Какие бывают аналитики
Наглядный профит от использования аналитики
Если поискать в интернете, то найдётся куча видов таких млекопитающих:
-
Аналитик (вот так, просто аналитик)
-
Аналитик БД
-
Аналитик бизнес-процессов
-
Бизнес-аналитик
-
Системный аналитик
-
UX-аналитик
-
Продуктовый аналитик
-
Аналитик данных
-
BI-аналитик
-
Веб-аналитик
-
Технический писатель
И это не полный список. Плюс на должности навешиваются грейды, типа «старший», «ведущий», «главный», «незаменимый» и т.д.
Не буду подробно останавливаться на том, чем занимаются разные аналитики, не хватит ни знаний, ни размера статьи. Лучше посоветую почитать другие материалы на тему. Например, некоторые из видов аналитиков здорово описаны в статье «Классификация аналитиков на рынке по направлениям, полезности и зарплатам».
Вместо этого предлагаю взглянуть на типы задач, которые аналитики решают. И тут готов выделить специалистов широкого и узкого спектров применения.
Аналитики — кто это?
- Системные аналитики
- Бизнес-аналитики (данная роль относится не только к ИТ).
- Главные задачи системного аналитика: сбор, анализ, формализация и согласование требований к системе. Другими словами, управление требованиями на протяжении всего их жизненного цикла. Основной, хотя обычно не единственный, документ на выходе – техническое задание или его аналог. На этом остановимся подробнее ниже.
- Главные задачи бизнес-аналитика – изучение, описание, анализ и (при необходимости) реинжиниринг бизнес-процессов. Основной документ на выходе – описание бизнес-процессов As Is (обязательно) и To Be (при необходимости).
Личные навыки в резюме аналитика
«Прокачанные» навыки полезны не только в компьютерных играх
, каждый специалист ценится из-за приобретенных умений, полезных, конечно же, работодателю. Резюме бизнес-аналитика однозначно должно включать аналитические умения, причем их надо еще и правильно оформить. Перед заполнением этой графы или прямо в процессе работы надо подумать, какие навыки лучше подойдут к данной вакансии, так как перечисление всех умений аналитика только ухудшит ситуацию.
Даже если рекрутер поверит в наличие десятков умений, он просто не будет вчитываться в длиннющий список, поэтому в данном подразделе надо ограничиться 5-6 позициями.
В целом рекрутеры хотят видеть у аналитиков такие навыки:
- Аналитические. Умение работать с большими объемами всевозможных данных.
- Математические. Пояснять особо нечего.
- Коммуникативные. Крайне полезное и достаточно редкое умение, когда человек не просто делает выводы, а способен их доступно объяснить непрофессионалам.
- Технические. Владение программами, языками программирования, методами визуализации и пр.
- Креативные. Использование новых подходов к решению проблем.
В резюме экономиста-аналитика, например, более важны экономические навыки, чем технические, но все прочие должны наличествовать.
Даже если на вакансию откликается молодой специалист без опыта, он должен описать личные умения, перечислив все программы, которыми владеет и которыми пользовался при разработке хотя бы курсовых проектов или дипломных работ.
Каковы обязанности системного аналитика? Как проходит его рабочий день?
Большую часть рабочего времени системный аналитик собирает и описывает требования к будущей системе: какой она должна быть, как должна работать. Также он проектирует «с нуля» или анализирует и составляет рекомендации к работе уже действующих систем.
Когда IT-продукт готов, системный аналитик занимается его тестированием, разбирает ошибки и инциденты, возникающие в процессе работы. А затем ищет пути решения проблем.
Основным инструментарием, который использует в работе системный аналитик, являются сервисы для постановки и отслеживания выполнения задач (такие как Jira), вики-системы для корпоративного использования (Confluence), графические редакторы (Visio), инструменты интеграционного тестирования (Postman), а также инструменты для написания кода. Впрочем, быть продвинутым программистом и хорошо разбираться в сложных языках разработки системному аналитику не нужно. Достаточно базовых знаний любого популярного языка программирования (например, Python), а также навыков работы с базами данных.
