Как стать аналитиком с нуля: кого ищет работодатель

Что должен знать и уметь аналитик?

Профессиональные знания и навыки

Какие требуются личные качества

Знать методы сбора, анализа, систематизации данных. Уметь анализировать рынок, определять его объем, оценивать конкурентов. Знать, что такое бизнес-модель и как ее составить, разбираться в финансовых показателях, уметь делать финансовое моделирование. Осуществлять стратегическое планирование. Уметь описывать бизнес-процессы. Владеть инструментами анализа данных, работать с таблицами Excel, базами данных SQL. Владеть различными методологиями управления проектами. Например, гибкая (Agile), водопад (Waterfall). Обладать знаниями в области проектирования программного обеспечения и разработки документации для него. В зависимости от места работы и обязанностей бизнес-аналитику могут потребоваться дополнительные знания и навыки, например, знание 1C.

Аналитический склад ума. Способность быстро учиться и осваивать новое. Навыки организации и планирования. Способность работать в команде, выстраивать коммуникации. Хорошая память. Самостоятельность. Умение видеть общую картину. Любознательность. Уверенность в себе.

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.

Кто такой аналитик?

Первые упоминания о профессии датируются IV в. до н.э., но описание сути работы древних аналитиков отличается от того, что привычно сегодня. Раньше они занимались исследованиями в области общечеловеческих вопросов, историей. Сегодня под это определение подпадает человек, имеющий высокий уровень квалификации в какой-то области или конкретном вопросе. Он проводит исследования с целью сбора информации и ее анализа, а полученные данные применяет для прогнозирования событий, разработки планов.

Аналитики бывают разными в соответствии с типом специализации:

финансовый — эксперт в финансовых делах. Следит за трендами, делает прогнозы по величине прибыли и объемам расходов, анализирует данные по ценным бумагам;

спортивный — наблюдает за спортивными соревнованиями, жизнью спортсменов, развитием профессиональных клубов и т.д. По результатам своих исследований он делает различные прогнозы, которые продает за деньги. Это может касаться ставок на матч, исход турнира, положение клуба в рейтинге, даже популярность спортсмена у публики;

биржевой — оценивает события на биржевых рынках. По результатам исследований дает советы инвесторам, сам вкладывает деньги клиентов в перспективные проекты, разрабатывает долгосрочные стратегии;

системный — занимается анализом процессов, чтобы на основании полученных данных автоматизировать их, разработать модели пунктов для программного обеспечения;

консультант по бизнесу — изучает компании на заказ. Это делается для повышения рентабельности предприятий, оценки целесообразности объединения фирм, их покупки, поиска выхода из затруднений;

web-аналитик — анализирует данные, собранные с разных тематических и профессиональных порталов. Цели такой работы могут быть разными. Например, оценка популярности бренда, поиск ниши для какого-либо продукта;

IT-эксперт — технический специалист, перед которым обычно ставят задачи по автоматизации предприятия. Он собирает данные с каждого этапа производственного процесса, составляет план с описанием функционала ПО;

аналитик компьютерных систем — эксперт по компьютерным программам. Он их разрабатывает, проверяет, подбирает оптимальные варианты приложений.

Аналитик должен собирать различные цифровые данные, анализировать и впоследствии уметь правильно трактовать их.

Мнение эксперта

Екатерина Колоколова:

«Независимо от сферы деятельности, работа аналитика состоит из стандартных этапов. Сначала эксперт собирает нужные данные, проводит их первичную обработку. На основании этой информации он составляет список предложений и тезисов. Далее идет более детальная проверка показателей, их глубокий анализ. На следующем этапе сотрудник разрабатывает план действия, методику работы, вариант проекта, подкрепляя их обоснованиями. В конце процесса он составляет отчет о выполненной работе, в который вносит сделанные выводы.»

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. 

Функционал специалиста

Чем занимается аналитик данных вы уже понимаете, а теперь расскажу немного о том, что представляет собой среднестатистический рабочий день специалиста, независимо от того, в какой сфере он работает. Итак:

• знакомство с компанией (чем занимается, кто конкуренты и потребители);
• определение задачи (для чего нужны данные и чего нужно достичь);
• подбор аналитических инструментов, которые максимально подойдут в данном конкретном случае;
• непосредственно сбор данных и их сортировка;
• обработка данных для последующего анализа;
• систематизация данных, формирование выводов и их визуализация;
• презентация данных руководству с объяснением что, почему, как и зачем.

На основании представленных данных руководство принимает дальнейшие решения. Работа аналитика по данному проекту на этом не заканчивается. После внедрения принятых решений, специалист анализирует данные в текущем режиме и сравнивает их с тем, что было запланировано.

Более 70% рабочего времени занимают не отчеты и формирование выводов, а непосредственно сбор данных, их сортировка и систематизация.

Плюсы и минусы

Главным и неоспоримым преимуществом профессии считается ее востребованность и высокий уровень зарплаты. К дополнительным положительным сторонам должности можно отнести:

• индивидуальный подход к каждому отдельному проекту, позволяющий проявлять творческие способности;
• новые, полезные знакомства;
• возможность работать удаленно;
• итоги работы видны сразу после внедрения методики.

Говоря о недостатках специальности, отмечают:

• возможные командировки;
• спорные ситуации с клиентом, разногласия в случае неэффективности поставленных задач;
• продолжительное нахождение за компьютером;
• большая ответственность;
• необходимость наличия опыта работы для трудоустройства;
• негативное отношение к нововведениям со стороны руководства или заказчика.

Бизнес-аналитик и системный аналитик: есть ли разница?

В крупных проектах аналитик выполняет функцию связующего звена между заказчиком, конечным потребителем и командой разработчиков. Аналитики востребованы на кадровом рынке, а современные работодатели охотно принимают в штат молодых специалистов после курсов. В связи с этим стать системным или бизнес-аналитиком может каждый человек, который хочет сменить профессию, желает увеличить свой доход и стремится к постоянному обучению.

Рассказывая о том, чем системный аналитик отличается от бизнес-аналитика, стоит определить сферы деятельности этих специалистов. Бизнес-аналитик занимается исследованием потребностей рынка, заказчика и конечного потребителя, он может оценивать риски и разрабатывать меры, которые помогут повысить конкурентоспособность продукта. Системный аналитик специализируется преимущественно на решении организационно-технических проблем, нередко именно он формирует технические задания на разработку ПО или системы, а также курирует их выполнение и осуществляет автоматизацию деятельности как компании, так и ее отделов.

Если говорить проще, то бизнес-аналитик коммуницирует преимущественно с заказчиком, он отслеживает интересы конечного потребителя. Системный аналитик взаимодействует с командой разработчиков. Один специалист может выполнять все вышеперечисленные работы, однако в крупных проектах происходит распределение задач.

Личные качества специалиста

Навыки можно приобрести на обучающих курсах для будущих аналитиков и в процессе работы, а вот личные качества наработать бывает гораздо сложнее.

В работе вам поможет:

• внимательность;
• аккуратность;
• усидчивость, терпение;
• ответственность;
• хорошая память;
• самостоятельность;
• умение не засыпать над рутинными процессами и даже немножко вдохновляться магией чисел;
• математический склад ума, стремление к точному цифровому выражению задач;
• инициативность;
• умение работать в быстром темпе;
• многозадачность.

Основной материал, с которым работают аналитики, – это, конечно же, числа, но в процессе работы часто нужно взаимодействовать с другими сотрудниками и клиентами предприятия. Поэтому зайти в личный кабинет в 9 утра, закрыться на замок и выйти в 6 вечера, скорее всего, не получится. Точно не будет лишним умение общаться, договариваться и получать нужные данные от коллег.

Где пройти обучение на аналитика данных

Для тех, кто хочет работать аналитиком данных, но не имеет специальной подготовки, стоит воспользоваться услугами дополнительного удаленного обучения. В настоящее время многие онлайн-университеты и школы предлагают разные учебные программы, которые помогут освоить профессию с нуля. Вот лучшие из них на сегодняшний день:

1. «Аналитик данных» от SkillFactory

SkillFactory – образовательная онлайн-платформа по направлению IT, участник проекта Skolkovo.

• Чему научитесь: освоите Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику; отработаете практические навыки; сможете мыслить как аналитик.
• Формат обучения: онлайн-уроки, практические кейсы и тренажеры.
• Длительность: 10 месяцев по 7 часов в неделю.
• Преимущества курса: полный курс с нуля до pro; специализация на продукте или маркетинге; много практики в формате решения кейсов; помощь ментора.
• Кому подойдет: новичкам, начинающим специалистам, маркетологам и программистам.
• Стоимость: около 102 тысяч рублей за весь курс, или в рассрочку по 8 500 рублей на 12 месяцев, без процентов и переплат.

2. «Аналитик данных» от Нетологии

Нетология – онлайн-университет удаленных профессий, участник проекта Сколково. На рынке с 2011 года. Обладатель премии Рунета в номинации «Образование и кадры» в 2019 году.

• Чему научитесь: работать с базовыми данными; освоите ключевые технологии в области аналитики данных; сможете проверять гипотезы; научитесь выбирать оптимальные варианты роста для бизнеса.
• Формат обучения: видео лекции, практические занятия и «живые» вебинары; онлайн-лабораторные и тесты.
• Длительность: 10 месяцев.
• Преимущества курса: есть программа трудоустройства; универсальная подготовка для любой сферы; диплом установленного образца; 10 кейсов в портфолио; обучение от простого к сложному; гарантия возврата денег; сопровождение куратора на протяжении всего срока обучения.
• Кому подойдет: для новичков, начинающих аналитиков и специалистов смежных профессий.
• Стоимость: 110 000 рублей всего или в рассрочку по 5 500 рублей на 12 месяцев.

3. «Как стать аналитиком данных» от Яндекс Практикум

Яндекс Практикум – школа анализа данных, которую основал Яндекс. На рынке с 2015 года.

• Чему научитесь: структурировать данные; формулировать и проверять гипотезы; пользоваться основными инструментами – Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
• Формат обучения: видео-лекции, практика на онлайн-тренажерах, самостоятельная работа с проверкой преподавателем.
• Длительность: 6 месяцев по 15 часов в неделю.
• Преимущества: обучение в собственной технологической среде; много практики и общения с однокурсниками в общем чате;  техническая поддержка 24 часа в сутки; наставники – практики; диплом о дополнительном образовании; бесплатный вводный курс; портфолио из 12 проектов.
• Кому подойдет: новичкам и начинающим специалистам.
• Стоимость: 70 000 рублей единовременно или ежемесячно по 14 000 рублей.

Самые важные инструменты аналитика

Достичь всего этого можно с помощью инструментов, которыми должен владеть каждый аналитик.

Ключевые инструменты: языки программирования, умение работать с базами данных, математической статистикой и средствами визуализации.

Среди языков программирования самые популярные Python и SQL. SQL — это не совсем язык программирования, это язык структурированных запросов. Но знать его просто необходимо, так как в 80% случаев информация, с которой приходится работать аналитикам, находится в базах данных. Достать её оттуда можно как с помощью SQL.

Python же — более универсальное средство, которое позволяет вам оперировать данными и делать с ними вообще всё, что угодно. Знание Python не является обязательным для того, чтобы начать работать аналитиком, но оно очень сильно повышает ваши возможности в анализе данных, поэтому я убежден, что знать этот язык просто необходимо, чтобы конкурировать на рынке труда.

Самое популярное средство визуализации — Tableau. Но он очень дорогой и позволить его себе могут только крупные столичные или международные компании.

Доступный аналог табло — Power BI. Это бесплатный продукт Microsoft, похожий на Excel. Его мы тоже изучаем на наших курсах. Существуют и другие системы визуализации. Мы в Skyeng используем не одну, а сразу несколько. Чем больше инструментов у аналитика, тем лучше.

Кроме того, аналитику потребуются математические и статистические инструменты. Очень многое из статистики придумали психологи: если нужно доказать какой-то психологический эффект, требуется собрать выборку, провести тест и математически доказать эффект.

При работе с людьми измерения проводить сложно, приходится прибегать к методам математического моделирования и статистике. Так что аналитикам, как и психологам, нужно хорошо разбираться в том, как понять, можно ли считать наблюдаемый эффект случайным, или всё же можно говорить о какой-то закономерности.

Чем занимаются бизнес-аналитики

Согласно основному своду знаний по бизнес-анализу BABoK Guide, бизнес-анализ — это практика создания условий для проведения изменений на предприятии путем выявления потребностей и разработки рекомендации решений, которые принесут пользу заинтересованным лицам.

Исходя из этого определения, можно сказать, что бизнес-аналитик занимается:

• выявлением проблем и возможностей в бизнесе,
• планированием бизнес-анализа,
• управлением требованиями и изменениями,
• обеспечением изменений в организации,
• аналитическим обеспечением разработки стратегии.

На уровне предприятия и стратегии бизнес-аналитик помогает компании сформулировать потребности, разработать решения, которые будут полезны, и провести необходимые изменения. При этом он умеет правильно донести информацию всем заинтересованным лицам (стейкхолдерам).

Спрос на бизнес-анализ как навык остается высоким как в мире, так и в России. Например, количество запросов по фразе «бизнес-аналитик» в «Яндексе» в июле 2021 года на больше по отношению к июлю 2020.

Топ отраслей, где работают бизнес-аналитики. По данным опроса Международного института бизнес-анализа (IIBA), в котором приняли участие более 5400 респондентов из 120 стран

Бизнес-анализом занимаются: бизнес-консультанты (стратегические аналитики), ИТ-аналитики, владельцы продуктов (product owners), менеджеры продуктов (product manager), product-аналитики, аналитики по бизнес-процессам и т.п.

Непрерывная эволюция бизнес-анализа (по версии Международного института бизнес-анализа (IIBA)

Бизнес-аналитику необходимо структурировать разнородную информацию, собранную с заинтересованных лиц

Важно определять, какие бизнес-процессы стоят за задачей, и совместно с разработчиками прорабатывать варианты для их автоматизации. Это требует постоянного изучения новых направлений

Например, для построения ИТ-решений в финансовых организациях было необходимо разобраться в бухгалтерском учете, ведении международных валютных контрактов и других направлениях. Занимаясь Business Intelligence и аналитикой бизнес-данных в e-сommerce, я изучила технические навыки — SQL, построение моделей данных, настройка аналитических систем, предиктивная аналитика. Ну и наконец, в должности проектного менеджера получила больше возможностей общаться с представителями клиентов и предлагать решения бизнес-задач без привязки к ИТ. Безусловный плюс профессии бизнес-аналитика заключается в постоянном изучении чего-то нового.

Аналитик профессия — где учиться

Тем, кто планирует получить профессию аналитика, необходимо понять, в каком направлении деятельности нужно учиться. От выбора направления деятельности зависит и выбор будущего учебного заведения. К примеру, профессию финансового аналитика обычно приобретают в университете экономики, веб-аналитик получит нужные знания в техническом ВУЗе. Сейчас в России нет профильных учебных заведений, которые готовили бы универсальных аналитиков. Будущим профессионалам в данной области потребуется предварительное изучение особенностей рынка в своей специализации. Следующий этап обучения — получение знаний в узкой области профессиональной аналитики. Необходимые знания и навыки аналитика будущий специалист должен получить путем самообучения. Также для становления аналитика в профессии в своей области, выпускнику ВУЗа нужен практический опыт. Для его получения рекомендуется пройти небольшую стажировку у опытного, практикующего аналитика.

Немаловажную роль для будущего аналитика играет престижность высшего учебного заведения. Чем выше престиж ВУЗа, тем перспективнее будущая карьера специалиста. Если такая возможность существует, рекомендуется выбрать для поступления ведущие в стране учебные заведения, к примеру:

• НИУ «Высшая школа экономики»;
• НГУ (г.Новосибирск);
• СПГУ (г.Санкт-Петербург);
• Финакадемия при российском правительстве.

Профессиональный аналитик обязан в совершенстве владеть принципами действия экономических процессов, навыками работы на компьютере, рядом специализированных программ. Компьютерные программы аналитик использует преимущественно для обработки данных статистики. Кроме того, полезно в совершенстве владеть некоторыми учебными дисциплинами — математикой, логикой.

Все это поможет правильно разбираться в формировании задачи и поиске решений.

Как стать аналитиком

В вузах есть специальности, связанные с аналитикой. И чаще всего это экономические направления. Здесь можно получить хорошую базу, так как фундамент экономических процессов особо не меняется уже много десятилетий. Что касается работы с современными методами и программными продуктами, то часто эти навыки нужно приобретать самостоятельно.

Профессиям, которые связаны со сферой IT, сложно обучиться в университете, потому что программа очень отстает от современных требований. В вузе можно получить смежную специальность. Например, для начала стать разработчиком, а затем продолжить свое образование.

Получить более актуальные и практические знания можно на специализированных курсах, которые сейчас все чаще проходят онлайн в удобном темпе и режиме.

Подробно о том, как стать аналитиком, читайте на нашем блоге.

Особенности профессии

Должностные обязанности веб-аналитика можно разделить на четыре вида деятельности:

Аналитическая деятельность: 

• установка на веб-ресурсе кодов отслеживания и настройка инструментов аналитики, таких как Яндекс.Метрика, Google Analytics, Call tracking, Call touch, Co Magic и др.;
• подключение инструментов для получения статистических данных, моделирования и прогнозирования;
• А/В тестирование ресурса;
• определение KPI ресурса (англ. Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности);
• автоматизация процессов анализа по действующим разработкам или проектирование новых в соответствии с задачами бизнеса;
• анализ всех данных, логические выводы и разработка мер по повышению результативности веб-ресурса и рекламных кампаний;
• в случае аналитической работы с мобильными приложениями применение систем mat/appsflyer, appannie/distimo, mixpanel/universal analytics);
• составление отчетов.

Планирование:

Cотрудничество с маркетологами по разработке общей маркетинговой стратегии компании, эффективных изменений в стратегии продвижения.

Исследовательская деятельность:

• проведение маркетинговых исследований;
• сбор маркетинговой информации;
• разработка методик исследований;
• анализ параметров маркетингового изучения рынка — сегментации, ёмкости, целевой аудитории, конкурентов;
• прогноз изменения существующих показателей.
• Взаимодействие с партнерами:
• сотрудничество с партнёрами и подрядчиками;
• подготовка техзадания.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы:

• высокая востребованность на рынке труда;
• достаточно высокий уровень оплаты труда;
• гибкий график работы, в том числе возможность удаленной работы;
• неоспоримая значимость бизнес-аналитика в глазах сотрудников и заказчиков, удовлетворение от реализованного проекта,
• возможность поездить по стране и за ее пределами;
• возможность реализовать свои творческие способности;
• результат работы и ощутимая польза видны сразу же, как только рабочий процесс в компании выводится на новый уровень;
• за счет навыков коммуникативного общения во время проектов в разных организациях происходит расширение круга полезных знакомств.

Минусы:

• разногласия, споры с клиентом как следствие его непонимания отличия одной системы от другой и, кроме того, низкой эффективности постановки им задачи;
• нередко пользователи негативно относятся к внедрению новой информационной системы в компании, тогда аналитику приходиться терпеливо и упорно объяснять ее пользу и преимущества, что отнимает время и нервы;
• из-за высокого уровня смежности с другими специализациями (разработчик, архитектор приложений, консультант) существует риск переключения системного аналитика на смежные задачи, что не всегда может отвечать целям и устремлениям специалиста;
• ненормированный рабочий день, частые командировки (хотя у таких поездок есть свои плюсы: иностранные компании любят проводить стажировки сотрудников представительств — отличный шанс за их счет пожить в шикарном отеле, посмотреть другие страны. Цивилизованные компании организуют не только обучение, но и отдых, в программу которого входят занятия, посещение выставок, экскурсии).

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.

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»