ocnova.ru

Темпы развития профессии набирают обороты.

Раньше, если ты работаешь больше с бизнесом, проектируешь и оптимизируешь бизнес-процессы (AS IS, TO BE) – ты бизнес аналитик. Если помимо описания процессов, накладываются требования IT и описываются требования для разработки информационной системы – ты системный аналитик.

Сейчас идет интересная динамика.

Работодатели расширяют требования к компетенциям Аналитика. Кроме того, накладываются дополнительные требования параллельно развивающихся технологий.

Теперь у нас есть новые разновидности в профессии, рожденные под влиянием развития различных направлений и технологий, такие как:

• Вэб аналитик
• Аналитик данных
• Аналитик Data scientist

Для начала рассмотрим новые требования работодателей к компетенциям Аналитика.

На конец 2018 года можно выделить 7 основных тенденций:

1.На этапе пресейла

Аналитики и раньше участвовали на этапах пресейла, подготавливая презентации, описание требований и технико-коммерческие предложения. Периодически участвуя в конференциях и форумах от лица компании.

Новые тенденции расширили задачи Аналитика. Аналитик теперь также привлекается в качестве спикера при проведении периодических маркетинговых мероприятий: вебинаров, корпоративных видео роликов на youtube канале и т.п.

Что делает работу Аналитика еще более разнообразной и интересной. И это, пожалуй, больше плюс, чем минус.

2. Глубина проработки требований для Системных аналитиков

Эта тенденция набирает обороты. Так, например, весной 2018 при обследовании рынка, если таких вакансий было 2 из 10, то осенью 2018 –  8 из 10 работодателей предъявляют расширенные требования к компетенциям аналитика по детализации требований.

Если сравнить еще с более ранними сроками, то, например, лет 10 назад при проектировании интеграционного решения от Аналитика требовалось:

• собрать общие требования по системам,
• описать средства/платформу реализации,
• возможности и ограничения,
• описать информационные потоки,
• тип интеграции (синхронная, асинхронная),
• описать структуру хранения данных,
• сделать маппинг.

Собственно, все. Сейчас же, требуется описать не только постановку задачи, но и лезть в описание API, знать разницу между REST и SOAP протоколом обмена, разбирать XSD по полочкам, прекрасно знать XML, описывать методы вызова и т.п.  Раньше более глубокое техническое описание делали ребята из разработки, теперь это касается и нас, товарищи Аналитики.

3.Совмещение задач: Аналитик- Руководитель проектов

По управлению проектом многие Аналитики и раньше стремились совмещать свои задачи с этой ролью, и это естественный этап эволюции

4.Совмещение задач: Аналитик- Разработчик

Теперь знания SQL уже недостаточно. Аналитик не только делает запросы в базу и обязательно должен уметь читать код, он также  должен обладать навыками разработчика.

Некоторые работодатели требуют опыт разработки на JAVA или Python, хотя бы на среднем уровне,  в обязанности входит разработка (кодинг) небольших задач.

Тенденция, честно говоря удивляет, посмотрим, как будет развиваться данное направление. Но пока больше выглядит как желание работодателей сэкономить и  получить тоже качество разработки Системы, но по акции 2 в 1=)

С учетом того, сколько времени и Аналитик, и Разработчик, обычно тратят на проектирование, разработку, отладку и внедрение –  пока это совмещение кажется утопией из разряда «розовых облаков».

Но уверена, что такие команды уже есть. Если так и дальше пойдет, то из команды: Аналитик, Разработчик, Тестировщик, Руководитель проекта – останется только один «человек-оркестр», и многие специальности просто вымрут, или мигрируют во что-то другое.  Собственно, как раз сейчас мы уже можем наблюдать эволюцию в профессии Аналитика.

5.Web аналитика

„Если Вашего бизнеса нет в Интернете, то Вас нет в бизнесе!“ как говорили Билл Гейтс.  Интернет захватит весь мир и это вопрос времени =)

Собственно, web аналитика родилась как следствие необходимости развития Интернет сайтов и порталов. Направление по web-аналитике включает:

• Построение моделей для оценки онлайн и оффлайн трафика
• Анализ метрик и конверсии, использование Google Analytics, Яндекс метрики
• Анализ и прогнозирование поведения клиентов
• Выдвижение гипотез и персональных предложений клиентам
• Написание ТЗ на доработку систем

Это отдельное направление аналитики, ближе к функциям по поддержке сайта и бизнеса одновременно. В вакансиях обычно так и называют Вэб аналитик или Web аналитик, кто как пишет =)

6. Аналитик данных

Также параллельно идет волна по анализу данных.

SQL всегда входил в базовый набор компетенций аналитика. SELECT – наше все =) Использовался в основном для проверки гипотез при проектировании и на этапах технической поддержки.

Сейчас же SQL выходит на новый уровень, появилась профессия Аналитик данных, которая подразумевает:

• Проектирование и формирование отчетов для бизнеса, в том числе для отдела продаж, директоров и акционеров
• Проектирование метрик для анализа ключевых показателей, анализа существующих направлений деятельности бизнеса
• Поиск, сбор, анализ, структурирование необходимой информации из различных источников
• Мониторинг состояний выгрузок/загрузок данных
• Анализ зависимостей, прогнозирование, документирование решений и т.д.

При этом, к Аналитику предъявляются высокие требования по знанию Excel и SQL, желателен, но не всегда обязателен, опыт работы в BI-системах, проектирование и разработка OLAP кубов. В некоторых проектах также предъявляются требования по знанию мат. статистики и теории вероятности, но это далеко не повсеместно.

И хотя BI –системы не так популярны в России, но потребности бизнеса диктуют свое, нужен единый источник данных по деятельности компании.

На протяжении многих лет отчетность неизменно входила и входит в состав изолированных информационных систем. Но систем стало много, а отчетность стала разрозненна и неудобна.

Что будет использовать бизнес – BI систему, новомодный движок или просто SQL выгрузки с дальнейшей обработкой в Excel – уже не так принципиально.

Есть устойчивая потребность в консолидированной отчетности, и направление по разработке отчетности активно развивается, как следствие-  растет потребность на специалистов- Аналитиков данных.

7.Data mining, Аналитик Big Data

Также набирает обороты обработка и анализ больших данных.

Проектирование и использование аналитических систем, построение моделей на базе поведения клиентов выделяется в отдельную специализацию. При этом, специалисты называются пока по-разному – Data scientist, он же CRM Аналитик, он же Аналитик Big Data.

• Здесь критично знание мат.статистики и теории вероятности
• Обязательно SQL + Excel на продвинутом уровне
• Подходы и методы machine learning
• Знание языка программирования Python
• Знание специализированных движков и приложений: Hadoop, IBM SPSS Modeler, SAS Enterprise Guide, SAS Enterprise Miner и т.п

BI Аналитиков тоже сюда пока относят, но уверена, в дальнейшем эти направления будут разделены – отдельно BI как система отчетности (Аналитик данных), и отдельно – искусственный интеллект (Аналитик Big Data). Ну а там – жизнь покажет, будем следить =)