Человек, который хочет стать аналитиком должен понимать, что не так уж и много в работе этой самой аналитики.

Многие мечтают о всяких датамайнингах, компьютерсцаинсах и прочих нейросетях.

А на самом деле распределение времени выглядит так:

10% выяснить что нужно заказчику на самом деле. Не путать то, что он говорит с тем, что ему нужно.

70% найти и гармонизировать нужные данные и привести архитектуру обновления к виду, который не будет отдаваться болью в печенке

15% времени на создание отчета

5% на выверку и корректировку ошибок в источниках данных

30% времени на доведение отчета до ума. На создание сценариев использования, создание системы принятия решений и прочие няшные полезности

10% на обучение пользователей и инструкции

10% на контроль, что заказчик правильно использует отчет

Если вы считаете, что цифра в сумме не 100% - в вас говорит бухгалтер.

50 лишних процентов это то самое время, которое должен тратить аналитик на те работы, которые вроде и не требуются, но наносят максимальную пользу.

Именно эти 50% сверху оправдывают затрачиваемый на аналитику бюджет.

Это редко - примерно никогда не пишут в профиле должности. Но только люди способные дать сверх того, что требуется вырастают из обновлятелей отчетиков в настоящих аналитиков, которые дают компаниям конкурентные преимущества.

Что же до датамайнингов - то не это главное, а умение выделять важное. А важное - это то, что приносит компании деньги, которые кормят и самого аналитика.