Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии Аналитика
Содержание
  1. Аналитика. Обзор, рекомендации, акценты применения
  2. Типы анализа, используемые для/около ИТ
  3. Система координат типов анализа и для чего использовать каждый из них
  4. Какие артефакты нужны для каждого типа анализа
  5. Как понять, что компания/процессы/проект готов для конкретного типа анализа?
  6. Акценты при использовании каждого типа анализа
  7. Итоги
  8. Полезное для начинающего Системного аналитика
  9. Чем занимаются бизнес-аналитики и как их нанимают
  10. Как проводили исследование
  11. Чем занимаются и какими инструментами пользуются бизнес-аналитики
  12. Чем отличаются джуниоры, мидлы и синьоры в бизнес-анализе
  13. Как нанимают бизнес-аналитиков
  14. Нужны ли бизнес-аналитикам софтскилы
  15. Опыт и образование
  16. Меньше работы с людьми, больше работы с данными
  17. Кто такой аналитик
  18. Меньше общения, больше данных
  19. Необходимые навыки и компетенции
  20. Преимущества работы и первые шаги
  21. Заключение
  22. Практическое руководство, примеры и шаблоны

Аналитика. Обзор, рекомендации, акценты применения

Время на прочтение

Типы анализа, используемые для/около ИТ

Сфера информационных технологий развивается крайне быстро. Мнения исследователей говорят о том, что она находится в состоянии «технологической «пред» сингулярности». Это оказывает определенное влияние, а на кого-то, может быть — даже давление. Содержать и развивать ИТ в целом — тренд, которому, по мнению многих руководителей необходимо следовать, и тогда он, как нить Ариадны, выведет в «светлое будущее». В этой позиции есть рациональное ядро, но и ментальная ловушка тоже. Если в нее попасть, то нужно будет приложить много усилий, чтобы потом выбраться.

Итак. Для того, чтобы разрабатывать информационные системы и цифровые продукты, востребованные конкретным окружением, нужно понять, что это за окружение, какая у него зрелость и как оно может и готово использовать конкретную технологию. Готовность, возможность и зрелость характеризуется понятием — цифровая культура.

«Цифровая культура – совокупность компетенций, характеризующих способность использования информационно-коммуникационных технологий для комфортной жизни в цифровой среде, для взаимодействия с обществом и решения цифровых задач в профессиональной деятельности.»

Дополнительный анализ:  Налоговый спор в первой инстанции арбитражного суда рассматриваются

Чтобы в конкретной цифровой культуре, быть эффективным и чувствовать себя комфортно, нужно использовать методы, навыки и инструменты, которые будут понятны и близки носителям этой культуры. Какие же инструменты, которые налаживают взаимодействие пользователей и информационных решений существуют? Переходим к типам анализа (Рис.1).

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Вот такие типы анализа, вот такие уровни цифровой культуры выделены и формализованы. Каждый из них имеет свой свод знаний/рецептов о том, как его использовать.

Система координат типов анализа и для чего использовать каждый из них

«Где карта Билли? Нам нужна карта» (Остров сокровищ)

Выше представлены типы анализа. Теперь сориентируемся и определимся, в какую сторону идти для достижения желаемого результата. Соотнесем зрелость процессов организации и технологическую зрелость. Поймем, какой уровень цифровой культуры будет востребован в нашем контексте. (Рис.2).

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Давайте найдем желаемое место в представленной системе координат.

Предлагаемая система координат содержит следующие направляющие:

Точка отсчета. Процессы складываются, упорядочиваются, формализуются. В компании пока не сильно задумываются о технологиях. Процессный анализ отправная точка. Регламентируется описание методов и подходов к структуризации информации. Так она будет использоваться и приносить пользу. Как? Регламенты, на основе которых переходим к автоматизации и роботизации. Регламенты и описания «как делать работу» приводят к получению результата. Может не оптимальный, но результат будет. Об оптимальности думать рано. Цель — запустить работу и выстроить цепочки процессов. Эта профильная задача для процессного анализа. Это батут. Можно оттолкнуться и начать эволюционировать. Базовая потребность, результат достигнут. Если так сложилось, что дисциплина и процессная зрелость находятся на высоком уровне, то батут не нужен.

Системный анализ. Рабочие алгоритмы есть. На практике подтверждена их работоспособность. Можно заниматься автоматизацией. Исполнитель автоматизации, основываясь на документах, в которых зафиксированы и представлены алгоритмы, проводит дополнительные изыскания — сбор требований, выявление информационных «дырок», подбор технологий, построение конкретных цифровых решений. Оно позволяет экономить и/или зарабатывать. Системным анализом «наносим» дополнительную пользу. Затем, имея основу для развития или совершенствования, эту пользу максимизируем по параметрам, которые являются целевыми.

Проводим изменения собираем обратную связь. Ищем «узкие горлышки»:

Запускаем изменения, которые должны повышать ценность. Ценность выражается в повышенной скорости или дополнительной работе, или повышенной ценности данных. Конкретный способ исполнения работы принимается на основе экспертного мнения тех, кто отвечает за результат этой работы. Так появляются целевые параметры. С наличием этих целевых параметров потом будет эффективен бизнес анализ. Его можно начать и раньше, но для этого потребуется сначала обосновать, что он действительно нужен. Это какая-то рекурсия и ее лучше избежать там, где ее можно избежать. Бизнес анализ, как инструмент, будет востребован тогда, когда сложился и востребован контекст его применения. А это после того, как процессный анализ завершил несколько итераций своих работ и реализована какая-то автоматизация. В таких условиях мы повысим уже имеющуюся ценность.

Проанализируем ситуацию, в которую я Вас завел. Отлаженный конвейер запуска новых процессов и оптимизации существующей деятельности — построен. Все логично, но есть нюанс. Пока, принимаемые решения, носят экспертный характер. Причины понятны — решения принимаются теми, кто отвечает за результат. Смотрим на результаты, принимаем решение, как изменить процесс, изменяем и движемся дальше. Кроме того, запущенные процессы помогают накапливать данные, которых раньше не было. Да, можно было бы подсмотреть целевые показатели и бенчмарки. Но на их основе принимать решения — крайне рисковый путь. Показатели и бенчмарки отражают картину в целом. Средняя температура по больнице, которая, если не понимать источники поступления данных, принесет больше урона, чем пользы.

Мне не нравится зависимость от конкретного, пусть и экспертного мнения. Рациональность, основательность, ответственность подвигают меня к принципу — «Доверяй, но проверяй». Проверяй еще и потому, что эксперт сам может запутаться и желая лучшего, но запутавшись в своем опыте и информации примет не верное решение. С этим нужно что-то делать.

Чтобы выйти из плена экспертного мнения, следует использовать объективные показатели, отражающие наш компанейский, или процессный, или проектный опыт. Это не слепое использование данных, а понимание того, как в конкретной ситуации они изменяются и, как их использовать, чтобы принимать взвешенные решения. Анализ конкретных показателей приводит к тому, что появляется необходимость изучить дополнительные показатели. Только так придет комплексное осознание сложившегося контекста. Затем, запускается фокусировка на поставленных целях. Для решения этой задачи используют big data, machine learning, process mining — распространенные и популярные технологии, объединенные в понятия «анализ данных». Они будут востребованы в каждом типе организационной зрелости, но для их применения нужна высокая технологическая зрелость. Так, экспертная оценка дополняется (именно дополняется, а не заменяется) данными – это позволяет делать более точные оценки и принимать взвешенные управленческие решения.

Постепенно улучшается состояние информационных систем, оптимизируются процессы, на основе точных параметров принимаются полезные и ценные решения. Настало время делить наших целевых пользователей по точечным потребностям. После того, как количественно система достигла оптимума, приходит время переходить на качественно новую ступень. Из общего числа пользователей выбираем группы с конкретными потребностями, предоставляем им специализированные инструменты. Переходим на виток функционирования, для которого все указанные типы анализа будут релевантны. Какие-то из потребностей будут пройдены на автомате, а каким-то уделим больше внимания. Так создаются конкретные продукты для конкретных групп пользователей. На этой стадии используется продуктовый анализ. Он требует развитых процессов и устойчивого технологического развития. Постепенно, цифровая культура компании и ее пользователей становится более требовательной к используемым инструментам. По порядку удовлетворяются возникающие потребности.

Какие артефакты нужны для каждого типа анализа

«Результат проведенной работы проверяется не сказанным, а сделанным» (Автор статьи)

Каждый тип анализа — отдельная сфера деятельности, отдельный мир с правилами и принципами. Если человек понимает, что он хочет профессионально заниматься конкретным типом анализа, то перед ним море, по которому нужно учиться плавать. Важно отметить, что эффективность проведенной работы должна быть отражена конкретным артефактом, который можно будет использовать, который будет в состоянии приносить пользу.Так важно понимать, что если есть необходимость в проведении определенного анализа она должна быть завершена созданием конкретного артефакта, который продемонстрирует результат. Для каждого типа анализа артефакты свои. Они могут называться по-разному. Это определяется стандартом или практикой, по которому создается тот или иной артефакт, но состав документа и его назначение едины.

Как понять, что компания/процессы/проект готов для конкретного типа анализа?

«Каждой гайке свой болт» (Автор статьи)

Разобравшись с назначением и основными артефактами давайте определимся с тем, когда и в каких условиях востребовано и ценно использование типов анализа (Рис.3).

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Процессный анализ. На этом этапе закладывается основа цифровизации, то есть алгоритмизация рабочих процессов. Формируются причинно-следственные связи и воспроизводимый, приводящий к результату порядок выполнения работ. Переходим от хаоса к постепенному упорядочиванию. Каждая вещь, каждый специалист находятся в специализированной рабочей нише. Порядок и воспроизводимость дают основу для того, чтобы системно и целенаправленно, начать заниматься изменениями.

Следующим шагом, с помощью системного анализа, мы начинаем думать о том, а как можно делать работу быстрее. Именно быстрее, но не качественнее. Процессный анализ дает инструменты, с помощью которых описывается деятельность и закрепляется «важное». Мы стараемся перейти в другое состояние за счет то, что учимся делать работу быстрее и увереннее. Информатизация дает на это простой и понятный ответ — автоматизация процессов, которые можно переложить с плеч человека на плечи машины. Главное — описать рабочий алгоритм в деталях и не упустить «важное». А что такое «важное»? Так сразу и не поймешь. Сделаешь и сразу станет очевидно. Следом, после того, как мы научимся быстро ходить по одному конкретному пути, настанет время подумать о том, а какие еще есть тропы, дорожки и как их  можно использовать для достижения заданных результатов.

Из шкатулки достаем бизнес анализ. С его помощью ищем варианты выполнения работы. К каждому из них, который, как кажется, нам подходит, применяем уже отработанные правила автоматизации. Ура, ура, ура. Достигли совершенства, что может быть лучше? Лучше?! Лучше — понятие относительное. Оно зависит от конкретного индивида. Но мы же работу делаем и как можно это «лучше» померять конкретной линейкой? А можно.

Каждая компания находится в определенной системе координат. Эта система координат задается финансово-экономическими параметрами. Они направляют развитие компании. Так мы приходим к инструментарию, который поможет в каждый момент времени определять, где мы находимся и, что нужно для улучшений. Данные правят миром. Данные дают объективное понимание нашего положения в пространстве и времени. Продолжаем развиваться с помощью анализа данных. А что такое развитие с точки зрения специалиста. Умение в конкретной ситуации, для конкретной задачи или проблемы применить подходящий инструмент с помощью которого решается конкретная проблема. И инструментов становится больше.

С точки зрения предприятия, которое удовлетворяет требования клиентов, у нас становятся больше информационных систем, каждая из которых решает задачу, которая приносит конкретную ценность. На этом этапе — продуктовый анализ.

Акценты при использовании каждого типа анализа

«Учиться, учиться и еще раз учиться» (В.И.Ленин)

Сформулируем памятку о том, с чем помогает конкретный тип анализа, на чем делается акцент при его выполнении.

Итоги

Все ли типы анализа являются обязательными и нужно ли пройти по представленной спирали, чтобы достичь организационной нирваны? Конечно, нет. Любая информационная система, которая имеет стейкхолдеров, целевую аудиторию и команду разработки, может скакать и перепрыгивать между представленными типами анализа, но на каждом следующем этапе, если не решены проблемы предыдущего, необходимо будет «возвращаться» и их решать. Разработка небольшой, сконцентрированной на конкретных нуждах системы, сразу может использовать для себя и своих нужд продуктовый анализ, но по ходу работы будут возникать вопросы о том, а оптимальная ли эта система для ее окружения, а понимают ли люди, как использовать эту систему и т.д.

Развивайтесь сами и помогайте развиваться другим.

Спасибо тем, кто был неравнодушен и помогал сделать мне эту статью такой, как она получилась (Надя, Дима, Аня, Никита).

Надеюсь, что тебе читатель, она тоже будет полезна.

Полезное для начинающего Системного аналитика

Хочу поделиться с вами Key skils Systems Analyst которые нашла и сформировала для себя , чтобы в дальнейшем можно было легко оценить свой знания по всем пунктам.

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Если на основе вашего обучения вы сделали срез и поняли, что вы обладаете базой то переходим к первым 13 вопросам которые у вас спросят на собеседовании:

Тут вопросы, быстрые ответы и ссылка на стать по ним.

1) Какие виды требований вы знаете?

Спецификация требований: Функциональные и не функциональные: раз, два.

Статьи для разработки ТЗ с нуля

2) Что входит в функциональные требования?

Описание поведения и требований от системы

Чат CgatGPT поможет вам на начальном этапе формировать требования

3) Что входит в нефункциональные требования?

Описание пользовательских требований

4) ГОСТ 19 и 34 для чего нужны и в чем разница между ними?

Если разрабатывается документация на программу, которую создают под конкретное предприятие, то используется ГОСТ 34.Если разрабатывается документация на массовую программу, то используется ГОСТ 19. Ссылка.

5) Критерии требований.

Для всего: Атомарность, Полнота, Краткость, Консистентность, Выполнимость, Приоритизированность, Тестируемость, Недвусмысленность, Понятность. Раз, два.

6) Заинтересованные лица (стейкхолдеры) — кто это и как с ними взаимодействовать?

Стейкхолдер (stakeholder)— это лицо, которое имеет интересы относительно проекта или организации или влияет на проект или организацию. Стейкхолдеры бывают внутренние (например, сотрудники и руководство) и внешние (например, клиенты, поставщики, общественность) Используем таблицу влияния на проект RACIКак управлять стейкхолдерами.

Кто такие и как их определять.

7) Что содержится в вашей типовой постановке задач?

Для разработчика макеты или ссылки на них, детали эксперимента, если он планируется, аналитика, платформы, на которых реализуется фича, ссылки на дизайн-доки/API,связанные задачи. Как написать Задачи разработчику: раз, два.

8) Чем Kanban отличается от Scrum?

9) Где можно применять Scrum и где нельзя?

Больше подходит к продуктовой разработке чем к аутсорс. Скрам плохо подходит для организации работы внутренних отделов — поддержка, юристы, маркетинг. Вывод: Скрам хорошо подходит для разработки новых продуктов в области программного обеспечения. И очень ограниченно подходит для аутсорсинговых проектов, тем более не софтверных. Ссылка.

10) Что такое XSD?XSD

Это язык описания структуры XML документа.

11) Чем SOAP отличается от REST?

Оба приложения обмениваются данными с помощью API, определяющего правила связи. SOAP и REST – это два разных подхода к разработке API. Подход SOAP отличается высокой степенью структурированности и использует формат данных XML. REST более гибкий и позволяет приложениям обмениваться данными в нескольких форматах. Ссылка.

12) Что такое XML и что в нем содержится?XML — расширяемый язык разметки. Используется для хранения и передачи данных. Так что увидеть его можно не только в API, но и в коде. Ссылка.

13) Какие методы есть в RESTТрадиционно архитектура REST API использует четыре метода: GET— чтение информации. Запросы, сформированные таким методом, отвечают за простую передачу данных с сервера, но не удаляют и не исправляют их.DELETE— удаление данных.POST— создание или регистрация записей.PUT— изменение или обновление данных. Инструменты REST. Ссылка.

Надеюсь это было полезно 🙂

Чем занимаются бизнес-аналитики и как их нанимают

Бизнес-аналитик работает на стыке бизнеса и IT — помогает крупным компаниям разобраться в процессах и улучшить их, выступая звеном между заказчиком и командой разработки. Более точное определение дать сложно, потому что задачи, навыки и инструменты бизнес-аналитика в разных проектах могут отличаться.

Меня зовут Катя Грязнова, я продуктовый исследователь направления «Анализ данных» в Практикуме. Мы проинтервьюировали менеджеров и практикующих специалистов — и расскажем, какую работу выполняют бизнес-аналитики и чего от них ждут работодатели.

Как проводили исследование

Основным инструментом исследования было интервью. В нём поучаствовали:

Цель исследования — погрузиться в процесс найма, задачи и инструменты бизнес-аналитиков и узнать, какие навыки требуются специалистам в работе и при трудоустройстве.

Исследование проводилось в середине прошлого года — некоторые данные могли несущественно измениться.

Чем занимаются и какими инструментами пользуются бизнес-аналитики

Специалистов можно разделить на две группы: на «чистых», которые занимаются исключительно бизнес-анализом, и «не чистых», которые закрывают задачи аналитика данных, продуктового или финансового аналитика. К какой группе принадлежит специалист, определяется спецификой проекта.

«Чистые» работают в компаниях-интеграторах, консалтинге, промышленности, автоматизации бизнеса и занимаются реализацией конкретного проекта: миграцией, интеграцией и автоматизацией данных. В поле деятельности «не чистых» бизнес-аналитиков входит сопровождение новых запусков и поиск точек роста.

Вот чем занимаются «чистые» бизнес-аналитики:

«Не чистые» специалисты выполняют другие задачи — вот примеры того, чем они могут заниматься:

Чем отличаются джуниоры, мидлы и синьоры в бизнес-анализе

В средних и крупных компаниях с чётким разделениям по грейдам джуниоры отвечают за конкретные задачи с готовыми сценариями решения. Руководитель часто даёт им алгоритм работы: как подступиться к задаче, к кому обратиться за помощью и в каком виде принести результат.

В небольших компаниях грейды у бизнес-аналитика условны, и специалист должен быть готов придумать решение и решить задачу самостоятельно.

Несмотря на разный набор задач, можно выделить некоторые характеристики, которым соответствуют бизнес-аналитики на том или ином уровне.

Умеет решать Kaggle-задачиМожет взять большую задачу от и доУчаствует в разработке бизнес-стратегии

Понимает, как решить задачу, при наличии датасетовОбщается с заказчиком и собирает требованияРешает большие и не декомпозированные задачи

Легко решает декомпозированные задачиТребует контроля, но он не отнимает много времениКонтролирует работу джуниоров и мидл-специалистов

Требует контроля, который занимает много времениМожет оценить результат своей работы

Не может оценить результат своей работы

Как нанимают бизнес-аналитиков

Хардскилы на собеседованиях проверяют простыми бытовыми кейсами. Важно, чтобы кандидат не просто знал теорию, но и мог её применять. При этом от джуниора не ждут правильных ответов на все вопросы, но рассчитывают на логику и структуру в рассуждениях.

Вот навыки, которые требуются «чистым» бизнес-аналитикам, и возможные методы их проверки на собеседовании.

Примеры вопросов и заданий

Понимание устройства бизнес-процессов и бизнес-мышлениеНайдите узкие места в бизнес-процессах и предложите изменения (кейс)Опишите процесс заведения акта выполненных работ в систему (кейс)Какие метрики можно придумать и «прикрутить» к процессу? (кейс)Напишите алгоритм работы лифта и руководство для пользователяОпишите бизнес-процесс покупки хлеба — выделите объекты, субъекты и связи

Моделирование бизнес-процессов и знание нотаций (например, BPMN)Какие бывают методологии графического моделирования?Смоделируйте бизнес-процесс, найдите узкие места и предложите изменения и метрики (кейс)Что такое юзкейс и юзер сторис?Есть банкомат. Я хочу запросить деньги и ввожу пин-код — это юзкейс или нет?Изучите информацию о компании N и смоделируйте бизнес-процесс в BPMN

Работа с требованиями: спецификации и юзкейсы, техники выявления требований, техники приоритизации и эстимации (будет преимуществом)Что такое требования?Какие виды требований существуют?Чем отличаются функциональные и нефункциональные требования?Какие техники выявления требований вы знаете?Что такое жизненный цикл требований?Кто такой заказчик и как с ним работать?Я заказчик. Хочу поставить мост. Как будете собирать требования?Составьте спецификацию (кейс)

Понимание предметной области и специфики проекта: интеграция, оптимизация и автоматизация данныхКакие типы интеграций существуют?Как автоматизировать, оптимизировать или приоритизировать процессы в кейсе X?Как устроен процесс разработки ПО? Какие у него участники, стадии и методологии?

Также плюсами при найме могут стать:

Знание Python «чистому» бизнес-аналитику не требуется, и на собеседовании его не проверят. Но навык может оказаться полезным в перспективе: для понимания, что возможно, а что невозможно реализовать, или перехода в аналитику данных или продуктовую аналитику.

А вот основные хардскилы «не чистых» бизнес-аналитиков — и вопросы, по которым могут проверить их наличие на собеседовании.

Знание теории вероятностей и математической статистикиЧем средний показатель отличается от медианного? Что такое квартиль?Посчитайте вероятность события (кейс)Два поезда выехали навстречу друг другу в разное время, каждый со своей скоростью. Встретились через N минут — нужно посчитать расстояние между станциямиДва человека идут навстречу друг другу с заданной скоростью, между ними бегает собака — нужно посчитать, сколько она пробежитЕсть колбаса с диаметром N — нужно посчитать площадь оболочки, которая для неё потребуетсяЕсть «кубик» с количеством граней N. Посчитайте математическое ожидание числа подбрасываний, необходимых для того, чтобы каждая грань выпала по одному разу

Продуктовые и бизнес-метрики, продуктовое мышлениеКакие метрики можно придумать и «прикрутить» к процессу X?Какие метрики демонстрировали руководству на предыдущем проекте? К каким результатам должны были прийти и каких достигли?Как выбрать оптимальный радиус зоны доставки при открытии нового даркстора? Что будет влиять на выбор зоны и из чего сложится оптимальное решение?

Чем LEFT JOIN отличается от RIGHT JOIN?

В работе «не чистых» бизнес-аналитиков точечно используется Python — обычно для построения прогностических и финансовых моделей. Но нужен ли будет этот навык, зависит от конкретной задачи. Например, в некоторых компаниях для подобных задач вместо Python используют Excel.

Нужны ли бизнес-аналитикам софтскилы

Для джуниоров знание технической части не так важно, как умение вести коммуникацию, отстаивать свою точку зрения, грамотно писать и говорить, структурно мыслить и противостоять стрессу. Хардскилам опрошенные нами работодатели готовы доучивать.

Для выявления софтскилов работодатели просят кандидатов о самопрезентации, спрашивают про опыт и зону ответственности на предыдущих местах работы. Проверяют резюме — оно должно быть понятным и иметь логичную структуру. Также наши респонденты подчеркнули, что важны «горящие глаза» — кандидату должна быть интересна как профессия в целом, так и роль в конкретной компании.

Софтскилы проверяют и при тестировании по хардскилам. Например, если кандидат не может дать ответ на технический вопрос, нанимающий менеджер может поделиться статьёй по теме или другим вспомогательным материалом. Умение быстро применить новую информацию для ответа — тоже важный софтскил.

Также на интервью могут дать кейсы. Вот несколько примеров:

Опыт и образование

От бизнес-аналитиков часто требуют глубокого понимания специфики бизнеса, поэтому джуниоры часто приходят в профессию из другой роли внутри компании. Также как преимущество может быть оценён такой бэкграунд:

Ценность портфолио в этом направлении не велика, а учебные проекты, как правило, интересуют работодателя меньше, чем реальная практика. Наличие пет-проектов — хороший сигнал, говорящий о заинтересованности кандидата в саморазвитии, но не решающий фактор. Важнее уверенные хардскилы и качество решения кейса на собеседовании или тестового задания. Зато работодателя может заинтересовать конкретный кейс из коммерческого опыта.

Для работодателей желательно наличие у соискателя высшего образования, даже непрофильного. Оно показывает, что кандидат способен учиться и имеет на счету по крайней мере один «проект», доведённый до конца. Идеально, если это образование в области физики, математики, финансов или прикладной информатики. Но есть исключения — так, в одной из опрошенных компаний наоборот, стараются нанимать кандидатов без высшего образования для развития дайвёрсити.

К выпускникам онлайн-курсов работодатели относятся неоднозначно. С одной стороны, такие соискатели заинтересованы в саморазвитии, не побоялись сменить профессию и довести дело до конца, а если ещё и работали, то преуспели в тайм-менеджменте. С другой стороны, на курсах часто дают голую теорию и нотации, но не помогают понять, как устроена индустрия и как работа бизнес-аналитика влияет на бизнес. Некоторые работодатели настороженно относятся к курсам-профессиям, но охотно рекомендуют программы по хардскилам, например SQL и Excel.

В Практикуме есть бесплатные программы для начинающих бизнес-аналитиков, о прохождении которых тоже можно рассказать на собеседовании. Например, на курсе «Основы работы с базами данных и SQL» вы за несколько часов научитесь работать с данными с помощью SQL и решите 70 задач в тренажёре, обучаясь в комфортном темпе. Полный список бесплатных курсов доступен на сайте.

Резюмируем ключевые выводы исследования.

Требования к бизнес-аналитикам и их задачи зависят от специфики компании. Есть «чистые» бизнес-аналитики, которые занимаются реализацией конкретного проекта, а есть «не чистые», которые отвечают за бизнес-результаты новых запусков и занимаются ростом конкретных метрик.

Софтскилы для джуниора могут быть важнее хардскилов. Среди главных: коммуникабельность, системное и бизнес-мышление — понимание, как то или иное действие повлияет на бизнес. Хардскилы начинающих специалистов можно подтянуть на месте.

Бизнес-аналитикам почти не нужен Python. От «чистых» бизнес-аналитиков знание языка не требуют, но он может дать бонусы в работе. «Не чистым» специалистам Python нужен чаще, но тоже не всегда.

Знание BABOK и порядка разработки требований по Вигерсу — не критично при найме. Но оно может дать преимущество при найме и помочь в работе, так как многие используют эти стандарты, хоть и не в оригинальном виде.

Меньше работы с людьми, больше работы с данными

В мире, где каждый клик, каждое взаимодействие и каждая транзакция превращаются в данные, способность понимать и интерпретировать этот поток информации становится все более ценной. Данные — это золото нашего времени, невидимый актив, который в правильных руках способен преобразовывать бизнес, науку и даже повседневную жизнь. В центре этой революции стоит профессия аналитика — ключевого игрока в процессе превращения сырых данных в ценные инсайты и стратегические решения. Об этом сегодня нам расскажет Алексей Бабенков.

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Алексей Бабенков

Инженер по машинному обучению в поиске, АвитоРаботаю с алгоритмами формирования поисковой выдачиEx-Team Lead, Квант

Аналитики данных находятся на острие этого фронта, работая с огромными массивами информации, выявляя тренды, предсказывая поведение и повышая эффективность. Они обладают уникальным набором навыков, сочетающим в себе техническую грамотность, аналитическое мышление и даже интуицию. Эта профессия особенно привлекательна для тех, кто предпочитает аналитическую работу общению с людьми, предлагая уникальную возможность заниматься исследованиями и открытиями в мире данных.

С каждым годом значение данных только увеличивается, а вместе с этим растет и спрос на квалифицированных аналитиков. От бизнес-операций до маркетинговых стратегий, от здравоохранения до финансов — нет такой сферы, где бы аналитики не играли ключевой роли в принятии решений. Если вы ищете профессию, где каждый день дает новые задачи и возможности для обучения, где ваша работа может оказать заметное влияние на окружающий мир — добро пожаловать в мир аналитики данных.

Кто такой аналитик

Аналитик — это профессионал, который занимается извлечением значимой информации из данных. Роль аналитика варьируется в зависимости от отрасли и специфики данных, с которыми он работает, но основной его целью всегда является превращение данных в знания и стратегии, которые помогут бизнесу или организации развиваться и принимать взвешенные решения. Сейчас мы отметим виды аналитиков.

Среди всех видов аналитиков выделяется аналитик-исследователь (аналитик данных). Рассмотрим разновидности этой роли подробнее, опираясь на иллюстрацию из статьи Валерия Бабушкина.

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Мы видим, как профессионалы в сфере данных могут специализироваться в зависимости от требуемых навыков и знаний в трех ключевых областях: математика (Math), разработка (Dev) и предметная экспертиза (Domain). Это распределение помогает понять, что не все специалисты, работающие с данными, являются аналитиками в классическом понимании этого слова.

Аналитики данных выделяются своим умением не только работать с цифрами и алгоритмами, но и интерпретировать результаты так, чтобы они были понятны для решения бизнес-задач. Они должны уметь задавать правильные вопросы и использовать данные для получения ответов, которые могут быть применены для улучшения продуктов, услуг и операционной эффективности компании.

Таким образом, аналитики данных — это мост между технологиями и бизнес-решениями, и их роль становится все более значимой в ориентированных на принятие решений компаниях.

Меньше общения, больше данных

Профессия аналитика идеально подходит тем, кто находит удовольствие в работе с данными и анализе, предпочитая это общению с людьми. Это не означает, что аналитикам вообще не приходится взаимодействовать с коллегами или клиентами, но основная часть их работы связана с анализом информации, а не с постоянным общением.

Аналитика данных требует глубокого погружения в информацию, изучения трендов и поиска закономерностей. Это занятие для тех, кто может часами сосредотачиваться на цифрах и таблицах, находя удовлетворение в решении сложных задач и создании моделей данных. Такие люди часто обладают высокой степенью самостоятельности, предпочитая работу в тишине общению в больших командах.

Аналитики занимаются широким спектром задач, от простого сбора и обработки данных до сложного моделирования и прогнозирования. Посмотрим на примеры этих задач.

Эти задачи требуют не только технических навыков, но и способности видеть «большую картину», понимая, как анализ данных может влиять на бизнес-стратегии и решения. Работа аналитика подразумевает не только выполнение заданий, но и предоставление рекомендаций, основанных на данных, которые могут принести реальную пользу организации.

Таким образом, профессия аналитика становится идеальным выбором для тех, кто увлекается данными и аналитикой, предпочитая технические задачи общению и управлению.

Необходимые навыки и компетенции

Чтобы стать успешным аналитиком, необходимо развивать как технические, так и аналитические навыки (а также определенные мягкие навыки). Вот более подробный обзор требуемых компетенций.

Владение этими навыками и компетенциями открывает перед аналитиками широкие возможности для карьерного роста и развития в различных отраслях. Стремление к постоянному саморазвитию и углублению знаний в области аналитики данных поможет не только достичь успеха в этой профессии, но и оказать заметное влияние на эффективность и инновационное развитие компаний и организаций.

Преимущества работы и первые шаги

В среде, где значение данных неуклонно возрастает, специалисты по аналитике востребованы как никогда. Это предоставляет им уверенность в профессиональной сфере и открывает широкие перспективы для развития карьеры. Специалисты в этой сфере могут рассчитывать на конкурентоспособную зарплату, что отражает сложность и важность их работы. Аналитика данных открывает двери в разные отрасли, позволяя специалистам переходить между ними и применять накопленный опыт для решения новых задач.

Начать карьеру в аналитике можно, не имея специализированного образования. Важны навыки и знания, которые можно получить через онлайн-курсы и самообучение. Практический опыт, получаемый через стажировки и собственные проекты, ценится работодателями не меньше дипломов. Сетевое взаимодействие через профессиональные сообщества поможет вам наладить контакты и узнать о новых возможностях.

Заключение

В данном обзоре мы раскрыли значимость и особенности работы аналитиков в сфере обработки данных. Профессия предлагает привлекательные условия труда, включая высокий уровень зарплаты и множество возможностей для профессионального роста. Начать путь в аналитике можно, активно обучаясь и вовлекаясь в практические проекты, что станет вашим входом в захватывающий мир анализа данных.

Этот путь подходит тем, кто любит анализ данных и стремится к непрерывному обучению. Мир аналитики постоянно расширяется, предлагая неограниченные возможности для развития и открытий. Пусть этот материал вдохновит вас исследовать мир данных глубже, превратив вашу карьеру в захватывающее приключение.

Материал написан при поддержке редакции ProductStar. Нажмите сюда, чтобы узнать, кто мы такие и чем занимаемся.

Практическое руководство, примеры и шаблоны

Лучший способ понять теорию — получить больше опыта в разных проектах. Для системных и бизнес-аналитиков я постоянно показываю подходы к работе через публикацию разборов задач: БД, API, Интеграции, требования, и все, что связано с проектированием систем.

После публикации поста общий подход к работе с задачами системного аналитика, меня попросили показать, как его применить на практике. Собрала примеры постановок задач и описаний системы по одному из проектов. Здесь постараюсь емко изложить его. А в конце оставлю ссылку на подборку примеров, которые можно посмотреть и переиспользовать в своих проектах.

Это реально что должен уметь джуниор системный аналитик по профессиональному стандарту минтруда россии

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий