Тренды аналитики в 2026 году: как меняется роль аналитика в мире неопределенности и AI

К 2026 году AI перестал быть будущим, экономическая турбулентность стала фоном, а запросы бизнеса к аналитике заметно выросли. От специалистов всё реже ждут просто цифры или аккуратные дашборды, всё чаще — понимания, интерпретации и решений.

Меня зовут Олег Игнатов, я руководитель продуктовой аналитики в Garage Eight ^[1]. Сейчас наши задачи становятся больше не сервисной функцией, а фундаментом, на основе которого принимаются решения. Я выделил восемь трендов, характерных для этого года, — давайте обсуждать каждый, буду рад вашим комментариям!

Общие тенденции

Демократизация аналитики 

Self-service BI, встроенные AI-помощники и рост data-literacy у неаналитических ролей привели к тому, что аналитика перестала быть закрытой зоной ответственности одной команды. Уже сейчас некоторые данные можно получать с помощью запросов на естественном языке, а в 2026 году таким образом будут обрабатываться ^[2] до 40% запросов. Благодаря этому с дашбордами работают сами пользователи: менеджеры собирают отчеты, продуктовые команды экспериментируют с метриками, маркетологи анализируют результаты промокампаний. 

Исследования в области data democratization сходятся в том, что компании, которые не дают функциональным специалистам прямой доступ к данным, начинают проигрывать в скорости принятия решений.

Для аналитиков это означает важный сдвиг. Мы всё меньше времени тратим на рутинные задачи и всё больше — на управление аналитикой в своей зоне ответственности:

• выстроить корректную модель данных;

• зафиксировать единые определения метрик;

• научить бизнес правильно читать цифры;

• вовремя вмешаться, если данные начинают интерпретировать неверно.

Мы в Garage Eight используем не только BI-системы для аналитиков, но и self-service-продукты, с которыми работают смежные специалисты. Чтобы сделать этот процесс простым и комфортным, мы сделали внутренние онлайн-курсы по работе с платформой и регулярно проводим обучения ^[3]. Благодаря этому маркетологи, продакты и другие специалисты совершенствуют навыки аналитики, а мы обрабатываем меньше базовых запросов. 

Узнать больше о self-service BI и AI-решениях для не_аналитиков: 

• Особенности «аналитики самообслуживания». Ascend analytics ^[4]

• Как выстроить систему self-service BI. Sigma Infosolutions ^[5]

• AI-инструменты для демократизации аналитики. Akaike Technologies ^[6]

Универсальность вместо узкой специализации

Рынок труда в 2026 году продолжает оставаться в кризисном состоянии: вакансий немного (но у нас, кстати, 4 позиции сейчас открыто, оставил их в конце статьи), а требования становятся всё выше. На этом фоне заметно усилился ^[7] спрос на универсальных аналитиков — тех, у кого развито на хорошем уровне множество навыков, а не суперпрокачаны только два-три хард-скила. 

При этом универсальный аналитик — это не «человек-оркестр». Это специалист с устойчивыми связками умений, где сильная аналитическая база дополняется одной или несколькими смежными компетенциями. На практике чаще всего это выглядит так:

• Аналитика + продуктовое мышление ^[8]. Аналитик понимает продуктовый контекст, формулирует гипотезы вместе с лидом, заранее учитывает, какие решения будут приняты на основе анализа, и может предложить несколько сценариев, а не один «правильный» ответ.

• Аналитика + data quality / data contracts. Аналитик способен не только работать с данными, но и влиять на их качество: фиксировать допущения, участвовать в описании источников, замечать деградацию метрик и поднимать вопросы раньше, чем данные начинают «ломать» решения.

• Аналитика + фасилитация и оценка решений. Аналитик умеет проводить обсуждения с бизнесом или продуктом так, чтобы данные действительно использовались: прояснять неопределенность, явно проговаривать риски, помогать команде сравнивать альтернативы, а не просто показывать цифры.

Это не рекомендация всем аналитикам развиваться именно так. Скорее, это осознанный трек, который дает преимущество в определенных ролях. Он будет особенно полезен там, где от аналитика ожидают не только расчетов, но и роста компетенции в работе с данными и принятии решений.

У нас аналитики с такими связками быстрее переходят от роли исполнителя к роли партнера. Им чаще доверяют сложные вопросы, вовлекают на ранних этапах в проекты. А еще привлекают к обсуждению неочевидных решений — это полезно и коллегам, и компании.

AI как базовый инструмент

Если в 2023–2024 годах AI в аналитике был скорее экспериментом, то в 2026-м он стал базовой частью рабочего процесса. Причем речь идет не о разработке моделей, а о повседневной работе аналитика. AI активно используется для генерации запросов, поиска аномалий, первичного анализа, подготовки документации или формулирования гипотез. Таким образом, искусственный интеллект ^[9] усиливает экспертность специалиста, а не преуменьшает или заменяет ее. Важно понимать, что для работы с AI нужно достаточно знаний, иначе есть большой риск, что технологии «компенсируют незнание». 

Я использую AI для работы в сложных областях с высокой степенью неопределенности, чтобы явно увидеть допущения и слабые места различных решений. В проектной работе AI для меня — способ быстрее входить в незнакомые инструменты и контексты, при этом не делегировать финальные решения. В операционных задачах AI помогает мне освобождать внимание ^[10] и держать фокус на более долгосрочных целях, которые несут значимый положительный эффект в будущем. 

В 2026 году технология будет развиваться и дальше: эксперты предсказывают ^[11] распространение мультиагентных систем, развитие агентного AI и AutoML, переход на обработку запросов, написанных естественным языком. 

Конечно, разрыв между тем, какие аномалии и тренды обнаруживает AI, и тем, как это превращается в бизнес-действия, всё еще велик. Именно здесь появляется новая зона ответственности аналитика: алгоритм может подсказать, где «что-то не так», но понять, почему это произошло и что с этим делать, — задача человека. В результате ключевым навыком становится умение критически работать с результатами AI.

Коммуникации и домен как главный актив аналитика

Как следствие предыдущих трех трендов, основными преимуществами аналитиков становятся коммуникационные скилы и понимание контекста. Знания о конкретной отрасли и сферах жизни и умение переложить данные на понятные бизнес-выводы становятся более ценными, чем технические навыки. 

Специалисты всё чаще становятся ^[12] связующим звеном между продуктом и маркетингом, продуктом и бизнесом, командой и руководством. Это базовое ожидание от роли аналитика, которое с ростом грейда масштабируется по уровню и зоне ответственности.

Задача сотрудника в этом ключе не «переводить цифры», а выстраивать общее понимание причин и следствий: как решения в одних местах влияют на пользователей, показатели и результаты в других. Эффект такой коммуникации проявляется в более согласованных решениях, меньшем количестве недопониманий и более устойчивых, понятных метриках. В этом смысле метрики — следствие общего понимания.

На практике это часто проявляется в работе с деревом метрик, где аналитик помогает разным подразделениям увидеть связи между локальными показателями, пользовательским опытом ^[13] и бизнес-результатом. Аналогичный эффект дает и рост доменной экспертизы аналитиков в рамках своей зоны ответственности: споры о цифрах быстрее смещаются к обсуждению решений и компромиссов.

Прикладные тренды

Развитие внутренних AI-инструментов 

Параллельно с ростом внешних AI-решений компании всё активнее инвестируют во внутренние инструменты. Это касается автоматической генерации запросов, анализа метрик, прогнозирования, описания и документации данных. 

Разработки упрощают рутину и опять же выводят на первый план ценность правильной интерпретации данных. Мы в Garage Eight тоже работаем в этом направлении, создаем в том числе аналитические AI-инструменты для смежных специалистов. 

Рост роли event-based- и real-time-аналитики 

Тренд на работу с данными тоже продолжается. На фоне увеличения скорости принятия решений, роста количества фрода и мошеннических схем мгновенная поведенческая аналитика становится более востребованной. По данным IDC ^[14], к концу 2025 года уже 75% корпоративных данных во всём мире обрабатывались с помощью real-time систем аналитики. 

Это меняет требования как к аналитическим системам, так и к самим специалистам. Умение работать с потоковыми данными и понимать ограничения real-time-аналитики становится важной частью профессии. 

Эти скилы помогут и бизнесу в целом: по данным McKinsey, организации, которые используют аналитику в режиме реального времени, в 1,6 раза чаще добиваются двузначного роста годового дохода ^[15].

Фокус на удержании клиентов и оптимизации расходов

Экономический фон последних лет напрямую влияет на запросы бизнеса. Привлечение пользователей дорожает, бюджеты оптимизируются, и внимание всё чаще смещается к удержанию и работе с лояльной аудиторией, а также возвращению ушедших пользователей.

Аналитикам важно понимать и уметь объяснять, почему пользователи остаются или уходят и что можно сделать, чтобы удержать их на более долгий срок. Здесь особенно важна способность работать с сегментацией и причинно-следственными связями, а не только с агрегированными показателями.

Синтетические данные, информационная безопасность и приватность 

Рост объемов данных и использование AI усилили внимание к вопросам безопасности и приватности. Регуляторное давление растет, и компании всё чаще обращаются к синтетическим данным для обучения и тестирования моделей.

Для аналитиков это означает, что работа с данными — это не только про выводы, но и про ответственность. Понимание принципов ИБ и законов о защите персональных данных становится частью профессионального минимума.

В 2026 году роль аналитика меняется: от выполнения отдельных ��налитических задач мы переходим к работе с решениями и неопределенностью. Техническая экспертиза остается базой, но ценность специалиста всё чаще определяется тем, насколько он способен выстраивать причинно-следственные связи, работать с неоднозначными данными и помогать командам принимать более грамотные решения.

В этом контексте ключевыми становятся не новые инструменты сами по себе, а умение интерпретировать данные, обсуждать допущения, объяснять и оценивать последствия решений и выстраивать общее понимание между бизнесом и руководством. Коммуникация в этом ключе — не про «донести цифры», а про влияние на выбор и приоритеты.

Современные инструменты и AI выступают как инфраструктура: они ускоряют доступ к информации и снижают операционные издержки, но не заменяют экспертизу и ответственность. Поэтому основной фокус развития аналитика не в освоении еще одного стека, а в умении принимать решения в условиях неопределенности и высокой стоимости ошибки ^[16].

И как и обещал, делюсь открытыми позициями в аналитику в нашу команду:
> Senior Data Analyst / Analyst Business Partner ^[17]
> Product Analyst (B2B2C) ^[18]
> Risk Analyst ^[19]
> Marketing Analyst ^[20]