Бизнес-аналитик и системный аналитик в it. разбираемся в сортах

Что должен знать и уметь аналитик данных

Такой специалист формулирует гипотезы, проводит статистические тесты на существующих данных для решения текущих вопросов, на которые нет ответа.

Минимальный набор скиллов начинающего аналитика:

1. Работать в Google-таблицах, группировать, фильтровать данные — на ходу, без перекладывания из таблички в табличку.
2. Уметь писать SQL-запросы.
3. Изучить минимум один язык программирования: Python или R.
4. Делать выводы и представлять результаты в виде интерактивных дашбордов (Tableau, Power BI).
5. Разбираться в бизнес-процессах и понимать ключевые метрики анализа эффективности.

Инструменты, которые используют аналитики

Основные навыки аналитика данных:

• Сбор и анализ требований заказчиков к отчетности.
• Получение данных с помощью языка запросов SQL.
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики.
• Очистка и трансформация данных с помощью Python.
• Прогнозирование событий на основе данных.
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез.
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

А еще хорошие аналитики данных умеют работать с Big Data, проверять гипотезы с помощью подходов А/Б-тестирования и быть настоящими исследователями. 

Большинство работодателей просят посчитать определенные метрики, например, какие товары чаще всего возвращают покупатели. Иногда нужно рассчитать инвестиционный потенциал и скорректировать бизнес-модель.

UX-аналитик

UX аналитик — это профессия на стыке аналитики, дизайна и исследований. UX-аналитик изучает интерфейсы, собирает данные о поведении целевой аудитории проекта, анализирует обновления конкурентов и продумывает вектор развития цифрового продукта. Свои выводы и рекомендации UX-аналитик презентует команде разработки и специалистам по развитию продукта — и, на основе этого, планируются дальнейшие улучшения.

UX-аналитик — человек, который стремится сделать продукт максимально эффективным и удобным, а для этого ему важно разбираться в исследованиях, чтобы анализировать клиентский опыт, и дизайне и разработке, чтобы давать грамотные рекомендации дизайнерам и программистам. UX-аналитик также частично выполняет и функции веб-аналитика

Но в целом он больше работает с продуктом, чем с рекламными кампаниями, и владеет более сложным и широким набором исследований

UX-аналитик также частично выполняет и функции веб-аналитика. Но в целом он больше работает с продуктом, чем с рекламными кампаниями, и владеет более сложным и широким набором исследований.

Такой специалист проводит аудит текущих интерфейсов и участвует в разработке новых, поэтому ему стоит разбираться в JSON, XML, HTML и в основах программирования, а также полезно владеть базовыми инструментами веб-аналитики, знать основы бизнес-анализа, работать с CJM (путями пользователя).

Кому подойдет это направление аналитики?

Тем, кому любопытно изучать сайты и приложения, кто интересуется дизайном и любит анализировать поведение других людей.

Почему стоит заняться аналитикой данных

Это востребовано на рынке 

Специалисты по аналитике очень востребованы на рынке. Как показывают исследования, 94% специалистов, прошедших обучение по аналитике данных, получили работу в этой области. Количество вакансий в этой сфере постоянно растет. 

Согласно прогнозу Superjob, аналитик данных — одна из самых востребованных профессий в российском сегменте IT-сферы в 2020 году. Соотношение числа вакансий и резюме составляет в данном сегменте 1 к 4,5. 

Совместно исследование Яндекса и HeadHunter также подтверждает высокий спрос на аналитиков. Эта профессия входит в ТОП-15 самых востребованных в сфере IT.

Но не только в России, во всем мире вот уже несколько лет растет спрос на аналитиков. 

По данным опроса, проведенного IBM, в 2020 году число вакансий для специалистов по аналитике данных в США составит 2,72 млн. Спрос на аналитиков за год вырастет на 28%.

Но это еще не все. Эксперты IBM утверждают, что спрос на таких специалистов настолько высок, а профессионалов в этой сфере так мало, что такие вакансии остаются открытыми в среднем в течение 45 дней, а это на пять дней больше по сравнению с другими вакансиями на рынке. 

Это неплохо оплачивается 

По данным Яндекса и HeadHunter, средняя зарплата начинающего data science (анализ данных или машинное обучение) с опытом меньше года, составляет 50 тысяч рублей. Специалисты с опытом более 6 лет могут рассчитывать на зарплату 208 тысяч рублей в месяц, что сравнимо с зарплатой разработчиков, а иногда и превышает ее.

Средняя заработная плата начинающего аналитика данных в США, по данным IBM, составляет более $80 тысяч в год. Опытные специалисты могут рассчитываться на среднюю годовую зарплату $100-116 тысяч.

Это приносит пользу

Бизнес сегодня получает множество разных данных от клиентов: количество посещений сайта, транзакции, взаимодействие с рекламой. При этом 65% компаний не могут проанализировать имеющиеся данные, показал опрос Gemalto. 89% организаций считают, что если бы они умели правильно анализировать информацию, то получили бы конкурентное преимущество. 

Специалисты по анализу данных могут внести вклад в развитие бизнеса и увидеть результаты в виде повышения эффективности. 

Это перспективно 

Сайт LinkedIn составил список профессий, которые позволяют быстро построить карьеру. Исследователи посчитали, что специалисты по аналитике данных имеют высокие шансы получить повышение по службе. Карьерные перспективы в данной отрасли LinkedIn оценил на 9 из 10. 

Это интересно 

Аналитика данных — универсальная область, а специалисты по аналитике востребованы в самых разных отраслях. Аналитики данных могут работать не только в IT-компаниях, но и реализовать себя в самых разных сферах. 

Здравоохранение использует данные, чтобы предоставлять более качественные услуги и программы. В сельском хозяйстве данные используются для повышения урожайности и даже для контроля за прорастанием семян. В автомобильной отрасли аналитика помогает разрабатывать более удобные транспортные средства, предсказывать неисправности, прогнозировать спрос. А есть еще сфера финансовых услуг, коммерция и различные сектора бизнеса, которые работают с данными. Так что у специалиста есть возможность не только погрузиться в мир цифр и статистики, но и ближе познакомиться с новыми для себя отраслями от ритейла до освоения космоса и внести ценный вклад в развитие компании. 

Выявление потребностей и целеполагание

Пациент приходит к доктору и требует “Выпишите мне аспирин, срочно!!!”.

Требование = “Выписать аспирин”. Что делает доктор в данном случае? Плохой доктор даст аспирин. Хороший доктор будет выявлять причины проблемы и лечить их.

Требование (requirement) — это некоторый образ или свойство результата, который кто-то у кого-то требует. “Выпишите аспирин”, “Программа должна делать это” — это требование. Термин не самый удачный в русском языке, он плохо стыкуется с бытовым толкованием, что запутывает заказчика и аналитика.

Требование лежит в области решения (solution). “Поесть в ресторане”, “Приготовь еду” — это требования.

Что делает хороший аналитик ? Выявляет потребности и анализирует их, определяя влияние на бизнес (почему, в чем причина, как часто, какой ущерб для бизнеса, в каком проценте случаев, в какой географии, для каких клиентов, ..)

Понимание потребности дает понимание что делать, какое решение нужно, какое требование к решению важно

Поэтому аналитик выявляет потребности и проектирует решение (требования к решению). 

В разное время разные бизнесы стремятся к оптимизации разных атрибутов качества своих систем и процессов.

1. Обеспечить функциональность

2. Качественную работу

3. Скорость/Производительность

4. Безопасность

5. Низкие издержки

6. И т.п.

Разрыв ожиданий и реальности атрибутов качества создает проблему, которую нужно решить, и для этого нужны какие-то изменения. Устранение разрыва будет целью (goal) будущего изменения.

Внедрение или улучшение ИТ системы нужно для улучшения атрибутов качества бизнес-процесса, иначе оно не приносит пользы и поэтому бессмысленно.

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

1. Функциональная модель, отвечающая на вопрос “как это работает, функционирует, обеспечивает функцию”. 

2. Конструктивная модель, отвечающая на вопрос “как это сконструировано, из каких частей состоит”. 

3. Географическая модель, отвечающая на вопрос “где это работает” или “где расположены части” делается совместно на основе предыдущих двух.

4. 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.

Где учиться на SQL-аналитика

В университете у нас был небольшой курс, посвященный изучению SQL, однако, приступив к работе, я поняла, что это больше теория. Практика же требует намного больших знаний и умений, поэтому большим подспорьем были экспертные статьи, книги, курсы и даже Telegram-каналы. Что могу посоветовать:

Интерактивный тренажер по SQL

Один из самых известных и мейнстримных, но очень толковых курсов. Акцент сделан на том, чтобы научить созданию БД и правильно прописывать запросы, дать азы о связанных таблицах. Особенно полезным курс будет для тех, кто только начинает знакомство с SQL и пока мало понимает, что это и о чем это. Многие из наших ребят начинали свой путь в аналитике именно с этих курсов.

SQL Для Начинающих

Тоже для тех, кто делает первые шаги в анализе. Об SQL рассказывают просто и с самых азов — от установки до решения задач с различными операторами.

Учебник по языку SQL (DDL, DML) на примере диалекта MS SQL Server

Отличный и понятный, что немаловажно, учебник по SQL. Был очень полезен на начальных этапах работы, когда приходилось освежать знания

Кирилл Еременко «Работа с данными в любой сфере» 

Для тех, кто очень хочет связать свою жизнь с аналитикой, но не знает, с чего начать. Автор делает акцент на именно на том, как работать с информацией и на чем лучше концентрироваться. 

ClickHouse 

Священная вещь. Большой русскоязычный (!) портал с документацией по ClickHouse, к которой постоянно обращаемся. Здесь можно найти ответ на любой интересующий вопрос. Все расписано емко, подробно и без воды. Кстати, в Telegram есть классный чат «ClickHouse не тормозит» с живым обсуждением самых разных тем.

Совет: перед тем, как выбрать курс, обязательно посмотрите, есть ли обратная связь и домашние задания. Теория теорией, но лучше практики ничего нет.

Быть SQL-аналитиком не значит сидеть с девяти до шести в офисе. Это интерес к своему делу в любое время дня. Не раз замечала, что для нас скинуть интересный кейс, экспертную статью в рабочий чат — естественное дело.

Профессия SQL-аналитика, с одной стороны, требует огромной точности и «аналитически заточенного разума», с другой же — предполагает креатив и возможность проявить творческую нотку. Не стоит этого бояться.

К чему надо быть готовым:

• постоянное повышение своих скиллов;
• поиск нестандартных путей решения задач;
• готовность перенимать чужой опыт и двигаться вперед;
• рутина, частая однообразная работа.

Бизнес-аналитик в сфере ИТ:

Бизнес-аналитик — это разносторонний специалист, который должен уметь:

• коммуницировать с различными заинтересованными сторонами (это может быть топ-менеджмент компании, либо мидл-менеджмент)
• коммуницировать с бизнес-пользователями
• коммуницировать с членами команды (разработчики, аналитики, менеджеры проектов)
• использовать различные инструменты для систематизации требований (именно инструменты — почти всегда Excel)
• знать и уметь предвидеть какие требования нужны для каждого конкретного проекта и кому задавать вопросы
• уметь правильно формулировать вопросы и «выковыривать» информацию из людей (это очень сложный процесс, особенно когда начинается скрытое сопротивление)
• проводить интервью по выявлению требований
• понимать «политику игры» различных заинтересованных сторон и влияние этого процесса на исход проекта
• видеть влиятельных людей и уметь убеждать их
• уметь исключать мешающих членов рабочей группы из проекта (того, кто постоянно тратит время команды, либо уводит проект не в ту сторону, желательно перевести на другую деятельность внутри компании и обращаться только за отдельными консультациями)
• уметь четко формулировать тезисы, делать четкие выводы
• уметь проводить воркшопы для уточнения требований
• уметь проводить общие конструктивные собрания (цель собрания, проблема, возможные решения должны описываться до собрания, чтобы исключить лишние бла-бла-бла)
• понимать принципы построения систем, уметь трансформировать цели проекта в бизнес-требования, а бизнес-требования в функциональные и нефункциональные требования (т.е. трассировка должна быть в таком порядке)
• быть способным генерировать новые решения
• знать sql, принципы построения моделей данных, бизнес-процессов
• знать и уметь использовать визуальные инструменты для представления информации

Онлайн-курсы

Ниже приведены курсы на сайте ИНТУИТ.ру, которые могут быть полезны как начинающим бизнес-аналитикам, так и профессионалам.

