Разбор различий между аналитикой и анализом понимание их уникальных ролей и вклада в бизнес процессы и как они влияют на принятие обоснованных решений

Аналитика

Документ бизнес-требований

Основное назначение этого документа — описать бизнес-потребность, особенности контекста, включая ограничения и всех вовлеченных лиц (стейкхолдеров), сформулировать бизнес-требования и требования стейкхолдеров, определить границы и содержание проекта (scope).

Обычно BRD (Business Requirements Document) разрабатывает бизнес-аналитик, а основными потребителями изложенной в нем информации являются Заказчик, Менеджер проекта и Системный аналитик. Этот документ создается в самом начале любого проекта или даже на стадии предпроектного обследования (discovery) и содержит как минимум следующие пункты:

• Краткое описание проекта;
• Цели проекта;
• Бизнес-контекст текущей ситуации (as is);
• Вернеуровневое видение желаемой ситуации (as to be), включая видение решения;
• Границы и содержание проекта (scope);
• Бизнес-требования;
• Ключевые стейкхолдеры;
• Главные требования стейкхолдеров;
• Ограничения проекта.

При разработке документа пригодятся следующие техники бизнес-анализа:

• BACCM (Business Analysis Core Concept Model) – модель базовых понятий бизнес-анализа, которая позволяет определить границы и содержание проекта, ответив ответы на 6 вопросов: что включает Изменение, какова Потребность, какое будет Решение, кто Стейкхолдеры, какова ожидаемая Ценность, каков Контекст.
• Канва бизнес-модели и цепочка создания ценности;
• CATWOE;
• Анализ стейкхолдеров;
• Бенчмаркинг и анализ рынка;
• Причинно-следственный анализ (диаграмма Исикавы, метод 5Why);
• Нотации моделирования бизнес-процессов (IDEF0, BPMN, EPC);
• Анализ бизнес-правил, в т.ч. DMN-модели.

Технико-экономическое обоснование (ТЭО)

Документ технико-экономического обоснования или бизнес-кейс нужен, чтобы подтвердить целесообразность проекта, обосновать его необходимость с точки зрения бизнес-контекста, оценить экономическую выгоду от реализации и дать исходную информацию для старта. Бизнес-аналитик разрабатывает такой документ для Заказчика, Менеджера проекта и Спонсор или других ключевых лиц, принимающих решения (ЛПР) о старте проекта. Обычно такой документ создается в начале проекта или на стадии предпроектного обследования (discovery). ТЭО особенно необходимо, если проект является крупной инициативой, предполагает существенные инвестиции ресурсов (время, деньги, люди) и включает много компонентов (процессов, организационных структур и информационных систем). ТЭО должно включать следующие пункты:

• Описание бизнес-потребности;
• Анализ текущей ситуации;
• Описание будущей ситуации с точки зрения финансов и рисков;
• Варианты решения (альтернативы);
• Критерии выбора решения;
• Сравнение альтернатив, включая финансовые показатели и риски;
• Выбор наиболее оптимальной альтернативы;
• Необходимые для реализации ресурсы;
• План реализации (ключевые этапы проекта, зависимости, роли и задачи участников).

Подробнее о том, что именно представляет собой этот документ я писала здесь. Чтобы не повторяться, перечислю техники, которые используются при разработке ТЭО:

Спецификация требований или техническое задание (ТЗ)

ТЗ необходимо, чтобы описать функциональные и нефункциональные требования к решению с детализацией, достаточной для его проектирования и реализации. Обычно такой документ составляет системный аналитик на основании BRD или концепции решения от бизнес-аналитика. Основной целевой аудиторий документа ТЗ являются эксперты доменной области, представители Заказчика и члены команды реализации (Архитектор, Разработчик, Тестировщик, Специалист по внедрению).

Разработку технического задания можно начать после одобрения документа бизнес-требований и ТЭО. Точный состав спецификации требований регламентируется стандартом, которому она должна соответствовать, например, ГОСТ 34.602-2020, ГОСТ 19781-90, SRS по IEEE 830-1998, ISO IEEE 29148-2011 или внутренний шаблон ТЗ. В любом случае, этот документ должен включать следующие разделы:

• цели и назначение решения;
• характеристика объектов внедрения, например, краткое описание текущих бизнес-процессов (as is) и информационных систем;
• функциональные требования;
• модели данных (концептуальные или инфологические);
• нефункциональные требования, включая ограничения;
• переходные требования, т.е. как подготовить объект внедрения к вводу решения;
• требования к документированию.

Помимо вышеперечисленных практик и подходов, для разработки ТЗ используются следующие техники системного и бизнес-анализа:

Проект решения

Как я недавно отмечала здесь, одних только требований, упакованных в полное и консистентное ТЗ, недостаточно для реалиазации. Необходимо материализованное представление дизайна решения, которое будет удовлетворять этим требованиям. Проект должен описывать компоненты логической и физической архитектуры решения, включая рекомендуемый стек технологий. Обычно такой документ составляет Архитектор или Системный аналитик, обладающий необходимыми для этого компетенциями. Именно проект решения лежит в основе постановок задач на реализацию, т.е. потребителями информации, изложенной в этом документе являются Разработчик и Тестировщик. Причем роль Разработчик относится не только к программисту, но и к UI/UX-дизайнеру.

Разработать проект решения можно после после одобрения ТЗ, отразив точки зрения на архитектуру решения, указанные в ГОСТ Р 57193-2016, SEBoK, ГОСТ Р 57100-2016/ISO/IEC/IEEE 42010:2011. Для этого документ должен как минимум содержать следующие пункты:

• контекст проектируемой ИС;
• архитектурная категория;
• структура элементов системы;
• взаимодействие элементов архитектуры между собой и реакции в ответ на внешние события;
• протоколы сетевого и межсистемного взаимодействия, в т.ч. по веб-API;
• форматы и схемы данных;
• стек технологий;
• физические схемы моделей баз данных для выбранных СУБД;
• ограничения и подходящие конфигурации настройки компонентов системы;
• порядок реализации спроектированной архитектуры, основанный на технических зависимостях одних компонентов от других.

При разработке проекта решения пригодятся следующие техники:

• Прототипирование;
• UML-диаграммы и схемы С4;
• Документирование структуры данных и системных вызовов, например, в виде спецификации OpenAPI для REST API или AsyncAPI для асинхронной интеграции.

Подробнее о том, что может входить в каждый пункт, я писала в отдельной статье. А пример подобного проектирования в нотации C4 рассматриваю здесь.

Программа и методика испытаний (ПМИ)

Этот документ содержит одну или несколько методик испытаний объекта поставки, включая перечень проверок и допустимых результатов, чтобы показать, насколько результат отвечает требованиям ТЗ. Обычно ПМИ совместно разрабатывается бизнес-аналитиком и системным аналитиком, если эти роли разделены между разными людьми. Потребителями изложенной в ПМИ информации являются Заказчик, Менеджер проекта и Тестировщик. Очень важно, чтобы ПМИ была согласована с представителем Заказчика, который отвечает за приемку, чтобы во время приемочных испытаний не возникло желания проверить работу решения в ранее неизвестных условиях, т.к. подобный тест не пройдет в 99% случаях .

Составление ПМИ можно начать после одобрения ТЗ и дополнять его по мере выполнения модульного, интеграционного и нагрузочного тестирования. Помимо проверки соответствия реализованной информационной системы функциональным и нефункциональным требованиям, изложенным в ТЗ, также проверяется комплектность и качество документации.

По ГОСТ Р 59795-2021 состав ПМИ для автоматизированной системы включает следующие пункты:

• краткое описание объекта испытаний (наименование системы и ее компонентный состав);
• цель испытаний (цели и задачи, которые должны быть достигнуты и решены в процессе испытаний);
• общие положения (регламенты, место и время испытаний; организации, участники, результаты предыдущих испытаний);
• объем испытаний (этапы испытаний и проверок, нормативные количественные и качественные значения показателей, последовательность проведения и режима испытаний, работ по завершении испытаний и порядок их проведения);
• условия и порядок проведения испытаний, включая меры обеспечения безопасности и требования к участникам испытаний;
• материально-техническое обеспечение испытаний, включая задачи и обязанности участников по их поставке и подготовке. Например, для приемочного тестирования ИС в этом пункте может быть указано, на чьей стороне (Заказчика или Исполнителя) разворачивается тестовый стенд и кто отвечает за его работоспособность.
• метрологическое обеспечение испытаний, включая задачи и обязанности участников по их поставке и подготовке. К примеру, для ИС в этом разделе ПМИ можно указать, какой бенчмаркинговый тест будет использоваться для оценки производительности, а также какими инструментами будут логироваться и оцениваться результаты.
• отчетность — список отчетных документов, включая перечисление участников, которые должны их разработать, согласовать и утвердить, а также сроки их оформления. Обычно отчетными документами являются акт и отчет о результатах испытаний, акт технического состояния системы после испытаний.
• приложения – методики испытаний, математические и прочие модели для оценки качества объекта испытаний.

Для наглядности, зачем нужен каждый из рассмотренных документов, и что он включает я составила таблицу, которую можно использовать в качестве шпаргалки для начинающего аналитика. Скачивайте и пользуйтесь на здоровье!)

А научиться составлять все рассмотренные и другие артефакты, включая полезные техники вам помогут мои курсы в Школе прикладного бизнес-анализа на базе лицензированного учебного центра обучения и повышения квалификации системных и бизнес-аналитиков в Москве:

Бизнес–анализ – это работа, направленная на определение потребностей клиентов и других интерессантов бизнеса. Он помогает найти и обосновать решения, которые приводят к определенным изменениям внутренних процессов компании. При этом сам по себе бизнес–анализ не связан с разработкой новых продуктов.

Бизнес–анализ позволяет оптимизировать внутренние процессы, провести изменения в организации компании и разработать внутренние регламенты. При этом в последнее время бизнес–анализ все теснее переплетается с IT–технологиями, так как появляется все больше различных инструментов, позволяющих автоматизировать процессы обработки информации. В большинстве компаний проведение бизнес–анализа напрямую связано с использованием современных корпоративных систем.

В процессе бизнес–анализа аналитики изучают показатели каждого направления бизнеса, отслеживают состояние каждого отдела и все процессы, которые происходят в компании. Это позволяет им быстро оценить, какие проблемы уже есть во внутренних процессах компании, а где проблемы только могут появиться. На основе результатов бизнес–анализа строятся стратегические планы.

Задачи бизнес–анализа заключаются в следующем:

• Снижение расходов компании. В процессе развития бизнеса необходимо все время проверять и пересматривать статьи расходов. Дело в том, что некоторые расходы на отдельных этапах развития компании могут оказаться слишком большими и привести к серьезным проблемам. Важно отслеживать уровень отлаженности каждого процесса и выгоду от существующих договоров. Анализ помогает установить категории, в которых расходы чересчур высоки, и оптимизировать траты.

• Решение отдельных проблем. Если в процессе работы компании все время возникает та или иная проблема, необходимо определить ее причины и и найти проблемные места. Бизнес–анализ помогает выделить причины появления задержек и перерасходов, даже если они не очевидны, и дает возможность оптимизировать процессы и избежать повторного появления проблем.

• Проверка состояния проекта. При появлении новых задач в проекте сложно определить более–менее точные сроки их выполнения. Анализ бизнес–процессов помогает понять, какие ресурсы необходимо выделить и какие процессы должны произойти в ходе выполнения задачи. Он также дает возможность определить, на каком этапе выполнения находится проект в целом и что нужно сделать, чтобы повысить эффективность работы команды.

• Повышение эффективности отделов. Далеко не все отделы компании обычно работают одинаково эффективно. Некоторые из них обычно показывают сниженные результаты, и даже когда в общем и целом все идет хорошо, хочется повысить продуктивность отдельных подразделений компании. Бизнес–анализ подскажет, что именно служит причиной снижения производительности отделов и каким образом можно оптимизировать их работу таким образом, чтобы соотнести реальную работу компании с запланированной.

• Нахождение возможностей развития компании. При наличии недопониманий или расхождений между руководителями компании анализ бизнес–процессов помогает собрать всю доступную информацию о существующих внутренних процессов и принять решение о дальнейшем развитии компании.

Привет, vc.ru! Меня зовут Настя, я руководитель проектов и бизнес-аналитик. В этом посте расскажу про самые-самые азы аналитики данных, которые будут полезны для понимания продуктовых метрик и тестов. Постараюсь кратко и просто рассказать о понятиях, которыми оперирует продуктовая аналитика. Этот пост будет интересен начинающим аналитикам, менеджерам, дизайнерам и всем, кто хочет понимать, о чем говорят аналитики:) Поехали!

В целом, задачи анализа данных можно разделить на 2 больших типа — расчёт метрик и выявление взаимосвязей. С популяризацией data science можно говорить ещё про один тип — предсказание событий на основе данных, но мы пока не будем его касаться, все же, пост для начинающих:)

Метрики в показатели

Многие не разделяют эти два понятия, но раз уж мы с вами зашли разбираться с азов, то на основе опыта и материалов могу сказать, что они используются немного в разных контекстах.

Метрика — это некое измеренное свойство, характеристика объекта или продукта на определённый момент времени. Например, «мой рост 170 см» — это метрика.

Показатель — это метрика, наделенная бизнес-смыслом. Часто, когда мы вводим показатель, речь идёт о каком-либо нормировании — т.е, задаются допустимые рамки для метрики, или выводы, которые мы можем сделать, исходя из метрики. Возвращаясь к примеру «для участия в модельном показе нужно иметь рост 170-180 см, мой рост 170 см, значит, я могу участвовать в показе». Ну или всеми любимые KPI, тоже пример)

Пожалуй, одно из ключевых понятий анализа данных. Для того, чтобы понять, какие какие статистические показатели будут корректы для нашего исследования, нужно понимать, является ли распределение нормальным.

Нормальное распределение проще всего воспринимать в виде графика — мне очень нравится объяснять его на примере с одногорбым верблюдом:)

Если мы построим график, где по оси x — измеряемый признак, а по оси y — частота его встречаемости, то в случае нормального распределения он будет иметь колоколообразную форму. Нормальное распределение часто встречается в медицине, т.к. ему подчиняется множество физиологических показателей человека. Например, рост — мало взрослых людей с ростом 120см, чуть больше — 140, ещё больше — 160, а после отметки в 180 см частота встречаемости снова начинает падать. То есть, если вычислить среднее значение и провести черту, то половина объектов будет находиться до черты, а половина — после.

Я ограничилась скриншотом рандомного приложения, но на этом примере мы видим — чаще всего встречается оценка 5. 4, 3 и 2 примерно с одинаковой частотой, а 1 снова чуть больше. Если провести черту по среднему значению этого графика (4,3), то большинство оценок будут находится в правой части. Таким образом, для исследования такой выборки нам не подойдёт ряд статистических критериев, справедливый для нормального распределения.

О том, как понять, нормальное ли распределение перед нами и какие критерии подходят для разных видов распределения, разберём в следующем посте.

Мода, медиана и среднее значение

Последнее, на чем остановимся сегодня, это понятия моды, медианы и среднего значения.

Мода — это наиболее часто встречающийся показатель в массиве. Моду можно вычислить как для нормального, так и для ненормального распределения. Единственное, при нормальном распределении она будет находится на самой верхушке нашего колокольно-верблюдного графика или рядом с ней, а при ненломальном — не обязательно. Чем полезно вычисление моды для бизнеса? Зная наиболее частную комбинацию, мы можем к ней подготовиться. Так, например, если мы понимаем, что посетители кофейни часто покупают по 2 стаканчика кофе, то мы можем предложить им удобную упаковку для переноса. Более тревиальный пример — обувь стандартного размера (37-39 для девушек) в магазинах покупается чаще, значит, нужно заказать/изготовить больше экземпляров данных размеров. Так же упомяну, что мод в массиве может быть несколько. Такой показатель будет полимодальным.

Среднее значение — значение, которое является средним арифметическим от суммы всех чисел в массиве. Анекдот про то, что «Если кто-то ест мясо, а я ем капусту, то мы в среднем едим голубцы» — это как раз про среднее значение. Если оно используется в нормальном распределении, будет показательно, если нет — может привести к ошибочным выводам.

Медиана — это значение, которое находится в середине числового ряда, ранжированного по порядку, и как раз оно может дать более точную картину в случае ненормального распределения. Как мы можем использовать это в бизнесе? Например, подписку купили 10 человек, из них 6 по 1000 рублей, 1 за 2000, 3 по 3000 рублей и 1 за 10000 рублей. Если мы будем считать среднее, то получится, что каждый клиент принёс по 2000 рублей. Такая оценка может не совсем корректно отображать действительность. В таком случае нужно использовать медиану — для её вычисления нужно расположить числа в порядке возрастания, выбрать 2 числа из середины ряда и разделить на 2. Ну или рассчитать автоматически с помощью онлайн-калькуляторов, Excel, sql и прочих инструментов. И наша медиана в данном случае будет равна 1500. Разница в четверть, внушительно?)

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:

• 14 нанимающих менеджеров из 12 компаний: банков, сервиса доставки продуктов, мясоперерабатывающего комбината, интернет-провайдера, издателя и разработчика компьютерных игр, сети по продаже косметики, организаций в сфере кибербезопасности, консалтинга и цифровизации бизнеса.

• 12 бизнес-аналитиков с грейдами «джуниор», «джуниор-плюс» и «мидл», занятых в проектах Яндекса, а также работающих в других организациях: табачной, фармацевтической и алмазодобывающей компаниях, в штатах крупного разработчика ПО, интернет-провайдера и сервисов, занимающихся тепловой изоляцией, автоматизацией бизнеса и инвестициями.

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:

• Работают с требованиями. Бизнес-аналитики собирают и анализируют требования, соблюдение которых необходимо для улучшения продукта или процессов, пишут описания в формате as is и to be, формируют протоколы встреч и пишут ТЗ к доработкам.

• Исследуют и моделируют бизнес-процессы. Бизнес-аналитики разбивают процессы компании на этапы и офицровывают их — представляют в виде отчётов и презентаций.

• Взаимодействуют с заинтересованными лицами. Также специалисты доносят информацию до команды и других бизнес-юнитов: рассказывают, договариваются, отстаивают свою точку зрения и приходят к решениям вместе с другими сотрудниками.

• Взаимодействуют с разработчиками и проектируют решения. Бизнес-аналитики обсуждают требования заказчика с отделом разработки и могут ставить ТЗ — с тщательным описанием картины to be.

• Тестируют решения. Бизнес-аналитики могут вручную проверять результат и давать ревью тестировщикам.

• Согласуют результат. Когда всё готово, бизнес-аналитики представляют результат заинтересованным лицам.

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

• Работать с базами данных. Обычно в рамках несложных операций — например, соединить несколько таблиц, чтобы получить какой-нибудь новый показатель.

• Моделировать и прогнозировать экономические показатели. «Не чистые» бизнес-аналитики предполагают, сколько компания может потерять или заработать денег с запуском нового продукта, предлагают KPI. Выдвигают гипотезы, строят бизнес-модели и считают финансовые показатели.

• Презентовать результат команде и руководству. Бизнес-аналитики используют data-driven-подход и визуализируют данные, чтобы интерпретировать их и представить в виде тезисов для бизнеса.

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.

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.

Также плюсами при найме могут стать:

• навык работы с Jira и Confluence,

• базовое знание устройства архитектуры системы,

• опыт, изложенный в формате кейсов: что делали, с какими проблемами столкнулись и как их решили,

• при отсутствии опыта — мини-проекты: изученный процесс компании, формулировка состояний as is и to be и отрисованные интерфейсы,

• знание стандарта BABOK и порядка разработки требований по Вигерсу — компании редко работают в точности по ним, но понимание их принципов говорит о тяге кандидата к саморазвитию,

• проявленное упорство — стремление решить задачи, которые могут показаться нерешаемыми.

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.

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:

• Один стейкхолдер обращается с одними требованиями, второй — с другими. Как будете решать конфликт?

• Вы работаете в обслуживании крупного банка. Пришёл директор и сказал, что сервис — не очень. Что будете делать?

• У вас есть два бизнес-подразделения. Появился новый функционал, за который кому-то надо отвечать. Что будете делать? Как определите, кому его отдать?

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:

• Опыт работы в схожей предметной области — сфере, в которой работает компания.

• Понимание специфики IT (если работодатель — IT-компания).

• Опыт работы на смежных ролях. Например, QA-инженером, маркетологом или разработчиком.

• Опыт в сфере продаж.

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.

Итоги

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.