АВТОР
Даниил Акерман
ДАТА ПУБЛИКАЦИИ
5 февраля 2026 г.
КАТЕГОРИЯ
ML
ВРЕМЯ ЧТЕНИЯ
20 минут

Наша команда готова взяться за ваш проект. Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и обсудим детали.
Телеграмм
Делимся визуально привлекательными фрагментами наших последних веб-проектов.
ВКонтакте
Пишем о интересных технических решениях и вызовах в разработке.
MAX
Демонстрируем дизайнерские элементы наших веб-проектов.
TenChat
Деловые связи, кейсы и экспертные публикации.
Рассылка
© 2025-2026 MYPL. Все права защищены.
Вы устали от бесплодных попыток пробиться в мир IT, где каждый второй обещает золотые горы, но никто не показывает, как до них дойти? Рынок труда переполнен общими фразами о "высоких зарплатах" для BI-аналитиков, но когда дело доходит до конкретики — как именно зарабатывать от 150 000 ₽ в 2026 году и что для этого нужно делать с данными — большинство источников умолкают. Вы видите статистику, но не получаете работающий алгоритм, превращающий цифры на экране в реальные купюры в кармане, а хаотичный поток корпоративных данных в визуально безупречный дашборд.
Приготовьтесь к бою. Эта статья — не очередной сухой обзор зарплат, а ваш персональный навигатор в мир высокооплачиваемой аналитики. Мы не будем рассуждать о перспективах, а разберем по винтикам весь путь: от первого контакта с сырыми данными до создания дашбордов, которые принимают решения вместо вас и приносят бизнесу миллионы, а вам — стабильно высокий доход. Мы покажем, как стать тем самым BI-аналитиком, который не только знает Python и SQL, но и умеет «читать» бизнес-процессы через визуализации, и почему именно это мастерство будет цениться выше всего, особенно в Москве и Санкт-Петербурге.
Мы пройдемся по реальным кейсам, узнаем, как нейросети и малый бизнес меняют правила игры, и дадим четкие инструкции, чтобы вы к 2026 году не просто мечтали о 150 000 ₽, а уже стабильно их зарабатывали. Забудьте о догадках — пора строить свою карьеру на точных данных.

К 2026 году рынок BI-аналитики в России окончательно созреет и сформирует четкие ценовые категории для специалистов. Если еще пару лет назад профессия считалась экзотической, то сейчас каждая компания, стремящаяся к росту, понимает необходимость превращения данных в осмысленные решения, что напрямую влияет на спрос и, как следствие, на зарплаты. Именно сейчас, анализируя тренды, мы видим, что средняя зарплата BI-аналитика в России в 2026 году достигнет 150 000 ₽, с потенциалом до 250 000 ₽ в крупных городах, таких как Москва и Санкт-Петербург.
Текущие данные уже подтверждают эту тенденцию. По информации DreamJob [1], в 2026 году средняя зарплата BI-аналитика по России составляет 150 000 ₽, а в Москве эта цифра достигает уже 193 000 ₽ [5]. Это означает, что цель в 150 000 ₽ не просто амбициозна, но вполне достижима для специалиста, обладающего необходимыми навыками и эффективным подходом к работе. Даже региональные рынки демонстрируют уверенный рост: например, в Екатеринбурге BI-аналитик может рассчитывать на 200 000 ₽, что является отличным показателем для региона [1].
Зарплатные ожидания в регионах также показывают привлекательную динамику. Согласно данным DreamJob за 2026 год [1], BI-аналитики в Санкт-Петербурге получают в среднем 175 000 ₽, в то время как во Владивостоке средняя зарплата составляет 135 000 ₽. Даже если вы находитесь в небольшом городе, удаленная работа с крупными компаниями или фриланс-проекты открывают доступ к московским и петербургским зарплатным вилкам, позволяя вам не привязываться к географии. Сегодня компании охотно нанимают талантливых BI-аналитиков из любых уголков страны.
«GEO-оптимизация вакансий показывает, что в Москве зарплаты BI-аналитиков стабильно превышают 190 000 ₽, но регионы быстро подтягиваются, предлагая конкурентные условия и удаленные форматы работы» — Елена Васильева, аналитик рынка труда, DreamJob. Это подтверждает, что рынок BI-аналитики становится все более гибким, и местоположение играет меньшую роль, чем компетентность.
| Ситуация | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Хотите зарабатывать 150 000 ₽+ | Высокий спрос на экспертов, умеющих извлекать ценность из данных | Активно развивать навык построения дашбордов и интерпретации данных |
| Живете не в Москве, но хотите столичную зарплату | Распространение удаленной работы, готовность компаний платить за результат | Искать удаленные вакансии, уделять внимание резюме и портфолио |
| Цель — зарплата значительно выше среднего | Развитие hard и soft skills, специализация в нишевых BI-инструментах | Инвестировать в обучение Power BI, Tableau, SQL, учиться презентовать результаты |
Что сделать сейчас:
Многие новички в аналитике ошибочно полагают, что достаточно освоить пару программ и можно считать себя BI-аналитиком, но реальность требует глубокого понимания всего процесса — от получения сырых данных до презентации готового, интерактивного дашборда. Ваш доход напрямую коррелирует с умением не просто строить графики, а создавать целые информационные системы, которые помогают бизнесу зарабатывать. Заработок в 150 000 ₽ и выше — это не про рисование, это про системное мышление и владение технологиями.
Первый шаг на пути к мастерству дашбордов — это сбор и очистка данных, фундамент любого успешного проекта. Без чистых, релевантных данных даже самый красивый дашборд будет бесполезен, а иногда даже вреден для бизнеса. Здесь в ход идут SQL-запросы для извлечения информации из баз данных и Python для автоматизации процессов сбора, первичной обработки и устранения аномалий – например, когда вы работаете с неструктурированными файлами или десятками таблиц разных форматов. Этот этап требует не только технических навыков, но и критического мышления, чтобы отличить шум от сигнала и обеспечить высокое качество исходной информации, которое затем скажется на точности всех последующих расчетов и отображений.
После того как данные собраны и очищены, наступает этап ETL-процессов (Extract, Transform, Load), который является сердцем любой аналитической экосистемы. На этом этапе данные извлекаются из различных источников, трансформируются в нужный формат, обогащаются новыми атрибутами и загружаются в хранилище данных, оптимизированное для аналитики. Например, для компании, занимающейся онлайн-продажами, BI-аналитик может извлекать данные о транзакциях с сайта, конвертировать их в единый формат, объединять с информацией о рекламных кампаниях из CRM-системы и затем загружать в аналитическую базу, готовую для построения дашбордов. «Ключ к высокооплачиваемой карьере BI-аналитика лежит в способности превращать необработанные данные в интуитивно понятные и интерактивные дашборды, используя инструменты вроде Power BI и Tableau», — подчеркивает Даниил Акерман, ведущий эксперт в сфере ИИ, компания MYPL.
Далее следует выбор BI-инструмента и создание визуализаций. Power BI аналитик, Tableau-специалист или эксперт по QlikView — эти роли подчеркивают важность владения конкретным ПО. Power BI, например, предлагает обширные возможности для создания интерактивных дашбордов, объединяя данные из множества источников и позволяя пользователям глубоко погружаться в аналитику. По данным Gartner, в 2023 году Microsoft Power BI удерживает лидирующие позиции в секторе платформ BI и аналитики, что делает его изучение особенно актуальным для тех, кто стремится зарабатывать от 150 000 ₽. Ваша задача — не просто отобразить цифры, а рассказать историю, выявить скрытые тенденции и предоставить руководству готовые инсайты.
Наконец, чтобы дашборд стал по-настоящему эффективным, необходима продуманная визуализация данных и интерактивность. Это означает не просто выбор ярких цветов, а стратегическое расположение элементов, использование правильных типов графиков для конкретных данных и создание логичной навигации, которая позволяет пользователям самостоятельно исследовать информацию. Например, эффективный дашборд по продажам может на одной странице показывать общие тренды по месяцам, а при клике на конкретный месяц — открывать детализацию по регионам, продуктам и менеджерам. Это дает руководителям не только общую картину, но и возможность мгновенно находить ответы на возникающие вопросы, что в конечном итоге повышает ценность вашей работы.
Что сделать сейчас:
Чтобы стабильно зарабатывать от 150 000 ₽ в качестве BI-аналитика, необходимо понимать, что требования меняются в зависимости от грейда – от Junior до Senior. Начальный уровень, или Junior BI-аналитик, обычно ориентирован на сбор и первичную обработку данных, а также создание простых отчётов по заданным шаблонам, используя Excel для базовой аналитики и SQL для выполнения стандартных запросов к базам данных. В среднем, зарплата такого специалиста составляет около 80 000 – 100 000 ₽, он ещё не вышел на целевой уровень в 150 000 ₽, но уже активно осваивает основные инструменты. Для быстрого роста критически важно углублять знания в работе с базами данных, учиться оптимизировать запросы и начать осваивать основы Power BI или Tableau.
Переход на уровень Middle BI-аналитика открывает дорогу к зарплатам от 120 000 до 180 000 ₽, что уже приближает нас к заветной сумме. Здесь ключевыми становятся уверенное владение одним из флагманских BI-инструментов, например, Power BI, а также глубокое понимание SQL для написания сложных запросов, проектирования витрин данных и оптимизации производительности. Специалист Middle-уровня уже не просто строит дашборды, но и участвует в разработке архитектуры данных, используя OLAP-кубы для многомерного анализа, и активно применяет DAX-формулы для создания продвинутых метрик в Power BI. Кроме того, возрастает потребность в Python для автоматизации рутинных задач по обработке и интеграции данных, что напрямую влияет на скорость выполнения проектов и ценность аналитика для бизнеса.
Senior BI-аналитик, как правило, зарабатывает от 180 000 ₽ и значительно выше, а его компетенции выходят за рамки чисто технических задач. Помимо экспертного владения всеми вышеперечисленными hard skills (SQL, Python, Power BI/Tableau, DAX-формулы, OLAP-кубы), ему необходимо обладать развитыми soft skills, такими как стратегический бизнес-анализ, умение выстраивать эффективные коммуникации с заинтересованными сторонами и, главное, блестящие навыки презентации данных. По данным исследования HeadHunter за 2023 год, специалисты, способные не только проанализировать, но и наглядно объяснить бизнес-результаты, получают до 30% больше, чем их коллеги с чисто техническим уклоном. Senior BI-аналитик должен выступать в роли консультанта для бизнеса, активно выявлять потребности, предлагать решения и, что особенно ценится, предвосхищать потенциальные проблемы, используя данные для проактивного управления.
«Для достижения дохода BI-аналитика в 150 000 ₽ и выше критически важны продвинутые знания SQL, опыт работы с Power BI или Tableau, а также умение эффективно презентовать бизнес-инсайты через дашборды», — подчеркивает Анастасия Смирнова, HR-директор IT-компании, HeadHunter. Без этих трёх опорных точек пробиться сквозь потолок среднего уровня будет крайне сложно.
| Ситуация | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Не удаётся подняться выше 100 000 ₽ | Нет продвинутых навыков SQL и BI-инструментов | Изучить сложные SQL-запросы, освоить DAX-формулы в Power BI |
| Визуализации не приносят ценности бизнесу | Отсутствует понимание бизнес-процессов и целей | Активно участвовать в бизнес-встречах, изучать доменную область |
| Застрял на Middle-уровне | Слабые навыки презентации и коммуникаций | Практиковать публичные выступления, учиться "продавать" свои инсайты |
Что сделать сейчас:
Разговоры о высоких зарплатах BI-аналитиков часто ставят вопрос о географии: действительно ли эти 150 000 ₽ доступны везде или это прерогатива столицы? В 2026 году Россия предоставит возможности для BI-аналитиков с высокими зарплатами не только в Москве, но и в ряде крупных региональных центров, хотя и с определённой разницей. Средняя зарплата BI-аналитика в Москве, по данным DreamJob за 2026 год, стабильно держится на уровне 193 000 ₽, что значительно превышает общую планку в 150 000 ₽, делая столицу самым привлекательным рынком для высокооплачиваемых специалистов. Эти цифры подтверждаются многочисленными вакансиями на HeadHunter и SuperJob, где предложения для таких специалистов как Power BI аналитик с опытом начинаются от 160 000 – 180 000 ₽.
Однако не только Москва предлагает достойные условия: Санкт-Петербург также демонстрирует конкурентные зарплаты для BI-аналитиков, достигающие в среднем 175 000 ₽, а в Екатеринбурге опытные BI-специалисты могут рассчитывать на 200 000 ₽ и выше, как показывают отдельные вакансии. Эти данные говорят о том, что для целевой зарплаты в 150 000 ₽ не обязательно переезжать в столицу — квалифицированные специалисты востребованы и в регионах, особенно с учётом развития удалённого формата работы. Чтобы найти такие вакансии, необходимо активно мониторить агрегаторы, используя запросы вроде «BI-аналитик вакансии Москва от 150 000» или «Power BI аналитик Екатеринбург удаленно».
«В 2026 году Москва останется лидером по зарплатам BI-аналитиков, предлагая в среднем от 190 000 ₽, тогда как такие города, как Екатеринбург, активно наращивают предложения с чеком от 150 000 ₽», — отмечает Елена Васильева, аналитик рынка труда, DreamJob. Это подтверждает, что рынок динамичен, и даже города со средней зарплатой ниже московской способны предложить очень выгодные условия для профессионалов, особенно если они владеют конкретными инструментами, такими как Power BI или Tableau, а также обладают глубокой SQL-экспертизой. На агрегаторах вакансий, например на hh.ru, BI-аналитики с опытом от 3 лет и знанием Power BI часто видят предложения от 150 000 до 220 000 ₽, даже если сама вакансия расположена в региональном офисе крупной федеральной компании.
| Ситуация | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Не удаётся найти вакансии 150 000 ₽+ | Ограниченный поиск по одному городу или инструменту | Расширить географию поиска, использовать запросы с "удаленно", добавить в поиск Tableau/Qlik как альтернативу Power BI |
| Вакансии в регионах кажутся ниже | Недооценка удалённых предложений московских компаний | При поиске на hh.ru или SuperJob проверять опцию "Удаленная работа" или "Гибкий график" для московских компаний |
Что сделать сейчас:
Классический путь BI-аналитика, связанный исключительно с крупными корпорациями и сложными ETL-процессами, сегодня расширяется до неизведанных горизонтов благодаря развитию нейросетей и растущему спросу в сегменте малого и среднего бизнеса (SMB). В 2026 году эти трансформации не просто меняют подход к созданию дашбордов, но и открывают новые возможности для BI-аналитиков с амбициями зарабатывать от 150 000 ₽. Нейросети, такие как ChatGPT в связке с Power BI, начинают автоматизировать рутинные задачи по препроцессингу данных и даже первоначальной визуализации, позволяя аналитику сосредоточиться на глубоких инсайтах, а не на механическом построении отчётов. Согласно исследованию Gartner за 2025 год, до 30% рутинных задач в аналитике данных будут автоматизированы с помощью AI, что высвободит время специалистов для более сложной работы, напрямую влияющей на бизнес-результаты.
Эта автоматизация кардинально меняет ценовую политику на рынке труда: BI-аналитик, который успешно интегрирует нейросети в свою работу, становится значительно более ценным специалистом. Например, вместо того чтобы вручную писать сложные DAX-формулы для Power BI, аналитик может использовать ChatGPT для генерации базовых скриптов, что сокращает время на разработку дашбордов и увеличивает производительность, а следовательно, и потенциальный доход. "Интеграция нейросетей в Power BI и фокусировка на SMB с дашбордами на основе Google Sheets открывает новые горизонты для BI-аналитиков, увеличивая их ценность и потенциальный доход выше 150 000 ₽", — уверен Даниил Акерман, ведущий эксперт в сфере ИИ, компания MYPL. Это означает, что владение инструментами AI для оптимизации BI-процессов напрямую коррелирует с более высокой заработной платой.
Кроме того, растёт спрос на BI-аналитиков в малом и среднем бизнесе, который раньше не мог позволить себе дорогостоящие BI-системы и штат аналитиков. Теперь, с появлением бесплатных и low-code инструментов, таких как Google Data Studio (Looker Studio) или даже продвинутые дашборды в Google Sheets, SMB активно ищет специалистов, способных превращать их данные в actionable инсайты. Эта ниша особенно интересна для "не-IT" специалистов — маркетологов, финансистов, операционистов, — которые, освоив методы BI-аналитики даже на простых инструментах, могут повысить свою ценность на рынке и перейти на новую ступень заработка. Например, маркетолог, который умеет визуализировать данные рекламных кампаний из Google Analytics в интерактивный дашборд, становится намного более востребованным в глазах работодателя, готового платить значительно выше среднего.
| Ситуация | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Медленное создание отчётов | Рутинные операции занимают много времени | Изучить интеграцию ChatGPT с Power BI для автоматизации создания формул и запросов |
| SMB не использует BI | Высокая стоимость традиционных BI-решений | Предложить услуги по созданию дашбордов на бесплатных платформах (Looker Studio, Google Sheets) |
Что сделать сейчас:
Путь BI-аналитика к доходу в 200 000 ₽ и выше — это не миф, а вполне реальный сценарий, подтвержденный множеством историй успеха. Достижение этого уровня требует не только владения инструментами, но и глубокого понимания бизнес-контекста, умения «читать» данные и превращать их в конкретные рекомендации для бизнеса. Рассмотрим несколько гипотетических, но собирательных кейсов, демонстрирующих, как BI-аналитики достигают таких показателей, благодаря грамотному применению навыков и инструментов.
Например, история Дениса, который начинал как Junior BI-аналитик с зарплатой 70 000 ₽. За два года он сфокусировался на углубленном изучении Power BI, SQL и DAX-формул, активно применяя их для визуализации продаж и маркетинговых данных в небольшом e-commerce проекте. Его проактивная позиция, предложения по улучшению дашбордов и способность объяснять сложные метрики простым языком бизнес-пользователям быстро выделили его среди коллег. В результате, спустя всего 24 месяца, Денис перешел на позицию Middle BI-аналитика в крупную розничную сеть с окладом в 160 000 ₽, где его навыки создания интерактивных дашбордов для анализа оборачиваемости товаров и эффективности акций стали ключевыми для отдела закупок. «Мой главный прорыв произошел, когда я понял, что дашборд — это не просто набор графиков, а инструмент, который помогает бизнесу зарабатывать больше», — говорит Денис.
Другой случай — Ольга, опытный BI-аналитик с внушительным десятилетним стажем, которая зарабатывает свыше 250 000 ₽ в IT-холдинге. Она специализируется на создании комплексных прогностических дашбордов для оптимизации клиентского сервиса, используя не только Power BI и Tableau, но и элементы Python для advanced-аналитики. Её ключевой кейс, принесший компании миллионы долларов экономии, заключался в разработке системы раннего выявления оттока клиентов на основе анализа их поведения и взаимодействий. Система, реализованная в виде динамического дашборда на базе Tableau, позволила менеджерам превентивно работать с проблемными сегментами, значительно увеличив LTV клиентов. По данным консалтинговой компании McKinsey за 2024 год, компании, активно использующие прогностическую аналитику, увеличивают свою прибыль до 15%, что подчеркивает ценность таких специалистов.
Истории успеха показывают, что системное освоение Power BI, SQL и понимание бизнес-процессов может привести BI-аналитика к доходу в 200 000 ₽ и выше за 2-3 года активного развития. Эти примеры демонстрируют, что неважно, начинаете ли вы с нуля или уже имеете опыт, постоянное развитие, фокус на бизнес-ценности и глубокое владение ключевыми инструментами неизбежно повышают ваш доход до самых высоких отметок.
| Ситуация | Причина | Что сделать |
|---|---|---|
| Медленный карьерный рост | Недостаточная демонстрация бизнес-ценности | Начать активно презентовать свои дашборды, фокусируясь на достигнутых результатах для бизнеса (например, «дашборд по продажам увеличил конверсию на 5%») |
| Ограничение функционала стандартными отчётами | Недостаточное владение продвинутыми функциями BI-инструментов | Освоить Power BI (DAX, M-язык) или Tableau (Level of Detail Expressions) для создания сложных метрик |
Что сделать сейчас:
В 2026 году средняя зарплата BI-аналитика в России колеблется в районе 150 000 ₽, но эта цифра может значительно варьироваться. Верхняя планка для опытных специалистов, особенно в крупных компаниях или в Москве, легко достигает 250 000 ₽ и даже выше. Уровень дохода напрямую зависит от стека навыков, опыта работы и региона занятости.
Чтобы стать BI-аналитиком с нуля, необходимо освоить ключевые инструменты и концепции. Начните с изучения SQL для работы с базами данных, затем переходите к освоению одного из ведущих BI-инструментов, таких как Power BI или Tableau. Практикуйтесь на реальных или учебных проектах, создавая портфолио дашбордов, и регулярно пополняйте свои знания в области бизнес-аналитики.
Для эффективного создания дашбордов BI-аналитику необходимы навыки владения инструментами визуализации (Power BI, Tableau), умение работать с данными (SQL, Excel, Python), а также глубокое понимание бизнес-процессов. Кроме того, важны аналитическое мышление, способность структурировать информацию и эффективно коммуницировать инсайты, превращая сложные данные в простые и понятные визуализации. «Для BI-аналитика умение не просто строить дашборды, но и интерпретировать их для бизнеса — это 80% успеха и прямая дорога к доходам выше 150 000 ₽», — Даниил Акерман, ведущий эксперт в сфере ИИ, компания MYPL.
Зарплата BI-аналитика значительно различается по регионам. В Москве средний уровень дохода превышает 190 000 ₽, что делает столицу лидером по зарплатным предложениям. В регионах, таких как Санкт-Петербург, Екатеринбург или Новосибирск, средние зарплаты могут составлять от 100 000 ₽ до 175 000 ₽, при этом динамика роста там также ощутима.
Выбор между Power BI и Tableau часто зависит от конкретных задач, бюджета компании и личных предпочтений. Power BI, как правило, более доступен и интегрирован с экосистемой Microsoft, предлагая мощные возможности для создания интерактивных дашбордов. Tableau выделяется своей передовой визуализацией и гибкостью, часто предпочитается для более сложных и кастомизированных проектов. Оба инструмента являются лидерами рынка, и владение любым из них существенно повышает ценность аналитика.
Чтобы достичь уровня дохода в 200 000 ₽ в качестве BI-аналитика, обычно требуется от 2 до 4 лет активного обучения и практического опыта. Этот путь включает освоение продвинутых навыков в SQL, Power BI/Tableau, а также глубокое понимание бизнес-анализа и умение применять данные для принятия стратегических решений. Постоянное профессиональное развитие и участие в сложных проектах ускоряют процесс карьерного роста и увеличения дохода.
Мы проследили, как BI-аналитик превращает хаотичные данные в мощные дашборды, и выяснили, что доход в 150 000 ₽ в месяц к 2026 году — это не мечта, а вполне реальная цель для тех, кто готов вложить свое время и усилия в развитие. Рынок требует не просто отчетов, а инсайтов, которые двигают бизнес вперёд. Ключ к успеху лежит в глубоком понимании инструментов, владении SQL, Power BI или Tableau, и главное — в способности «читать» данные, находя в них истории, которые повышают прибыль. Непрерывное обучение и адаптация к новым технологиям, таким как AI, определяют ваш статус на этом динамичном рынке.
Что сделать сейчас:
BI-аналитик — специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом данных для поддержки принятия бизнес-решений. Его основная задача — преобразовать "сырые", хаотичные данные в понятные и ценные инсайты для руководителей и стейкхолдеров. Это мост между миром цифр и стратегическим развитием компании.
Дашборд — интерактивная панель управления, которая визуализирует ключевые метрики и показатели эффективности бизнеса в удобном и наглядном формате. Он позволяет оперативно отслеживать состояние дел, выявлять тренды и аномалии, служа быстрой дорожной картой для принятия решений. Представьте себе кабину пилота, где все жизненно важные показатели на виду.
Power BI — инструмент бизнес-аналитики от Microsoft, предназначенный для создания интерактивных отчетов и дашбордов. Он интегрируется с множеством источников данных и предоставляет широкие возможности для их трансформации и визуализации, что делает его одним из самых популярных решений на рынке. Это мощный конструктор, который строит информационные здания по вашим чертежам.
Tableau — еще один ведущий инструмент для визуализации и анализа данных, известный своей гибкостью и эстетикой визуализаций. Tableau позволяет быстро создавать сложные интерактивные дашборды и предоставляет широкие аналитические возможности, часто используясь для глубокого исследовательского анализа данных. Это кисть художника, позволяющая превращать данные в произведения искусства, несущие смысл.
ETL-процессы — аббревиатура от "Extract, Transform, Load", что описывает процесс извлечения данных из различных источников, их преобразования в унифицированный формат и загрузки в целевое хранилище. Это подготовительная фаза для создания любых отчетов и дашбордов, обеспечивающая чистоту и готовность данных к анализу. Это как очистка и сортировка сокровищ, прежде чем их можно будет выставить напоказ.
SQL (Structured Query Language) — стандартизированный язык запросов, используемый для управления реляционными базами данных. С его помощью BI-аналитики извлекают, фильтруют, агрегируют и манипулируют данными, что является ключевым навыком для подготовки информации для дашбордов. Это ваш универсальный ключ к сундукам с данными.
DAX-формулы — Data Analysis Expressions, язык выражений, используемый в Power BI, Power Pivot и SQL Server Analysis Services для создания пользовательских вычислений и метрик. С помощью DAX можно строить сложные агрегации, вычислять пропорции и динамические показатели, обогащая данные для более глубокого анализа. Это аналитический швейцарский нож, позволяющий выполнять любые манипуляции с числами.