Проектирование решения
Аналитик создает непротиворечивые, полные, проверяемые модели, отражающие какой-то срез или “проекцию” будущей системы для согласования с стейкхолдерами и для принятия управленческих решений (делаем так/изменяем/не делаем). Наиболее полная модель — это реализованная система, но часто достаточно меньших усилий для получения нужных ответов на вопросы.
Например, модель системы из предыдущего примера это электрическая фритюрница.
Моделей системы может быть несколько (и довольно много), но типовые это
-
Функциональная модель, отвечающая на вопрос “как это работает, функционирует, обеспечивает функцию”.
-
Конструктивная модель, отвечающая на вопрос “как это сконструировано, из каких частей состоит”.
-
Географическая модель, отвечающая на вопрос “где это работает” или “где расположены части” делается совместно на основе предыдущих двух.
-
Финансовая модель, отвечающая на вопрос “сколько стоит создание, поддержка, вывод из эксплуатации решения, в какие сроки и за счет чего отобьются вложенные инвестиции”, также часто собрать данные — это работа аналитика. Эта модель основная для принятия управленческих решений опирается на конструктивную и географическую модели.
Потребностей может быть много, решение, которое закрывает все потребности часто оказывается за рамками выявленных ограничений. К тому же часто нет уверенности, что закрытие потребностей приведет к ожидаемому бизнес-эффекту. Это толкает руководство к итерационной разработке с получением работающих решений на ранних этапах. Для проектирования таких решений нужно признать, что какие-то потребности останутся не закрыты или закрыты не полностью.
В итерационной разработке, в каждой следующей итерации должна быть создана система, которая приносит максимум пользы бизнесу, но при этом которая может быть создана в небольшие сроки (с учетом того, что некоторые пропасти не перешагнуть в два шага).
Аналитик решает задачу по проектированию такого решения, которое закрывает потребности по правилу Парето, 20% усилий должны принести 80% бизнес-результата, где усилия берутся из треугольника (цена-качество-сроки) в рамках выявленных ограничений, а результат — это оценка улучшения атрибутов качества бизнес-процесса.
В нашем примере альтернативная модель — инструмент это сковородка, которая разогревается с помощью кухонной плиты. Оно требует больше времени на готовку, зато обеспечивающая достаточное качество и оно значительно дешевле.
ИТ аналитику в поиске помогают
-
Знание того, как ИТ решают задачи по улучшению процессов,
-
Знание того, какие ключевые свойства потребностей влекут разные способы реализации,
-
Знание готовых ИТ решений, решающих задачу полностью или частично или умения быстро их находить и выбирать оптимальное,
-
Знание предметной области,
-
Знание процессного управления и процессов управления изменениями,
-
Понимание трудоемкости, стоимости и сложности решения широкого спектра ИТ задач,
-
Ну и разумеется, эксперты, партнеры по интеграции, смежники, вендоры ИТ решений и разработчики.
Исправление ошибок системы на стадии проектирования дешевле, чем после его реализации. И поскольку любой аналитик иногда да ошибается, то решение, которое он создал стоит проверять.
Наибольший эффект контроля качества достигается с помощью формализации условий задачи (потребности, цели, контекст, ограничения) и решения задачи (модели будущей системы). Без условий задачи, решение проверить невозможно.
Вакансии и зарплата специалиста по анализу данных
Зарплата аналитика данных зависит от вашего опыта, объема работы и ее места. В России новичкам платят в среднем от 65 тысяч рублей в месяц. Опытные специалисты могут рассчитывать на сумму от 115 до 275 тысяч рублей.
Сейчас на HH открыто 7 057 вакансий по запросу «Аналитик данных».
Аналитики данных требуются в маркетинге, банках, IT/Телекоме и еще 25 профобластях. Есть вакансии с разным графиком работы и типом занятости (в том числе для проектной работы и стажировки). Можно найти работу в других европейских странах и США (с дальнейшим переездом).
Варианты работы:
- В офисе. Классическая схема с официальным оформлением и получением социальных гарантий в виде больничного и ежегодного оплачиваемого отпуска. Главный минус – привязка к определенному городу. В регионах заработная плата ниже.
- Удаленно. Часто это официальная работа на полный день, просто вне офиса. Специалист может стать сотрудником крупной компании, даже будучи жителем небольшого города или поселка.
- Фриланс. Это проектная работа с оплатой конкретного результата. Предполагает самостоятельный поиск клиентов и заказов на биржах, сайтах по поиску работы. Опытные аналитики обычно создают сайты-визитки и дают рекламу о своих услугах на разных площадках.
- Переезд. Работа в зарубежных компаниях считается более престижной и высокооплачиваемой. Главное – ваш опыт и умение свободно писать и говорить на иностранном языке (уровень от B2).
Статья в тему: Как заработать на арбитраже трафика
Оплата труда
Уровень зарплаты веб-аналитика зависит от величины компании, в которой он работает, опыта работы, профессионализма, сложности конкретного проекта, времени, в течение которого эффективно решаются поставленные задачи.
Ступеньки карьеры и перспективы
Карьерный рост веб-аналитика может развиваться в горизонтальном направлении: наработке опыта и освоении смежных специальностей. Вертикальная карьера предполагает рост от должности младшего аналитика к ведущему вплоть до руководителя аналитического отдела.
Интересные факты о профессии
Методы веб-аналитики:
- Анализ посещаемости сайта
- Анализ данных электронной торговли
- Анализ юзабилити
- Анализ поведения посетителей на странице
- Бенчмаркинг — это сравнение с конкурентами и общими тенденциями, с применением независимых платформ Google Trends, Alexa, GemiusAudience.
Инструменты веб-аналитики:
- Статистические данные можно собрать с помощью:
- внешних программ — счетчиков (Google Analytics, Piwik, Яндекс.Метрика, Liveinternet, Рейтинг@Mail.ru, OpenStat, HotLog);
- внутренних программ — лог-анализаторов, которые собирают данные, накопленные сервером (WebTrends, Webalizer, AWStats).
Диспетчер тегов: Google Tag Manager
Полезные книги по веб-аналитике:
- Яковлев А., Довжиков А. «Веб-аналитика: основы, секреты, трюки».
- Авинаш Кошик «Веб-аналитика: Анализ информации о посетителях веб-сайтов».
- Авинаш Кошик «Веб-аналитика на практике: тонкости и лучшие методики».
- Джерри Ледфорд, Мэри Тайлер «Google Analytics 2.0. Анализ веб-сайтов».
- Фрэнкс Б. «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики».
Зарплата и перспективы
Эта профессия не отличается от остальных в том плане, что зарплата специалистов зависит от уровня навыков и умений, образования, стажа работы, размера компании и места трудоустройства. Но последний факт не сильно влияет, так как продуктовый аналитик может работать удаленно и получить работу в столичной компании.
В Москве средний заработок специалистов находится на уровне 60 000–250 000 руб. В целом по России средний оклад специалиста колеблется от 50 до 180 тыс. руб., в регионах – от 40 000 до 150 000 руб.
Новичкам, т. е. аналитикам с опытом работы менее 1 года, готовы платить от 40 000 руб. Специалисты со стажем более 1 года получают от 80 000 руб. А продуктовые аналитики, работающие более 3 лет, могут получать от 250 000 руб. и выше.
Но все это при условии, что сотрудник постоянно развивается, учит новые языки программирования, владеет иностранным и периодически повышает квалификацию.
Вакансии предлагают и крупные IT-корпорации, и региональные стартапы. Но кроме карьеры в качестве штатного сотрудника, можно еще уйти во фриланс или перейти в иностранную компанию.
Большинство работодателей первым делом обращают внимание на опыт работы и портфолио. Поэтому лучше всего начать практиковаться еще в процессе обучения, что часто предлагают различные онлайн-курсы
Краткое описание
В современных условиях даже человеку с высшим экономическим образованием бывает сложно решить, какой поступок окажется выгодным с финансовой точки зрения, а какой сулит серьезные убытки. Если речь идет не о личных доходах и расходах одного человека, а о материальной базе крупной компании, то значимость таких решений возрастает многократно
Именно поэтому на рынке труда появилась такая востребованная профессия, как финансовый аналитик – специалист, которому можно доверить комплексную оценку ситуации и проработку всех вопросов, касающихся принятия важного решения или финансовой политики компании в принципе
Где можно обучиться на аналитика данных
Самый простой способ для людей, которые уже работают и хотят приобрести новую специальность — пойти на курсы. Многие школы и центры предлагают программы, позволяющие приобрести профессию аналитика
Но при выборе важно обратить внимание, чтобы программа занятий включала в себя не только теорию, но и практику.
Фундаментальный курс «Аналитик данных» от SkillFactory позволяет с нуля освоить эту специальность. Большим плюсом обучения является упор на практику. Студенты развивают практические навыки в процессе решения кейсов в онлайн-тренажерах. А на выходе обладают всеми необходимыми знаниями, чтобы найти работу в этой сфере или применять анализ данных в своей текущей работе.
Особенности профессии
Финансовые аналитики должны прекрасно знать множество экономических дисциплин, а также разбираться в бухгалтерском учете и даже некоторых юридических нюансах. Их работа – это труд высокой интенсивности, который требует умения чутко улавливать любые изменения ситуации, прогнозировать грядущие тенденции и, в целом, держать руку на пульсе актуального состояния рынка. Во время обучения такие специалисты изучают:
- Составление смет доходов и расходов, проектов бюджетов различных уровней.
- Контроль эффективного и целевого расходования средств, источников появления непроизводительных затрат.
- Составление бизнес-планов и финансовых планов.
- Анализ и интерпретацию статистических данных финансового, страхового, кредитного характера для принятия управленческих решений.
- Разработку кредитных и финансовых услуг.
- Оценку и анализ рисков, разработку мероприятий по их снижению.
- Разработку рекомендаций по улучшению финансовой деятельности организаций и претворение их в жизнь.
- Оценку целесообразности вложений и инвестпроектов.
- Оценку финансового состояния и кредитоспособности юридических и физических лиц.
- Прогнозирование экономических процессов в сфере финансовых и кредитных отношений.
- Общение на иностранном языке.
- Преподавание экономических дисциплин.
Финансовые аналитики – это специалисты достаточно широкого профиля, поскольку перечень их обязанностей сильно зависит от того, в какой конкретной организации они работают. От них требуются не только глубокие познания в своей сфере, но и умение понятно, доходчиво преподнести информацию клиенту, чтобы помочь ему принять финансово верное решение.
Зарплата UX-аналитика
Уровень доходов такого специалиста обычно достаточно высок, хотя он зависит от уровня его профессионализма и финансовых возможностей той компании, в которой он работает.
Карьерный рост
UX-аналитик может пройти все стадии профессионального развития от Junior до ведущего исследователя, а также возглавить работу отдела, специализирующегося на User Experience.
Профессиональные знания
- Теория автоматического управления.
- Средства автоматизации и управления.
- Диагностика и надежность автоматизированных систем.
- Программирование и алгоритмизация.
- Техники тест-дизайна.
- Проработка персонажей пользователя и создание сценариев использования продукта.
- Системы управления тестами и баг-трекинга.
- Клиент-серверная архитектура.
- Клиентское тестирование программных продуктов.
- Исследование реального поведения пользователей и аналитика выдвинутых гипотез.
Заработная плата
Руководители предпочитают брать в штат HR-аналитиков, имеющих опыт работы от 1 года, являющихся уверенными пользователями ПК, знающих иностранные языки. Уровень оплаты труда зависит от региона ведения деятельности, навыков и умений. Нередко оклад HR-аналитика складывается не только из голой ставки, но и из бонусов, премий.
Профессиональные знания
- C&B/HR-аналитика.
- Технологии управления персоналом.
- Аналитика, экономика, менеджмент, основы рекрутинга, статистика.
- Иностранные языки.
- Бюджетирование персонала.
- Бизнес-процессы HR-департамента.
- Автоматизация HR-процессов.
- Ключевые показатели эффективности персонала (KPI).
Как я стала аналитиком
Меня с детства интересовали математика и программирование, работа с данными, таблицами, поиск и анализ закономерностей. Работа аналитика включает все эти аспекты.
Я закончила НИУ ВШЭ по направлению, связанному с маркетингом. На факультете нам преподавали математику, статистику, прогнозирование, эконометрику, и эти предметы мне нравились больше всего. Кроме того, я занималась программированием на дополнительных курсах.
После окончания вуза я стала работать в PR, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, работала я через силу, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решила сменить направление. В вузе я узнала, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, познакомилась с языком программирования SQL. С этими навыками в резюме я решила посмотреть вакансии аналитика и вскоре нашла мою нынешнюю работу. Поначалу мне поручали и другие задачи, но постепенно аналитика стала моим основным занятием.
За три года я стала ведущим аналитиком— руководителем подразделения. В мои обязанности входит не только составление запросов в базы данных, но и распределение задач внутри моей команды, взаимодействие с заказчиками рекламных кампаний или аккаунт-менеджерами, которые ведут этого рекламодателя.
Аналитик Big Data
Big Data (Большие данные) — это термин, обозначающий огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые можно обработать с помощью особых аналитических инструментов.
В качестве примера Big Data можно привести статистику всего поведения всех пользователей крупной социальной сети вроде Facebook за определенный период или данные обо всех торгах на Нью-Йоркской бирже.
Ручная обработка такого массива данных была бы невероятно затяжной и трудоёмкой. Но современные инструменты позволяют эффективно их анализировать, формулировать выводы и рекомендации и даже подстраивать под них поведение систем.
Аналитики BigData занимаются построением рекомендательных и предсказательных моделей, в том числе и для искусственного интеллекта — например, учат его распознавать пол человека по фотографии. Или могут спрогнозировать вероятность покупки платной версии мобильного приложения, исходя из поведения пользователя и данных о том, как вели себя люди, купившие приложение.
Профессия аналитика больших данных скорее ближе к деятельности разработчика, чем к труду других аналитиков, хотя непосредственно написанием кода они практически не занимаются. При этом в работе таким специалистам помогают инструменты программирования (Python, Scala, Bash) и системы для работы с данными (Spark, Hadoop). Но основную базу знаний Big Data аналитика составляют продвинутые знания в математической статистике, теории вероятностей, построении математических моделей, линейной алгебре и сложных методах вычислений.
Кому подойдет это направление аналитики?
Тем, кто всегда был на короткой ноге с математикой, и хотел бы применить свои знания в современной развивающейся области. Узнать больше о профессии аналитика больших данных можно на странице нашего факультета по Big Data Analytics.
Таковы наиболее популярные и востребованные аналитические специальности — хотя на самом деле их, безусловно, больше. Также существуют профессии CRM-аналитиков, категорийных аналитиков, аналитиков продуктовых категорий, аналитиков клиентского сервиса, SMM-аналитиков и многие другие.
Надеемся, что эта статья помогла вам лучше разобраться в многообразии аналитических профессий — и, возможно, «присмотреть» свою будущую стезю!
Карьерный рост и перспективы развития
Как и во всех профессиях здесь существуют как старшие, так и младшие специалисты В зависимости от этого растет, конечно, и заработная плата.
Желательно конечно не зацикливаться на определённом направлении, а развивать себя во многих сторонах этой профессии.
Когда вы только начнете работать, не стоит сразу же рассчитывать на повышение. Нужно обязательно стараться работать с минимальным количеством ошибок.
Чтобы стать отличным хорошим аналитиком, нужно поработать около 5-6 лет. Но не забывайте всегда следить за трендами, они вам помогут в развитии.
Финансовый аналитик может стать (при развитии своих способностей и приобретении опыта) аналитиком оценок, инженером-аналитиком, комплекс-менеджером, аудитором.
Обучение на HR-аналитика
Работодатели заинтересованы в HR-аналитиках, которые имеют диплом о высшем образовании. В вузах России открыто много профильных направлений подготовки:
- «Управление персоналом» (код: 38.03.03);
- «Статистика» (новое направление, утвержденное в 2017 году, открыто при РТУ МИРЭА и ОГУ);
- «Экономика», например, с профилем «Экономика труда» (код: 38.03.01);
- «Менеджмент», например, с профилем «Управление человеческими ресурсами» (код: 38.03.02).
Профильным экзаменом для вышеперечисленных направлений является математика
Обратите внимание на то, что HR-аналитик должен регулярно повышать свою квалификацию и обновлять знания, поэтому несколько раз в год рекомендуется принимать участие в семинарах, вебинарах, тренингах
Сколько зарабатывает аналитик данных?
Мы проанализировали открытые вакансии на HH.ru и Хабр Карьера. Разброс зарплат оказался довольно большим. Что ожидаемо — он зависит от опыта и города, в котором работает аналитик. Стажеру в Перми предлагают 25 тыс. рублей, а аналитик данных в московском офисе международной компании зарабатывает 200 тыс. рублей.
Средние зарплаты получились такими:
Источник
Стажеры и junior-специалисты получают от 60 тыс. рублей. В 8% вакансий указана сумма ниже, но в основном они предлагают частичную занятость.
Руководители отделов и синьор-аналитики получают от 170 тыс. рублей. В некоторых вакансиях предлагают больше 250 тыс. рублей в месяц, но для них нужен опыт больше пяти лет в аналитике и большой пул компетенций.
В регионах ситуация иная. Максимальная зарплата, на которую можно рассчитывать, — 100 тыс. рублей. Но многие работают удаленно в своем городе, получая «столичную» зарплату. На сайте hh.ru удаленные вакансии для аналитиков данных составляют 15% от общего количества.
Дает ли работа в достаточной мере сложных задач? Ведь только ими и растешь.
На любом проекте есть задачи сложные и рутинные. В моей работе соотношение примерно 40/60, и меня это устраивает. Каждый день — и зарядка для ума, и возможность отдохнуть за написанием инструкций.
Приведу несколько примеров задач из практики:
1. Существует система X и система Y. Для выполнения одного из процессов (к определенной дате, не раньше, не позже), системе Y требуются данные из X. Системе X, в свою очередь, нужно подтверждение об успешной передаче данных в систему Y, их корректности и полноте. Необходимо разработать приемлемый для заказчика алгоритм автоматического двустороннего обмена данными между системами. Нужно обеспечить возможность штатного функционирования остальных приложений на серверах X и Y в ходе процесса обмена данными.
Решение: Взаимодействие X и Y реализовано через веб-сервисы. Файловый обмен ведется в режиме 24/7, с момента наступления определенного события в системе Y, до полного завершения выгрузки/до наступления дедлайна/до ручной остановки процесса. Разработан формат обмена, перекрестная (между двумя системами) матрица статусов загрузок, утверждены коды возвратов. Файлы на входе Y проверяются на корректность, а в случае ошибок отклоняются до исправления ошибок и повторной загрузки. Реализована форма мониторинга, ведутся подробные логи. По завершению загрузки каждого файла Y подтверждает или не подтверждает прием файла. Проведено нагрузочное тестирование X и Y в период работы сервиса обмена данными (результаты тестирования были неутешительными, поэтому пришлось придумать хитрый алгоритм очередности загрузок, позволяющий не грузить тяжелые файлы в периоды активной работы пользователей Y). Разработана инструкция по настройке сервиса и работе с ним. В данный момент времени обмен данными между X и Y ведется только через разработанный сервис.
2. Существует утвержденный перечень нормативов (около 700 строк), с которым работает несколько компаний, включая заказчика. Одна из компаний в судебном порядке оспаривает часть нормативов, предлагая свой вариант. Суд удовлетворяет требование. Одновременно некая экспертная организация производит пересчет части нормативов, выдвигая новый перечень (еще около 150 строк).
Задача: обеспечить систему заказчика актуальной нормативной базой.
Сложность задачи в том, что каждый комплект нормативов отличался единицами измерения и наименованиями позиций. Результирующего списка нормативов не существовало.
Решение: попытки автоматизировать процесс сопоставления строк результата не дали, поскольку в каждом конкретном случае решение должен принимать человек. Поэтому списки пришлось выверять вручную, искать совпадения (Отменен судом? Пересчитан?) и включать, либо не включать в результирующий список.
3. Ввести новый параметр для расчетных операций в системе.
Выполнение:
1) Определить точку «входа» параметра в Систему: вводится пользователем? Рассчитывается из других параметров (Каких? Каким образом? В какой момент времени?)?
2) Определить функции, в которых будет задействован новый параметр.
3) Для каждой функции: Проверить, влияет ли новый параметр на выполнение последующих операций, ввести параметр в формулы расчета.
4) Определить способ и место отображения параметра в интерфейсе. Нарисовать макеты.
5) Узнать, должен ли новый параметр фигурировать в выходных формах: в каких именно, каким образом.
6) На содержимое каких выходных форм этот параметр повлияет неявно? Если да, определить степень влияния, вынести вопрос на обсуждение.
7) Определить объем необходимых доработок.
8) Написать постановку задачи на разработку, либо ТЗ (в зависимости от объема доработки).
9) Протестировать результат.
Вопросы задала Эльмира Давыдова.
Зачем нужны аналитики? (привет, кэп)
- Выслушать заказчика. Иногда уже это бывает непросто – некоторые способны говорить часами буквально ни о чем, и не всегда легко удается перевести общение в конструктив. Тут ключевым является навык активного слушания.
- Понять иногда «птичий» язык заказчика и сформулировать его требования понятным языком, полно и без противоречий. Т.е. превратить поток сознания клиента в набор формализованных требований.
- В некоторых случаях, когда заказчик «сам не знает, чего хочет», предложить оптимальное решение или «подвести» к нему самого заказчика;
- Проанализировать влияния новых требований на существующую архитектуру и функционал. Здесь часто будут полезны консультации архитектора.
- Задокументировать требования в виде документа или набора документов в требуемом виде. Затем согласовать их и утвердить.
- Завести талоны в системе такс-трекинга и в дальнейшем отслеживать их нелегкую судьбу. Завести может и архитектор или dev. lead по ТЗ, но чаще это делает аналитик.
- Осуществлять верхнеуровневый контроль соответствия реализованного функционала требованиям.
- Управлять изменениями требований.
- Осуществлять все взаимодействие с заказчиками по вопросам требований.
- Часто – участвовать в сдаче продукта заказчику.
История профессии
Слово «аналитика» происходит от древнегреческого άναλυτικά, что означает искусство анализа. Это была часть более широкого понятия логики, рассматривавшая процесс познания как разложение целого на составные части с целью более детального изучения.
К первым аналитикам можно отнести знаменитых философов того времени Платона и Аристотеля. Но во всех странах были люди, владевшие сведениями и знаниями, недоступными большинству людей, и способные правильно их трактовать и интерпретировать.
Такие люди, по сути, это и были аналитики, очень ценились власть предержащими, поскольку помогали им принимать более взвешенные и рациональные решения.
Профессия аналитика как таковая появилась в средине XX века по окончании Второй мировой войны, когда возникла необходимость работать с большими объемами сведений разного характера. Внедрение компьютерных технологий привело к переводу большей части информации в цифровую форму, а развитие сети Интернет способствовало формированию огромных общедоступных и постоянно пополняющихся баз данных.
