«Я же любил это… Почему теперь не могу даже думать об этом без усталости?» — если ты когда-то задавал себе такой вопрос, добро пожаловать. Ты не один.

Профессионализм — это больше, чем скилл. Это потребность.

Что бы мы ни планировали — построить бизнес, пойти в найм, открыть кофейню, научиться рисовать — в каждом из этих сценариев есть общий компонент:
я хочу быть хорош в том, что делаю.

Профессионалу важно ощущать себя компетентным. Но как это ощутить?
Увидеть результат.
Когда ты работаешь, вкладываешься, растёшь — а результат где-то далеко в тумане, внутри начинается ментальное месиво.

Проекты большие, задачи амбициозные, а ты вроде и не стоишь на месте, но как будто всё время бьёшься лбом в стену.

И в этот момент ты смотришь на человека, который спокойно делает что-то простое — варит кофе, водит такси, кладёт плитку — и думаешь:

Вот бы и мне... Просто делать и сразу видеть результат.

Потому что микроуспехи — это не «пустяки», а топливо. Психологически они значат для мозга почти столько же, сколько серьёзные победы. Мы нуждаемся в них, чтобы выжить в профессии.

10 000 часов. И что дальше?

Говорят: «Чтобы стать экспертом, нужно 10 000 часов практики».
Хорошо. Допустим, ты их вложил. А потом?

Потом всё становится... обычным. Ремеслом.
Ты больше не учишься, а повторяешь.
Ты не пробуешь новое — ты оптимизируешь старое.

Это и есть точка, где ты можешь внезапно понять:

Я вроде крутой. Но больше не чувствую кайфа.

Тут и начинается выгорание. Потому что когда рост останавливается, душа начинает скучать.
И тут важно задать себе вопрос: а зачем я продолжаю? Чтобы делать то же, но лучше? Или чтобы дойти до чего-то большего?

Есть история о Паганини. На концерте у него во время исполнения порвались две струны. Осталась одна. И он доиграл всё произведение на одной струне. Но и у этого момента есть своя предыстория... (спойлер: они не случайно порвались)
Вот он — момент истины. Не только мастерство, но и внутренний драйв, ради которого ты вообще занимаешься этим делом.

А если ты уже профессионал — ты всегда доволен собой?

Нет. Часто наоборот.
Чем больше ты знаешь, тем больше сомневаешься.
Внутри тебя живёт синдром самозванца, который шепчет:

Ты просто везунчик. Сегодня получилось, а завтра все поймут, что ты — фейк.

И ты можешь быть хоть трижды с опытом, а всё равно каждый раз проверять, а точно ли ты молодец.
Именно поэтому у профессионалов может быть даже больше тревоги, чем у новичков. Потому что ставки выше, и стандарты — небесные.

Перфекционизм — сладкий яд

Быть хорошим — нормально.
Быть идеальным — смертельно утомительно.

Перфекционист выбирает самую сложную роль в мире — быть всегда правильным.
Он не позволяет себе ошибаться, срываться, быть «просто норм».
Он вечно недоволен — и собой, и другими. А значит, его путь — это не путь развития, а путь выгорания.

Если ты профессионал, у тебя уже и так есть планка.
Не надо делать её недостижимой.

Что делать, если выгорел?

• Позволь себе передохнуть. Даже если «нельзя», «неудобно» и «всё рухнет».

• Поищи микроуспехи. Делай что-то маленькое, но видимое. Ремонт? Хобби? Короткие задачи?

• Переосмысли цель. Зачем ты этим занимаешься? Просто чтобы быть лучше — или чтобы что-то чувствовать?

Да, можно выгореть от любимого дела.
Особенно от любимого. Потому что туда ты вкладывал душу.

Но именно это и делает тебя настоящим профессионалом — ты умеешь не только работать, но и останавливаться, задавать себе вопросы и искать, куда двигаться дальше.

И для поддержки самой себя и тех кому это важно сейчас я создала канал Сила слов
Можно присоединятся и каждый день получать мотивацию для своего движения вперед.

Первое мое знакомство с SQL было в университете.
Он давался мне легко — просто какой-то магический язык, на котором можно «спросить» у базы данных всё, что угодно. Я даже думала писать диплом у преподавателя, который вёл у нас SQL.
Но на горизонте появились старшие студенты с рассказами: преподаватель вроде норм, но в процесс особо не включается, может не прийти на консультацию, пропасть на месяцы и всплыть перед самой защитой. Мне стало страшно — не сдать диплом после 4 лет обучения?

Сейчас понимаю: я бы точно справилась. Но тогда это было уравнение с многими неизвестными, и я не рискнула.

SQL остался в прошлом… до поры до времени.

Мне нужна штучка, где делать SELECT * FROM table

Да, да, да. Я девочка и я так говорю.
Универ я закончила, сдала диплом, тема была ... не помню, но итог дипломной работы давал параметры тела, которые были на глубине. Это очень часто применяется в геологии, чтобы определить объемы залежей полезных ископаемых, очень часто применяется в медиционе, чтобы определить параметры инородного тела в организме человека (например, камень в почке). Начала искать работу.

Первая мая работа была в банковской сфере, я была специалистом по качеству данных. На позицию искали человека с математическим образованием. Тогда я не понимала, как математическое образование связано с качеством данных.
В то время SQL не был моим рабочим инструментом. Excel и фронты банковских систем были моими инструментами.

Через 3-4 месяца я научилась всё делать и… мне стало скучно. Попросила задач другого рода. Нашла причину, почему данные портились: справочники в разных системах не дружили между собой. Озвучила, оформила, предложила решение. А мне: «Ну да, поправим. Через полгода, может». То есть я полгода буду вручную вбивать корректные данные, зная, что их снова перекосит? И так по кругу - я системе правильные скорректированные данные, а мне обратно корявые...

Я ушла.
На новой работе всё было динамично: запуск системы, обработка клиентских данных. И вдруг в проектной команде открывается вакансия аналитика. Руководитель смотрит на меня: «Хочешь попробовать?»

Я — да. Сразу и с радостью. Но внутри — страх. Я, промышленная база, SQL-запросы... А вдруг я что-то сломаю?

SQL — это язык. Красивый, строгий, и немного kinky

Так я начала знакомиться с SQL - просто производственная необходимость)))
Знаете, что самое классное в SQL? Это язык. Да, формальный, структурированный. Но в нём есть особая красота.

Ты как будто разговариваешь с цифрами. Не просто читаешь отчёт или смотришь таблицу. Ты спрашиваешь у базы, и она тебе отвечает. Бывает "криво" спрашиваешь, на "ломанном" языке - и она тебе тоже отвечает, и отвечает так, как поняла тебя!
SQL - это такой же язык, как и иностранный язык — но только вместо «bonjour» и «gracias» у тебя:

SELECT name FROM feelings WHERE love = true;

SQL помогает упорядочить хаос. Он требует точности, логики и чистоты мысли. Если ты забыл WHERE, последствия будут, как в жизни без границ

Интерфейс, который пугал

Я начинала работать в SQL Developer, и этот интерфейс меня пугал больше, чем сессия. Столько кнопок, столько окон! Я боялась нажать не туда, сломать что-то важное. Но коллеги поддержали, показали, что все мы делаем запросы к копии базы, что есть бэкапы, и вообще — главное, думать.

Потихоньку я осваивалась. И вот уже сама писала запросы, считала клиентов, смотрела, как часто они взаимодействуют с системой, разбирала ошибки. SQL стал моим инструментом, а потом — моим языком. И до сих пор у меня в лексиконе есть фраза:
"Мне нужна штучка, где делать SELECT * FROM table"
(и я её говорю всерьёз).

Почему SQL — это прикольно

SQL может пугать. Но он невероятно логичен. Если ты умеешь строить фразы, задавать вопросы — ты уже почти умеешь писать запросы.
Он не требует сложной математики, но даёт тебе доступ к целым мирам данных. Он помогает мыслить структурно. И, возможно, немного помогает наводить порядок в голове.

Вот за это я и люблю SQL.

Да, иногда пишутся многострочные коды на SQL, которые у новичка могут вызвать шок и страх, но это уже будет другой уровень использования языка SQL. И это не означает, что сразу придется кодить по 100 строк в день. Нет, SQL и аналитика начинается с простого, с односложного предложения.

Выдай мне все города России

SELECT city
FROM table_name
WHERE country = 'RUSSIA'

Хотя сейчас смотрю на запрос, и получается, что SQL сделал простое предложение сложным с придаточным определительным.

И потом дальше шаг за шагом вы погружаетесь в этот язык и выбираете тот уровень, на котором вам комфортно общаться с данными. Точно также как и с иностранными языками. Некоторые оставляют их уровень на начальном, другие подтягивают до бытового уровня, третьи сдают экзамены и общаются свободно на нем.

SQL - это язык данных. И с данными тоже можно разговаривать!

Для поддержки своей мотивации я создала канал t.me/DailySoulBoost. Там мотивационные сообщения каждое утро.
И да, не я их сама печатаю, я написала код, который каждое утро отправляет сообщение в канал. Я нашла способ бесплатной реализации и поддержки данного решения.
Поэтому, если у вас есть интерес к чему-то, не останавливайтесь!

Когда всё работает — никто не вспоминает про аналитиков.
Но как только что-то идёт не так — начинается:
«А почему у нас тут всё поломалось?»
«А кто знает, как работает вот этот кусок?»
«А почему отчёт с марта перестал считать нормально?»

А никто не знает. Потому что команда поменялась, старые сотрудники ушли, документацию не обновили, пару раз доработали "на глаз", кое-где закостылили — и теперь этот проект живёт своей жизнью, как старенький пылесос, который никто не чинит, но он ещё как-то работает.

Вот тут и зовут аналитика.
Он приходит, открывает глаза шире и начинает распутывать клубок:
📌 Как это должно работать?
📌 Как оно реально работает?
📌 Почему эти две реальности не совпадают?

Аналитик — это не тот, кто смотрит в данные.
А тот, кто в этих данных находит смысл.
Всё как у врачей: ты можешь знать, что температура 39,
но только хороший врач поймёт, что это не просто ОРВИ, а воспаление лёгких.

Иногда проект только запускается — и вроде всё логично:
есть новое ПО, под него пишутся процессы, под процессы — отчёты, под отчёты — метрики.
И вот кажется: сейчас всё будет красиво.

Но через месяц в бой врывается реальность:
один отдел забыл, что должен передавать данные,
второй не понял, зачем эта метрика,
а третий в принципе не в курсе, что проект запустился.

И снова аналитик идёт искать, соединять, объяснять, связывать, задавать неудобные вопросы.
И да, иногда бухтеть:
«Почему опять не сказали, что поменяли бизнес-логику? Мне что, телепатией пользоваться?»
И вот это вот очень выводило из строя. Ты сидишь и думаешь, вот столько бумажек написано, столько кругов согласования пройдено, столько нервов вымотано - а приходит момент и тебе и твоей команде говорят: "А вы кто такие? И почему лезете к нам со своими требованиями? У нас в проекте вас нет, у нас дедлайны.... Давайте сейчас решим этот вопрос "костыльным методом", а потом доработаемся!"

Я не пишу это потому, что обожаю аналитику.
Наоборот — я от неё выгорела.
Но, может быть, если говорить о ней по-честному, без «люблю свою работу» и «каждый день — новый вызов»,
а как есть — получится вернуть ту самую искру.
Ту, с которой когда-то заходишь в проект, и мир вокруг складывается в понятную систему.

Потому что когда ты не просто «в цифрах покопался»,
а реально разобрался, что тормозит бизнес —
вот это настоящее волшебство.

А вы когда-нибудь разбирались в чужом проекте, где никто ничего не документировал?
Расскажите, как выжили.

Для своей мотивации и поддержки создала канал t.me/DailySoulBoost
Чтобы напоминать себе, что не все потеряно, что есть силы, есть смысл. И все что уже было сделано - это большой опыт.
Присоединяйся, если тебе тоже необходима поддержка!

Сегодня каждый второй может назвать себя аналитиком.
Таблички делает? ✔️
Графики строит? ✔️
Слова "метрика", "дашборд" и "когортный анализ" знает? ✔️
Владение инструментом для анализа ✔️
Ну всё, аналитик.

И вроде бы логично... Есть бизнес аналитики, есть системные аналитики, есть аналитики данных, есть финансовые аналитики и др.

Но давайте честно: владение инструментами и базовыми знаниями в определенной сфере — ещё не делает из человека аналитика.

Сегодня мы не говорим о Python, SQL или BI-системах. Потому что можно уметь жонглировать Excel и Pandas, но всё равно не быть аналитиком.

Аналитик — это не про «знаю, какие кнопки нажимать».
Аналитик — это про мышление. Про подход. Про страсть понять, почему суп получился солёным, а отчёты по продажам не сходятся. Аналитик - про "докопаться до истины", выявить причины и спрогнозировать последствия.

Хороший аналитик:

• замечает, что цифры «не бьются», и разбирается, где зарыта ошибка;

• спрашивает: «А точно ли эта метрика — то, что мы хотим измерять?» — даже если её все уже полюбили;

• видит, что пользователи уходят на третьем шаге, и проверяет: может, кнопка вообще не работает?

• соединяет разбросанные факты в логичную картину — как пазл, только без картинки на коробке.

• задает очень много вопросов Почему? Зачем? Для чего? Из-за чего? Что в итоге хотите получить? и многие другие.

Аналитик ищет суть, даже если она закопана под тонной данных и слоями хаоса. И ему нравится копаться в этом)))

А кто не аналитик?
— Тот, кто «делает отчёты по шаблону» и не интересуется, что в них написано. (я так делала на первой работе, я записывала каждый ход, который должна была совершить, чтобы в итоге получился отчет, каждую кнопочку, которую должна нажать. Я вообще не думала о смысле, о суте)
— Тот, кто приносит графики ради графиков, а не ради инсайтов. (а этот пункт я полюбила, когда осознала, что визуализация упрощает и помогает делать быстрее выводы)
— Тот, кто кидает цифру и считает, что вопрос закрыт, даже если эта цифра родилась в кривом Excel на коленке. (Ох, как я страдала, когда выясняла откуда данные, и как они туда попадают)

Аналитик — это, по сути, человек, который:

• сомневается (в данных, в формулировках, в выводах) - у него вообще такая работа))) - сомневаться))),

• вникает (в процессы, в гипотезы, в контекст),

• и связывает (одиночные сигналы в цельную картину).

Инструменты меняются. Сегодня это Python, завтра будет нейросеть, послезавтра вообще голограммы. А умение мыслить, сомневаться, задавать вопросы - останется у аналитика всегда.

А вы сталкивались с "аналитиками", у которых много графиков и ни одного смысла?
Или сами когда-то чувствовали себя самозванцем — потому что не знали Python, но очень хотели докопаться до сути?

Расскажите. Интересно, как вы определяете, кто аналитик, а кто просто при табличке.

Вы когда-нибудь смотрели на таблицу с пятью тысячами строк и думали:
«Вау, какой кайф, пойду проведу вечер с бокалом чая и этими загадочными циферками»?

Нет? А зря. Потому что данные — это современная нефть. Только в отличие от нефти, они не заканчиваются, а появляются с каждым кликом, лайком и просмотром.

Ну и что за данные?

Данные — это всё, что вы делаете в интернете (и не только).
📦 Сколько человек купило носки в красную полоску.
📱 Сколько времени вы листали ленту, забыв зачем вообще открыли приложение.
🫥 Какой заголовок заставил вас кликнуть на статью, хотя вы уже трижды на неё попадались.

Если у компании нет данных — у неё нет ничего. Только надежда и вера в интуицию.
(Интуиция, как известно, работает до первого серьёзного факапа.)

А зачем их вообще анализировать?

Потому что иначе все решения принимаются по принципу «ну вроде норм».
А «вроде норм» — это прямой путь в «а почему всё развалилось?».

📊 Анализ данных — это когда вместо догадок у вас есть факты, цифры и чёткое понимание, что именно сломалось (и как это починить).

Пример из жизни:

• Без анализа: «Пользователи почему-то уходят с сайта, странно...»

• С анализом: «80% новых пользователей покидают сайт уже на первом экране, потому что им в лицо выскакивает всплывающее окно с анимацией и текстом, который невозможно прочитать. Убираем окно — удержание растёт».
  (Да, анимированные "приветики" и кислотные шрифты отпугивают сильнее, чем забытый тег <title>.)

А что будет, если не анализировать?

Будет весело, но больно.

🕳 Сайт может не работать 3 дня — и вы об этом даже не узнаете.
Пока не заглянете в данные: число визитов резко упало, время на сайте — ноль секунд, а в логе ошибок весёлое сообщение типа 500 Internal Server Error.
(Поздравляю, вы всё это время показывали пользователям белый экран. Или, если повезло — грустный смайлик.)

🎭 Вы будете думать, что пользователям всё нравится.
Потому что никто не жалуется. А потом глянете на активность и увидите, что 90% "активных" пользователей — это люди, которые просто забыли выйти. Не пользуются, не нажимают, просто числятся.
(Никакого восторга, просто забыли.)

Ну и кто вообще этим занимается?

Аналитики.
Эти странные, но полезные ребята, которые дружат с таблицами, графиками и странными словами вроде "SQL".
Они как детективы: смотрят на следы в виде чисел и находят, кто сломал воронку продаж.

Я была аналитиком клиентских данных. В мои задачи входило сформировать актуальные персональные данные по клиенту. Не смотря на то, что клиент может прийти из разных каналов, в разное время, у него часто меняется персональная информация: паспорт, телефон, адрес, email и т.п. Необходимо было на выходе выдать карточку клиента, в которой находилась актуальная и качественная информация. А уже на основе этой карточки клиента собирался клиентский профиль. В простонародье "Клиент 360". И в этот профиль уже могла входить другие показатели: продуктовые, финансовые, аналитические, социальные и т.п. И вот в этом месте уже можно было применять "творчество".

Так что если вам кажется, что данные — это скучно, просто помните: они уже знают, какой фильм вы посмотрите следующим, какую еду закажете, и когда в последний раз открывали этот пост.
И знаете что? Они почти всегда правы.

Для чего весь этот спичь..? А для того, чтобы вспомнить, что может аналитика данных. И какой не огранённый алмаз "эти ваши данные".

Если помните, то у меня сейчас состояние эмоционального выгорания. Вот тут начало моего пути в этом состоянии.