Достоинства и недостатки

Главное преимущество профессии бизнес-аналитика — возможность проникать в суть: разбираться, что как устроено, из каких частей состоит, как они между собой связаны и взаимодействуют, и затем описывать сложные вещи с помощью простых, но полезных моделей.

Бизнес-аналитики помогают разным сторонам понимать друг друга, и в результате получают реализацию, которая удовлетворит всех.

Еще один плюс — важность и значимость деятельности, так как именно результаты работы бизнес-аналитика определяет ход проекта. Среди недостатков выделяют сложности в общении с заказчиком, когда не удается донести хорошие идеи или же мешают ограничения в сроках и бюджете

Среди недостатков выделяют сложности в общении с заказчиком, когда не удается донести хорошие идеи или же мешают ограничения в сроках и бюджете.

Другая жалоба — необходимость изучать большие объемы информации в краткие сроки. Кроме изучения непосредственно своего проекта, бизнес-аналитик обязан постоянно держать руку на пульсе новых методологий, подходов, изучать базовые принципы новых платформ.

Суть работы бизнес-аналитика

Каждому кораблю нужен капитан и штурман, и мир проектов ничем не отличается от корабля. Без капитана и штурмана корабль бы плыл в никуда. В большинстве организаций капитаном является менеджер проекта, контролирующий ход реализации проекта

Это делает роль штурмана довольно важной, так как корабль должен следовать наилучшему и наиболее разумному пути к месту его назначения. Как бизнес-аналитик, вы выступаете в роли штурмана

И вы должны использовать инструменты и методы, чтобы поддерживать проект в правильном направлении для вашей организации.

На первом этапе вы управляете бизнес-целями проекта. Вы также должны гарантировать, что цели действительны и подходят для организации в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Поскольку идеи проекта иногда видоизменяются и живут своей жизнью, вы гарантируете, что основная идея проекта остается приоритетной, а ее реализация является главной целью проекта.

На втором этапе планирования проекта вы управляете сбором требований. Поскольку в большинстве организаций множество ключевых лиц, выполняющих важные роли, бизнес-аналитик следит за эффективностью обмена информацией и идей. Новый бизнес-процесс, который хорош для одной части бизнеса, но наносит вред другой – бесполезен. Как бизнес-аналитик, вы гарантируете, что все ключевые стороны будут услышаны, их идеи будут включены в проект, и что направление проекта всегда будет в интересах бизнеса.

Во время выполнения третьего этапа проекта вы гарантируете, что изменения в проекте учитываются и управляются соответствующим образом. Бывает, что потребности и требования организации во время реализации проекта могут существенно измениться. Во многих случаях это также требует изменений в самом проекте. По этой причине, вам, как бизнес-аналитику, необходимо выполнить три действия для управления изменениями в ваших проектах:

• Прежде всего, вам необходимо проверить любые предлагаемые изменения, чтобы убедиться, что они должным образом отражают изменения, необходимые в рамках проекта.
• Далее, вам необходимо определить, когда могут потребоваться изменения и добиваться их утверждения, в зависимости от потребностей бизнеса.
• Наконец, в случае утверждения изменений в проекте, вы должны помочь с изменением планов, чтобы обеспечить надлежащее продвижение проекта.

Во время последнего этапа выполнения проекта бизнес-аналитик должен играть важную роль в тестировании продукта. Тестирование продукта гарантирует, что все наработки в рамках проекта подходят для бизнеса и достигают целей проекта.

Последняя значимая роль, которую бизнес-аналитик играет в жизненном цикле проекта – это закрытие проекта. Это когда вы подтверждаете, что все критерии для завершения проекта выполнены. Иногда из-за исправлений в последний момент или из-за поспешного включения новых идей в проект, продукт может не полностью соответствовать потребностям организации. Ваша роль как бизнес-аналитика – гарантировать, что этого не произойдет.

Чем занимается бизнес-аналитик в ИТ-проекте?

Александр Прямоносов: Занимает одну из ключевых ролей. Именно он связывает техническую ИТ-составляющую проекта с целями бизнеса, ради которых проект и был инициирован. Бизнес-аналитик на всех этапах ИТ-проекта контролирует, чтобы разрабатываемая другими людьми система отвечала всем установленным требованиям к целевым бизнес-процессам. Ведь именно в бизнес-процессах заложена основа для улучшения разных показателей бизнеса, к которым стремится заказчик. 

Дарья Старостина: Опытный бизнес-аналитик может проанализировать и описать в цифрах экономику бизнеса разного масштаба, то есть быстро разобраться, как работает то или иное предприятие. Внести изменения в бизнес-процессы и показать их влияние на финансовое положение компании. Найти перспективную рыночную нишу и рассчитывать экономический потенциал для запуска проекта, то есть указать, в каком направлении имеет смысл развиваться компании и обосновать свое мнение.

Наверное, подростку кажется, что для этого нужно много-много учиться, и вообще, как так можно — взять и принять решение за множество других людей. Действительно, звучит страшно, но если заменить сложные взрослые слова, получится простая картина, известная каждому школьнику:

1. Умение посмотреть на предмет сверху. Например, описать структуру класса: благодаря кому класс занимает текущее место в рейтинге по учебе, кто отвечает за спорт, кто — за внеклассные мероприятия, кто соединяет класс воедино, а чье отсутствие в школе никто не заметит.
2. Генерирование и обоснование новых идей. Например, предложить организовать внешкольные совместные занятия с отстающими, чтобы повысить средний балл класса.
3. Поиск дополнительных направлений, которые повысят статус класса или школы. Например, организовать сборную по шахматам, придумать как ее продвинуть и участвовать в соревнованиях.

Получается, что увлекаться анализом можно уже со школьной скамьи.

Клавдия Макарова: В нашей компании аналитики проводят аудит ведения учета заказчика в текущих системах, обследование бизнес-процессов “as is”, чтобы определить потребности заказчика, пересечение функций, определение сложных маршрутов процессов с целью оптимизации. Также любимый этап автоматизации для бизнес-аналитиков — концептуальная модель, или прототипирование, то есть заведение сквозных примеров в выбранную систему, построение модели “to be” с целью максимально оптимизировать бизнес-процессы заказчика типовыми средствами системы. В ходе моделирования выявляются функциональные разрывы — то, что потом уйдет в разработку для программиста.

И в случае разработки новых модулей аналитик становится “универсальным клеем” между программистом и заказчиком.

Куда пойти работать

Специалисты этой области востребованы в крупных компаниях. Чаще всего это строительные и торговые фирмы, предприятия добывающей промышленности, банки, консалтинговые, инвестиционные и ИТ-компании. Престижными фирмами считаются Ингосстрах, Тинькофф-банк, Nestle, Ozon.ru и некоторые другие.

Как правило, новички без опыта не получают престижную должность в больших фирмах сразу. Карьеру придется начать «снизу». К примеру, с должности стажера, помощника бизнес-аналитика или технического писателя.

Вакансий в мегаполисах гораздо больше, чем на периферии. Но и устроиться в них неопытному аналитику непросто. Во-первых, руководство требует знание одного, а то и двух-трех иностранных языков на средне-продвинутом уровне, ведь зачастую приходится сотрудничать с зарубежными партнерами. Да и необходимый минимальный опыт работы в этой сфере должен составлять не менее 5 лет.

Данные актуальны на Май 2019 и взяты из сервиса «Яндекс Работа»

Отличие бизнес-аналитика от Data Scientist

Иногда бизнес-аналитика путают со специалистом Data Scientist или думают, что это одно и тоже, только названия разные. На самом деле это не так. Несмотря на некоторое сходство в функционале, это все же абсолютно разные профессии.

Главное отличие в том, что дата сайентист на основании полученных и обработанных данных прогнозирует результат с помощью технических средств – программирование и математическая статистика. А бизнес-аналитик преследует другую цель – коммерческую, он должен выбрать ту  прогнозную модель, которая будет наиболее эффективной и принесет максимум прибыли. Использует при этом аналитические и статистические данные.

Кстати, эти два специалиста могут работать в одной команде. Именно бизнес-аналитик может привлечь дата сайентиста для технического решения ряда вопросов, которые принесут лучшие коммерческие результаты.

Требования к знанию ПО

Странно, но судя по всему, знание программного пакета MS Office ещё не является стандартным, гигиеническим требованием, поэтому каждый работодатель указывает его.

Успешный бизнес-аналитик должен отлично знать 3 программы: 1С, в разных конфигурациях, MS Visio и MS Project. Причём Project должны знать даже те, к кому не предъявляется требование обладания навыками управления проектами.

Знание инструментов моделирования бизнес процессов нельзя отнести к строго обязательным навыкам. Такое требование встречается только в 5% случаев. А знание конкретного инструмента — Business Studio связано с тем, что данное ПО занимает одну из лидирующих позиций на отечественном рынке.

Как растить бизнес-аналитика

Начнем с того, чего не стоит делать.

• Не отправляйте на МВА. Давайте по-честному: вам нужен человек для решения локальных задач. На МВА мышление искажается лучшими мировыми практиками, правильными теориями. В итоге мозг может улететь в космос. Бизнес-аналитик не стратег и не топ-менеджер, который может задумать реорганизацию компании. Вам такой не нужен.
• Не учите Big Data. Понять ключевые тренды можно и самостоятельно, а вот учиться строить нейронные сети – это не для бизнес-аналитика. Я не имею ничего против продвинутой аналитики, но она, к сожалению, часто ведет к строительству космического корабля, который редко взлетает.

Учите прикладным вещам. Это может быть что-то отраслевое: digital-маркетинг, инвестиционный анализ или нововведения в строительных сметах. Совмещайте внешнее обучение с внутренним. После одного-двух дней обучения пусть ваш кандидат проведет лекцию, мастер-класс для коллег, донесет новые идеи. Знания должны быть полезны всей компании, а не только ему одному.

Универсальных рецептов немного. По моим наблюдениям, аналитикам не хватает визуального и стратегического мышления. Этому я обучаю на своих курсах. Аналитики учатся делать понятные отчеты для своих руководителей и заказчиков. Они получают свежий взгляд, множество примеров из ритейла, дистрибуции, банков, логистики, телекома и венчурного бизнеса.

Остальное приходит с практикой. Главное, помните: от вас, как заказчика, тоже многое зависит. Если вы не знаете, чего хотите, или не хотите принимать неприятные решения на основе фактов – не ждите лояльности от вашего консультанта.

Места обучения

Аналитик должен обязательно иметь диплом о высшем образовании, а также дополнительные сертификаты о повышении квалификации, прохождении профильных курсов.

Среди российских университетов достаточно просто найти тот, где можно этому обучиться

Стоит обратить внимание на следующие направления:

• инноватика;
• международный и электронный бизнес;
• менеджмент и бизнес-аналитика;
• бизнес информатика;
• информационные системы и технологии.

Преимущество на соискание должности отдают людям с экономическим или математическим образованием. Подойдет и выпускник-отличник факультета кибернетики. Часто бизнес-аналитику приходиться получать дополнительное образование по финансам, бухгалтерии и другим смежным направлениям.

В ссузах и вузах России сложно выбрать какую-то одну программу, которая в совершенстве давала бы полное понимание специфики работы. Поэтому те, кто хочет развиваться в этом направлении и дальше могут пройти переподготовку. Например, при Правительстве РФ открыта Академия народного хозяйства. В ней организована Школа IT-менеджмента. Программа рассчитана на профессионалов, уже работающих в проектах.

Дополнительная информация! Московский физико-технический институт также занимается подготовкой по специальности «системный анализ и управление», равно как и Академия Плеханова выпускает аналитиков в области финансов.

Общие сведения о профессии

Со временем конкуренция становилась все более жесткой. Компании, чтобы оставаться на плаву, должны были постоянно заниматься оптимизацией своих процессов, работать над улучшением своих основных показателей. Все перечисленное и привело к тому, что теперь никто не ведет бизнес вручную. Появилось современное программное обеспечение, которое позволяет качественно управлять производством. Но не всегда дела шли гладко. Часто в этих условиях возникали проблемы, связанные с непониманием специалистами IT желаний заказчика и наоборот. Подобные непреодолимые обстоятельства и послужили отправной точкой для возникновения профессии бизнес-аналитика, которая и должна была заниматься урегулированием таких моментов.

Бизнес-аналитик: кто это? Если кратко, то специалист по анализу структуры организации, изучающий, оптимизирующий и налаживающий автоматизированные деловые процессы так, чтобы они работали как часы.

Обратите внимание! Его деятельность направлена на обнаружение «проблемных мест» в деятельности компании и их устранении

Личные качества

Специалист такого профиля должен обладать:

• аналитический ум;
• способность работать с большим количеством информации;
• открытость для общения;
• внимательность;
• креативность;
• быстрое понимание сути проблемы.

Оперативность и быстрая реакция также важны для данной специальности.

Терпение, усидчивость и дотошность – неотъемлемые черты характера бизнес-аналитика

Профессиональные качества

Есть много требований к профессиональным качествам специалиста. Он обязан:

• четко и точно сформулировать бизнес-стратегию, спрогнозировать ее дальнейшее развитие;
• знать некоторые компьютерные программы, в частности владеть языком моделирования UML;
• уметь подходить к решению задачи системно;
• работать абсолютно с любым объемом информации;
• грамотно излагать свои мысли;
• уметь вести переговоры (в том числе, и телефонные).

На должность бизнес-аналитика принимаются люди с определенным багажом знаний и навыков:

• высшее образование по специальности;
• знания CRM (программного обеспечения для автоматизации взаимодействия с заказчиком);
• умение составлять техническое задание;
• опыт в разработке регламентов;
• уверенный пользователь ПК.

Бизнес-аналитик работает с большим объемом данных

Где научиться профессии?

Если вы считаете, что вам подходит профессия бизнес-аналитика и именно она сможет удовлетворить ваши потребности в реализации творческого потенциала, тогда вам нужно решить, где и как вы будете приобретать необходимые знания. Даже если у вас профильное экономическое или математическое образование, для работы бизнес-аналитиком этого будет недостаточно. Помогут вам в этом специальные курсы по бизнес-аналитике. Предлагаю  рассмотреть несколько вариантов от лучших онлайн-университетов:

1. «Системный аналитик с нуля» от SkillBox

SkillBox – онлайн-университет современных профессий, участник проекта Skolkovo.

• Чему научитесь: автоматизировать бизнес-процессы, разрабатывать и внедрять новые идеи, увеличивать прибыльность бизнеса,
• Формат обучения: видеолекции, домашние задания, работа с наставником, защита дипломного проекта; всего 90 уроков собранные в 18 тематических модулей.
• Длительность курса: 6 месяцев.
• Для кого подходит: выпускникам  экономических факультетов, начинающим аналитикам, разработчикам.
• Преимущества: глубокое погружение в процессы системного анализа, диплом государственного образца, занятия в удобном режиме, обучение на практике, доступ к материалам курса бессрочно.
• Сколько стоит: 58 800 за весь курс, или в рассрочку по 4900 рублей на 12 месяцев.

2. «Бизнес-аналитик» от Нетологии

Нетология – онлайн-университет современных специальностей, который помогает каждому найти путь к профессии своей мечты.

• Чему научитесь: анализировать экономику бизнеса, оптимизировать процессы, оценивать эффективность, находить новые направления и оценивать их перспективы.
• Формат обучения: видеолекции, домашние задания, помощь куратора, дипломный проект.
• Длительность курса: 3,5 месяца.
• Для кого подходит: работающим специалистам и новичкам в профессии.
• Преимущества: помощь в трудоустройстве, диплом о профессиональной переподготовке, возможна отсрочка платежа на 3 месяца, создание портфолио.
• Сколько стоит: 101 250 рублей за весь курс, или в рассрочку по 4 218 рублей на 24 месяца.

3. «Факультет системной и бизнес-аналитики» от Geekbrains

Geekbrains – онлайн-университет от Mail.ru Group c гарантированным трудоустройством.

• Чему научитесь: освоите бизнес-аналитику с нуля и системную аналитику, станете универсальным специалистом, который сможет оптимизировать бизнес-процессы и описывать задачи для разработчиков.
• Формат обучения: 110 часов обучающих уроков, 249 часов практики, 2-3 вебинара в неделю.
• Длительность курса: 1 год плюс дополнительные четверти.
• Кому подходит: для новичков и для начинающих специалистов.
• Преимущества: отсрочка платежа на 6 месяцев, проектно-ориентированное обучение, гарантия трудоустройства, диплом о профессиональной подготовке.
• Сколько стоит: рассрочка на 36 месяцев по 4990 рублей.