Какие навыки сегодня реально требуются аналитикам данных: итоги Всероссийских ИТ-Игр 2026
В этом году заявки на участие подали более 1 200 команд — около 3 000 человек из 80 регионов России, а также Беларуси, Казахстана и Узбекистана. В финал вышли 25 сильнейших команд.
Одним из наиболее показательных направлений соревнований стал трек «Аналитика данных». Несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта, именно качество данных и способность превращать их в управленческие решения остаются фундаментом любых ИИ-проектов и цифровой трансформации.
Аналитика как комплексная задача
Задача была максимально приближена к реальным проектам в области бизнес-аналитики. За четыре часа участникам необходимо было построить полноценный аналитический процесс на основе нескольких разрозненных массивов данных.
В качестве исходных данных команды получили выгрузки с информацией о сотрудниках, учебных программах, прохождении курсов, результатах тестирования и активности пользователей. При этом данные содержали типичные для корпоративных систем проблемы: пропуски, дублирующиеся записи, несоответствия между справочниками и другие ошибки качества данных.
Участникам требовалось не просто построить набор графиков, а пройти весь путь аналитика данных: подготовить и объединить информацию из разных источников, проверить её корректность, выявить аномалии, рассчитать ключевые показатели эффективности обучения и представить результаты в виде интерактивного управленческого дэшборда.
Фактически за четыре часа командам предстояло выполнить работу, которая в реальных проектах нередко требует участия нескольких специалистов — аналитиков данных, BI-разработчиков и экспертов по подготовке данных.
Конечная цель кейса была максимально прикладной: предоставить руководству организации объективную картину эффективности корпоративного обучения и создать основу для регулярного мониторинга образовательных программ.
Для решения задачи использовалось отечественное программное обеспечение:
-
Р7-Офис — для подготовки данных;
-
PolyAnalyst — для аналитической обработки данных;
-
Luxms BI — для визуализации результатов и построения интерактивных дэшбордов.
После выполнения задания командам предстояло защитить свои решения перед экспертным жюри.
(Источник изображения: 12 канал)
Что показали соревнования
В состав жюри трека вошёл Александр Вятчинин, операционный директор ГК Luxms.
По его словам, главным результатом соревнований стало подтверждение того, насколько изменились требования к специалистам по данным.
Из пяти финалистов полностью пройти весь сценарий смогла только одна команда. Основные сложности возникли из-за необходимости работать сразу в нескольких системах, каждая из которых имеет собственную логику, интерфейсы и подходы к решению задач. При этом выделенного времени на полноценное освоение этого контура оказалось недостаточно.
В реальных проектах ситуация во многом аналогична: на рынке доступен широкий набор зрелых инструментов, и компании могут формировать технологические стеки под конкретные задачи. Однако чем больше решений задействовано в процессе, тем выше требования к их освоению, сложнее интеграция между ними и больше потенциальных точек сбоя.
Поэтому всё более востребованными становятся платформенные подходы, где ключевые этапы работы с данными объединены в единой среде, а специалисты способны работать со всем аналитическим контуром — понимать данные, интерпретировать результаты, видеть бизнес-ценность и быстро адаптироваться к изменяющимся условиям.
По мнению экспертов, современные аналитические проекты всё чаще требуют сочетания компетенций в области подготовки данных, аналитической обработки, контроля качества информации и визуализации результатов. Именно способность выстраивать сквозной аналитический процесс становится одним из ключевых факторов успешной цифровой трансформации организаций.
Победители
Победителем трека «Аналитика данных» стала команда «Магистры современных решений», единственная успешно реализовавшая весь сценарий обработки данных — от подготовки информации до итоговой визуализации результатов.
