Почему в найме it специалистов софты играют ключевую роль рассказывает эйчар

Аналитик — это человек, который собирает, обрабатывает, анализирует и интерпретирует данные. Такой подход помогает принимать обоснованные решения в бизнесе.

В зависимости от направления специалист может заниматься анализом конкурентов и потребностей клиентов, управлением данными и информацией, оценкой эффективности проектов, прогнозированием спроса, оптимизацией процессов и маркетинговым анализом.

IT-soft skills — это способности, которые демонстрируют индивидуальный подход к работе и взаимодействию с другими людьми. Эти навыки более непосредственно связаны с личностными характеристиками кандидата, то есть они остаются актуальными, даже если кандидат меняет специализацию. Примеры ИТ-навыков включают коммуникацию, лидерство и решение проблем, которые могут помочь кандидату казаться более желанным, чем если бы он просто демонстрировал профессиональные навыки.

В чем проблема?

По данным hh.ru, в середине 2022 года ИТ-рынок ощущал острую необходимость в кадрах, в основном уровня Middle и Senior. К началу 2024 года конкуренция за рабочие места несколько увеличилась: в феврале соотношение количества резюме к числу вакансий составляло 6:7. Сейчас работодатели активно ищут системных и бизнес-аналитиков, разработчиков. Увеличился спрос на Junior-позиции, но при этом запрос на специалистов уровня Senior по-прежнему бьет все рекорды. Поэтому любому специалисту важно прокачивать свои навыки и стремиться как можно раньше попасть в привилегированную касту «сеньоров». А для этого нужно понимать, в какую сторону развиваться.

Как правило, такого понимания нет у новичков, прошедших разрекламированные курсы. Уже работающие специалисты не интересуются дальнейшим развитием из-за чрезмерной нагрузки, выгорания или самоуверенности. Тем, кто все же решил задуматься о профессиональном будущем, стоит разобраться со своей карьерной картой.

Профессия аналитика — востребованная и перспективная. Но чтобы устроиться на работу, нужен определенный набор хард- и  Поговорили с  Т⁠—⁠Ж Александром Исаевым и узнали, в чем нужно разбираться новичку, чтобы найти первое место. Навыки пригодятся на любой должности и в любой компании.

🏰 Изучить основы SQL

SQL — язык обращения с данными и краеугольный камень для всех аналитиков. От начинающих специалистов не требуют погружения в тонкости, но знать основы необходимо — с этим поможет бесплатный сайт SQLBolt. За семь уроков получится наработать базу, чтобы решать простые задачи

🐍 Разобраться в Python и Pandas

Python — язык программирования с широкими возможностями для аналитики: от выгрузки и обработки данных до машинного обучения. Также новичкам нужно владеть библиотекой Pandas для обработки данных, о ней часто упоминают в вакансиях. Азы Python наберите на бесплатном курсе на «Степике», по Pandas — в официальной документации

🧮 Закрепить основы математической статистики

Ключевой аспект в понимании и интерпретации данных. Мучиться со сложными математическими концепциями не придется, но понимать и применять термины «доверительный интервал» и «гипотеза» нужно. Владение статистикой позволит корректно формулировать выводы, а основам научат бесплатные уроки от аналитика Анатолия Карпова

📈 Освоить базовые метрики

Например, MAU — количество активных пользователей за месяц, Retention — их возвращаемость, ARPU — средний доход с каждого пользователя. Разобраться в этом несложно — просто найдите инструкции в интернете. Помните, что расчеты и типы метрик зависят от специфики компании. Обычно требования прописаны в вакансиях, но общее концептуальное понимание не помешает

🔢 Привить себе математическую культуру

Многие аналитики-новички не уделяют должного внимания математической подготовке. Например, на карьерную перспективу пригодится знание интегралов и дифференциалов — чтобы углубиться в статистику или машинное обучение. Освежить в памяти эти понятия помогут видеоуроки Академии Хана

🇬🇧 Подтянуть английский

Как и в любых профессиях, близких к техническим, специалистам с английским будет проще: на нем написана практически вся документация. Кроме того, нужно уметь формулировать запросы и описывать проблемы на иностранном языке. Пригодится, к примеру, чтобы быстро найти ответ на свой вопрос на Stack Overflow. Разговаривать на английском придется, но читать и писать — обязательно

🍦 Развить софт-скиллы

Углубляясь в хард-скиллы, не забывайте про гибкие навыки. Аналитикам редко дают четкие ТЗ, чаще — довольно размытые поручения. Будьте готовы объяснять свои выводы и мысли коллегам, помогать заказчикам формулировать запросы. Учитесь терпению и дисциплине, распределению рабочего времени, развивайте внимательность. Отдельный курс здесь не поможет — просто почаще задумывайтесь, как лучше выполнять свою работу

🤖 Совместить машинное обучение и анализ данных

Навык будет плюсом при поиске работы. Так вы станете более универсальным специалистом: обычно заняты машинным обучением, а  — локальными исследованиями и отчетами. Если не боитесь интегралов — присмотритесь к курсу от МФТИ и «Яндекса»: узнаете и про базовое обращение с данными, и про статистику, и про машинное обучение

📚 Порекомендуйте, где и как учиться

Стали аналитиком благодаря курсам? Освоили программирование по видео на YouTube? Научились по книгам? Расскажите, что помогло освоить новый навык или профессию, — ваши рекомендации пригодятся другим

Для тех, кто хочет прокачать

Большинство работающих россиян (86%) заинтересованы в профессиональном и должностном росте. 70% опрошенных удовлетворены карьерой, сложившейся на настоящий момент, а 27% – нет. В топ-3 навыков и качеств, необходимых для построения карьеры, жители нашей страны включают глубокие знания по профилю (21%), умение принимать решения в стрессовых ситуациях (19%) и действовать в условиях многозадачности (16%). Те, кто удовлетворен своей карьерой, выше ставят soft skills – «мягкие» навыки, которые человек может применять вне зависимости от обязанностей и сферы деятельности. Россияне, не довольные продвижением по служебной лестнице, больше значения придают hard skills и называют главным секретом успеха глубокие знания по профессии.

За последний год в России выросла доля людей, уверенных в своих профессиональных компетенциях и считающих, что в случае потери работы они смогут устроиться на аналогичную должность без потери дохода*. Новое исследование Аналитического центра НАФИ показывает, как работающие россияне оценивают свою карьеру и какие компетенции считают важными для профессионального успеха и должностного роста**.

 Как россияне оценивают свою карьеру

Большинство работающих россиян (84%) заинтересованы в профессиональном развитии и должностном росте. Наиболее амбициозны молодые специалисты в возрасте до 24 лет (97%) и руководители высшего звена (97%). 

Вместе с тем, 16% опрошенных не высказывают стремлений к карьерному росту. Преимущественно к должностному развитию не стремятся россияне старше 55 лет (34%), люди со средним или средним специальным образованием (19%), плохим материальным положением (25%).

В целом своей карьерой и занимаемой должностью довольны 70% работающих россиян. Чаще это мужчины (22% против 16% среди женщин). Женщины чаще склоняются к тому, что «скорее удовлетворены» результатами своего профессионального развития (55% против 48% среди мужчин).

Портрет удовлетворенного карьерой – человек в возрасте от 55 лет и старше, занимающий должность руководителя среднего или высшего звена и имеющий высокий уровень дохода.

Не удовлетворены карьерой 27% трудоустроенных жителей России. 

Портрет неудовлетворенного карьерой – квалифицированный специалист или рабочий от 45 до 54 лет, имеющий средний или низкий уровень дохода.

Навыки, необходимые для успешной карьеры

По мнению работающих россиян, глубокие знания по профессиональному профилю – решающий драйвер карьерного движения (21%). Однако в топ-5 факторов успеха входят также навыки принятия решений в стрессовых ситуациях (19%), умение действовать в условиях многозадачности (16%), способность брать на себя ответственность, принимать решения и соблюдать баланс между личной и профессиональной сферой (по 15%).

Исследование показало, что успешные и не полностью удовлетворенные своей карьерой работающие россияне имеют разные взгляды на качества и навыки, необходимые для должностного роста. Различия прежде всего касаются роли hard skills – «жестких» навыков, точных профессиональных знаний и прикладных компетенций, и soft skills – «мягких» навыков, которые человек может применять вне зависимости от обязанностей и сферы деятельности.

Так, по мнению россиян, оценивающих свою карьеру как успешную, для продвижения по службе важно уметь брать на себя ответственность за предлагаемые решения (30%), то есть выступать в роли лидера, а также слаженно работать в команде (29%). На третье место они ставят быструю обучаемость и способность адаптации к новым условиям (25%).

Для не удовлетворенных личной карьерой россиян картина мира несколько другая. В топ-5 факторов успеха они включают не soft skills, а hard skills: более глубокие знания по профилю (30%), цифровую грамотность, знание профильных IT-решений и программ (15%).

Также россияне, не удовлетворенные своим карьерным развитием, считают, что для успеха нужно в первую очередь уметь сдерживать эмоции, справляться со стрессом (21%), работать в режиме многозадачности (17%) и сохранять баланс между работой и личной жизнью (15%). Значимость этих факторов среди профессионально успешных россиян гораздо ниже, о них говорят не более 11%-15%. 

Ирина Гильдебрандт, директор стратегических проектов Аналитического центра НАФИ:

«Мы живем в турбулентном мире с высокой степенью неопределенности. Эти условия влияют на требования к специалистам для успешного продвижения. Основой профессионального роста остаются глубокие знания по конкретной специальности, но значительно возрастает роль soft skills, усиливающих карьерные позиции человека вне зависимости от сферы его деятельности.

Современному профессионалу нужно применять профессиональные навыки в условиях стресса и многозадачности, включать в рабочий процесс инновационные, творческие решения, а также быстро адаптироваться к меняющимся условиям. Российские работодатели все чаще указывают подобные компетенции в качестве ключевых требований к соискателю, что может стать серьезным вызовом для тех, кто только начинает свой карьерный путь.

В связи с этим важно, чтобы российские вузы ориентировались не только на развитие прикладных знаний у студентов, но и чаще включали в программу сквозные учебные модули с практическими занятиями, которые помогут молодым специалистам научиться работать в команде, эффективно коммуницировать и мыслить вне шаблонов».

Это не полная версия релиза. Заполните форму ⬇ и мы моментально вышлем файл со всеми данными, включая таблицы, на вашу электронную почту.

Коммуникация

P.S В начале хотелось назвать качество Коммуникабельность, но тут же вспомнились четыре всадника Апокалипсиса для рекрутеров в резюме:

Итак, что у нас по коммуникации. Да в целом это и есть тот самый soft skill, который довольно просто оценить, но сложно прокачать.

Аналитик с развитым скиллом коммуникации может ясно и четко объяснить свои идеи и донести свою аналитику разработчикам и другим участникам проекта.

Плохой пример: системный аналитик не может объяснить разработчику, почему он решил реализовать логику именно таким образом. В результате разработчик тратит время на погружение в бизнес-процесс, чтобы самому убедиться в корректности решения, либо чтобы предложить свое.

Хороший пример: системный аналитик задает вопросы пользователю с целью лучшего понимания требований и умеет объяснять сложные концепции простым языком как заказчикам, так и разработчикам. По итогу обсуждения к его решению вопросов нет, либо они минорные.

На собеседовании навык коммуникации проверяют через следующие вопросы:

• Расскажите о себе и своем опыте.

• Расскажите, что вы делали как аналитик.

• Какими достижениями в своей работе вы гордитесь?

• Расскажите о своей самой сложной/важной работе за последние полгода.

• С какими группами заинтересованных лиц вы общались?

Карьерная карта

Карьерный трек, или карьерная карта для отдельно взятого специалиста — это последовательность стадий профессионального развития. Достаточно часто в крупных компаниях во время процесса онбординга новичкам рассказывают про «горизонтальное» и «вертикальное» развитие. Вертикальное подразумевает увеличение и усложнение организационных задач (задачи менеджера), а горизонтальное – более глубокое погружение в ту или иную предметную область, язык программирования и т. д.

В разрезе организации карьерная карта отражает жизненный цикл для каждой позиции – от стажера до руководителя подразделения. Она включает в себя не просто наименование позиций, но и критерии, hard and soft skills, качественные и количественные показатели. Благодаря такому инструменту удобно отслеживать развитие и самому специалисту, и его руководителю.

Посмотрим на карьерную карту системного аналитика. Этот специалист является связующим звеном между бизнесом и командой разработки, помогая бизнесу технически реализовывать новый функционал. Результат работы системного аналитика – это спецификация, то есть структурированный набор требований к программному обеспечению. При этом коммуникация данного специалиста не ограничивается бизнес-заказчиками и разработчиками – он взаимодействует с архитекторами, смежными командами, менеджерами других проектов, тестировщиками и т. д.

Системный аналитик должен учитывать архитектуру большого количества систем и смежных проектов. Но при этом важно не делать работу за архитекторов и разработчиков. Посмотрим, какие hard и soft skills необходимы такому специалисту и в каком направлении можно развиваться в 2024 году, на примере middle-аналитика.

• Коммуникабельность — без нее сложно найти контакт даже внутри команды.
• Мультизадачность — работать приходится над несколькими задачами одновременно и переключаться между ними по мере необходимости.
• Стрессоустойчивость и адекватность — работа в ИТ осуществляется в условиях неопределенности, к которой необходимо приспособиться, и строгих дедлайнов.
• Системное мышление — оно помогает «понять» основу будущего ПО и мыслить архитектурно при его доработке в будущем.
• Качественная формулировка вопросов — это избавит от дальнейших доработок и уменьшит количество вопросов со стороны разработчика и тестировщика.
• Лидерство — даст возможность горизонтального или вертикального развития.
• Умение вести проекты — влияет на эффективность выполнения возложенных задач.

• Оформление ТЗ, управление требованиями, стандарты разработки.
• Интеграции на уровне технического понимания.
• Архитектура.
• Базы данных — не только на уровне написания запросов, но и проектирование.
• DDD – предметно-ориентированное проектирование.
• ООП – объектно-ориентированное программирование: понятия «класс», «объект», «экземпляр» и UML (Unified Modeling Language – унифицированный язык моделирования).
• Restful api (REST, Representational State Transfer) — способ создания API с помощью протокола HTTP API (Application Programming Interface). Это код, который позволяет двум приложениям обмениваться данными с сервера; SOAP – протокол доступа к объектам; RPC (Remote Procedure Call) – удаленный вызов процедур.
• Методологии, например Agile-подход.
• Инструменты для описания требований и постановки задач (JIRA и Confluence).
• Инструменты тестирования.
• Прототипирование.

Технические инструменты, такие как IDEA, Camunda Modeler, Postman, SoapUI, практически всегда встречаются на банковских проектах, и ими должен владеть системный аналитик, если хочет работать в этой отрасли.

Подробнее по ссылке.

Софт-скилы аналитика

Коммуникативные навыки

Аналитикам нужно переводить задачи с языка бизнеса на технический язык или объяснять клиенту и стейкхолдерам сложные концепции простым языком. Важно уметь создавать понятные презентации, представлять результаты своих отчетов в доступном для всех уровней аудитории виде.

Аналитическое мышление

Это главный навык любого аналитика, вне зависимости от сферы. Такой специалист должен одновременно видеть общую картину и уделять внимание деталям. Развитое аналитическое мышление предполагает способность находить тенденции и паттерны, уметь делать прогнозы на основе имеющейся информации.

Адаптивность

Как и в любой работе, аналитики встречаются с ситуациями с высокой неопределенностью. Это могут быть и технические проблемы, и изменившиеся требования заказчика, и незнакомые задачи. Этот навык позволяет быстро находить решения в стрессовой ситуации и адаптироваться к меняющимся условиям.

Продуктовое мышление

Это подход, который позволяет исследовать продукт с точки зрения пользователя. Продуктовое мышление помогает принимать решения для улучшения их опыта использования.

Тайм-менеджмент

Аналитику любого уровня нужно уметь хорошо управлять множеством задач и проектов, соблюдая сроки. Для этого требуется способность приоритизировать задачи в зависимости от требований бизнеса и личных ресурсов.

Командная работа

Для аналитика взаимодействие с командой — неотъемлемая часть работы. Нужно много общаться с коллегами из других отделов — разработки, маркетинга, финансов. Для успешной командной работы важно уметь бережно давать и уверенно принимать обратную связь.

Умение учиться

IT-отрасль меняется и меняет мир вокруг. Появляются новые технологии и обновляются существующие инструменты. Аналитику нужно следить за трендами и осваивать новые навыки. Такая гибкость повышает качество работы и помогает оставаться востребованным на рынке труда.

Эмпатия

Способность понимать эмоции других людей и свои собственные помогает управлять уровнем стресса, разрешать конфликты, работать в команде и строить гармоничные профессиональные отношения с коллегами.

Как стать аналитиком

Освоить профессию можно несколькими путями.

Университет

Обучение аналитике может проходить в рамках различных факультетов и специализаций, в зависимости от конкретной области аналитики и интересов студента.

На факультете информатики и вычислительной техники студенты изучают программирование, алгоритмы, базы данных, машинное обучение и искусственный интеллект, что является фундаментальной базой для аналитика данных. Факультет прикладной математики и статистики готовит специалистов в области статистического анализа, вероятностей, математического моделирования, что крайне важно для анализа данных и прогностического анализа. Экономический факультет или факультет управления дает знания в области бизнес-аналитики, экономической теории, финансов, маркетинга, управления проектами, что помогает анализировать бизнес-процессы и принимать обоснованные управленческие решения. На социологическом факультете изучают анализ социальных, психологических данных и тенденций поведения человека, а факультет международных отношений подходит для тех, кто заинтересован в аналитике в сфере глобальных тенденций, политики и экономики.

Из плюсов можно выделить структурированность программы, обратную связь от преподавателей и ассистентов, а также возможность обучения смежным направлениям в рамках получения высшего образования.

Изучение аналитики в университете имеет свои минусы: обучение может быть дорогостоящим, а технологии и инструменты в области аналитики данных развиваются очень быстро, и учебные программы не всегда успевают за этими изменениями. Некоторые университетские курсы сосредоточены на теории и уделяют слишком мало времени практической подготовке. Также получение высшего образования обычно занимает от трех до пяти лет, что может быть существенным недостатком для тех, кто хочет быстрее приступить к работе.

Онлайн-курс

В Bang Bang Education программа «Аналитик данных» составлена ведущими экспертами и соответствует требованиям вакансий. Обучение рассчитано на 8 месяцев, но уже через полгода вы получите достаточно знаний, чтобы приступить к поиску первой работы.

Курс состоит из 85 уроков, которые поделены на введение, 7 модулей и 3 бонусных занятия:

1. Вход в профессию: специализации в анализе данных, траектории развития, инструменты и программы, софт-скилы аналитика данных.
2. Работа с таблицами. По итогам модуля сделаете анализ продаж в интернет-магазине и статистики посещаемости сайта.
3. Основы статистики и теории вероятностей. Научитесь проверять гипотезы на основе данных.
4. Основы SQL и баз данных. По итогам модуля сделаете анализ данных о клиентах и заказах в базе данных, а также для системы управления задачами.
5. Основы программирования на Python. После прохождения модуля проведете исследовательский анализ данных о погодных условиях и пассажирах корабля.
6. Работа с Git: введение в систему контроля версий, основные команды Git, удаленные репозитории на GitHub, разметка Markdown для документации проекта, разрешение конфликтов при слиянии изменений, ветвление и слияние в Git.
7. Большие данные и машинное обучение: применение больших данных и машинного обучения, обработка и анализ больших датасетов, прогнозирование и классификация данных, применение машинного обучения в бизнесе, инструменты обработки больших данных, база данных NoSQL.
8. Визуализация данных в Tableau. По итогам модуля сделаете дашборд с данными о финансовых показателях компании и анализ данных о клиентах и продажах.
9. Анализ показателей и метрик: показатели и метрики для разных сфер, анализ воронок, когортный анализ, финансовые, маркетинговые и продуктовые метрики, метрики эффективности.
10. Дипломный проект: анализ на основе собственных или предложенных данных.

В результате обучения вы добавите в портфолио 20 практических заданий и до 10 проектов. После выпуска научим составлять сопроводительные письма и подготовим к собеседованию в нашем карьерном центре Ultimate Education.

Актуальность развития soft skills

Поскольку soft skills играют все более важную роль в удовлетворенности работодателя и продвижении по карьерной лестнице, развитие этих навыков настраивает вас на долгосрочный профессиональный успех. Непрерывное обучение и совершенствование навыков важны как для формальных лидеров, так и для отдельных лиц, стремящихся преуспеть на развивающемся рабочем месте.

Направления аналитики

В этой профессии универсальные специалисты — редкость. Задачи в разных индустриях сильно отличаются между собой: знание принципов сельскохозяйственного рынка вряд ли будет применимо в дизайнерском бюро.

Рассмотрим, какие бывают аналитики в современном бизнесе и чем одна специализация отличается от другой.

Аналитик данных

Аналитик данных — специалист, который делает бизнес, менеджмент, научные исследования и другие сферы более успешными.

Обычно аналитик данных необходим в компаниях, которые применяют data-driven-подход (то есть ориентируются на данные при принятии решений). Причем неважно, что именно делает компания, аналитик данных будет полезен в любой сфере.

• собирает информацию из разных источников и извлекает данные
• классифицирует данные, сортирует, очищает от лишнего
• приводит к единому виду и находит закономерности в массивах информации
• делает из закономерностей выводы о текущем положении дел в компании, ее перспективах, слабых местах, а также прогнозирует развитие
• визуализирует результаты анализа

Для решения этих задач аналитик может использовать языки программирования и запросов (Python и SQL) и пользоваться специальным ПО для визуализации (Tableau, Power BI).

Хард-скилы аналитика данных:

1. Понимание базовой теории вероятностей и математической статистики. Аналитик должен уметь проверять гипотезы, понимать ошибки, зависимость и независимость испытаний и так далее.
2. Математическая культура. Если аналитик использует метод или алгоритм, он должен знать область его применимости.
3. Продуктовое мышление. Уметь оцифровывать пользовательский опыт в метриках, а также видеть за метриками пользователей, пытающихся решить определенную задачу.
4. Бизнес-мышление. Уметь оцифровывать бизнес-процессы компании и изменения рынка, связывать это воедино с продуктом и пользователями.
5. Знание Python и умение писать SQL запросы для получения данных.
6. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для работы с данными в таблицах.
7. Умение визуализировать данные в Power BI, Tableau или FineBI.

Бизнес-аналитик

Задачи бизнес-аналитика направлены на внедрение новых решений для улучшения процессов в компании и достижения целей. Этот специалист собирает и исследует данные, связанные с работой бизнеса. Среди таких данных структура бизнеса, финансовые показатели компании (доходы и расходы), количество и роли сотрудников. Бизнес-аналитик должен искать проблемы, формулировать и проверять варианты гипотез по их решению.

1. Понимание бизнес-процессов и знание методологий разработки Agile и Scrum.
2. Знание Microsoft Excel или Google Sheets для анализа данных.
3. Знание программ для визуализации данных. Кроме упомянутых Tableau и Power BI — DataLense и Qlik Sense.
4. Знание инструментов и программ для моделирования бизнес-процессов — Camunda и Bizagi.

Системный аналитик

Системные аналитики объединяют мир бизнеса и мир разработчиков. Они переводят требования бизнеса на язык, понятный программистам, которые будут разрабатывать нужные компании решения.

Работа системных аналитиков делится на этапы:

1. Определение потребностей бизнеса. Системный аналитик общается со стейкхолдерами, чтобы точно описать будущий функционал продукта.
2. Составление ТЗ. После сбора требований системный аналитик собирает информацию в четкое и подробное техническое задание для разработчиков.
3. Разработка и внедрение. Во время разработки, тестирования и после внедрения системный аналитик остается важным звеном между IT-отделом и бизнесом. Он помогает исправлять обнаруженные в приложении недочеты и внедрять обновления.

Помимо навыков коммуникации, командной работы и критического мышления, системный аналитик должен обладать техническими знаниями — от принципов разработки и архитектуры ПО до Agile и моделирования бизнес-процессов.

Продуктовый аналитик

Задача продуктового аналитика — исследование показателей конкретного продукта для их улучшения. Источником данных для продуктового аналитика является поведение пользователей: как они взаимодействуют с продуктом и сколько времени в нем проводят.

Хард-скилы продуктового аналитика:

1. Умение сегментировать аудиторию и проверять созданные гипотезы с помощью A/B-тестов.
2. Понимание тенденций рынка и бизнес-процессов.
3. Умение собирать и анализировать данные.
4. Знание SQL для запросов к базе данных, Microsoft Excel и Python для анализа данных и автоматизации сбора.
5. Умение визуализировать данные и создавать отчеты и дашборды в Power BI и Tableau.
6. Знание систем аналитики, Google Analytics и «Яндекс Метрики».
7. Понимание бизнес-метрик и юнит-экономики продукта. Умение работать с LTV и Retention.

Веб-аналитик

Узкое направление продуктового и дата-анализа, связанное с сайтами и веб-платформами. Специалист в этой области настраивает системы аналитики, выгружает данные и создает на их основе отчеты и презентации. Его цель — создание и проверка гипотез по улучшению эффективности рекламы и лендингов.

1. Умение работать с рекламными счетчиками и аналитикой, настраивать и собирать данные с популярных инструментов анализа трафика на сайтах «Яндекс Метрики» и Google Analytics.
2. Базовые знания интернет-маркетинга и интернет-рекламы для того, чтобы верно строить и проверять гипотезы.
3. Умение визуализировать данные, знание инструментов Power BI и Tableau для удобного представления результатов работы.

Финансовый аналитик

Финансовый аналитик отвечает за экономическую составляющую компании. Он оценивает финансовое состояние компании, анализирует прибыль и расходы, а также возможные риски и прибыль от инвестиций компании. На основе исторических данных, а также используя машинное обучение и статистические методы, финансовый аналитик прогнозирует возможные финансовые показатели для планирования бюджета разработки инвестиционных стратегий.

Хард-скилы финансового аналитика:

1. Знание экономики, принципов работы рынков и бизнеса, финансового управления.
2. Владение программными инструментами, чтобы анализировать данные и строить предсказания: Python, Microsoft Excel, 1C.
3. Умение визуализировать данные. Здесь тоже используются Tableau и Power BI.

Курс «Аналитик данных. Первые шаги»

Убедитесь, что начинать — нетрудно и нестрашно. За 20 минут освоите базовый навык для работы с данными и решите типичную задачу аналитика 4 разными способами.

Смотреть курс бесплатно 💸

Проактивность

Тот самый навык из категории «мягких», который очень не просто проверить на собеседовании. В основном он проявляется в рабочих процессах.

Но даже задав вопрос когда заканчивается работа системного аналитика — уже
можно многое понять о кандидате.

Плохой пример: системный аналитик может быть пассивным и не искать способы
решения явных проблем в команде.

На проекте системный аналитик не ищет способы автоматизировать задачи, которые могут быть автоматизированы, и продолжает выполнять их вручную, затрачивая много времени. Даже когда проблема решаема одним звонком в техподдержку.

Хороший пример: системный аналитик всегда прямо заявляет о проблемах, возникших на проекте и в работе, не боится брать ответственность решать. Самостоятельно ищет точки роста и занимает проактивную роль на проекте.

Аналитик готов изучать новые инструменты и методики системного анализа, чтобы повысить свою профессиональную эффективность.

Вопросы, проверяющие навык проактивности, обычно следуют из вопросов по навыку 1. Коммуникация. Но можно спросить например:

• Были у вас конфликтные ситуации в команде? Как вы их решали?

• Расскажите про процесс работы на последнем вашем проекте. Какая роль была у вас на нем?

• В каком проекте либо задаче вы проявили себя как лидер?

• Как вы прокачиваете свои навыки аналитика?

Аналитическое мышление

Важнейший навык, без которого в общем-то аналитик не сможет выполнять свою работу.
В идеальном мире уровень качества и глубины аналитики = уровень сложности проектов, на которые тебя приглашают, и уровню зарплаты, которую тебе будут предлагать.
Но! Мы живем не в идеальном мире, и часто такое встречается, что на масштабных проектах работают недостаточно компетентные аналитики. Но это уже другая история, которую я раскрою позже не в рамках этой статьи.

Плохой пример: системный аналитик имеет недостаточные навыки для анализа сложных бизнес-процессов или данных. Его мышление ограничено, он не рассматривает альтернативные подходы или решения к проблемам.

По этой причине он активно подключает коллег для помощи в экспертизе и решения проблем, с которыми он сталкивается. Проблемы в основном связаны с непониманием предметной области и бизнес-процесса, бестолковые сессии интервью с бизнес-заказчиками, после которых нет ни резюме встреч, ни раскрытия болей бизнеса и так далее.

Хороший пример: системный аналитик способен мыслить нестандартно и предлагать рабочие решения. В работе он систематически анализировал требования и выявлял потенциальные проблемы или конфликты, которые эффективно решал и фиксировал.
Проведя глубокую аналитику текущего процесса и используя методы визуализации данных аналитик смог предложить новый подход к оптимизации бизнес-процесса, который не был ранее реализован в организации.

На собеседовании аналитические навыки могут проверить через следующие вопросы:

• Вам аналитик принес список требований. Как вы их оцените?

• Опишите, что обычно содержится в вашей постановке для разработчиков?

• Опишите схему процесса доставки заказа в Яндекс.Еда со стороны курьера.

• Вы продаете электронные дверные глазки. Я заказчик. Какие вопросы вы зададите потенциальному заказчику, который хочет купить глазок себе в квартиру?

Техническая экспертиза

Именно то, что оценивают в процессе технического интервью.

Здесь довольно противоречивая история, так как интервьюеры на собеседованиях часто проверяют не техническую экспертизу кандидата, а устраивают «соковыжималку» его фундаментальных знаниях.
Это мое личное мнение и опыт проведения интервью, возможно многие тимлиды со моим подходом не согласятся. Но ни одна из команд, куда я аппрувил аналитика, тестировщика или разработчика, по завершению испытательного срока кандидата не выгоняла и была максимально довольна.

Мое видение: решение практических задач > вопросы на фундаментальные темы
Почему так? Ответ напишу на своем канале в ближайшее время.

Плохой пример: системный аналитик имеет недостаточное понимание технических аспектов проекта, что может привести к неправильной архитектуре или непроизводительной системе.

Например, на проекте системный аналитик никогда не работал и не понимает, как работает брокер сообщений, он не учитывает его ограничения, что приводит к неэффективному проектированию приложения.

Хороший пример: системный аналитик понимает принципы построения интеграций, архитектуры систем и других технических аспектов, чтобы эффективно проектировать решения.

На проекте при проработке бизнес-требований системный аналитик смог предложить оптимальную архитектуру будущей системы, учитывая существующее legacy-решение и технические ограничения.

Вопросы, проверяющие базовую техническую экспертизу:

• Нарисуйте диаграмму последовательности для процесса, когда пользователь через веб-форму отправляет запросы в rest-сервис для получения данных.

• Приходилось ли вам проектировать взаимодействие информационных систем? Какие способы интеграций вы знаете?

• Есть четыре системы, участвующие в исполнении заказа клиента на выдачу карты: форма заявки на выдачу карты, скоринг клиента, доставка карты, активация карты. Опишите, как вы их cинтегрируете между собой.

• Напишите пример rest-API для книжной библиотеки (напишите методы, эндпоинты и пример JSON).

Как отличить хорошего аналитика от плохого?

Сегодня я разберу 5 навыков системного аналитика, на которые пристально обращает внимание работодатель.

На собеседовании с каждым ответом на вопрос вы добавляете либо отнимаете по очку от навыков своего персонажа-кандидата на вакансию.

Например, отвечая правильно на вопрос когда заканчивается работа системного аналитика, вы зарабатываете себе +1 балл к навыку Проактивность в глазах работодателя.

Сегодня я лишь оглашу список этих навыков на примере плохих и хороших аналитиков. Бонусом добавил несколько вопросов по каждому навыку, которые я сам задаю аналитикам на собеседованиях.

Как грамотно построить рассказ о себе и как отвечать на вопросы на собеседовании — тема отдельная, еще более важная. Которую я обязательно раскрою в следующих статьях.

А сейчас в процессе обзора попробуем все же разобраться — как отличить хорошего
аналитика от плохого?

Гибкость

Жизнь — штука непредсказуемая.

Проекты тому не исключение, соответственно ситуации могут возникать отнюдь не из приятных:

• Проект, итоговая работа по которому отправляется в стол

• Секвестр бюджета и последующее сокращение половины команды

• Увольнение тимлида/продакта в самый ответственный момент проекта

• Длительное ожидание новых задач, ибо разработчик — узкое горлышко команды

Настоящая сила системного аналитика — быть гибким и уметь подстраиваться и адаптироваться под появление таких «черных лебедей» на проектах. Да и в целом по жизни очень полезный навык.

А какие у вас были форс-мажорные ситуации на проектах?
Поделитесь в комментариях.Спасибо!

Сколько зарабатывает аналитик

Заработная плата аналитиков зависит от направления. Это связано с разным набором навыков. Аналитику данных нужно уметь программировать, в отличие от веб-аналитика, а финансовый аналитик должен глубоко понимать экономические процессы и финансовую сторону бизнеса.

Рассмотрим, сколько в среднем получают разные специалисты, работающие в Москве, на основе данных сервисов «Хабр Карьеры».

Важно понимать, что это средняя зарплата, которая включает в себя данные вакансий как начинающих, так и продвинутых специалистов. Но выбирать профессию, ориентируясь только на зарплату, не самая лучшая идея. Деньги лишь на время станут мотиватором для работы и не спасут от выгорания в перспективе.

Если вы решили выбрать работу в области аналитики, но не уверены, в какой именно сфере хочется развиваться, логичным выбором будет изучение именно анализа данных. Навыки, которые используют дата-аналитики, применимы и в других видах анализа. Даже если это направление окажется не по душе, вы сможете переключиться на другую специализацию в IT — от разработки сайтов до создания нейросетей.

Soft skills бизнес-аналитика

Какие soft skills нужны бизнес-аналитику, чтобы обеспечить успех проекта? Давайте рассмотрим, какие ключевых soft skills ИТ-бизнес-аналитиков важны при работе над техническими проектными решениями с проектной командой и заказчиком.

Обмен данными по документации

Целью подготовки артефактов не документация, а коммуникация. Когда вы намерены общаться с читателем вашего документа, ваши артефакты становятся более значимыми и понятными. Я прочитала несколько документов, написанных бизнес-аналитиками, и должна сказать, что это было иногда мучительно и утомительно. В основном потому, что в документах были страницы и страницы текста, в которых использовались сложные слова, что требовало от меня обращения к глоссарию, чтобы понять, что пытается передать автор.

Попытайтесь общаться с помощью своих документов, а не просто для того, чтобы поставить галочку в графе, чтобы сказать, что вы создали артефакт. Это произойдет, если вы посмотрите на этот аспект своей работы через призму soft skills.

Выявление требований и понимание потребностей

Выявление требований — это не просто процесс сбора информации, это искусство понимания бизнеса изнутри. Я не просто провожу интервью, я погружаюсь в бизнес, стараясь понять его потребности и цели, тем самым помогая сформулировать требования. Иногда клиенты не уверены, чего они хотят или даже не осознают своих потребностей. В таких случаях я предлагаю им взглянуть в будущее, рисуя картину возможного состояния. Мое видение помогает бизнесу осознать требования, даже если они еще не созрели в их сознании. Иногда люди, с которыми я работаю, застряли в текущих проблемах и даже не понимают, что может быть по-другому, и нуждаются в помощи, чтобы увидеть, как может выглядеть успех.

Реализация и внедрение изменений

Бизнес-аналитики широко востребованы для успешной реализации проектов и выполнения трудоемкой работы, направленной на достижение целей проектов и удовлетворение ожиданий всех заинтересованных сторон. Но BABOK и мировое сообщество бизнес-аналитиков определяют бизнес-анализ следующим образом:

«Business analysis is the practice of enabling change in an enterprise by defining needs and recommending solutions that deliver value to stakeholders. Business analysis enables an enterprise to articulate needs and the rationale for change, and to design and describe solutions that can deliver value». BABOK

Перевод: «Бизнес-анализ — это практика стимулирования изменений на предприятии путем определения потребностей и рекомендации решений, которые приносят пользу заинтересованным сторонам. Бизнес-анализ позволяет предприятию сформулировать потребности и обоснование изменений, а также разработать и описать решения, которые могут принести пользу».

Ключевыми словами для меня здесь являются «enabling change». Если вы раскроете это понятие немного больше, вы поймете, что большая часть роли бизнес-аналитика заключается в том, чтобы обеспечить успешный переход бизнеса от старого к новому. Вы будете иметь дело со страхами и запретами конечных пользователей или других затронутых сторон, сопереживать им и устранять их страхи, опасения и неопределенность. Речь идет о построении отношений с заинтересованными сторонами, чтобы они чувствовали себя в безопасности, делясь с вами своими тревогами, и верили, что вы учитываете их интересы. Чем больше они доверяют вам, тем лучше вы можете способствовать изменениям.

Фасилитация встреч и переговоры

BABOK определяет «Переговоры и разрешение конфликтов» как ключевую базовую компетенцию бизнес-аналитика. Когда мы выявляем требования и управляем ими, вполне вероятно, что возникнут конфликтующие требования, поступающие от разных заинтересованных сторон. Именно тогда бизнес-аналитик не только собирает всех в одной комнате и проводит сессию, но и ведет переговоры и добивается консенсуса между заинтересованными сторонами. Чтобы быть переговорщиком, нужны особые навыки. Уметь делать это так, чтобы обе противоположные стороны видели в вас нейтрального человека и по-настоящему беспристрастного. Это возможно только в том случае, если бизнес-аналитик обладает достаточным эмоциональным интеллектом, чтобы не принимать чью-либо сторону и не поддаваться влиянию личного мнения. Речь идет не о том, кто прав, а о том, что лучше для организации. Бизнес-аналитик должен вести переговоры таким образом, чтобы все заинтересованные стороны понимали, что мы делаем проект в интересах организации. Нужен особый человек, чтобы заставить заинтересованные стороны осознать это на фоне их гнева или разочарования.

Должен ли аналитик уметь программировать

В разных сферах аналитики предъявляют разные технические требования к кандидатам. В некоторых областях достаточно уверенной работы с таблицами. Они предлагают широкий функционал для обработки сырых данных и их визуализации.

Знание языка Python расширяет перечень задач, над которыми сможет работать аналитик. При работе с большими данными знание программирования просто необходимо. Не только для анализа и обработки, но и для оптимизации сбора информации. В веб-, бизнес-, продуктовой, системной и финансовой аналитике знание программирования не обязательно, но оно сильно выделит вас на фоне других кандидатов и сделает более востребованным специалистом. К счастью, изучить Python можно довольно легко за счет простого и логичного синтаксиса.

Другой полезный навык — умение работать с базами данных и обращаться к ним с помощью SQL. Это тоже простой для изучения язык, который позволяет общаться с хранилищем данных и быстро получать большие объемы собираемой информации о пользователях, заказах и т. д. Без SQL можно обойтись, но с его знанием шансы получить работу возрастают.

Заключение

Роль бизнес-аналитика всегда больше, чем требования, карты процессов и артефакты в целом. Роль бизнес-аналитика была, есть и всегда будет сложной, и для того, чтобы быть успешным в этой области, требуется особая личность. Люди, которые думают, что речь идет только о результатах и артефактах, не зайдут так далеко с заинтересованными сторонами, но построение доверия и отношений с бизнесом для обеспечения изменений и создания ценности — это то, что нужно, чтобы пройти дистанцию и быть признанным и оцененным.