Бизнес-аналитик в IT: как войти в профессию и что делать в начале — DataArt на

Бизнес-аналитик в IT: как войти в профессию и что делать в начале — DataArt на Аналитика
Содержание
  1. Что читать и смотреть начинающему бизнес-аналитику?
  2. Основные роли для работы с данными
  3. Почему тому, кто работает или хочет работать аналитиком, стоит ехать/идти именно на analyst days?
  4. Что является результатом работы бизнес-аналитика?
  5. Урок 2. аналитика эффективна лишь в организациях с устоявшейся научно-обоснованной культурой
  6. Веб-аналитики
  7. Виды аналитиков
  8. Зачем компаниям нужны бизнес-аналитики, какую роль они выполняют?
  9. Как может заработать спортивный аналитик
  10. Как начать обучение?
  11. Как становятся бизнес-аналитиками в it: моя история
  12. Как стать аналитиком
  13. Какие компетенции нужны бизнес-аналитику?
  14. Какие точки входа в профессию?
  15. Какие уровни-грейды у бизнес-аналитиков?
  16. Каковы главные качества хорошего аналитика? каковы «антикачества»?
  17. Какого аналитика ищут работодатели
  18. Каппер – кто это? как стать профессионалом и начать зарабатывать?
  19. Кому аналитики нужнее — продуктовым компаниям или аутсорсинговым?
  20. Кто же такой бизнес-аналитик?
  21. Кто такой аналитик и чем занимается
  22. Личностные качества аналитика
  23. Можно ли стать хорошим аналитиком, не общаясь с коллегами и не посещая отраслевые конференции?
  24. Навыки для работы с данными
  25. Навыки, необходимые для аналитика
  26. О чем спрашивают на собеседованиях?
  27. С руководящей должности — в аналитики данных: как в 42 года начать всё с нуля
  28. Три необходимых скилла аналитика
  29. Урок 1. конечной целью аналитики должны быть управленческие решения
  30. Урок 3. аналитика должна вести к уменьшению количества данных, а не к перегрузу
  31. Урок 7. аналитика носит исследовательский и объяснительный характер, а не прогностический
  32. Чем отличается бизнес-аналитик в it от других бизнес-аналитиков?

Что читать и смотреть начинающему бизнес-аналитику?

Книги. Если вы погуглите этот вопрос, вам обязательно попадется BABOK (Business Analysis Body of Knowledge). Это детище Международного института бизнес-анализа (IIBA) — самой авторитетной ассоциации в нашей сфере.

Во-первых, она огромная. Во-вторых, построена как справочник и, если начать с нее, в голове образуется каша. Приступайте к этой книге, когда наработаете практический опыт — тогда лучше поймете, что там написано. Вместо BABOK советую шесть книг.

1. Handbook for the CPRE Foundation Level according to the IREB Standard. Позволит проникнуться терминологией бизнес-анализа и инженерии требований. Распространяется бесплатно в электронном виде.

2. Карл Вигерс «Разработка требований к программному обеспечению». Иногда говорят, что это библия для начинающих бизнес-аналитиков. Перевод на русский неидеальный, поэтому рекомендую читать на английском.

3. IIBA Global Business Analysis Core Standard. Это выжимка из BABOK, подготовленная IIBA. Распространяется бесплатно.

4. Алан Купер «Психбольница в руках пациентов». Легко читается. Интересный взгляд на индустрию, ПО и позицию бизнес-аналитика.

5. Dean Leffingwell. Agile Software Requirements. Поможет понять специфику требований в рамках agile-проектов.

6. Джозеф О’Коннор «Искусство системного мышления».

Вебинары и статьи:

1. Мой вебинар, посвященный подготовке к собеседованию.

Основные роли для работы с данными

Чтобы картина был более полноценной, необходим еще рассказать про основные вакансии, которые есть в индустрии и их обязанности.

– SQL разработчик/аналитик – специалист, которых отлично знает SQL, может написать сложные запросы, рассчитать показатели и помочь бизнесу быть эффективней.

– BI разработчик/инженер – человек который работает с бизнесом, и помогает извлекать пользу из данных, по средством инструментов BI. Например, можно создать удобный дашборд, и передать его бизнес пользователям, где они самостоятельно могут отслеживать бизнес показатели.

– ETL разработчик – человек, который управляет процессом загрузки и трансформации данных

– Инженер Данных – современно название ETL разработчик. Данный специалист часто работает с облачными решениями, решениями BigData. Он строит, так называемые, data pipelines, то есть организовывает потоки данных и часто загружает их в хранилище данных или озеро данных, давая доступ BI разработчикам, аналитикам или бизнес пользователям.

– BigData инженер – специалист, который отлично знает решения Apache Hadoop и всю экосистему BigData. Может использоваться как синоним Инженера Данных

– Data Scientist, Аналитик данных, ML инженер – ребята, кто знает как извлечь с данных дополнительную пользу, которую не так просто заметить, они используют специальные алгоритмы, статистику и математику, чтобы создать модель, которая будет решать задачу классификации (например предсказать – перестанет клиент пользоваться сервисом или нет) или регрессии (например запланировать бюджет на следующий квартал).

Почему тому, кто работает или хочет работать аналитиком, стоит ехать/идти именно на analyst days?


Потому что сейчас в постсоветском пространстве это одна из двух профильных аналитических конференций (вторая —

). Уровень докладов и общения на ней очень достойный, и это эффективный способ узнавать новое и профессионально развиваться. При этом в смежные с конференцией дни всегда проходят тренинги ведущих аналитиков, помимо мастер-классов на самой конференции, и это тоже отличная возможность поучиться новому.

Надо сказать, что тренинги на конференции отличаются от «штатных» тренингов в учебных центрах тем, что именно на них тренеры пробуют новые формы, рассказывают о том, что сами недавно освоили или осознали. Так что это замечательный способ «прочувствовать» работу аналитика для тех, кто собирается развиваться в этом направлении, а для опытных специалистов — возможность посмотреть, что происходит в профессиональной сфере, и поучиться новому.

Что является результатом работы бизнес-аналитика?

Главный результат — снижение неопределенности у заказчика и команды: появляется понимание, куда и как двигаться.

В более приземленном плане результат — документы: перечень функциональных и нефункциональных требований, пользовательские истории, модели — они становятся основой бэклога. Команда видит, что в каком порядке делать. И заказчик может подтвердить: «Да, это именно то, что я хочу».

Еще один результат — база знаний, которая нужна, чтобы понимать, на основе каких требований система была построена. Она пригодится для сопровождения системы и переиспользования в других проектах.

Урок 2. аналитика эффективна лишь в организациях с устоявшейся научно-обоснованной культурой

Аналитика эффективна в организациях с приверженностью к научно-обоснованному подходу. Томас Дэвенпорт, один из гуру аналитики, противопоставлял организации, нацеленные на анализ при принятии решений, организациям с «аллергией к знаниям», где менеджеры привыкли полагаться на инстинкты и ощущения.

Например, в «Сарацинах», одном из самых успешных регбийных клубов Европы, научно-обоснованный подход был введен тренером Бренданом Вентером, бывшим игроком и чемпионом мира 1995 года, а также квалифицированным врачом. Брендан использовал в регби те же принципы, что и в медицине, предпочитая перед решениями собрать максимальное количество данных и только на основании их принимать решения.

Веб-аналитики

Веб-аналитик собирает и анализирует данные о сайтах и приложениях: кто их посетил, сколько человек зашло, в каких разделах они побывали, сколько времени посетители пребывают на сайте, с какими проблемами сталкиваются и др. Выводы, предоставленные веб-аналитиками, помогают находить и устранять препятствия и неудобства, которые делают посещение сайта или другого ресурса некомфортным, кратковременным и безрезультатным.

Веб-аналитики способствуют повышению эффективности веб-ресурсов и мобильных приложений, из-за чего увеличивается количество посетителей, продлевается время их присутствия и повышается конверсия. 2000 вакансий по России открыто на должность веб-аналитика.

Виды аналитиков

Аналитики могут работать в разных сферах и выполнять разные задачи — из-за этого внутри профессии произошло разделение на несколько специализаций. Рассмотрим два основных вида специалистов — бизнес-аналитики и системные аналитики.

Бизнес-аналитики. Простыми словами это специалисты, которые отвечают за аналитику бизнес-процессов. Они отслеживают риски, анализируют целесообразность финансирования и инвестиций, обрабатывают бухгалтерскую отчётность и др.

Ловите подборку программ для бизнес-аналитиков: топ лучших онлайн-курсов по бизнес-аналитике

Системные аналитики. Чаще всего эти специалисты заняты в IT. Самыми популярными направлениями системной аналитики выступают веб-аналитика и дата сайенс.

Веб-аналитики отслеживают работу сайтов, приложений и прочих веб-продуктов и исследуют: кто и как покупает товары онлайн, какие траты несёт компания для привлечения покупателей и какова эффективность этих вложений и как повысить прибыль.

Дата-сайентисты обрабатывают большой объём бессистемных данных, чтобы получить новые, не угадываемые выводы. В их работе присутствует элемент эксперимента и творчества — этим они отличаются от других видов аналитиков.

Курсы для системных аналитиков ищите в нашей подборке Топ-5 курсов по системному анализу

В чём разница. В глобальном смысле, между системными и бизнес-аналитиками очень тонкая грань. Система кажется более широким понятием, чем просто бизнес, и создаётся впечатление, что системный аналитик может проанализировать самостоятельно абсолютно всё.

В то же время, тогда как системный аналитик тесно связан с IT и его выводы и предложения по улучшению сводятся к внедрению новых IT-решений, бизнес-аналитик может предложить любые способы улучшения ситуации, в том числе с помощью высоких технологий.

Что общего. Целью любой аналитики является совершенствование продукта, которое достигается путём автоматизации процессов — с этой точки зрения, системная и бизнес-аналитика схожи.

Что выбрать. В эпоху цифровизации перспективнее выглядит системная аналитика. Даже для бизнес-аналитиков, чья работа не связана с IT, будет полезно немного углубиться в тему. Так, освоив язык программирования Python, можно автоматизировать рутинные задачи, обработать больше информации и быстрее проанализировать необходимые данные.

Зачем компаниям нужны бизнес-аналитики, какую роль они выполняют?

Роль бизнес-аналитика зависит от модели разработки ПО, которую использует компания, а также от разделения ответственности за проект между компанией-разработчиком и заказчиком.

Существует несколько распространенных моделей, но могут применяться их комбинации.1. Бизнес-аналитик работает «в поле», контактирует с представителями заказчика и собирает требования, которые затем передаются «главному проектировщику» или «архитектору» как исходная информация для проектирования.

В дальнейшем он является коммуникатором между архитектором и заказчиком.2. Бизнес-аналитик выступает в роли непосредственного заказчика для разработчиков. Он формирует некоторый непротиворечивый набор требований или даже бизнес-модель, описывающую функционал системы, причем прорабатывает их до такой степени, что дальше разработчик может сам вести проектирование.

Затем аналитик передает требования в разработку, принимает сделанную работу и обеспечивает внедрение.3. Бизнес-аналитик рассматривается как следующая ступень роста аналитика (системного), который является специалистом в проектировании, но без знания специфики предметной области. А по мере освоения предметной области или нескольких он становится бизнес-аналитиком.

Во всех моделях от бизнес-аналитиков требуется знание предметной области и умение общаться с заказчиком на его языке. А вот различия касаются области ответственности бизнес-аналитика в рамках проекта.

Как может заработать спортивный аналитик

У спортивного аналитика на работе есть несколько способов получения дохода:

  1. Частные консультации. На этом могут заработать бывшие чемпионы, комментаторы и другие люди, имеющие определенную известность в спортивном мире.
  2. Работа в специализированной фирме – в букмекерской конторе, на бирже ставок и других подобных учреждениях.
  3. Работа профессиональным прогнозистом для спортивных сайтов.
  4. Продажа платных прогнозов.
Дополнительный анализ:  4 типа клиентов, которым надо продать товар или услугу - PROBUSINESS.IO

Перед тем, как стать спортивным аналитиком букмекерской конторы, претенденту придется пройти тестирование и доказать, что он имеет представление о ставках. Чаще всего предлагается сделать прогноз на определенный матч, включая анонс и примерную раскладку по игре.

Как начать обучение?

С одной стороны, все достаточно просто, есть данные, если инструменты для работы с ними, бери и делай, но с другой стороны, все сложно, так как сейчас в интернете огромное количество информации, платных курсов, которые используют “хайп” вокруг аналитики и продают вам дорогие курсы, обещают трудоустройство. Так же очень мало ресурсов на русском языке и мы часто теряемся в этом океане информации и терминов.

Я считаю, что лучший способ – это начать с простого, и двигаться к более сложным вещам.

Подход, в котором нужно платить, чтобы получить качественный контент уже устарел, и появляются новые модели, где можно учиться и развиваться бесплатно, помогая себе и другим и при этом менять индустрию. Сейчас много классных ресурсов, таких как Coursera, Edx, на которых есть курсы по аналитике, визуализации, машинному обучению и другим областям.

Как становятся бизнес-аналитиками в it: моя история

Многие хотят работать именно в IT, но нет желания программировать. Тогда начинают рассматривать возможные варианты: тестировщик, руководитель проекта, аналитик. Я, наоборот, сначала был разработчиком, а потом стал бизнес-аналитиком. Это тоже довольно распространенный профессиональный трек.

В начале нулевых, еще в институте, я попал в крупный проект — мы разрабатывали для «Украинской железной дороги» систему, которая автоматизировала управление пассажирскими перевозками (бронирование и покупка билетов, составление расписания, заведение информации о свободных местах и так далее).

Причина заключалась в том, что мы недостаточно глубоко разобрались в бизнес-процессах заказчика, не до конца понимали текущее и желаемое состояние. Соответственно, код не мог быть правильным, сколько релизов ни выпускай. Так в компании появился запрос на новую позицию.

Основное время в проекте я стал уделять общению с клиентом, документированию его потребностей, продумыванию решений, которые эти потребности закроют. И понял, что мне больше нравится не разрабатывать, а разбираться, что нужно клиенту и как это лучше сделать.

Как стать аналитиком

Аналитиком можно стать, отучившись в вузе на соответствующем факультете —  РАНХиГС, РЭУ имени Плеханова НИУ ВШЭ, МГИМО и другие вузы выпускают специалистов этого направления. Но вариант с высшим образованием подходит тем, кто выбрал профессию ещё в школе и сразу по окончании поступил на нужный факультет.

Если же вы решили стать аналитиком во взрослом возрасте, имея за плечами диплом другой или смежной специальности, тратить 3-5 лет на второе высшее не всегда целесообразно. Во-первых, это отнимает много времени и не всегда позволяет совмещать учёбу с работой. Во-вторых, второе высшее может дорого обойтись.

Есть еще один способ, где учат на аналитика — на онлайн-курсах. Это сэкономит много времени и денег и позволит учиться у опытных экспертов, на практике и совмещая с работой или учёбой по другому направлению.

Мы подобрали учебные программы для аналитиков разных направлений — изучайте специализации и выбирайте подходящие курсы.

Какие компетенции нужны бизнес-аналитику?

Вот что отличает хорошего бизнес-аналитика.

  • Широкий кругозор. Знание предметных областей, специфики разных видов деятельности позволяет быстрее погрузиться в проект и говорить с клиентом на одном языке. Плюс нужно держать в голове паттерны решения задач, которые можно переиспользовать в проектах.
  • Развитые коммуникативные навыки. Если вам тяжело общаться с людьми и доносить информацию в понятном виде, возможно, эта работа не для вас. Существует, правда, классификация, согласно которой есть бизнес-аналитики и системные аналитики. Считается, что первые больше общаются с людьми, а вторые работают с документами, и им можно быть нелюдимыми интровертами. На самом деле, такое разделение встречается редко. Во всяком случае, в крупных аутсорс-компаниях бизнес-аналитик и системный аналитик — одно и то же лицо.
  • Аналитический склад ума. На практике это означает, что аналитик умеет генерировать разные варианты решения задачи.
  • Развитая эмпатия. Умение посмотреть на проблему с разных точек зрения. Понять, что чувствуют заказчик и конечный пользователь. Посмотреть на постановку задачи глазами команды: разработчиков, тестировщиков. Это помогает сразу учесть многие потенциальные сложности, вопросы и пожелания.

На сайте Art of Business Analysis мы собрали расширенный список базовых компетенций бизнес-аналитика. Это то, что нужно развивать.

Какие точки входа в профессию?

Если вы уже работаете в IT (дизайнер, разработчик, тестировщик и т. д.), можно попробовать следующие варианты.

  • Программы внутренней переподготовки. В крупных компаниях чаще всего такие программы есть.
  • Совмещение ролей. Можно работать, условно, тестировщиком, и помогать бизнес-аналитику на своем проекте. Обычно это рутина вроде документирования требований по шаблону, подготовка протоколов по результатам обсуждений.

  • Когда приблизитесь к уровню джуна, участвуйте во внутренних инициативах по разработке или улучшению систем, используемых вашей компании. Часто такие инициативы придумывают, чтобы у джунов была возможность попрактиковаться, прежде чем им доверят клиентские задачи. Как правило, это происходит в нерабочее время и не всегда оплачивается. Зато нарабатывается опыт и репутация.

Если работаете не в IT:

  • Трейни-программы. Крупные компании проводят набор в свои школы, в том числе, DataArt. Это происходит нерегулярно, поэтому нужно следить за анонсами. Туда непросто попасть, но я настойчиво рекомендую попробовать. Первое, что спросят в такой школе — насколько хорош ваш английский. Еще проверят, насколько серьезны ваши намерения и умеете ли вы ясно выражать свои мысли. Чтобы закрыть все пункты, в DataArt, например, просят написать эссе на английском о себе и своей мотивации. Лучших выпускников компании берут на практику, на позицию трейни или джуна.
  • Участие в стартапах, учебных проектах. Наверняка у вас есть знакомые, создающие интернет-магазин или мобильное приложение. Думаю, они готовы воспользоваться вашими услугами бесплатно. Такого опыта будет достаточно, чтобы на базовом уровне разобраться, что от бизнес-аналитика ждет заказчик и команда.

  • Работа с ментором. Искать ментора можно в своей компании, в тематических чатах в Telegram и Facebook, через знакомых — где угодно. Стоит заранее определиться, что именно вы хотите прокачать с ментором и придумать, что можете дать взамен. Ментор будет отвечать на вопросы, советовать литературу, давать задания и проверять их.

Какие уровни-грейды у бизнес-аналитиков?

У каждой компании — своя классификация. Расскажу, как мы в DataArt определяем джуна, мидла, синьора и эксперта.

Джун может приносить пользу, но не является самостоятельной боевой единицей. Ему можно поручить, например, задокументировать результаты воркшопа и превратить их в требования по шаблону.

Мидл решает стандартные задачи в рамках типовых проектов. Он работает самостоятельно, ему не нужна поддержка со стороны.

Синьор решает сложные нестандартные задачи, для которых нет шаблонов. Часто синьор выступает ментором для мидлов и джунов.

Основная ценность эксперта — в обучении других бизнес-аналитиков. У него огромный опыт, он подскажет, какой инструмент для этой задачи работает лучше, какие подходы к построению решения применить оптимальнее, с какими потенциальными задачами/проблемами проект может столкнуться в будущем.

Каковы главные качества хорошего аналитика? каковы «антикачества»?

Главное качество — это хорошее концептуальное мышление, позволяющее быстро строить модели в условиях недостатка информации, дополненное развитыми коммуникативными навыками для получения этой информации, а также трансляции и обсуждения своих моделей. Это комплексное качество, но именно оно придает деятельности цельность.

Только встречается оно, к сожалению, очень редко. Вот и начинается разбор — а какой «недоаналитик» лучше, — и при этом точка зрения обычно зависит от проблем в проектах отвечающего на вопрос. А если в позитиве — то все эти стороны деятельности необходимо обеспечивать одним или несколькими людьми, работающими совместно, и надо просто понимать, как вы будете это делать.

Какого аналитика ищут работодатели

Владеть инструментами — это не просто написать их названия в резюме. Главное в аналитике — уметь их применять. Если вы просто знаете, что есть такая штука как Python или SQL и понимаете, как оно работает, то это ещё не всё. Аналитиком вас делает умение превращать данные в действия и отвечать на вопросы.

Даже аналитик без опыта должен обладать широким кругозором и знать, как можно использовать все теоретические инструменты в работе.

Если он понимает, как работают данные — он знает, что можно сделать и как, а чего делать не стоит.

Поэтому аналитик должен понимать суть, а не просто заучивать методы. Аналитики пишут много кода, и если вы понимаете, как он работает, вы легко можете найти в нём ошибку, оптимизировать его, понять, что здесь делал другой человек. Работа аналитиком — это про 8 часов поиска ошибки в скрипте.

Каппер – кто это? как стать профессионалом и начать зарабатывать?

Спортивная аналитика дается далеко не каждому человеку, потому что большинство из них, желает знать, как стать профессиональным каппером. Многие понимают, что заключая выигрышные пари в букмекерской конторе, он сможет заработать гораздо больше денег, чем работая спортивным аналитиком. Для этого потребуется иметь внушительный стартовый капитал, свободное время и знания в определенных видах спорта.

Как научиться совершать правильные ставки? Именно такой вопрос мучает больше половины всех клиентов букмекерских контор по всему миру. Множество из них, заключают пари на события, в которых участвуют популярные и сильные команды или спортсмены, но даже это не всегда может гарантировать успех.

Чтобы стать профи, понадобится немало времени и желания. Если вы только начали делать ставки на спорт, советую Вам, делать минимальные ставки. Читать понаблюдать, обязательно завести себе файл или тетрад с учетом ваших прогнозов, обоснованием прогноза и непосредственно самой ставкой. Рекомендую, почитать блоги, интересные сайты, книги о беттинге. Одно из основных оружий каппера это стратегия. И по возможности, каппер должен знать их все. Затестить их, иметь практический опыт, т.к. знать можно всё, а как оно работает на самом деле, не всегда понятно.

Дополнительный анализ:  Ситуация на российском рынке лома черных металлов в 1 кв. 2021 г.

Также читайте: «Где получить бездепозитный бонус за регистрацию?«

Таким образом, увидите все подводные камни. Итак, представляю пошаговую инструкцию:

  1. Теория, истории ставок, стратегии, тематические книги, психология.
  2. Прочитать все обзоры о бк, которые существуют, поскольку вы должны быть в курсе о всех возможностях различных бк.
  3. Тестить с минимальным бюджетом, если у вас, на данный момент затруднения с деньгами, но вы хотите связать свою жизнь с беттингом, то мой совет и мой опыт, показывает, что лучший вариант, это устроиться спортивным аналитиком в букмекерскую контору. Что это даст? Это даст Вам возможность быть максимально погруженным в сферу беттинга, увидеть систему бк изнутри, завезти связи, получать деньги/капитал, чтобы начать самостоятельно зарабатывать.
  4. Анализировать свои неудачи. (читайте: «Как правильно анализировать футбольные матчи?«)

Если говорить о том, как новичку стать профи, то это конечно, нужно знать теорию, а именно знать про все возможные стратегии, у профи в запасе должны быть стратегии на все случаи жизни. Профи каппер, всегда выстраивают стратегию ставок и очень редко от нее отклоняется, задана линия, которой нужно придерживаться. Проф. каппер, это прежде всего кладезь информации, даже казалось бы незначительной. Он старается найти точки соприкосновения с командами, через пресс центр, медика, психолога команды и т.д. Очень часто проф. капперами становятся пройдя путь спортивного аналитика в букмекерской конторы, отличный вариант, набраться опыта, набить руку, представьте, проанализировать более 1000 событий.

Я думаю после такого, можно начать зарабатывать неплохие деньги. Конечно есть варианты, когда у человека, это просто хобби и потом он осознаёт, что он крутой, у него получается зарабатывать, на таких людей очень часто букмекеры выходят сами и предлагают сотрудничество, например Геныч.
Бизнес-аналитик в IT: как войти в профессию и что делать в начале — DataArt на

Кому аналитики нужнее — продуктовым компаниям или аутсорсинговым?

Это зависит от конкретного проекта, этапа его жизненного цикла и разделения обязанностей между разработкой и маркетингом в случае продуктовой компании и между компанией и заказчиком — для аутсорсинговой. И в тех, и в других есть определенный набор активностей, имеющих отношение к анализу в самом широком смысле.

Но реализованы они могут быть по-разному — выделением отдельных ролей или возложением дополнительных функций на другие. От этого зависит, будет ли в конкретном проекте выделенный аналитик или его обязанности будут «размазаны» между несколькими сотрудниками, играющими другие роли.

Кто же такой бизнес-аналитик?

Это человек, который сначала определяет, где находится бизнес клиента и где он должен быть (куда мы идем?). Затем вместе с заказчиком и командой прописывает маршрут, чтобы с минимальными затратами принести максимальную пользу бизнесу. Это если коротко.

Бизнес-аналитик нужен на всех трех этапах проекта.

1. Предпроектный анализ. Занимает, как правило, 2‒6 недель. Задача аналитика — выявить текущее состояние бизнеса, его потребности и определить границы решений: что делаем, а что делать не будем. Это верхнеуровневый анализ. Если, допустим, клиент внедряет ERP — аналитик определяет, какие модули нужны, с чем интегрируемся, какие будут типы пользователей.

Главная сложность на этом этапе — сформировать единое видение для заказчика и разработчика: куда идем, что делаем и что не делаем.

2. Анализ в рамках проекта. Может длиться полгода, год и больше. Бизнес-аналитик работает с детальными требованиями: выявляет, описывает, моделирует и согласовывает. Управляет запросами на изменения, если в процессе появились новые бизнес-задачи, поменялся закон, регулирующий деятельность клиента, появились или изменились пожелания заинтересованных лиц.

3. Постпроектный анализ. После релиза аналитик оценивает, насколько решение соответствует планам, что мешает приносить заявленную ценность, какие улучшения можно внести. Обновляет базу знаний по продукту, если планируется дальнейшее сопровождение/развитие системы или это предусмотрено контрактом.

Кто такой аналитик и чем занимается

В обязанности аналитика входит сбор, обработка и сегментирование больших объёмов данных, их анализ и представление выводов в понятном виде. Это высококвалифицированные специалисты, владеющие разными видами анализа. Аналитики проводят исследования в разных сферах и обобщают данные, которые уже проанализированы. На основе результатов они составляют программу по улучшению объекта исследований или формулируют прогнозы.

Суть профессии отражает происхождение её названия: άναλυτικά с древнегреческого означает «искусство анализа».

Чем занимается аналитик:

  • собирает данные проводит предварительную сортировку,
  • анализирует и проверяет данные,
  • формулирует начальные гипотезы,
  • подбирает или разрабатывает методику анализа,
  • формулирует выводы и составляет отчётность по результатам анализа.

Независимо от сферы деятельности, аналитики собирают и анализируют данные, оценивают результаты и предлагают практические решения для оптимизации работы на основе актуальной картины сложившейся ситуации.

Личностные качества аналитика

Аналитика данных подходит не всем людям, ведь если специальным навыкам может обучиться практически каждый, то с личными качествами всё сложнее. Чтобы работа приносила радость, она должна нравиться, а для этого надо, чтобы человек правильно выбрал дело жизни.

Часто рабочий день аналитика проходит за долгим и тщательным изучением огромного массива данных, поэтому специалист обязан быть педантичным, внимательным и въедливым, чтобы не допустить неточностей в расчётах и прийти к верным выводам.

Другие личные качества аналитика:

  • аналитический ум,
  • хорошая память,
  • любознательность,
  • наблюдательность,
  • усидчивость,
  • настойчивость,
  • аккуратность,
  • терпение,
  • ответственность.

Можно ли стать хорошим аналитиком, не общаясь с коллегами и не посещая отраслевые конференции?

Наверное, можно. Потому что сейчас существует множество каналов и способов получения информации из внешнего мира. И можно вместо общения с коллегами и конференций читать книги, искать информацию в Интернете и учиться на тренингах. Каждый выбирает тот способ, который ему удобнее.

Однако совершенно точно нельзя стать хорошим аналитиком, если не учишься, не следишь за развитием своей профессиональной области, за появлением новых методов и подходов. И для меня лично конференции — это самый эффективный способ «быть в курсе». Потому что на них собираются аналитики разной квалификации из самых разных компаний, чтобы рассказать о своих проблемах и решениях; и они уже отфильтровали из огромного потока информации то, что показалось им самым ценным, а часто — даже успели опробовать это в своей работе.

К тому же, услышав что-то новое, всегда можно «вживую» пообщаться с тем, кто в курсе и пробовал, обсудить с ним приложение к твоим проблемам — обычно люди охотно делятся своим видением, по сути, дают бесплатные консультации, ведь, обсуждая, они тоже продвигаются в своем понимании. И я сам, несмотря на очень большой опыт работы, на каждой конференции открываю для себя что-то новое.

Как правило, компании нанимают людей, у которых есть навыки для работы с данными, начиная от простых, таких как, Excel и заканчиваю сложными – создание моделей машинного обучения (ML). Между Excel и ML есть еще много навыков, которые вам помогут преуспеть, например:

– SQL – язык для работы с базами данных

– Python – популярный язык для работы с данными

– Business Intelligence – инструменты визуализации данных и создания отчетности

– Хранилище данных – база данных для консолидации всех данных

– Решения Big Data – противоположность хранилищам данных (например Озеро данных)

– Интеграция данных (ETL/ELT) – инструменты для сбора данных и загрузки в единый репозитория

– Облачные вычисления – технологии активно развиваются и компании все чаще использую облачные решения, например AWS, Azure, GCP или отечественные аналоги.

– Углубленная аналитика – data science, machine learning, deep learning и все что с этим связано.

Аналитик должен обладать такими навыками:

  • понимать методы и приёмы анализа и знать основы статистики;
  • хорошо знать математику, чтобы производить точные расчёты;
  • владеть основами объектно-ориентированного программирования и иметь представление о базовых принципах разработки и проектирования программного обеспечения;
  • понимать теорию алгоритмов и безопасности информации и основы системного анализа;
  • уметь работать в специальных программах и приложениях,

Программы, которые могут пригодиться в работе аналитика:

Помимо этого, аналитик данных должен владеть общими знаниями из экономики, менеджмента и бухгалтерского учёта.

Если говорить о системной аналитике, то такой специалист должен разбираться в системном анализе и разработке тестов для ПО. Он должен уметь документировать, формализовать и моделировать процессы по нотациям ERM, DFD и eEPC и на языке моделирования UML. Плюсом для таких специалистов станет владением одним или несколькими языками программирования  — C ,  R или Python.

О чем спрашивают на собеседованиях?

Кроме перечисленных выше софт-скиллов будущих коллег интересуют ваши хард-скиллы и технические знания.

1. Выявление требований. Вы знаете техники, которые для этого используются и умеете их применять: интервью, анализ документов.

2. Специфицирование и моделирование требований. Вы умеете информацию по проекту изложить в структурированном виде или смоделировать.

3. Управление изменениями. Вы знаете, по какому циклу проходит запрос на изменение, какие вопросы нужно задавать заказчику.

4. Приоритизация. Вы умеете расставлять задачи в определенном порядке и обосновывать свое решение.

5. Прототипировние. Вы умеете прототипировать элементы будущего решения, например, с помощью Balsamiq, Axure или Figma.

6. Декомпозиция. Вы знаете, как разбить сложную задачу на множество подзадач.

7. Методологии. Вы понимаете принципы Agile, отличия от каскадной модели и знаете, как строится работа бизнес-аналитика в зависимости от методологии.

Какие именно технические знания проверяют на собеседованиях — вопрос дискуссионный. В большинстве случаев спросят про SQL, т. е. навык написания запросов к базам данных. Точно нужно знать принципы, по которым строятся программные продукты. Хорошо бы понимать принципы объектно-ориентированного программирования и API.

С руководящей должности — в аналитики данных: как в 42 года начать всё с нуля

С руководящей должности — в аналитики данных: как в 42 года начать всё с нуля
Юлия Соломатина

Я 13 лет проработала в крупной немецкой компании по производству программного обеспечения. Начинала в 2003 году в качестве консультанта по предпродажам, закончила руководителем центра компетенции в нефтегазе. На руководящей должности мне всегда не хватало возможности работать руками.

У меня двое детей, и в свой первый декрет я дистанционно окончила МВА по специальности «стратегический менеджмент». Тогда я поняла, что учиться и работать можно в любом месте. Во второй декрет я пыталась работать удаленно, но такой возможности не было. Мне предложили либо выйти в офис, либо уволиться — я уволилась и два года занималась детьми.

Дополнительный анализ:  Гайд по DevOps для начинающих / Блог компании SkillFactory / Хабр

В 2022 году я устроилась работать в одну из крупнейших нефтегазовых компаний. Это снова была административная работа, и я чувствовала, что для меня это тупик, не мое и надо что-то менять. Пробовала искать что-то новое, но под мои навыки находилось всё то же самое — административка и нефтегазовая отрасль. Поэтому параллельно с работой я начала потихоньку смотреть вокруг — прошла несколько онлайн-курсов, много читала, смотрела, слушала подкасты.

Отдельным грузом на меня давил офис: это не моя культура. Меня раздражала офисная работа с ее строгим графиком — когда ты должен прийти к 8 утра и ни секундой позже, иначе придется писать объяснительную. И получается абсурд: вот ты в мыле вбегаешь в офис, а потом садишься пить чай на полтора часа.

В какой-то момент я попала на курс «Инфографика для всех» — тогда как раз началась пандемия, и курс был дистанционным. В очередной раз я подумала: как же удобно заниматься онлайн. Курс был обзорный, короткий, но именно тогда я открыла для себя, что есть такая область, как анализ данных. Там же, на курсе, и рассказали про «Яндекс.Практикум».

Я прошла бесплатный вводный курс «Аналитик данных» в «Яндекс.Практикуме» — и тут в голове как будто всё встало на место, и появилось направление, куда двигаться дальше. Я решила уволиться, чтобы уделять больше времени учебе, — совмещать работу, курс и двоих детей было бы нереально.

Со стороны это выглядело как безумие, и родители мне говорили: «Вчера нам было не стыдно сказать, что дочка работает в престижной компании, а теперь что?» Но, если я что-то для себя решила, меня сложно остановить.

Мне было очень интересно на протяжении всей учебы. Отдельно замечу, что в «Практикуме» было много практических заданий: мы делали проекты из разных отраслей — от гейминга до ретейла — на настоящих данных, решали реальные бизнес-задачи. Я бы не сказала, что столкнулась с какими-то особенными трудностями — так сильно была увлечена. Все-таки я по образованию математик, и работа с цифрами мне очень близка. А еще важно и приятно, что во время обучения было много обратной связи от наставников и поддерживающего общения с сокурсниками.

Помимо учебы, в «Практикуме» есть программа трудоустройства, где студентам помогают преодолеть сложности с поиском работы. Мне сложно давался этот процесс, но помогали наставники — без них я бы точно не справилась. Они поддерживали меня на протяжении всего этапа и помогли довести резюме до ума. За 15 лет я меняла работу только один раз, поэтому опыта составления резюме у меня почти не было. Ещё было много полезных рекомендаций по важным мелочам, на которые я бы даже не обратила внимания. Например, мне посоветовали поменять почтовый ящик, мой hotmail.com выглядел олдскульно.

Раньше казалось, что отправила резюме в ответ на вакансию — и дело в шляпе. А менеджеры по трудоустройству говорили: «После того, как отликнулась на analitik-expert.ru, ищи контакты рекрутера на сайте компании, пиши ему напрямую, если его контакт есть в свободном доступе». Нельзя было составить одно универсальное сопроводительное письмо и отсылать на любую вакансию, как спам. Каждый раз нужно было откликаться скорректированным или вообще написанным с нуля сопроводительным. Это было очень сложно для меня, но я понимала — это действительно нужно, чтобы мой отклик заметили.

Стандартный день под девизом «Ищу работу» выглядел почти как рабочий: я заходила на analitik-expert.ru, искала вакансии аналитиков во всех отраслях, чтобы был запрос на навыки, которые нам дали в «Практикуме», — Python, SQL, Tableau. Мне было важно найти именно удаленную работу. Потом откликалась по отобранным на analitik-expert.ru вакансиям, а также писала рекрутерам напрямую, старалась обратить внимание на себя с помощью личного контакта — «Телеграм», «Ватсап» или e-mail.
Я очень переживала, пока месяц искала работу. Но я поняла, что нужно преодолеть себя и ломиться во все двери. Вроде звучит как клише, но надо понимать свои сильные и слабые стороны, и если ты не подходишь, то это значит, что вы не совпали по каким-то параметрам. Словом, важно не отчаиваться.

Всего я откликнулась на 16 вакансий, из них смогла найти прямой контакт рекрутера в шести компаниях, ответили трое, и в итоге я сделала два тестовых задания.

Что интересно, своего будущего работодателя я нашла почти в самом начале поиска работы на analitik-expert.ru. Я откликнулась на вакансию аналитика, направление по развитию бизнеса компании, которая занимается разработкой мобильных игр. Потом написала напрямую рекрутеру в мессенджере. Меня пригласили на собеседование, потом предложили тестовое задание, и после я прошла еще два интервью. Но уже с первой встречи было ощущение, что у меня с ребятами общие ценности, случилась «химия».

Вот уже полгода я работаю в отделе аналитики компании. Я получаю заказы от внутреннего департамента развития бизнеса. Специфика мне знакома благодаря моей предыдущей работе.
Я строю разнообразную аналитику — здесь почти не бывает двух одинаковых или поточных задач. Заказчики креативные, поэтому я каждый раз получаю разные вводные или разные инициативы. Хотя с точки зрения визуализации здесь не так много пространства для творчества, я привожу их креатив в цифры и нахожу закономерности — и в этом кайф.

Важно, что я самостоятельная боевая единица и связана по большей части только с заказчиком, поэтому сама могу управлять своим графиком. Такой формат позволяет продуктивнее работать и одновременно проводить больше времени с детьми.

Все очень логично: мне, как математику и немного социофобу, была нужна именно такая профессия, как аналитик данных. Да, я дауншифтер. Ты либо занимаешься административкой за большие деньги, либо делаешь то, что тебе нравится, но теряешь в деньгах. Я выбрала второе. К тому же для меня важным фактором был удаленный формат. И сейчас я думаю: какое счастье, что можно встать и в пижаме «пойти» на работу.

___________________
Самые ценные инвестиции — в себя и свое образование. Подписчикам analitik-expert.ru «Яндекс.Практикум» дает бонус на покупку любого курса, кроме английского и школьной математики. Чтобы получить бонус, перейдите

🚩 Материал был полезен? Поделитесь им с друзьями в соцсетях!
Кнопка репоста — в «шапке» статьи

Назад к статьям про поиск сотрудников

Три необходимых скилла аналитика

Работу аналитиков можно разделить на три части.

Первая касается данных и надёжности. Всегда нужно обогащать данные! Если вы анализируете кандидатов, то с помощью api можно посмотреть во ВКонтакте, какую музыку они любят. Пригодиться может что угодно. Если вы работаете с данными, и думаете, что нашли всё, просто знайте — нет, не всё.

Данных всегда больше, чем кажется. Дополнительные данные могут быть где-то рядом. Поэтому на курсах Skypro мы всегда учим искать больше и находить то, что нужно для решения задачи, а не работать с тем, что есть.

Вторая часть — метрики. Хорошие метрики — это чувствительные метрики. Если в продукте что-то поменяется, аналитик сразу должен увидеть это по изменениям показателей. Метрика должна быть чувствительной, а в идеальном варианте метрики должны ещё и выстраиваться в иерархию или слои пирамиды метрик.

Третья часть — это репортинг, то есть доставка метрик до конечного потребителя. Должна быть явная, понятная система алертов, система дашбордов. Чтобы любой человек мог зайти и понять, что с его продуктом происходит, чтобы данные приходили вовремя (не часто, а именно вовремя), чтобы они всегда были актуальными и легко-интерпретируемыми.

Урок 1. конечной целью аналитики должны быть управленческие решения

Аналитика — эффективный способ проникнуть в суть, увидеть недоступное при беглом взгляде. Конечная цель — конкретные управленческие решения.

Часто аналитики выбирают самые сложные методики, максимальные массивы данных и самое современное программное обеспечение, хотя необходимости в этом нет. Средство достижения цели заменяет саму цель.

Аналитики жалуются, что они обработали огромный массив данных, но были отвергнуты тренерами. В отказах нет ничего удивительного. Тренер ориентирован на результат, и ему все равно, какой массив данных обработал аналитик.

Букмекерская аналитика

Урок 3. аналитика должна вести к уменьшению количества данных, а не к перегрузу

Методы сбора данных развивались быстрее, чем методы их обработки. В результате накапливались колоссальные массивы информации, с которыми непонятно, что делать. Задача аналитика — отсортировать малозначимую информацию и оставить самое важное.

Заблуждение зеленого леса — когда детали заслоняют глобальную картину

Билл Джеррард помогает одному из европейских футбольных клубов с анализом данных. После каждой игры он получает таблицы с 7000 строк и 200 метриками по каждому игроку. Задача аналитика — свести массив к сути, проиллюстрировав все несколькими графиками и страницей ключевых выводов.

Урок 7. аналитика носит исследовательский и объяснительный характер, а не прогностический

Возможно ли на основании спортивной аналитики создать алгоритм, который бы предсказывал исходы игр, чтобы зарабатывать на ставках? Букмекеры сами располагают мощнейшими аналитическими отделами, чтобы формировать близкие к идеальным коэффициенты. К тому же в пользу контор маржа.

Кембриджская модель машинного обучения нашла самые рискованные и безопасные виды ставок

Задача аналитики — понять, что и почему произошло, и на основании этого принять оптимальные решения. Аналитика дает прогнозы лишь в той мере, в какой она способна экстраполировать модели поведения. Если модели поведения меняются, экстраполяция становится бесполезной. Аналитики обнаруживают изменения только постфактум.

Чем отличается бизнес-аналитик в it от других бизнес-аналитиков?

С высоты птичьего полета все бизнес-аналитики делают одно и то же. Они изучают работу организации заказчика и предлагают способы достижения бизнес-целей. Это можно сделать разными способами, например, с помощью перераспределения обязанностей в коллективе, изменения бизнес-процессов, вынесения каких-то работ на аутсорс. Т. е. не обязательно нужно разрабатывать новое ПО.

Отличие бизнес-аналитика в IT в том, что его главный инструмент для достижения целей — именно ПО. В его проекте требуется разработка, доработка или внедрение коробочного решения.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector