данные, автоматизировать выгрузки и расчёты, научиться базовому скриптингу для рутинных операций.
- Понимание базового ETL/ELT. Фуллстек должен разбираться, как данные попадают в хранилище, как устроены слои данных (raw → staging → mart), чем отличается витрина от исходных таблиц и как проектировать структуру таблиц под бизнес-задачу.
- Работа с современными хранилищами. Чаще всего это ClickHouse, PostgreSQL, BigQuery, Yandex Cloud / S3-хранилища и dbt (как плюс, не как обязательная часть junior-уровня).
Аналитические навыки
Fullstack-аналитик должен понимать, какие метрики важны продукту и как меняются показатели при изменении фич. Он разбирается, что такое юнит-экономика, retention, конверсионные воронки, как связаны продуктовые решения и цифры.
Кроме того, фуллстек может обосновать выводы: найти причину просадки, проверить гипотезу, построить корректное сравнение, выделить закономерности и объяснить, что именно повлияло на метрику.
Полезно также понимать основы статистики: A/B-тесты, корреляции, доверительные интервалы, сезонность и причинно-следственные связи.
Навыки визуализации данных
Fullstack-аналитик должен уметь собирать дашборды для продукта и маркетинга, понимать правила визуализации и автоматизировать отчётность.
Самое главное — делать дашборды, которые не просто показывают графики, а отвечают на вопросы бизнеса.
Популярные инструменты BI, которые полезно освоить — Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Metabase и Looker.
Soft skills
Часто именно коммуникация отличает сильного fullstack-аналитика от технически грамотного исполнителя. Фуллстек постоянно работает с продакт-менеджерами, маркетологами, инженерами и руководителями. Поэтому ему нужно уметь задавать правильные вопросы, объяснять выводы и не бояться спорить с заказчиком.
И наверное, самый главный навык fullstack-аналитика, отличающий его от остальных профессий — системное мышление. Фуллстек видит всю цепочку взаимодействий в продукте:
Данные → Структура → Расчёты → Вывод → Решение → Результат → Новая гипотеза
Карьера fullstack-аналитика
Путь фуллстек-аналитика отличается от классических аналитиков данных и BI тем, что он не зажат узкой специализацией. Он видит весь цикл данных, понимает инфраструктуру и работает с продуктом. Из-за этого его карьерные варианты существенно шире, чем кажется на старте.
С точки зрения карьеры фуллстек — одна из самых гибких ролей в данных. Она не ограничивает будущую роль, даёт широкий кругозор, развивает технические и продуктовые навыки одновременно и формирует редкое на рынке сочетание компетенций. Фактически это узел, после которого можно повернуть в любое направление данных или продукта.
Классическая вертикаль: Junior → Middle → Senior → Lead
Эта траектория подходит тем, кто хочет оставаться в аналитике как основной профессии.
- Junior fullstack-аналитик учится писать SQL, автоматизировать аналитику, собирать простые дашборды, работать с метриками.
- Middle fullstack-аналитик может полностью закрывать end-to-end задачи, делая выводы без контроля старших коллег. Он часто отвечает за кусок продуктовых метрик или целое направление — маркетинг, рост, удержание.
- Senior fullstack-аналитик формирует аналитические процессы: проектирует витрины, влияет на архитектуру данных, определяет метрики продукта, консультирует менеджеров и ведёт сложные исследования.
- Lead или Head of Analytics управляет командой данных и выстраивает аналитику как функцию: кто какие задачи закрывает, как принимаются решения, как данные становятся частью бизнеса.
Этот путь наиболее популярный, но далеко не единственный.
Переход в продуктовую аналитику
Самый частый сценарий среди сильных фуллстеков. Они каждый день работают с метриками, гипотезами, юнит-экономикой и причинно-следственными связями поведения пользователей. То есть они уже выполняют половину работы продуктового аналитика.
Здесь можно расти как до сеньора/лида, так и до продакт-менеджера через аналитику. Продуктовые аналитики зарабатывают выше рынка, но при этом у них меньше технической работы, больше коммуникаций и ответственности.
Путь в сторону инженерии данных
Некоторые fullstack-аналитики обнаруживают, что им нравится больше выстраивать данные, чем анализировать. Для них логичный путь — переход в дата-инженера или Analytics Engineer.
В таком случае они будут заниматься трансформацией и моделированием данных, автоматизацией пайплайнов, работать с dbt, Airflow, ClickHouse и BigQuery.
Уход глубже в BI
Если аналитику нравится визуализация, дизайн отчётности и построение аналитических систем, путь в BI — отличное направление.
Здесь можно вырасти в senior BI-аналитика, BI-архитектора или BI-лида. Это те, кто отвечает за разработку BI-систем, стандарты визуализации, автоматизацию отчётности, управление доступами и слоями данных.
Зарплаты fullstack-аналитика
Fullstack-аналитики стабильно зарабатывают больше классических дата- и BI-аналитиков, потому что закрывают сразу несколько зон ответственности — от подготовки данных до выводов, визуализации и автоматизации. Для компании это означает меньше переключений между ролями и быстрее принимаемые решения, а для специалиста — более высокая компенсация.
Вилки фуллстека, по данным вакансий на российском рынке и внутренних наблюдений команд, работающих с аналитикой:
- Junior fullstack-аналитик: 90–150 тыс. рублей;
- Middle: 150–250 тыс. рублей;
- Senior: 250–350 тыс. рублей и выше;
- Lead / Head of Analytics: от 350–500+ тыс. рублей — зависит от размера компании и управления командой.
Уровень зарплаты сильно зависит от глубины знания SQL, владения BI как инструментом принятия решений, умения работать с продуктовой логикой и самостоятельности.
Именно поэтому fullstack-аналитики часто получают на 20-40% выше, чем специалисты узких ролей: широта компетенций и скорость решений напрямую конвертируются в ценность для бизнеса.
Плюсы и минусы профессии fullstack
Поскольку профессия fullstack-аналитика многогранна, стоит сразу заметить, что специалист может быть как универсальным солдатом, так и отвечающим за отдельное направление. Это даёт простор для карьерного развития.
Работа fullstack-аналитиком — это быстрое развитие, высокая ценность, широкие возможности и реальное влияние на продукт. Но это же означает высокие требования: гибкость мышления, умение работать в нескольких ролях и способность выдерживать многозадачность.
Плюсы
- Быстрый рост и широкий кругозор. Фуллстек работает сразу на стыке аналитики, инженерии и BI, и это ускоряет развитие: за год специалист проходит путь, который в узких ролях занимает 2–3 года.
- Высокая ценность для бизнеса. Компании ценят тех, кто закрывает контур от данных до решения. Это ускоряет бизнес-процессы и снижает зависимость от нескольких команд. Отсюда вилки зарплат, которые выше «классических» аналитиков на 20–40%.
- Возможность влиять на продукт. Фуллстек участвует в решениях бизнеса: почему просели метрики, какие гипотезы запускать, какой сегмент пользователей растёт или какую акцию выключить. Это одна из самых «осязаемых» профессий в данных, ведь результат виден сразу.
- Гибкость карьерного пути. Фуллстек может уйти сразу в четыре направления: аналитику данных, BI, инженеры данных или на руководящие позиции.
- Автономность и работа без блокеров. Фуллстек закрывает все задачи сам и не ждёт инженера, который построит витрину, или BI-аналитика с дашбордом.
Минусы
- Высокая когнитивная нагрузка. Нужно держать в голове архитектуру данных, методологию метрик, SQL, выводы, BI-интерфейсы и контекст бизнеса. Это требует зрелости и умения работать в нескольких плоскостях сразу.
- Постоянное переключение между задачами. Фуллстек делает разные типы работы в один день. Если вы любите одну большую задачу и надолго, роль покажется хаотичной.
- Умение коммуницировать. Многие аналитики хотят работать в данных, но не общаться с заказчиками. У фуллстека так не получится: он — связующее звено между данными и продуктом.
- Профессия не подходит тем, кто хочет глубокой узкой экспертизы. Если человеку хочется чисто SQL на продвинутом уровне или чисто визуализацию, фуллстек может казаться распылением в профессии. Эта роль скорее даёт ширину.
- Иногда приходится работать в сырой инфраструктуре. В небольших компаниях фуллстеку приходится «дотягивать» инфраструктуру, чтобы можно было вообще что-то анализировать.
Где учиться на fullstack-аналитика
Fullstack-аналитик — это профессия, которую нельзя освоить по одному учебнику или короткому курсу. Роль включает в себя SQL, понимание архитектуры данных, продуктовую аналитику, BI, базовый ETL и умение доводить задачи до результата. Поэтому главный критерий выбора обучения — практика, максимально приближенная к работе в реальном продукте.
Прежду всего обратите внимание на программу курсов. Чтобы вырасти до уровня специалиста, который действительно закрывает end-to-end задачи, программа должна включать SQL на уровне витрин, Python для анализа и автоматизации, BI как инструмент принятия решений, продуктовые метрики и юнит-экономику, навыки работы с хранилищами.
И главное: обучение должно давать проектную практику, где студент проходит весь путь: данные → витрина → анализ → дашборд → вывод → рекомендация.
Перед выбором программы задайте себе несколько вопросов:
- Дают ли мне задачи уровня реального продукта?
- Делаю ли я проекты, которые можно показать на собеседовании?
- Есть ли менторы, которые работают в отрасли?
- Даёт ли программа возможность собрать портфолио end-to-end задач?
Если на большую часть вопросов ответ «да» — это то обучение, которое приведёт к уровню fullstack-аналитика.
Самостоятельный маршрут тоже возможен, но требует много времени и навыков самоорганизации. Большая часть новичков застревает на этапе SQL и Python, но так и не доходят до уровня, где можно решать настоящие задачи, закрывающие потребности бизнеса.
Fullstack-аналитик — одна из тех редких ролей, где сходятся техническая глубина, продуктовое мышление и реальное влияние на бизнес. Эта профессия требует широкого набора навыков, но и открывает гораздо больше возможностей — от быстрого карьерного роста до работы на стыке инженерии, аналитики и продукта.
Если вы хотите двигаться в аналитике быстрее, научиться закрывать задачи end-to-end и собрать портфолио, которое действительно смотрят работодатели — начните с правильного маршрута обучения. Желаем успехов!