Приветствую всех читателей Хабра!
Меня зовут Белоусова Александра, я развиваю направление по обучению и стажировкам аналитиков в «Автомакон». У меня довольно разнообразный профессиональный опыт: была и бизнес-аналитиком, и системным, и аналитиком данных, руководила проектами и командами разработки. За все это время провела 100+ собеседований различного уровня специалистов в сфере IT-технологий (от кандидатов без опыта и еще студентов до архитекторов и сеньоров с опытом более 20 лет).
Полгода назад в компании мы запустили направление по обучению (стажировки). Ежедневно я провожу интервью с 2-3 кандидатами. После 50+ собеседований заметила несколько довольно грустных и негативных, на мой взгляд, трендов:
рынок специалистов, прошедших курсы по аналитике (вариантов 100500 и больше) на разных, в том числе и платных, платформах растет;
при этом уровень профессионализма этих свежеиспеченных спецов оставляет желать лучшего. В первую очередь я связываю это с тем, что они получают очень поверхностные знания, если сами не занимаются саморазвитием;
многим таким специалистам хочется получать много денежек, так как они уже много вложили в обучение. Плюс обещания, что после окончания курсов у них будут «миллионные заработки». Это маркетинг — ничего личного ? Приходят ко мне на собеседованиях они примерно так:
*В связи с необходимостью использования в статье словосочетаний Аналитик Данных, Бизнес Аналитик и Системный Аналитик, для удобства ввела несколько сокращений: АД, БА и СА.
Боли интервьюера: факапы на собеседованиях
Расскажу подробнее, с чем приходится довольно часто сталкиваться на собеседованиях. Несколько ключевых замечаний, от которых действительно больно:
Понимание у окончивших курсы аналитиков, кем они будут работать, складывается только из того с какими инструментами будут работать (как правило, это стандартный набор: SQL, Python, Базы данных и прочее). Только вот c таким набором инструментов работают сейчас все аналитики и не только!
Согласитесь, довольно сложно просто на инструментах объяснить, кем ты будешь, чем и как сможешь помогать бизнесу.
Подобные специалисты ищут работу по принципу «что умею, там и пригожусь». На популярных платформах поиска работы, например, hh.ru кандидаты просматривают вакансии со знакомыми словами или настраивают фильтры требований по тем инструментам, которым думают, что обучились, и откликаются на все подряд.
А ведь очень хочется видеть действительно заинтересованных этой сферой ребят!
Многие затрудняются с ответом на вопрос: «Кто же такие БА и СА и в чем их главная задача?» Если кандидат может различать АД, БА и СА, едем дальше. Если же не повезет, то читаю на собеседовании часть лекции из стажировки. «Переводчик с языка бизнеса на язык разработчика», «докопаться до сути проблемы заказчика и передать ее разработчику на его языке» — все эти определения очень близки к правде и действительно отражают функционал БА и СА. Но когда прошу объяснить, что это значит, и привести пример, кандидат буквально цепенеет. Затем следует что-то по типу «просто прочитали или услышали».
Никто нормально не объяснил, а они и не выясняли… и несут это, как истину в мир ?
Кандидаты видят в вакансии слово аналитик и даже не понимают, что аналитики бывают разными и, возможно, то, на что они откликаются, не является желаемой вакансией. Вопрос на собеседовании: «Почему системная аналитика?» также вводит в ступор, так как они и не знали, что аналитика бывает разной и что вообще есть какие-то другие аналитики, кроме аналитиков данных.
Видимо, на курсах не донесли ключевую информацию, кем они будут и что будут делать!?♀️
Я понимаю, что все мы себя «продаем» на рынке труда, но как же это грустно и печально, когда ты занимаешься не тем, что тебе интересно, а тем, чему обучили и это «стильно, модно, молодежно». Как говорят сейчас: «IT — это дорого-богато», «Все деньги в IT», «Лишь бы войти в IT, а там разберемся».
Понимаю, что довольно тяжело найти актуальную информацию, не только сухие факты, а «жизу», то, как реально обстоят дела. Надеюсь, это прочитают и правильно воспримут те, кто действительно хочет разобраться и понять, чем отличаются одни аналитики от других. Особенно будет полезно и своевременно для тех, кто только планирует сделать первый шаг и выбирает между направлениями.
Виды аналитиков и их особенности
Обычно выделяю 3 группы аналитиков, которые ИМХО (сугубо по моему личному опыту и мнению) являются основными и внутри делятся на специализации:
АД или Аналитики данных (или как я их называю — аналитики по отчетности) включают в себя: Data-аналитик, Data Science аналитик (Data Scientist), BIG-data аналитик, аналитик машинного обучения, продуктовый аналитик, BI — аналитик, ETL специалист, финансовый аналитик, маркетолог-аналитик и все остальные ребята, чья работа связана с (внимание!) обработкой информации из баз данных (База данных — это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе, а значит под них попадают и SQL, и Access, и Excel, и, не побоюсь этого слова, но все же встречалась ? Google-таблицами, и пр.).
Эти крутые ребята сами себе и заказчики, и аналитики, и (!) разработчики. Они сами пишут алгоритмы, кодят и тестируют.
Как правило, к их задачам можно отнести:
запросы для формирования выборки необходимых данных;
формирование данных для анализа базы данных (подготовка, нормализация, чистка, подгон до необходимого формата и пр.);
формирование выводов, рекомендаций, прогнозов на основании данных, которые они проанализировали и добавили к этому здравую щепотку логики, статистики, сезонности и др. влияющие на итоги показатели;
создание и анализ отчетности для компании (показательной, удобной и учитывающей потребности и пожелания Заказчика), конверсии (по-простому – процент успешных заявок), воронки продаж, A/B тестирование и др. Обычно АД работают для подразделений продаж и маркетинга;
создание дашбордов (красочных и обязательно ПОКАЗАТЕЛЬНЫХ для оперативной работы топ-менеджмента Компании).
Кстати, этих ребят люблю особой любовью, так как начиналась моя карьера как раз с аналитика данных (собирала и формировала красивую отчетность для региональных продаж, а потом и Power BI был в моей жизни, так что ни в коем случае не ущемляю их!!!❤️
И еще одна очень важная вещь именно для АД — они не могут работать без БД. Их работа основана на наличии данных для анализа. Если данных нет, то и работы у них нет! Зато она появляется у БА и СА!))) и сейчас разберем, что же тут по различиям и функционалу.
Пойдем от этимологии слов (ведь это очень просто):
БА или Бизнес Аналитик — специалист, работающий с БИЗНЕСОМ, иначе с бизнес-процессами. Работающий означает создающий, проводящий анализ, оптимизацию и, если его скиллы позволяют, то и автоматизацию бизнес-процессов для сокращения издержек (трудовых, временных ресурсов и пр.) и повышения эффективности работы бизнеса. Обращаю особое внимание на то, что оптимизация и автоматизация — это разные понятия. Автоматизацией как раз занимается СА.
СА или Системный аналитик — это специалист, работающий с СИСТЕМОