Работа: Ведущий аналитик главный аналитик в Москве — Июль 2021 – 279 вакансий |

Работа: Ведущий аналитик главный аналитик в Москве — Июль 2021 - 279 вакансий | Аналитика
Содержание
  1. Почему именно такое разделение
  2. Основная часть
  3. Кто такой аналитик данных и что он должен знать
  4. Что требуют работодатели от аналитика данных
  5. Абстрактный пример:
  6. Возможности карьерного роста
  7. Зарплаты бизнес-аналитиков
  8. Интервьюирование
  9. Как стать бизнес-аналитиком
  10. Какие карьерные возможности у бизнес-аналитика
  11. Какие обязанности у бизнес-аналитика
  12. Какими навыками должен обладать бизнес-аналитик
  13. Классификация бизнес-процессов
  14. Коммуникации
  15. Кто такой бизнес-аналитик и как помогает компаниям быть на шаг впереди
  16. Личные качества
  17. Методы сбора требований
  18. Моделирование
  19. Моделирование бизнес-процессов
  20. Нотации моделирования бизнес-процессов
  21. Откуда прийти в профессию и куда расти аналитику данных
  22. Плюсы и минусы профессии
  23. Проблема
  24. Профессиональные знания
  25. Профессиональный путь
  26. Работа
  27. Работа ведущий финансовый аналитик в москве: вакансии ведущий финансовый аналитик в москве –
  28. Работа: ведущий аналитик главный аналитик в москве — июль 2021 – 279 вакансий |
  29. Софт скиллы
  30. Стратегия на будущее
  31. Управление требованиями
  32. Хард скилы
  33. Чем занимается бизнес-аналитик
  34. Вместо вывода

Почему именно такое разделение

Навыки, требуемые БА и СА верхнеуровнево схожи, но дьявол кроется в деталях. Системному аналитику требуется намного больше практических технических навыков для полноценной деятельности, он гораздо ближе к группе технических специалистов и должен лучше понимать их язык (без этого сложно добиться уважения в коллективе, а значит, невозможно транслировать свое видение).

БА в ИТ больше настроен на коммуникацию с бизнесом, его задача — определить нужду (боль), найти, сформулировать и предложить решение проблемы бизнес-заказчика с помощью ИТ систем, в некотором роде «продать» это решение. Близость и понимание пользователя помогают БА эффективнее приоритизировать задачи, описывать нефункциональные требования и ограничения в конкретном случае.

Более того, БА присущи чрезмерные требования к системе, он мыслит целями бизнеса и не должен быть скован возможностями технологий, что для СА неприемлемо. Иногда такие чрезмерные требования БА помогают найти действительно прорывные решения.

При этом есть и ограничения. У БА — это рамки доменной или изученной отрасли (например: глубокое знание правил банковской деятельности), у СА — технологий и системы (например: выдающийся опыт работы с продуктами oracle). Эти ограничения могут быть препятствием при переходе между командами, проектами и компаниями, но быстро устраняются при желании и помощи коллег.

Практически всегда аналитик в команде играет обе роли в большей или меньшей мере  (поэтому хотелось бы избежать споров о совмещении «а у нас БА ещё и вирусолог»). В некоторых случаях аналитики могут быть и не нужны, в некоторых — один специалист может полноценно выполнять обе роли.

Это не нарушает правила, а говорит о совмещении ролей, уровне зрелости и ценности конкретного специалиста. В случае опытного работника — это вполне нормально, но странным выглядит вакансия «junior BA» со знанием SQL, JS и API на всем известном сайте.

Основная часть

Общаясь с БА и СА из различных по размеру компаний и проектов, я увидел разлад в понятиях, который рождает споры. Как это обычно бывает, отсутствие общепринятой терминологии, мешает распределению задач и ответственности в проекте между теми, кто способен их выполнять с наибольшей эффективностью. Чтобы апеллировать к объективному источнику в этих спорах, я решил поискать мнения в сети.

Делюсь результатами своих поисков.

Бизнес-анализ и системный анализ в ИТ — это наборы практик, методов и задач, которые упрощают разработку информационных систем, необходимых для решения бизнес-целей организаций. Путаница между этими двумя понятиями существует не только в отечественной среде, так:

Кто такой аналитик данных и что он должен знать

Прежде чем анализировать вакансии, разберемся, что делает Data Analyst в компании. В IT-сфере есть три направления специальностей по работе с данными: Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist.

Data Analyst собирает информацию, обрабатывает и интерпретирует ее на «человеческий язык». По сути, он переводит статистику и big data в понятные и наглядные выводы, которые можно использовать для развития конкретного проекта или бизнеса в целом.

Результат работы аналитика данных — это основа для принятия любых бизнес-решений.

Data Engineer работает больше не с самими данными, а с их инфраструктурой: базами данных, хранилищами и системами обработки. Инженер данных определяет, как анализировать данные, чтобы они были полезными для проекта. Если обобщить, то Data Engineer налаживает конвейер обработки данных.

Data Scientist занимается стратегической работой с информацией. Именно он создает системы прогнозирования, моделирования и динамического анализа, внедряет алгоритмы автоматизации и обучения.

Главная сложность в том, что границы между этими тремя специальностями довольно размыты. Большинство компаний не видят разницы, поэтому часто в вакансиях Data Analyst встречаются требования, которые больше подходят специалистам Data Engineer или Data Scientist.

В основном это обусловлено спецификой рынка. Если в IT-компаниях знают, что Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist — это в идеале три разных специалиста или даже три разных подразделения, то в продуктовых компаниях и производствах часто об этом даже не задумываются.

Что требуют работодатели от аналитика данных

Мы проанализировали свыше 450 вакансий на позицию аналитика данных, открытых в августе-сентябре 2020 года. Во многих случаях требования к специалистам очень отличаются. Как мы писали выше, границы между Data Analyst, Data Engineer и Data Scientist стерты, поэтому часто бывает, что в заголовке вакансии пишут «Аналитик данных», а фактически вакансия полностью соответствует «Инженеру данных».

Абстрактный пример:

Иван — БА компании «Исполнитель».

Ева — системный аналитик компании  «Исполнитель».


Компании «Заказчик» нужна крупная доработка имеющейся системы. 

В этой ситуации задачи Ивана (БА): выявить функциональные и нефункциональные требования Заказчика и Исполнителя, устранить противоречия между заинтересованными лицами для  определения  приемлемого решения, создать прототипы, взаимодействовать с заказчиком процессе разработки, осуществить демо-показ и приемку работы. Делать все это сообща с Евой.

Задачи Евы (СА): спроектировать доработку оптимальным образом, описать ее влияние на систему, ограничения и возможные улучшения, создать спецификацию, декомпозировать и передать в разработку задачи, проконтролировать их своевременное выполнение в соответствии с требованиями. Делать все это сообща с Иваном.

Возможности карьерного роста

Карьера начинается с позиции младшего бизнес-аналитика или ассистента. Это важный этап в карьере, т. к. именно сейчас набирается основной опыт. Хорошо, если есть старший товарищ или наставник: он посоветует, что подтянуть, чему научиться, что почитать и посмотреть.

С позиции ассистента можно постепенно подняться до организационного консультанта, а потом и до бизнес-консультанта — это своеобразный потолок. Однако можно рассмотреть и смежные сферы и постепенно перейти в них. Например, стать аналитиком данных, системным аналитиком или руководителем проектов или целых направлений в крупных компаниях и полностью перейти на управленческие должности.

Зарплаты бизнес-аналитиков

Оплата труда зависит от опыта, знаний и талантов бизнес-аналитика. Новички в профессии могут рассчитывать на достойную оплату труда, в среднем 50-70 тыс. руб. по России. Опытные специалисты получают оклады в районе 100-150 тыс. руб. (зависит от региона, в Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах зарплата может быть выше), плюс к ним еще добавляются премии.

Специалисты с опытом работы более 3-5 лет и широким набором навыков получают зарплаты около 200 тыс. руб. премиальные. За опытных и результативных бизнес-аналитиков борются крупные компании и предлагают им лучшие условия. Знание иностранного языка на высоком уровне позволит работать не только в России, но и за рубежом, где оклады специалистов в разы выше.

Интервьюирование

Интервью начинается с определения цели интервью по технике SMART и правильного подбора интервьюируемого. Правильную информацию нужно собирать у правильных людей. Эффективное интервью включает этапы тщательной подготовки к интервью, непосредственно самого интервью и действия после его проведения.

Во время подготовки бизнес-аналитик по максимуму узнает все о предмете, который будет обсуждать, а также будущем собеседнике. Талантливый бизнес-аналитик, скорее всего, попытается выяснить типаж интервьюируемого, чтобы настроиться на его волну и подобрать правильный стиль коммуникации.

Помимо этого на этапе подготовки договариваются о встрече, формируется повестка встречи. Однако самым важным в интервью, и с этим согласятся журналисты, является список вопросов и их последовательность.

Правильно сформированный список вопросов поможет нам получить именно ту ценную информацию, которая снимет много головной боли с разработчиков и тестировщиков. Бизнес-аналитики используют следующие типы вопросов:

  • открытые вопросы — используются в том случае, когда мы хотим, чтобы собеседник рассказал нам побольше, тема нам недостаточно известна. Минус открытых вопросов в том, что они занимают много времени, а основное преимущество — развернутый ответ. Это вопросы, которые содержат вопросительные слова «что», «какой», «как». Пример вопроса из жизни: «Что ты будешь пить?»;
  • закрытые вопросы — это вопросы, на которые можно ответить только «да» или «нет». Применяются, чтобы подтвердить или опровергнуть наши предположения. Преимущество этих вопросов в том, что они экономят много времени. А основной недостаток в том, что собеседник не даст дополнительных деталей, среди которых могут оказаться довольно существенные. Пример вопроса из жизни: «Ты будешь чай?»;
  • опциональные вопросы (альтернативные) — это вопросы, в которых мы предоставляем интервьюируемому конечный набор опций/вариантов, один из которых он может выбрать. У таких вопросов те же преимущества и недостатки, что и у закрытых. Пример альтернативного вопроса из жизни: «Ты будешь чай или кофе?».

Затем проводится само интервью. Здесь настоятельно рекомендую пройти тренинг по эффективной бизнес-коммуникации. В нем вы узнаете про техники подключения к собеседнику и ведения его, работу с возражениями, техники начала и завершения коммуникации. Если встречаетесь в онлайне, желательно попросить камеры, так вы сможете добавить невербальную коммуникацию.

После интервью подводятся итоги, определяются дальнейшие шаги, фиксируются договоренности и отправляются интервьюируемому на подтверждение. А для себя можете сделать ретроспективу, понять, что шло хорошо, а что можно изменить.

Как стать бизнес-аналитиком

Это одна из сфер, где самообучение будет иметь низкий КПД. На первых порах придется изучить огромное количество информации, и понадобится человек, который поможет в этом изобилии сориентироваться, разобраться. Поэтому стоит сразу же обратить внимание на какие-то образовательные программы.

Обучение в ВУЗе будет фундаментальным и даст возможность работать в разных профессиях, однако понадобится 4-5 лет на его получение. Это хороший вариант для тех, кто недавно окончил школу или ССУЗ.

Курсы подойдут для тех, кто хочет сменить сферу профессиональной деятельности, но не готов тратить несколько лет на подготовку к работе. Современные онлайн-курсы дают возможность наработать портфолио во время обучения, а некоторые – начать зарабатывать, войти в профессию.

Дополнительный анализ:  Описание работы аналитика кредитных рисков – Финансовая энциклопедия

Топ-4 онлайн курса:

  1. Профессия Бизнес-аналитик от SkillBox. Обучение длится 12 месяцев и за это время вы изучите системный и бизнес анализ, научитесь рассчитывать и анализировать бизнес модели и процессы, решать задачи с помощью IT-разработки и программировать, работать с заказчиками. Подойдет как студентам, новичкам, так и руководителям проектов.
  2. Факультет бизнес-аналитики от GeekBrains. Обучение длится 12 месяцев и по завершению гарантирует трудоустройство. При обучении вы будете работать с актуальными данными и практикующими преподавателями из мира бизнеса.
  3. Бизнес-аналитик от Нетологии. Онлайн курс длится 3 месяца и подойдет как для тех кто уже работает бизнес аналитиком, так и для тех кто хочет только освоить данное направление.
  4. Факультет системной и бизнес аналитики от GeekBrains. Обучение длится 12 месяцев и гарантия трудоустройства закреплена в договоре. Обещают вернуть деньги если вы не найдете работу после обучения.

По сравнению со стандартным обучением в ВУЗе курсы имеют ряд преимуществ:

  • обучение в сжатые сроки, обычно занимает от нескольких месяцев до года;
  • онлайн-занятия проводятся в удобное время;
  • есть возможность пересматривать записи уроков, если что-то осталось непонятым;
  • хорошо структурированная и только необходимая информация, на курсах нет предметов для «общего развития», только то, что пригодится в практической деятельности;
  • подготовка портфолио вместе с куратором, оно будет составлено правильно и привлекательно для будущих работодателей.

Построить карьеру в сфере бизнес-аналитики можно, главное, чтобы было желание и рвение. Это перспективное направление с обширными возможностями карьерного роста.

Какие карьерные возможности у бизнес-аналитика

В разных компаниях по-разному обстоит дело с карьерным ростом для бизнес-аналитиков. Однако, в большинстве случаев вертикальный рост выглядит примерно так: 

  1. Младший бизнес-аналитик. 
  2. Бизнес-аналитик. 
  3. Старший бизнес-аналитик. 
  4. Ведущий бизнес-аналитик. 
  5. Эксперт, тимлид. 

При этом, начиная с позиций старшего бизнес-аналитика и выше, часто коллеги по бизнес-анализу уходят в менеджмент. Благодаря тому, что именно у бизнес-аналитика более широкий взгляд на работу команды, продукта и проекта в целом, из бизнес-аналитиков получаются отличные владельцы продуктов, менеджеры продуктов, скрам-мастера и эджайл-коучи, менеджеры проектов и ресурсные менеджеры — это те менеджеры, которые управляют другими аналитиками и растят из них настоящих достойных командных игроков.

Таким образом, путь аналитика можно изобразить примерно так: 

Однако, необязательно карьерное развитие должно быть только вертикальным. Бизнес-аналитики часто погружаются в разные домены, что по своей сути является горизонтальным развитием. Прокачивая свою экспертизу, они повышают свою ценность в компании. 

Для примера возьмем аналитика бизнес-процессов. Как уже упоминалось выше, он работает на всем протяжении бизнес-процесса, который может включать несколько разных подразделений с разными задачами. Вот здесь как нельзя кстати пригодится опыт работы в нескольких доменах, к примеру, продажи, управление клиентами, закупки, логистика, медицина, мобильные приложения и так далее.

Также я хотел бы подчеркнуть преимущества, которые есть у работы аналитиком перед некоторыми другими позициями. Во-первых, разнообразие. У бизнес-аналитика очень широкий набор задач и никогда не бывает однообразия. Это наиболее интересная работа на мой взгляд.

Во-вторых, огромный пласт знаний в самых различных областях. Как я уже говорил, бизнес-аналитик получает широкий взгляд, картину целиком, которую не всегда имеют даже руководители подразделений. 

И, в конце концов, это большие перспективы с возможностью роста как в техническую сторону, так и в сторону бизнеса. 

Сейчас можно найти много курсов по бизнес-анализу как на платных, так и на бесплатных платформах (например, ИНИТУИТ). Некоторые IT-компании предоставляют бесплатное обучение во внутренних и внешних лабораториях с последующим трудоустройством. Поэтому стать бизнес-аналитиком сегодня — это не самая сложная задача, главное — твердое желание и нацеленность на результат.

Какие обязанности у бизнес-аналитика

Функции бизнес-аналитика могут отличаться от проекта к проекту в зависимости от многих параметров, таких как методология разработки, зрелость команды и выстроенность процессов, наличие владельца продукта, закрепленного за командой, ожидания заказчика, полноты имеющейся информации.

Например, внутри так называемой дискавери-фазы аналитик делает обследование организации, формирует ее модель, изучает существующие системы и выявляет, есть ли необходимость интеграции с ними, тщательно документирует всю полученную информацию, формирует требования на изменения, согласует их со всеми заинтересованными сторонами, приоритезирует требования и оценивает трудозатраты.

Наиболее же часто можно встретить такой список обязанностей аналитика: 

По всем функциям бизнес-аналитика главное помнить, что существует внушительное количество теоретической информации в открытых источниках, и для конкретных работ вы, скорее всего, без труда подберете необходимые техники и методы.

Какими навыками должен обладать бизнес-аналитик

Для того, чтобы успешно приносить ценность компаниям, бизнес-аналитику нужно обладать в равной степени уверенными хард- и софт-скиллами.

Из софт-скиллов отличный бизнес-аналитик применяет на практике техники:

  • управления временем;
  • построения коммуникации;
  • ведения переговоров;
  • бизнес-корреспонденции;
  • командной работы;
  • управления конфликтами;
  • управления стрессом и эффективной бизнес-презентации. 

Из хард-скиллов все без исключения бизнес-аналитики должны иметь за плечами следующие навыки: 

Классификация бизнес-процессов

Для аналитика бизнес-процессов очень важно смоделировать существующий процесс.  Важно также понимать, чем бизнес-процесс отличается от проекта. Что он обязательно имеет начало и конец и обязательно повторяется во времени.

Чаще всего аналитики делят бизнес-процессы на As is и To be. As is — это исходный бизнес-процесс в том виде, в каком его встречает аналитик впервые. В дальнейшем этот бизнес-процесс трансформируется с учетом изменений в системах и в работе подразделений заказчика.

Целевой бизнес-процесс называют To be. Может потребоваться несколько циклов изменений, демонстраций, обсуждений и согласований, прежде чем бизнес-процесс превратится в целевой.

Помимо этого классифицировать бизнес-процессы можно по различным признакам, например:

  • пространство: сквозные, внутрифункциональные, операционные;
  • назначение: управляющие, основные, вспомогательные;
  • иерархия целей: бизнес-процессы верхнего уровня, среднего уровня и нижнего уровня;
  • степень детализации: макропроцессы, субпроцессы, микропроцессы.

Коммуникации

Для коммуникаций аналитику необходимо освоить несколько инструментов: почта, мессенджеры и групповые чаты, а также средства видеосвязи. Самым популярным почтовым клиентом является Outlook, хотя в последнее время часто можно встретить и решения на базе облачных сервисов, вроде Gmail и «Яндекс 365».

Самые удобные и функциональные мессенджеры с поддержкой групповых чатов сегодня Slack и MS Teams. Для видеосвязи используются также MS Teams, Zoom, Slack, хотя их в целом достаточно много и есть из чего выбрать в зависимости от потребностей проекта. 

Кто такой бизнес-аналитик и как помогает компаниям быть на шаг впереди

Дата сайентисты и системные аналитики сильнее в программировании, лучше разбираются в инструментах BI, организации системы хранения и обработки данных.

Маркетинговые аналитики работают с BI, оптимизируют маркетинговые кампании, экономику продаж.

Финансовые аналитики разбираются в финансовых инструментах, инвестициях, кредитах и займах, условиях финансирования.

Продуктовые аналитики лучше знают метрики, связанные с конкретными продуктами, и инструменты для анализа работы эффективности продуктов (performance).

Наконец, бизнес-аналитики погружаются в выстраивание процессов, экономику, финансы, исследования. Работают с BI и отчётностью, визуализируют данные.

Посмотрим, в каких командах задействованы бизнес-аналитики и какова их роль в каждой из них.

Чаще всего бизнес-аналитики работают в консалтинговом подразделении — внутреннем отделе или в консалтинговой компании. Под консалтингом подразумеваем управленческий консалтинг, среди известных представителей которого компании McKinsey, PWC, Deloitte, Ernst&Young.

Консалтинг — это проектные команды, которые решают задачи по изменению компании. Имеется в виду изменение бизнес-процессов — допустим, закупок, найма и онбординга, системы KPI — или создание и внедрение новых проектов.

Пример. Перед запуском системы для оплаты проезда «Тройка» в Московском метро консультанты просчитали экономику, затраты, ресурсы, схему работы.

Это подразделение компании, которое занимается долгосрочным планированием и развитием бизнеса. Например, аналитики решают, будет ли компания приобретать новые активы, запускать новые направления бизнеса.

Пример. Помимо «Северстали» и добывающих предприятий «Севергрупп» решила развиваться через создание цифровых активов, в частности, купив онлайн-ритейлера «Утконос».

Подразделение компании, которое внедряет цифровые технологии для оптимизации бизнес-процессов, повышения ценности для клиентов, разработки инноваций и улучшения организационных результатов.

Использование инструментов обмена данными, Интернета вещей позволяет получать метрики от больших производственных машин, объединять их в единую экосистему и минимизировать потери, к примеру, металла, а также оптимизировать трудозатраты.

Пример. Цифровая трансформация в металлургической или тяжёлой промышленности — это работа по внедрению ИТ-систем, в результате чего часть процессов автоматизируют, а часть оптимизируют.

Это команда, которая создаёт инструменты для сбора данных и далее для управления компанией на основе данных. Например, инструмент для сбора данных Share point для сотрудников или автоматический сбор данных.

BI — решение на собственном движке или внутри сервисов Tableau, Power BI, QlikView. Позволяет создавать автоматические отчёты, которые демонстрируют эффективность работы компании.

Аналитики в операционных командах могут посчитать финансовую модель проекта: сколько денег нужно вложить для реализации проекта, где целесообразно купить существующую компанию для выхода на рынок, а где — создать компанию с нуля.

В таких случаях это смежная с менеджментом специальность.

Пример. В Яндексе операционная команда запускает бизнес в новых городах и странах.

Функция, близкая к отчётности и стратегии. Такие команды создают системы KPI, поддерживают OKR (инструменты планирования), премии, расчёт показателей эффективности, бонусы — количественные показатели, которые крупные компании используют для сохранения конкурентоспособности и развития.

Business Intelligence (BI) — бизнес-аналитика, точнее — анализ бизнес-данных для принятия управленческих решений

Личные качества

Программы можно освоить и научиться в них работать за несколько месяцев, но настоящего бизнес-аналитика делают его личные качества:

  • аналитическое мышление;
  • умение работать с большими объемами информации: собирать, анализировать, систематизировать, делать выводы;
  • системное решение поставленных задач, системность во всем;
  • грамотная речь, четкая и последовательная;
  • умение убеждать и договариваться;
  • клиентоориентированность;
  • умение работать в команде: организовать работу группы, распределить задачи, потребовать результат;
  • внимательность к деталям;
  • стрессоустойчивость и терпеливость;
  • умение задавать вопросы, выяснять, чего хочет заказчик: часто из клиентов приходится буквально выдавливать информацию по капле;
  • развитые навыки общения;
  • ответственность;
  • готовность непрерывно учиться и развиваться.

Бизнес-аналитики очень много учатся, особенно в первые годы практики. Здесь важно не стесняться и общаться со старшими и более опытными коллегами, много читать профильной литературы, слушать подкасты и выступления, посещать различные съезды и конференции.

Дополнительный анализ:  Владислав Антонов - Аналитик Альпари - ИА REGNUM

Методы сбора требований

В ходе выявления требований аналитик применяет различные техники: интервьюирование, опросные листы, семинары, фокус-группы, анализ документов и открытых источников, мозговые штурмы и многие другие. У каждой из них есть свои преимущества и недостатки.

Например, с помощью правильно проведенного интервью можно собрать очень много нужной и полезной информации в деталях. Однако, часто изменение функционала затрагивает несколько подразделений и потребуется провести интервью с многими владельцами информации, чтобы получить общую картину.

Этот метод довольно точечный. Опросные листы наоборот помогают получить общую картину быстрее, однако деталей будет недостаточно и ответы будут сильно зависеть от формулировки вопросов.

Остановимся чуть более подробно на самой часто используемой технике сбора требований — интервьюировании.

Моделирование

Любая диаграмма — это не просто изображение с графическими фигурами. BPMN, UML, EPC, IDEF0 — это все стандарты, в которых соединения между элементами происходят по прописанным законам. Поэтому важно, чтобы инструмент «знал» этот стандарт и не позволял делать связи и добавлять элементы, которых не существует в стандарте.

Например, популярный инструмент рисования диаграмм и макетов Draw.io поддерживает большое количество различных шаблонов, но никак не пресекает ошибки автора. А значит диаграмма может получиться с нарушениями. 

Для BPMN наилучшими инструментами будут Bizagi Modeler или Camunda Modeler. Они имеют все необходимые элементы, соответствующие стандарту, просты в использовании и имеют в своем составе функцию валидации диаграмм. Валидация BPMN это проверка на соответствие стандарту.

Для UML подойдет инструмент от Visual Paradigm, IBM Rational Modeler, Eclipse Modeling Tools. На проектах в последнее время получил популярность PlantUML. Этот инструмент позволяет описывать диаграммы текстом, рендерить текст в изображение и обратно.

Стоит отметить, что есть и гиганты моделирования, где модели делаются в виде набора объектов со свойствами. Примечательность таких средств состоит в том, что эти объекты можно переиспользовать, и в итоге выйти на цельную модель системы. Из проприетарных самым известным является Enterprise Architect, а из open source можно воспользоваться продуктом Modelio.

Моделирование бизнес-процессов

Когда мы собрали информацию об этапах бизнес-процесса, можно приступать к моделированию. Модель — это упрощенное представление реального процесса. На моделях проще увидеть, что именно происходит, какие этапы можно автоматизировать. 

Для заказчика несомненное преимущество составления моделей бизнес-процессов в том, что он сам может увидеть, какие места в бизнес-процессах слабые, а иногда даже определить, от каких этапов можно отказаться или упростить.

Бизнес-процессы, конечно, можно описывать и словами с помощью сценариев использования. Однако, наиболее эффективным способом является визуализация бизнес-процессов, так как изображение проще донести до широкого круга людей.

Нотации моделирования бизнес-процессов

Набор элементов для визуализации бизнес-процессов и правила их расположения называют нотациями. Существует много нотаций для моделирования бизнес-процессов: например, IDEF0 и IDEF3, BPMN, UML, DFD, EPC. Обычно для успешной работы бизнес-аналитиком нужно знать глубоко хотя бы одну из них.

Наиболее распространенной нотацией моделирования бизнес-процессов сегодня остается стандарт BPMN, выпущенный группой OMG (Object management group). При этом стоит помнить, что некоторые бизнес-заказчики могут не знать всего набора элементов нотации BPMN.

Откуда прийти в профессию и куда расти аналитику данных


Есть мнение, что попасть в касту аналитиков можно только с исключительными знаниями математики. Но это не так.

В аналитику обычно уходят Junior- и Middle-разработчики на Python. Если вдобавок есть базовые знания SQL — вообще отлично. В таком случае разобраться со всеми особенностями работы будет намного проще.

Также можно начать карьеру непосредственно с аналитика. Выбирайте один из десятков доступных курсов — и вперед. Высшую математику знать необязательно. Для Data Analyst уровня Junior и Middle нужно только знание инструментов работы с данными. А в большинстве случаев хватит и школьных знаний математики.

Возможностей роста для специалиста аналитики данных тоже хватает. Три самых очевидных: Data Mining Specialist, Data Engineer, Data Scientist. Первый работает непосредственно с поиском данных для аналитики, второй разрабатывает инфраструктуры данных, а третий — прогнозированием и стратегией.

Еще один возможный вариант — BI-аналитика. Визуализация данных аналитики — это отдельный скил, и многие крупные компании ценят сотрудников, которые умеют не только анализировать информацию, но и доходчиво предоставить выводы руководству.

Плюсы и минусы профессии

Есть и некоторые субъективные положительные моменты. Например, некоторые люди отмечают как «плюс» большое количество командировок и знакомств с новыми людьми. Другим нравится чувствовать себя в центре событий и подчинять себе хаос: они разбираются в том, что большинству людей непонятно, и выглядит часто как лотерея, набор случайностей. И только профессионал видит во всем этом причинно-следственные связи.

Однако со временем эти минусы прекращают играть большую роль, т. к. появляется опыт, четко подсказывающий, в какой момент и чем следует заняться.

Проблема

У некоторых моих знакомых, коллег, руководителей, эйчаров, представителей «бизнеса» в головах образовалась путаница между видами аналитиков. Понятие «аналитик» используется для совсем не похожих друг на друга профессий — бизнес-аналитик (БА), системный аналитик (СА), дата аналитик, UX-аналитик, аналитик информационной безопасности, аналитик бизнес-процессов и ещё 5–10 других, все эти виды имеют массу различий. Сейчас про конкретные два, наиболее спутанные между собой, но сильно различающиеся в отечественных IT-реалиях.

Кому будет полезна эта статья:

В общем, «Счастье для всех, даром»

Профессиональные знания

Придется изучить ряд программ, для работы понадобятся:

  • пакет программ MS Office, особенно Power Point – придется часто делать презентации;
  • инструменты моделирования: ARIS, Rational Rose, BPWin и др.;
  • навыки работы с базами данных;
  • умение работать в программах ведения документации;
  • навыки программирования и проектирования;
  • желательно – знание английского или других иностранных языков. Английский пригодится при работе в сфере IT, а также при ведении международных компаний.

Понадобятся знания в области управления, экономики и бухгалтерского учета. А также важно всегда быть в курсе современных тенденций и актуального состояния рынка, бизнеса.

Профессиональный путь

Заработал первые деньги. На первую работу устроился в 14 лет — на археологические раскопки во время летних каникул. Платили тогда около 20 Р за час работы. На заработанные деньги я смог купить б/у телефон LG G1800 и новенький MP3-плеер.

Учился в МГУ, подрабатывал репетитором. После школы я поступил в МГУ на физика. Со второго курса я начал подрабатывать: готовил школьников к экзаменам по математике и физике, помогал отстающим.

Числился в РАН ради диплома. На старших курсах я был формально трудоустроен инженером в одном из институтов РАН и получал символическую зарплату за обработку данных эксперимента, по которому параллельно писал диплом. У меня был вариант остаться в науке, но я не захотел: пяти лет в общежитии мне хватило, а на те деньги, что платят аспирантам, снять жилье и обеспечить себя не получится.

В физике, которую я изучал в вузе, много математики, статистики, работы с данными. Все это так или иначе применяется в аналитике. На работе я «доставал» из базы данные, поддерживал регулярные отчеты, строил простые прогнозы продаж. Ушел через полгода, потому что не видел перспектив, да и атмосфера в компании была не самой дружелюбной.

При знакомстве начальник показался исключительно приятным человеком. Но за те пару лет, что я там проработал, отдел обновился почти на 100%: люди уходили, поработав несколько месяцев, либо их вынуждали уйти, а эйчар закрывал на это глаза.

Однажды я пришел на работу в 9 утра пятницы, а вышел в 6 утра субботы — потому что начальник решил, что никто не уйдет, пока мы не закончим отчет.

В один момент я понял, что не готов больше терпеть такого отношения ни за какие деньги. У меня были накопления: я привык скромно жить, и без работы мог бы оставаться не менее полугода. Из обязательств была только аренда комнаты — 15 тысяч рублей в месяц.

Помимо этого, на мой взгляд, это тот случай, когда «зачетка» начинает работать на тебя: имея опыт работы в известной компании, проще пробиться через фильтр эйчаров и заполучить работу мечты.

Помню, что откликов на мое резюме было довольно много, но по-настоящему интересных предложений, подходящих к моим требованиям, — минимум.

На поиск работы ушло два с половиной месяца — и дались они непросто: периодически я чувствовал себя никчемным. В какой-то момент я уже был готов согласиться на работу в очередной отечественной транспортной компании с высокой зарплатой, но отказался и продолжил искать.

Собеседование прошло не очень тяжело — просили решить стандартные задачи на математику, логику и проверяли навыки работы в «Экселе». Даже сейчас этого достаточно, чтобы начать карьеру в аналитике. В международных компаниях стараются набирать людей, которые близки по духу работодателю, а еще они уделяют внимание мотивации кандидатов: меня долго расспрашивали, почему я готов пойти на стажерскую позицию, имея практический опыт в аналитике. Видимо, мои ответы их устроили.

Было много разных мыслей по поводу «понижения в классе». Мое окружение, кажется, меня тогда не понимало.

Я продолжал работать сверхурочно. Делал это сознательно, чтобы зарекомендовать себя. Переработки, как правило, были обусловлены либо сжатыми сроками, либо тем, что задача мне была интересна. Не могу сказать, что это негативно сказывалось на физическом или эмоциональном состоянии: пока ты молод и все в новинку, работа дается легче.

Переработки не оплачивались, зато я всегда был на хорошем счету и, как правило, быстро получал повышение.

Одна из коллег решила перейти в коммерческий отдел и освободила место — так я стал штатным младшим аналитиком.

В крупных международных компаниях вариантов развития карьеры много — как горизонтальных, так и вертикальных. Аналитик в нашей компании может перейти в продажи, планирование, логистику, ИТ, финансы или перебраться в один из зарубежных офисов — и это поощряется руководством.

На первых этапах я разобрался с языками Excel, SQL, VBA. Сейчас изучаю Power BI, Python и Project Management. Так получается, что на самообразование трачу свободное время, — работу-то никто не отменял. Платить за обучение стал не так давно: например, купил пакет уроков в Skyeng, чтобы подтянуть английский.

Недавно получил вычет по ИИС и оплатил обучение в «Яндекс-практикуме» по программе «Аналитика данных». Скоро стартует шестимесячный курс — надеюсь, это позволит расти дальше. В целом считаю, что практически всему можно научиться бесплатно, но иногда быстрее и эффективнее сделать это за деньги.

Для меня психологическая отметка — 10 тысяч рублей за месяц хорошего онлайн-обучения. Думаю, что до 5% дохода в год вполне можно инвестировать в свое образование.

В международной компании я работаю до сих пор. За пять лет прошел путь от стажера до старшего бизнес-аналитика — и увеличил зарплату с 40 до 120 тысяч рублей.

Карьерный рост у меня планомерный. Здесь в принципе исключен вариант «из грязи в князи». На каждую более-менее серьезную позицию внутри компании уже есть претенденты, которые ждут, когда она освободится.

На личные качества тоже обращают внимание. Мало быть просто хорошим специалистом. Важно уметь общаться с коллегами, партнерами за пределами компании, работать в команде, проявлять инициативу.

Работа

Взаимодействие с поставщиками и подразделениями (FMCG). Сбор, анализ, корректировка, расчет показателей, подготовка аналитических отчетов по различным данным и периодам, ведение…

Аналитические способности, умение работать с большими массивами данных. Ответственность, многозадачность. Знание 1C, Excel (Сводные таблицы, ВПР).

§

Участие в разработке, а также, непосредственная реализация стратегии продвижения франшизы. Организация работы внешних подрядчиков (таргетологи, контекстологи, дизайнеры, верстальщики), а также…

Дополнительный анализ:  ООО АК АНАЛИТИК, Москва, ИНН 7723727552, ОГРН 1097746512522

Обладаете несколькими из ключевых hard skills маркетинга (трафик, упаковка, аналитика, стратегия). Наличие хорошей базы проверенных подрядчиков (копирайтеры, дизайнеры, верстальщики) будет…

§

Игры. (RPG, гонки, бродилки, стрелялки, «Кто хочет стать миллионером», MINECRAFT). Красивые дизайн-проекты. (иллюстрации, обложки книг, открытки, наклейки, макеты сайтов…

Грамотная устная и письменная речь. Аккуратность, ответственность, исполнительность (но, инициатива в оптимизации процесса решения каких-то задач). Работа с большим…

§

Изучение целевой аудитории, понимание продукта, изучение запросов покупателей, организация мероприятий, направленных на формирование имиджа, лояльности и узнаваемости компании.

…письменную и устную речь. – обладаете такими личностными качествами, как коммуникабельность, креативность, самоорганизация и нацеленность на результат. -умеете пользоваться сквозной аналитикой.

Работа ведущий финансовый аналитик в москве: вакансии ведущий финансовый аналитик в москве –

Перейти на страницу курса

§

Перейти на страницу курса

§

Перейти на страницу курса

Работа: ведущий аналитик главный аналитик в москве — июль 2021 – 279 вакансий |

§

Софт скиллы

В целом они практически совпадают для всех специальностей, которые работают с данными:

  • Критическое мышление 
  • Аналитический склад ума
  • Умение правильно излагать и доносить информацию
  • Ответственность и внимание к деталям
  • Бизнес-мышление
  • Готовность принимать решения и брать ответственность за результат
  • Многозадачность
  • Чувство юмора

Многие считают профессию аналитика данных «малообщительной». Аналитик кажется нердом, который работает только с цифрами, а не с людьми.

На самом деле, все немного иначе. Аналитик данных действительно много времени проводит над анализом, но ему также важно уметь донести выводы руководителям компании или отдела. Навыки выступления перед публикой и грамотного подбора аргументации очень пригодятся. Ведь от того, насколько правильно ЛПРы поймут результаты аналитики, будут зависеть их дальнейшие действия в развитии компании или конкретного проекта.

Особняком из софт скилов стоит разве что

английский язык

. Многие компании отмечают знание английского как преимущество, но есть ряд вакансий, которые рассчитаны на работу в международных командах и с англоязычными проектами. В таких свободное владение английским обязательно.

Обязательный английский часто приятно отражается на зарплате. Вакансии в международных проектах гарантируют денежные компенсацию в 1,3-2 раза больше, чем в русскоязычных.

Стратегия на будущее

Я планирую развиваться в профессии до 40 лет — сейчас мне около 30, стать руководителем отдела аналитики, поработать за рубежом.

На мой взгляд, шансы стать руководителем у меня есть. Но, возможно, придется ждать несколько лет, поскольку ротация в нашей сфере невысокая по сравнению с продажами или маркетингом, например. К тому же у меня всего год менеджерского опыта — этого объективно мало, чтобы успешно руководить командой.

Раздумываю потратиться на курс по управлению проектами в одном из онлайн-университетов, а после замахнуться на MBA или второе высшее по экономике или менеджменту. Образование в MBA стоит от 800 тысяч — у меня эти деньги есть, и вполне вероятно, что через несколько лет я решусь, если пойму, что оно того действительно стоит. Еще я рассматриваю вариант сменить место работы через год-другой ради руководящей должности.

В последнее время я заинтересовался концепцией FIRE — Financial Independence Retire Early, или «финансовая независимость и ранний уход на пенсию», — и мне она очень близка. В будущем хочется жить на накопления, заниматься чем-то менее напряженным, например столярной мастерской или частными уроками, воспитывать детей, наслаждаться жизнью, иметь свой загородный дом без необходимости ездить в офис, вот это все.

На пенсию от государства не рассчитываю — к тому времени уже ни пенсии, ни государства как такового может не быть.

Управление требованиями

Для качественного управления требованиями нам крайне важно создавать где-то запросы на изменения под каждое требование, отслеживать статус, документировать и видеть историю изменений, а также ссылаться друг на друга, чтобы избежать дублирования. 

Для трекинга требований самым популярным инструментом является JIRA компании Atlassian. Однако, на некоторых проектах можно также встретить Trello, различные реализации канбан-досок и трекинга-задач: например, Basecamp, Redmine, ClickUp, Visual Studio.

Документирование требований в основном сейчас ведут в продукте Confluence от той же Atlassian. Хотя для этих целей может подойти любой wiki-движок или SVN с возможностью управления версиями. 

Многие трекеры имеют в своем составе продукты для документирования: например, Visual Studio. Здесь стоит обратить внимание на то, какие средства доступны для форматирования, возможно ли расширение с помощью плагинов для включения и ведения версионности диаграмм и макетов.

Хард скилы

Python с библиотеками для анализа данных Pandas и NumPy

. Это мастхэв, его знание хотя бы на базовом уровне требуют 83% компаний в отрасли. Знание R, JavaScript и других ЯП нужны всего лишь 17% работодателям.

Интересно, что в 2021 году по результатам опроса дата-аналитиков и дата-сайентистов язык R в аналитике данных был куда популярнее — его использовали 61% специалистов.SQL

— практически во всех вакансиях требуется знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных. Чаще всего требуют умение писать запросы и оптимизировать их.

Навыки работы с NoSQL системами управления базами данных вроде MongoDB, CouchDB или Apache Cassandra работодатели требуют довольно редко — примерно 9% вакансий.

Power BI, Qlik, Tableau. Большинство компаний не требует знаний какой-нибудь конкретной программы визуализации данных. Обычно они указывают одну из трех на выбор или пишут «системы визуализации данных» без указания конкретной. В целом специалисты могут сами выбирать, что именно им удобнее использовать. Принципиальной позиции у абсолютного большинства работодателей нет.

Опыт работы с Agile, Scrum, Kanban. Почти в половине вакансий работодатели указывают, что дополнительным плюсом будет умение работать с гибкими методологиями создания продуктов.

То есть важно не только то, что делает аналитик данных в рамках своей специальности, но и то, как он это делает.


Но ключевым требованием опыт работы с Agile не является (хоть его и указывают в вакансиях). Да, соискателю придется потратить время, чтобы привыкнуть работать в таком формате, но, по мнению компаний, это не критично.

Excel и Google Sheets. Как ни странно, но в трети вакансий требуется знание электронных таблиц. В основном это нужно продуктовым и консалтинговым компаниям, которые довольно мало пересекаются с диджитал-разработкой, или же относительно небольшим проектам, где весь отдел аналитики состоит из нескольких человек.

Действительно, маленьким командам часто незачем использовать мощные ресурсы SQL, если для обработки данных вполне хватает и обычного Excel. Но в таких ситуациях «аналитик данных» часто занимается сразу всем: сбором и анализом данных, инфраструктурой и автоматизацией.

Многие компании выделяют высокий уровень математической подготовки. Но здесь нужно понимать, что Data Analyst, в отличие от Data Scientist, использует довольно ограниченные математические инструменты, поэтому не нужно быть гением математики.

Высшее образование в области математики пригодится, но при должном усердии все необходимые функции можно изучить и самому. Но для Data Scientist глубокое знание математики уже считается критичным. Если вы планируете расти из Data Analyst в Data Scientist, то математику нужно будет подтянуть.

По основным хард скилам это все. Остальные встречаются менее чем в 10% вакансий, поэтому их можно отнести к индивидуальным особенностям работы в отдельных компаниях.

Чем занимается бизнес-аналитик

Основная задача специалиста – это анализ бизнеса. Он ищет слабые места в разработанной модели, оптимизирует уже запущенные процессы, модернизирует их и превращает в сильные стороны. Также бизнес-аналитики – критики идей бизнесменов. Нередко клиенты приходят только с замыслом, а специалист должен просчитать, насколько успешной будет задумка. А нередко – еще и доработать идею так, чтобы она «выстрелила».

Основные функции работника:

  • диагностика и анализ проблем бизнеса клиента;
  • помощь в постановке целей;
  • поиск решений;
  • сбор бизнес-требований для реализации решений;
  • оформление документации;
  • мониторинг состояния бизнеса, сравнение результатов;
  • разработка и внесение изменений, тестирование;
  • коммуникация с клиентом.

Часто аналитику приходится тестировать свои модели, особенно, если речь идет о работе в сфере информационных технологий. Не исключены частые командировки: нередко офис и реальное производство находятся в разных местах, также поездки необходимы для саморазвития и получения опыта.

Вместо вывода

Из каждого утюга слышно, что со временем сложность бизнес-проблем и их ИТ-решений возрастает по экспоненте. Наравне с этим стек технологий развивается интенсивно и экстенсивно, вширь и вглубь. Выбор правильной композиции технологий может дать прорывные конкурентные преимущества, но и действовать губительно, часто выбор осуществляется на годы вперед, ставя разработчиков в узкие рамки.

Сложившаяся ситуация требует от ИТ аналитиков (1) глубокого познания предметной области бизнеса, особенностей внутренних процессов, внешней среды и трендов, (2) не менее глубоких знаний технологий, часто практического их использования.

Можно быть идеалистом, искать гения и требовать от него высокого понимания различных, если не полярных областей знаний. Можно спуститься на землю и понять, что такая двойственность обязанностей с большой вероятностью приведет к факапу в обоих направлениях. Сидеть на двух стульях — не лучшая практика.

Если сложность проекта требует наличия БА и СА, то для начала следует сформировать понятие, какой уровень знания бизнеса и технических особенностей нужен от специалиста и транслировать его в публикуемую вакансию, стратегию собеседования и тестирования.

Коллегам, нашедшим себя или планирующим работать БА или СА, советую провести такую же процедуру и честно понять для себя, хотите ли вы (1) искать зерно истины в часто не поддающемся алгоритмам и логике, постоянно изменяющемся бизнесе или (2) исследовать и проектировать сложные, запутанные, но интересные системы.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector