Системный аналитик или бизнес аналитик

Системный аналитик или бизнес аналитик Аналитика

Аналитик данных также важен для развития проекта как специалисты по разработке. На основании его работы компания делает выводы и выбирает дальнейшую стратегию. Чем же конкретно занимается такой аналитик данных в крупных компаниях и зачем его брать в проект?

Содержание
  1. Что делает аналитик данных
  2. В чем различие между аналитиком данных и системным аналитиком
  3. Зачем аналитик данных в проекте
  4. Каким компаниям нужен аналитик данных
  5. На что обратить внимание при подборе
  6. Telegram-каналы для поиска аналитика данных
  7. Каждой бочке затычка
  8. Тенденции
  9. Почему так происходит?
  10. К чему это может привести?
  11. Что делать
  12. Резюме
  13. Практическое руководство, примеры и шаблоны
  14. Проект
  15. Общий подход к работе системного аналитика
  16. 01 Знакомство с бизнес-контекстом и бизнес-требованиями, их уточнение
  17. 02 Определение ролей пользователей и приложений. Верхнеуровневое проектирование архитектуры
  18. Определение ролей пользователей и приложений
  19. Верхнеуровневое проектирование архитектуры
  20. 03 Выделение и описание основных сценариев работы с системой
  21. Use Case
  22. 04 Проработка альтернативных сценариев
  23. 05 Задачи на дизайнера
  24. 06 Определение ключевых данных: сущности и их свойства
  25. 07 Задачи на доработку Базы Данных
  26. 08 Задачи на подготовку тестовых данных
  27. 09 Задачи на разработку методов Backend (методов API)
  28. 10 Задачи на фронтенд / мобильные
  29. 11 Задачи на тестирование
  30. 12 Задачи на сохранение важных артефактов по документации после разработки — документация
  31. Применение описанного подхода на практике
  32. Заключение
  33. Кто такой системный аналитик
  34. Кто такой бизнес-аналитик

Что делает аналитик данных

Профессия аналитик данных на рынке труда принадлежит специалисту обработки и визуализации данных и массивов информации, который должен принимать решения, затрагивающие области математической сферы, программирования, экономики, технологий и управления продуктом. Его функционал зависит от сферы компании и ее задач. Но вне зависимости от этого, аналитик данных нужен везде, где можно сохранять информацию о продукте и поведении людей, которые пользуются товарами и услугами.

Дополнительный анализ:  Резюме соискателей на должность аналитика bi с полной занятостью в казахстане

В общем плане функционал выглядит так:

  • Общается с бизнесом для определения предметной области;
  • Собирает и анализирует данные в корпоративной информационной среде;
  • Оформляет бизнес-требования и техническое задание;
  • Систематизирует результаты; 
  • Составляет гипотезы;
  • Проводит A/B-тесты;
  • Представляет результаты визуально: схемы, диаграммы, графики, дашборды;
  • Подготавливает аналитические отчеты, рекомендации и сопроводительную документацию;
  • Презентует витрины данных;
  • Выстраивает правила работы с данными с помощью карты метрик;
  • Поддерживает документацию в актуальном формате.

В чем различие между аналитиком данных и системным аналитиком

На первый взгляд, системный аналитик и Data Analyst выполняют одну функцию обработки данных. Но это не так — на практике цели и обязанности у них разные. Бизнес аналитика работает с большим массивом данных и интерпретирует их для конкретной цели проекта. А системный аналитик разрабатывает информационную систему. Его цель — выяснить у заказчика требования к программному обеспечению, промониторить эффективность информации и составить проектную документацию для будущего продукта и его перспектив роста.

Получается, что системный аналитик глубже погружен в IT и работает со скелетом продукта. В то время как аналитик данных должен уметь собирать информацию комплексно и фокусируется на стратегических целях компании. Оба специалиста важны для проекта и решения возникающих проблем, но на разных этапах. От важности их работы зависит бизнес, поэтому и заработная плата варьируется до нескольких сотен тысяч рублей в месяц.

Зачем аналитик данных в проекте

Создание продукта начинается с гипотез, сбора больших данных и объемов информации и их проверки. Причем этот этап важен не только в начале разработки направления, но и на протяжении всей жизни проекта. Потому что непоправимые ошибки при создании продуктов или программы — дорогое удовольствие. Эксперт по аналитике делает все, чтобы их избежать. От его работы и принятия решений в бизнес-среде выигрывают компания — получает прибыль, и клиенты — получают качественный продукт.

Дополнительный анализ:  Услуги в личных налоговых спорах

Аналитик данных выполняет роль исследователя — занимается сбором статистики, изучает и интерпретирует максимально возможное количество информации, делает прогнозы. Полученными данными он делится с бизнесом, помогая тем самым принять объективные, востребованные и правильные решения. Еще одна важная задача аналитика — быстро оптимизировать сбор данных, чтобы потом эту систему показателей можно было использовать в других областях.

Каким компаниям нужен аналитик данных

Дата аналитик (Data Analyst) нужен не только в digital сфере. Все больше компаний выбирают Data Driven-подход, в котором решения принимаются на основе объективных цифр. Поэтому аналитик данных решает задачи в отрасли любого типа: финансах, разработке искусственного интеллекта, медицине, розничных и интернет-продажах, обучении и других сферах, существует даже продуктовый аналитик. Ведущий специалист, который занимается систематизацией больших объемов информации, может понадобиться на разных этапах: от выгрузки сложных данных до изучения реакции пользователей на новый интерфейс. Когда без аналитика точно не обойтись?

Провести исследование. Это может быть любой запрос, связанный с анализом внутренних и внешних данных. Аналитик исследует их, находит аномалии и дает обратную связь.

Сравнить выгоду разных подходов. Аналитик должен сделать финансовую модель для понимания прибыли услуги или товара, оценить окупаемость рекламы и внести изменения в бизнес-модель.

Проанализировать результаты. Например, нужно понять причину ухода с сайта пользователей после добавления товаров в корзину. Это поможет выбрать новую стратегию бизнеса на основе данных анализа.

Изучить поведение пользователей. На какую кнопку пользователи отреагирует активнее — на красную или синюю? Чтобы это выяснить, аналитик проводит A/B-тестирование.

На что обратить внимание при подборе

У аналитика данных не должно быть поверхностных знаний в этой области профессии. Этот специалист умеет писать запросы к базам данных SQL, имеет базовые знания языка программирования (Python) и разбирается в маркетинговых BI системах и приложениях. Ну и конечно, аналитик данных имеет аналитический склад ума, должен знать, как находить закономерности, а даже большие объемы данных в собственной деятельности его не пугают. Зачастую по специальности обязательно требуют английский язык, высшее образование в экономике или финансах и опыт работы, что тоже оправдано. Чтобы освоить профессию, несколько онлайн курсов по теории недостаточно.

Как проверить. Тестами и тестовыми заданиями: SQL, Excel, кластеризация текстов, датасеты.

Сильный Data Analyst понимает бизнес-процессы, алгоритмы работы бизнеса и хорошо разбирается в продукте. То есть у него есть понимание, на чем зарабатывает бизнес и как организован процесс. Такой специалист начинает работу с вопроса: «Какие задачи бизнеса решаются в первую очередь?»

Как проверить. На собеседовании спросите, какую роль он выполнял в предыдущих проектах и как он представляет бизнес-модель. Дайте реальные кейсы вашего проекта.

Ориентация на результат

Работа аналитика данных заключается не в простом анализе цифр. Он должен ориентироваться на цель бизнеса и предлагать решения задач с учетом своего видения.

Как проверить. Вопросы в технике STAR, кейс-интервью.

Уверенность в переговорах

Кажется, что аналитик данных работает автономно. Но это не так. Он тесно взаимодействует с руководителем, разработчиками, маркетологами и другими сотрудниками. Навыки переговоров и эмоциональный интеллект — ключевые soft skills для этого специалиста. Аналитик данных — это связующее звено между бизнесом и пользователем. Поэтому он должен влиять на процесс, обосновывая свои идеи, иначе ценность такого специалиста будет низкой.

Как проверить.  Ситуационное интервью, реальные кейсы.

Telegram-каналы для поиска аналитика данных

Data Science Jobs / AI / NN / ML / DL / NLP

Количество подписчиков: 7 000+

Бесплатное размещение вакансий для специалистов в области Data Science, машинного обучения, обработки и анализа данных.

Data Analytics Jobs

Количество подписчиков: 1 700+

Бесплатное размещение вакансий для специалистов по работе с данными (Data Analysts, Data Scientists и др.).

Job for Analysts & Data Scientists

Количество подписчиков: 9 900+ 

Бесплатное размещение вакансий для Digital-аналитиков и Data scientists. 

Работа ищет аналитиков // Вакансии

Количество подписчиков: 16 600+ 

Чат для поиска специалистов в сфере анализа данных с бесплатным размещением вакансий.

Аналитика данных / Data Study

Количество подписчиков: 1 100+
Канал для всех, кто увлекается аналитикой данных и бизнес-анализом. 

В статье мы рассказали о том, чем занимается аналитик данных, когда его стоит взять в команду и где найти. Если вы хотите найти работу,, стать аналитиком, построить карьеру или начать учиться обрабатывать данные, которые помогают развиваться бизнесу, вам необходимы курсы для карьерной и профессиональной квалификации. Там вы сможете приобрести нужные знания для начинающих аналитиков с нуля, научиться принимать решения на основе результатов анализа, теории вероятности, математической статистики, собирать и структурировать огромные массивы. Стать аналитиком легко позволяет интернет, даже если вы планируете обучаться удаленно, а спрос на этих специалистов у работодателей с каждым годом растет. О том, сколько зарабатывают специалисты, и говорить не приходится, цифры высоки.

Если вам нужна помощь в поиске, оставляйте заявку на нашем сайте — мы поможем найти классного специалиста, проверить навыки, определить средний уровень зарплаты по рынку России и других стран.

Каждой бочке затычка

Время на прочтение

В последнее время наблюдаю тенденцию увеличения обязанностей системного аналитика, и, кажется, в явном виде об этом никто не говорит. Наоборот, смотря профессиональные чаты и общаясь с коллегами, я в большинстве случаев считываю превалирующую мысль, что системный аналитик — это специалист, который должен и может всё: и бизнес-цели по SMART поставить, и базу данных разработать. Мне как системному аналитику видится в такой тенденции будущая проблема моей профессии: знания и достижения, которые я приобретаю сейчас, будут обнуляться на каждом новом проекте, потому что там от меня будут ожидать что-то совсем другое. В этой статье пробую разобраться почему системный анализ как подход к решению задач превратился в должность “человек-оркестр”?

Я работаю в IT почти 15 лет. В роли аналитика участвовала примерно в 7 проектах, техническим писателем — в 2 проектах, продактом — в 1 проекте. На проектах, где я работала на позиции аналитика, мне всегда приходилось совмещать несколько ролей: бизнес-аналитика, системного аналитика, дизайнера, технического писателя, тестировщика, саппорта. На других позициях мой круг задач был в основном очерчен задачами конкретной роли. Я выделила бизнес- и системного аналитика отдельно, потому что сейчас многие в явном виде разделяют эти две позиции, в том числе и профстандарты. Но лично мой опыт показывает, что на практике та часть работ по анализу, которую я провожу на старте, независимо от названия роли, требует системного анализа: выяснения проблемной ситуации, целеполагания, моделирования задачи, поиска разных решений и оценки эффективности этих решений. Поэтому говоря сейчас “Системный аналитик”, я подразумеваю “Бизнес-аналитик (в разработке требований к ПО)” и наоборот. Мне, конечно, не так важно как меня называют, сколько важно то, какие ожидания на меня накладывают, называя меня определенным образом.

Тенденции

За последний год спрос на системных и бизнес-аналитиков в России вырос. Согласно опросу, проведенному службой Хабра, динамика изменения спроса выглядит так:

Динамика изменений на рынке вакансий системных и бизнес-аналитиков
Динамика изменений на рынке вакансий системных и бизнес-аналитиков

В явном виде на мысли о парадоксальном расширении требований к навыкам системного аналитика меня натолкнули требованиях в вакансиях. Например, ниже текст вакансии “Ведущий/старший системный аналитик”, который выложили в публичный канал в тг для системных аналитиков.

Вакансия на позицию системного аналитика
Вакансия на позицию системного аналитика

Попробуйте посчитать сколько ролей вы тут видите? Я насчитала 6. С моей точки зрения эти требования, конечно, знакомы для специалиста в IT, но один человек тут закопается. Только чтобы перманентно выяснять потребности, разбирать процессы и формализовывать их в требуемых нотациях, нужно немало сил и рабочего времени.

Под спойлером привела еще два примера требований к системным аналитикам, чтобы показать насколько разнятся ожидания у работодателей. Взято с известного русского сайта по поиску работы на 2023 год
Вакансия на позицию системного аналитика
Вакансия на позицию системного аналитика
И еще одна вакансия на позицию системного аналитика
И еще одна вакансия на позицию системного аналитика

Еще один заметный симптом: в профильных каналах и курсах по системному анализу идет тенденция на упор в техническое проектирование API, физических баз данных, микросервисов и архитектурных решений в целом. Я не буду здесь приводить конкретные каналы и сайты, чтобы не посчитали за рекламу, но они легко находятся по словам “системный” и “анализ”. Стандартные темы таких уроков:

  • Какую архитектуру выбрать для проекта?

  • Проектирование интеграции информационных систем

  • Паттерны проектирования микросервисной архитектуры

  • Проектирование и реализация очередей в брокерах RabbitMQ и Apache Kafka

То есть, от специалиста по системному анализу сейчас ожидаются такие умения как поиск архитектурного решения, его формализация на слоях данных и сервисов, документирование решения для разработки, несение ответственности за принятое решение.

Здесь я не пытаюсь дать оценку: хорошо это или плохо. Это то, как сложились обстоятельства на рынке системных аналитиков. Ниже я агрегирую собственный опыт и кейсы из общения в комьюнити, и привожу сложившееся видение причин таких тенденций.

Почему так происходит?

  1. Так дешевле. Вместо найма разных специалистов, можно нанять одного человека со средним уровнем знаний, который закроет собой сразу множество задач. В целом для систем невысокого уровня сложности или стартапов, или систем на поддержке это целесообразно, но является ли такой специалист системным аналитиком?

  2. Слабо организованы процессы на проекте. Руководитель понимает, что есть проблемы, но не понимает где и почему. Ищется специалист, чтобы он не только обнаружил, но и решил эти скрытые проблемы. Специалист с названием “системный аналитик” больше всего подходит под такой запрос.

  3. Проекты усложняются, растет сильная взаимосвязь между пользователями и информационными системами, происходит глубокое пересечение реальной и виртуальной жизни, в которой люди решают свои потребности. Появляется необходимость в кросс-функциональном специалисте, который сможет закрывать задачи взаимосвязанных прикладных областей.

  4. Тенденция к самоорганизующимся командам, в которых для принятия самостоятельных решений нужно понимать смежные области.

Коллега, которая смотрела мою статью до публикации, сказала: “Да, это общая тенденция. Так происходит во многих сферах, особенно в стартапах, где все делают всё”. Но на мой взгляд уникальность профессии системных аналитиков глубже, чем экономия на ресурсах в стартапах. Системный анализ — это не функциональная роль как разработка, тестирование или продажи. Системный анализ — это подход к решению задач, который по сути может применять абсолютно любой человек в любой работе. Возможно именно поэтому идет попытка натянуть способность системно решать задачи на всевозможные функциональные роли.

К чему это может привести?

И на моем опыте уже приводит:

  1. Перманентный синдром самозванца у людей на позиции системного аналитика. Тот объем знаний, который ожидают от такого специалиста, просто не может вместить в себя средний статистический человек.

  2. Новые люди, которые приходят в профессию, не осознают, что их нагружают нерелевантной работой и уходят, не справившись с завышенными требованиями.

  3. Специалист, который пытается делать всё: анализ, дизайн, проектирование, саппорт, интеграции — будет напоминать утку: умеет летать, плавать и ходить, но всё делает посредственно.

  4. Если техническое решение придумывает один человек с небольшим техническим опытом, то высока вероятность большого количества багов в краткосрочном периоде и конструирование легаси — в долгосрочном.

  5. Проседает непосредственно та часть, из-за которой и появляется потребность в аналитике в команде. Предварительный анализ задач или никто не делает, или делают по остаточному принципу, или делают специалисты, которые не владеют навыками системного анализа.

Что делать

Работая системным аналитиком, я всегда напоминаю себе следующие тезисы, когда вижу попытку наслоить мою работу на другие контексты:

  1. Какие основополагающие задачи я пришла решать на проект как системный аналитик?

    • выяснять реальные потребности реальных людей;

    • вместе с командой разработки и пользователем искать решение проблемы;

    • уменьшать неопределенность в задаче;

    • формализовывать решение с фокусом на закрываемой потребности;

    • формулировать критерии проверки успешности решения;

    • проверять, что человек получил ожидаемый результат;

    • проверять как подействовало полученное решение на реальных данных.

На мой взгляд это то, что любой аналитик в разработке требований к ПО (как бы мы его не называли бизнес- или системный) должен всегда уметь делать и может по желанию ограничить свой круг деятельности только этими задачами.

  1. Находить проблемы за счёт применения инструментов системного анализа и решать эти проблемы — разные навыки. Я как аналитик могу предложить свое или поревьюить существующее техническое решение в силу большого опыта работы. Могу подсветить плюсы и минусы, но не буду принимать окончательное решение. Согласование технического решения делает релевантный специалист с соответствующими навыками и он же несёт за него ответственность.

  2. Если я готова изменить свой круг обязанностей, то говорю, что я как системный аналитик беру на себя другую роль — роль архитектора (разработчика, техлида, инженера по интеграциям), плюс ответственность за разработку технических решений (а также зарплату соответствующей роли). А еще снимаю с себя риски за непроведённый анализ задачи. То есть, в явном виде подсвечиваю наложение новых обязанностей: не “системный аналитик разрабатывает API”, а “системный аналитик взял на себя роль разработчика и разрабатывает API”.

Поделитесь в комментариях своим опытом, наблюдаются ли у вас такие тенденции? Устанавливаете ли вы границы своих рабочих обязанностей? Если да, то как вы определяете границу, за которую дальше идти нецелесообразно?

Резюме

Тенденция на кросс-функциональность навыков в IT понятна и на мой взгляд будет только прогрессировать. Чтобы качественно делать сегодняшние и завтрашние задачи нам нужно получать новые знания, в том числе и из смежных областей. Но давайте обозначать за какие области мы готовы и способны отвечать в первую очередь, а какие нам вторично наслаивает контекст. Вместо того, чтобы из одного специалиста делать “человек-оркестр”, можно создать тенденцию всеобщего обучения системному подходу для решения задач. А системный аналитик — это не затычка под каждую дыру на проекте, но это специалист, который хочет и может системно посмотреть на задачу, уменьшить неопределенность и поддержать процесс создания ценности.

Практическое руководство, примеры и шаблоны

Время на прочтение

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

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

Системный аналитик или бизнес аналитик

Проект

Мобильное приложение для сообществ, через которое можно регистрироваться на бесплатные вебинары, читать статьи со всех социальных сетей и блогов сообщества, проходить обучение.

Все примеры в статье будут связаны с этим проектом.

Общий подход к работе системного аналитика

01 Знакомство с бизнес-контекстом и бизнес-требованиями, их уточнение

Во‑первых, что такое бизнес‑контекст? Это как фон, на котором мы пытаемся понять нашу задачу. В нашем случае, это может быть, например, понимание того, как сообщество общается сейчас, какие у него проблемы и какие цели оно преследует. Здесь мы можем поговорить с руководством сообщества, пообщаться с его действующими участниками, изучить их текущие способы общения — социальные сети, форумы, вебинары и так далее. Либо просто получить уже собранную информацию с описанием работы сообщества сейчас — это AS IS (описание «как есть» для проекта).

Теперь, что такое бизнес‑требования? Это то, что бизнес хочет от будущей системы. В нашем случае, это может быть, например, желание сделать процесс регистрации на вебинары проще и удобнее, или желание собрать всю информацию из разных соцсетей в одном месте. Бизнес‑требования мы также обычно собираем на встречах с заказчиком, проводим интервью и обсуждения. Это To Be — как должно быть в результате разработки.

Важно понимать, что первоначально собранные требования часто бывают не полными или не точными.

Задача системного аналитика — уточнить эти требования, не погружая заказчика в технические детали реализации, но уже примерно представляя, что будет «под капотом». Мы возвращаемся к заказчику или потенциальным пользователям с вопросами, уточняем детали, проверяем понимание, проводим дополнительные интервью, если необходимо, чтобы убедиться, что мы все правильно поняли.

По итогу этого этапа у нас должна быть ясная картина того, как работает бизнес сейчас, и чего он хочет от новой системы. И все это мы оформляем в виде требований, которые дальше передадим команде разработки.

Пример списка процессов AS IS к автоматизации

Ведение списка контактов
1. Сбор контактов при регистрациях на вебинары. Информация попадает в Битрикс24, Telegram-бот сайта, Email-лист контактов.
2. Участники Telegram-каналов GetAnalyst
3. Участники YouTube-каналов GetAnalyst
4. Сбор контактов при обращении по вопросам обучения

Вебинары
1. Публикация анонса в Telegram-каналах
2. Рассылка анонса через Email
3. Передача ссылок на вебинарные комнаты
4. Выдача подарков на вебинарах

Уведомления о событиях по Email / в Telegram GetAnalyst
1. Приглашения на бесплатные вебинары
2. Напоминания о бесплатных вебинарах
3. Передача ссылок на вебинарные комнаты

Больше в посте про бизнес-процессы AS IS.

Пример подробного описания процесса AS IS

Ведение контента в TG-канале для опытных аналитиков и его

Роли:
• Администратор канала — публикация и подтверждение основного контента в канал
• Команда — разрешены к публикации только служебные собщения (напоминания о вебинарах по шаблонам), некоторые нешаблонные сообщения должны получить подтверждение перед публикацией

  1. Написание текста поста. Текст может содержать ссылки на внешние ресурсы, выделения, курсив и другие возможности стандартного редактора в Telegram. Также есть сообщения в которых есть ссылки на видео из YouTube канала.

  2. Добавление одного или нескольких изображений к посту, при необходимости.

  3. Назначение даты и времени публикации.

  4. Проверка отложенного поста в списке «Ожидает публикации».
    4.1. Пост может быть изменен. Это происходит часто, т.к. до публикации посты шлифуются по 2-3 раза при перечитывании.
    4.2. Пост может быть удален и создан заново из-за проблем с картинками и файлами, выявленными при проверке.
    4.3. Пост может быть перепланирован на другое время.

  5. Пост публикуется.
    5.1. Текст может быть отредактирован после публикации, т.к. бывают опечатки или обновления.

02 Определение ролей пользователей и приложений. Верхнеуровневое проектирование архитектуры

Определение ролей пользователей и приложений

Сначала нужно понять, кто будет пользоваться приложением и как. Это могут быть участники сообщества, организаторы вебинаров, модераторы. У каждой из этих групп будут свои потребности и требования к приложению.

Участники, например, хотят легко регистрироваться на вебинары и читать новости. Организаторы вебинаров хотят удобно запланировать и анонсировать событие. Модераторы хотят следить за общением внутри сообщества и модерировать его при необходимости. Наша задача — понять и описать все эти роли и их потребности.

По итогам получится список ролей и пользовательские требования To Be для каждой из них.

Верхнеуровневое проектирование архитектуры

Сначала выделяем компоненты системы — отдельные приложения, сервисы:

  • сервер Backend, который будет обрабатывать запросы от приложения, и может включать в себя подсистемы (сервисы, микросервисы),

  • база данных для хранения информации о пользователях, вебинарах и новостях,

  • внешние системы — источники данных, из которых надо получать данные и в которые их надо передавать (интеграции).

Для визуализации архитектуры можно использовать нотацию C4.

Примеры по проектированию архитектуры в нотации C4

Этот этап работы системного аналитика важен для того, чтобы у всей команды было общее понимание того, как будут организованы основные компоненты системы и как они будут взаимодействовать между собой.

На картинке ниже пример описания архитектуры в разработанной мною нотации, которая легко трансформируется в C4.

Системный аналитик или бизнес аналитик

03 Выделение и описание основных сценариев работы с системой

На этом этапе мы пытаемся понять, как именно будут взаимодействовать различные роли с нашей системой. Мы рассматриваем каждую роль, которую мы определили на предыдущем этапе, и для каждой из них описываем основные действия, которые они будут выполнять в приложении.

Use Case

Для описания сценариев очень удобно использовать формат use case. Use case — это описание того, как система и пользователи взаимодействуют друг с другом для достижения какой-то цели. Use case включает в себя не только последовательность действий, но и роли, которые участвуют в этом взаимодействии, и возможные альтернативные сценарии.

Основное удобство формата use case в том, что он позволяет представить сценарии взаимодействия с системой в простой и понятной форме. Use case показывает, какие роли участвуют в сценарии, что они делают, и как система на это реагирует. Это помогает всей команде лучше понять, как должна работать система, и учесть все возможные варианты взаимодействия пользователей с системой.

04 Проработка альтернативных сценариев

На этом этапе мы начинаем рассматривать, что произойдёт, если взаимодействие пользователя с системой не будет идти по основному сценарию. Это могут быть ситуации, когда что-то идёт не так, или когда пользователь решает сделать что-то по-другому.

На примере мобильного приложения для сообщества. Мы уже описали основной сценарий «Регистрация на вебинар», где пользователь успешно зарегистрируется на интересующий его вебинар. Но что, если вебинар уже прошел? Или если пользователь уже зарегистрировался на этот вебинар? Или если подключение к интернету пропало во время регистрации?

Все эти варианты мы должны проработать и описать как альтернативные сценарии. Каждый альтернативный сценарий должен описывать, что происходит в этой ситуации, и как система должна на это реагировать.

Этот этап работы системного аналитика помогает учесть все возможные исключения и ошибки, которые могут произойти при работе с системой. Это помогает команде разработки создать более надёжное и удобное для пользователей приложение.

05 Задачи на дизайнера

Следующая задача — представить, как эти сценарии будут выглядеть в интерфейсе нашего приложения — UI/UX. Здесь на помощь приходит дизайнер.

Задача системного аналитика на этом этапе — правильно и полно передать всю собранную информацию дизайнеру. Это может включать в себя описание всех ролей и сценариев, предпочтения целевой аудитории.

Иногда системный аналитик рисует макеты, используя Figma, Miro, Draw.io, Axure RP Pro или другие инструменты.

Например, мы можем дать задачу дизайнеру создать макеты экрана регистрации на вебинар, учитывая все шаги, которые мы уже определили в нашем сценарии, и все возможные исключения из альтернативных сценариев. Мы также можем попросить дизайнера учесть, что наша аудитория — это люди разных возрастов, поэтому интерфейс должен быть простым и понятным для всех.

Важно! Про макеты на ошибки

Неоднократно сталкивалась с ситуацией, когда работу с дизайнером завершили, во всю идет разработка, а макеты на ошибки отрисовать забыли.

Важно учесть, что в постановке задачи на дизайнера должны быть перечислены не только экраны для Happy Path (счастливого пути работы приложения), но и для отображения ошибок.

Работа системного аналитика и дизайнера — это командная работа. Поэтому на этом этапе обычно проводятся совместные сессии обсуждения и скетчинга, чтобы вместе придумать, как лучше реализовать все задуманное.

Этап формулировки задач на дизайнера важен, потому что от него зависит, насколько удобно и понятно будет работать с нашим приложением пользователям.

06 Определение ключевых данных: сущности и их свойства

На этом этапе системного аналитика мы пытаемся понять, какие данные необходимы для работы нашего приложения и как они связаны друг с другом. Данные в системе обычно представлены в виде различных сущностей, которые имеют свои свойства и взаимосвязи.

Вернемся к нашему примеру мобильного приложения для сообщества. Основными сущностями в нашем случае могут быть «Пользователь», «Вебинар» и «Новость». У каждой из этих сущностей будут свои свойства. Например, у «Пользователя» могут быть свойства «Имя», «Email», «Дата регистрации», и т.д. У «Вебинара» — «Название», «Дата и время», «Описание», «Организатор», и так далее.

Также мы должны определить, как эти сущности связаны друг с другом. Например, «Пользователь» может быть зарегистрирован на одном или нескольких «Вебинарах». Эта информация важна, потому что она поможет нам понять, как должна быть организована база данных нашего приложения.

Определение ключевых данных, сущностей и их свойств — это важный этап работы системного аналитика, который помогает создать структуру для нашей системы и понять, как данные будут храниться и использоваться в приложении.

От того, насколько продуманно будет создана БД и определены сущности, зависит масштабируемость системы в будущем.

07 Задачи на доработку Базы Данных

Прежде чем программисты начнут разрабатывать методы Backend, им нужно подготовить базу данных.

  • создать новые таблицы,

  • добавить поля в существующие таблицы,

  • сделать миграции данных (перенос и автозаполнение),

  • иногда поменять типы данных, удалить лишние поля и так далее.

Для этого аналитик на основе выделенных сущностей сначала проектирует логическую или физическую модель базы данных (если работа с реляционной БД), а затем ставит задачи на разработчиков:

Шаблон Confluence и инструкция

08 Задачи на подготовку тестовых данных

После того, как мы определили все ключевые данные и сущности нашей системы, нам нужно понимать, что тестировщикам затем придется проверять, как она будет работать. Для этого мы подготавливаем набор тестовых данных, которые будут использоваться для тестирования системы.

Эта задача может быть сделана как системным аналитиком, так и смело передана на тестировщика.

Например, в случае нашего приложения для сообщества, мы можем создать несколько тестовых «Пользователей» с разными параметрами — с корректными и некорректными email’ами, зарегистрированными на разное количество «Вебинаров», и т. д. Мы также можем создать несколько тестовых «Вебинаров» и «Новостей» с различными свойствами.

На этом этапе надо подготовить такой набор тестовых данных, который бы максимально точно отражал все возможные ситуации в работе системы. Это поможет команде разработки проверить все функциональности системы и убедиться, что она работает корректно.

09 Задачи на разработку методов Backend (методов API)

В работе приложений существует нечто, что помогает передавать данные между разными частями системы, например, между пользовательским интерфейсом (фронтендом) и сервером (бекендом). Это называется API, или Application Programming Interface.

Системный аналитик или бизнес аналитик

Системный аналитик должен уметь формулировать требования на разработку методов API, которые позволят фронтенду взаимодействовать с бекендом. Это может включать в себя, например, метод для регистрации нового пользователя, метод для просмотра списка вебинаров, метод для регистрации на вебинар, и так далее.

Для каждого метода API, системный аналитик должен определить, какие данные он принимает на вход (например, данные для регистрации нового пользователя), и что он возвращает на выход (например, подтверждение успешной регистрации).

Ошибки на этом этапе могут так же, как и при проработке БД, привести к проблемам с масштабируемостью и развитием системы. В случае плохой проработки задачи очередная фича в системе может требовать серьезную проработку, чтобы сделать совместимые с предыдещими версиями обновления в системе.

Пример задачи на бэкенд — шаблон постановки задачи + инструкция

10 Задачи на фронтенд / мобильные

Фронтенд и мобильная разработка – это та часть работы, которую видит и непосредственно использует конечный пользователь. В нашем случае это мобильное приложение для сообщества, где пользователи могут регистрироваться на вебинары и следить за новостями.

Задача системного аналитика на этом этапе — описать, что именно должен видеть и делать пользователь в приложении. Для этого аналитик подготавливает список задач для фронтенд или мобильных разработчиков, которые включают работу, сделанную на предыдущих этапах: описание Use Cases, дизайн, методы Backend, тестовые данные, чтобы можно было в процессе разработки воспроизвести все ошибки, до передачи в тестирование.

Вот пример таких задач:

  1. Создание экрана регистрации на вебинар.

  2. Отображение списка доступных вебинаров.

  3. Создание уведомлений о предстоящих вебинарах.

  4. Добавление возможности читать новости сообщества в приложении.

В каждой из этих задач системный аналитик должен максимально подробно описать, как должен выглядеть и работать каждый из элементов экранных форм, чтобы разработчики могли воплотить задуманное в жизнь.

Пример задачи на фронтенд — шаблон постановки задачи

11 Задачи на тестирование

На этом этапе системный аналитик может подготовить список задач для тестировщиков. Он не обязателен. Тестировщики могут сделать задачи себе сами. Но иногда он просто необходим. Зависит от компании и проекта, иногда от конкретной задачи. Он включает в себя описание того, что именно нужно протестировать, и какие результаты должны быть получены.

Допустим, в случае нашего приложения для сообщества, задачи могут выглядеть так:

  1. Проверить, происходит ли корректная регистрация пользователя на вебинар.

  2. Убедиться, что новости сообщества отображаются правильно и актуальны.

  3. Проверить работу уведомлений о предстоящих вебинарах.

  4. Протестировать работу приложения на разных устройствах и разных версиях операционной системы.

На этом этапе системный аналитик в тесном сотрудничестве с тестировщиками должен убедиться, что все задачи выполнены, и приложение работает так, как предполагалось. Благодаря тестированию мы можем быть уверены, что пользователи получат приложение без багов и неприятных сюрпризов.

12 Задачи на сохранение важных артефактов по документации после разработки — документация

Даже после того, как разработка приложения завершена и оно уже запущено, работа системного аналитика все еще не закончена. Один из важнейших этапов — это сохранение и поддержание актуальности всей документации, связанной с проектом.

Артефакты и документация — это не просто свалка статей Confluence + задач Jira, а ключевая информация о проекте. Она помогает новым участникам команды разработки быстрее разобраться в проекте, а также служит источником правды при необходимости внести изменения или улучшения в будущем.

В случае нашего приложения для сообщества, системный аналитик может сохранить следующую документацию:

  1. Документы, описывающие функциональные требования и пользовательские сценарии.

  2. Диаграммы и схемы, включая C4 диаграммы архитектуры системы и Use Case диаграммы.

  3. Документы с описанием ключевых данных, сущностей и их свойств.

  4. Документацию API и описание логики работы методов.

  5. Документы с результатами тестирования и проблемами, обнаруженными в процессе разработки (особенности и известные проблемы).

Все это может быть собрано в ранее приведенных шаблонах требований для Confluence.

Сохраняя и обновляя документацию, системный аналитик помогает обеспечить долгосрочную жизнь IT-проекта.

Проекты не заканчиваются с моментом запуска — они постоянно развиваются и совершенствуются, и качественная документация играет в этом важную роль.

Про процесс документирования:

Применение описанного подхода на практике

Проект: мобильное приложение для сообществ, через которое можно регистрироваться на бесплатные вебинары, читать статьи со всех социальных сетей и блогов, проходить обучение.

Подборка моих блогов с теорией + примерами требований + диаграмм + постановок задач: здесь. В ней вы найдете шаблоны Сonfluence, структуру документов и примеры описаний для каждого этапа работы аналитика над задачей.

Заключение

Это общий подход. Он адаптируется в зависимости от типа задачи и проекта. Я его придерживаюсь, чтобы не упустить шаги по проработке требований и точно определить весь список задач, которые нужно создать и распределить на команду.

Если эта публикация вас вдохновила и вы хотите поддержать автора — не стесняйтесь нажать на кнопку

Аналитики относятся к одной из самых востребованных профессий в IT-сфере. Они нужны компаниям для анализа большого количества информации, которую накапливают многочисленные онлайн-сервисы, сайты и мобильные приложения.

Специалисты исследуют массивы данных, отбирают из них важные показатели, находят закономерности и делают выводы. Они помогают бизнесу принимать взвешенные решения и составлять прогнозы, которые основаны на точных расчётах, теории вероятности и научной статистике.

В статье мы разобрали самые популярные профессии в аналитике:


1. Аналитик BI.

Занимается автоматизацией процессов обработки массивов данных и визуализацией отчётов, создаёт обновляемые дашборды с ключевыми сведениями для бизнеса.

Для старта в профессии ему нужны навыки анализа данных и работы с BI-программами. Также сотруднику необходимо уметь находить общий язык с заказчиками и делать технические задания для разработчиков по сбору данных.

Средняя зарплата в России — 149 тысяч рублей.


2. Аналитик данных.

Помогает бизнесу принимать взвешенные решения на основе массивов информации, статистики и расчётов. В отличие от Data Scientist, ему не нужно уметь строить математические модели. Он работает с уже готовыми IT-решениями.

Для старта в профессии необходимы скиллы статистического анализа, написания запросов на языке SQL, визуализации информации в табличных редакторах и дашбордах, формулирования и проверки гипотез.

Средняя зарплата в России — 132 тысячи рублей.


3. Data Scientist.

Использует научную аналитику и искусственный интеллект для решения бизнес-задач. В работе ему нужны навыки создания математических моделей, применения нейросетей и методов машинного обучения, определения закономерностей и построения
прогнозов. Кроме этого, специалисту необходимо умение делать понятные и наглядные отчёты для заказчика.

Средняя зарплата в России — 307 тысяч рублей.


4. Системный аналитик.

Проектирует для компаний информационные системы, определяет требования к функциональным возможностям программного обеспечения и его структуре.

Для работы по профессии нужно умение моделировать ПО, готовить техническую документацию, составлять задания с подробным планом для разработчиков, получать информацию из баз данных с помощью запросов SQL. А чтобы находить общий язык с заказчиками и собирать информацию о
требованиях ПО, специалисту нужны навыки коммуникации и проведения интервью.

Средняя зарплата в России — 195 тысяч рублей.


5. Продуктовый аналитик.

Изучает данные о продукте и предлагает бизнесу идеи, как получить лучшие результаты при продвижении на рынке. Для этого специалист анализирует массивы информации, ищет в них закономерности и причины сложившейся ситуации, строит и
проверяет гипотезы.

Чтобы работать по профессии, нужно хорошо ориентироваться в продуктовых метриках и уметь настраивать аналитику для сбора показателей из разных источников. Также необходимо фильтровать информацию, выбирая важную и достоверную, выдвигать идеи и проверять их с помощью
тестов, создавать дашборды для визуального отображения показателей.

Средняя зарплата в России — 188 тысяч рублей.


6. Маркетинговый аналитик.

Оценивает успешность продвижения бизнеса на электронном рынке. Для работы специалисту нужно уметь настраивать сервисы и трекеры, которые фиксируют трафик с каналов и действия пользователей на сайтах. Кроме этого, необходим
навык написания запросов на языке SQL, построения и проверки гипотез, визуализации результатов своей работы.

Средняя зарплата в России — 100–150 тысяч рублей.

В некоторых компаниях функции бизнес-аналитика и системного аналитика могут пересекаться. Отсюда возникает путаница. Рассказываем, чем отличаются эти два специалиста: что за задачи они выполняют, какие навыки им нужны для работы и сколько зарабатывают.

Кто такой системный аналитик

Системный аналитик — это IT-специалист, который анализирует и оптимизирует IT-системы, аппаратное и программное обеспечение, а еще поддерживает их эффективную работу. Системный аналитик понимает, как устроены технические системы, и знает, как понятно объяснить бизнес-требования разработчикам.

Рабочий день системного аналитика зависит от конкретных задач, проектов и потребностей организации. Он может решать текущие технические проблемы и работать над архитектурой и развитием информационных систем.

Чем занимается системный аналитик:

🔸 анализирует текущие информационные системы, их архитектуру, компоненты и интеграцию, чтобы выявить проблемы и улучшить;
🔸 собирает технические требования, связанные с функциональностью, производительностью, безопасностью и другими аспектами информационных систем;
🔸 разрабатывает технические спецификации, архитектурные планы, выбирает подходящие технологии и решения;
🔸 внедряет различные компоненты информационных систем и оптимизирует их производительность;
🔸 идентифицирует и решает технические проблемы, возникающие в ходе работы информационных систем;
🔸 тестирует собственные решения, чтобы определить их эффективность;
🔸 создает техническую документацию: схемы, инструкции и отчеты.

Системные аналитики могут работать по профессии в различных IT-сферах и индустриях, где требуется анализ и оптимизация информационных систем. Например, ретейл, банки, холдинги с крупными экосистемами и многие другие.

С чем могут работать системные аналитики:

✔️ Системное администрирование: анализировать и оптимизировать серверы и сети.
✔️ Разработка программного обеспечения: помогать анализировать и оптимизировать архитектуру приложений, управлять зависимостями и производительностью.
✔️ Информационная безопасность: анализировать уязвимости, разрабатывать стратегии защиты и следить за соблюдением стандартов безопасности.
✔️ Облачные технологии: анализировать требования клиентов, выбирать подходящие облачные платформы и настраивать их.
✔️ Большие данные: помогать с проектированием и оптимизацией инфраструктуры для обработки и хранения данных.

Рассмотрим наглядный пример работы системного аналитика. Допустим, он работает в транспортной компании, которая специализируется на логистике и перевозке грузов. Одна из задач системного аналитика — улучшить системы маршрутов транспортных средств, чтобы оптимизировать время в пути и сократить расходы на топливо.

Системный аналитик начнет задачу с анализа текущей системы маршрутов. Он изучит, как она работает и какие данные использует. Дальше системный аналитик соберет данные о дорожных условиях, плотности движения, погоде и других факторах, которые могут влиять на маршруты.

Он разработает план улучшения системы маршрутов, который будут проверять на эффективность инженеры по тестированию. В небольших компаниях тестированием может заниматься сам системный аналитик.

В онлайн-университете Skypro вы можете освоить профессию широкого профиля и стать аналитиком данных с нуля. Для этого достаточно обладать аналитическими способностями и хотеть получить новую специальность — всему остальному вас обучат преподаватели-практики с реальным опытом работы.

Вы выучите язык запросов SQL, освоите язык программирования Python, научитесь визуализировать данные в Google Sheets, работать в Excel и многое другое. В конце курса получите диплом о профпереподготовке и сможете работать по любому направлению в анализе. Знаний будет достаточно!

Кто такой бизнес-аналитик

Бизнес-аналитик — это специалист, который играет ключевую роль в анализе, понимании и определении потребностей бизнеса. Главная цель бизнес-аналитика — поддерживать согласованность между бизнес-потребностями и возможностями информационных систем. Чаще всего бизнес-аналитик выступает промежуточным звеном между бизнес-заказчиком и системным аналитиком: принимает требования бизнеса и переводит их на язык системы.

Чем занимается бизнес-аналитик:

🔸 работает с бизнес-заказчиками, чтобы определить их потребности и требования к информационной системе;
🔸 анализирует полученные требования и документирует их в виде функциональных и нефункциональных спецификаций;
🔸 создает модели текущих и будущих бизнес-процессов;
🔸 занимается разработкой требований к системе: программному обеспечению, базе данных или пользовательскому интерфейсу;
🔸 участвует в тестировании и верификации разработанных решений, чтобы проверить соответствия требованиям бизнеса.

Профессия бизнес-аналитика нужна, чтобы поддерживать эффективную связь между бизнесом и IT-командами. А еще — чтобы создавать технические решения, закрывающие потребности компании.

Вот как работает бизнес-аналитик. Ему нужно внедрить новую систему управления заказами для компании — производителя электроники. Задача бизнес-аналитика — обеспечить эффективную интеграцию новой системы, которая улучшит процессы управления заказами и повысит уровень обслуживания клиентов.

Перед работой над задачей бизнес-аналитик соберет информацию от разных отделов компании: продаж, логистики и обслуживания клиентов. Это нужно, чтобы понять их требования к новой системе. Потом бизнес-аналитик проанализирует текущие процессы управления заказами, выявит проблемные места и ошибки.

На основе собранных данных бизнес-аналитик разработает документ с требованиями к системе, который будет включать описание функций и процессов, необходимых для управления заказами. В процессе работы бизнес-аналитик обращается к системному аналитику. Вместе они обсуждают технические аспекты: интеграцию с текущими системами, требования к базе данных и архитектурные решения.

В конце бизнес-аналитик участвует в тестировании новой системы, чтобы убедиться, что она подходит под требования и что бизнес-процессы работают как задумано.

В онлайн-университете Skypro вы сможете выучиться на бизнес-аналитика с нуля, даже если раньше никогда не работали в IT. Вы освоите все необходимые инструменты и получите знания, которые сможете реализовать на практике — во время выполнения домашних заданий и учебных проектов.

Skypro поможет обрести востребованную профессию независимо от вашего прошлого опыта работы.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий