Но вообще мне кажется питон нужен только если в компании принято какие-то задачи в нем делать (гипотезы проверять, мб визуализировать что-то) и эти задачи входят в вашу зону ответственности. Если собираетесь работать продуктовым аналитиком, например, то питон нужен)
Конкретно в вашем случае (как дополнение к sql и power bi) я бы не советовал пытаться впихивать питон, т.к. его использование будет скорее "костылем", хотя надо искать корень проблемы и решать ее
да под задачу ж.
порой проще в питоне что-то покрутить и какие-то гипотезы проверить. Может, я не прав, но связка SQL/PBI выглядит каким-то законченным итоговым решением. В том смысле, что когда есть уже понимание - какие срезы брать и как фильтровать, то все это можно автоматизировать через SQL/PBI, но до достижения этого момента - питон/Р/эксель (кому там что больше нравится).
Да и вообще именно анализ данных - ну как нормально делать без библиотек? самому с нуля какую-нибудь ариму писать или свой sklearn придумывать?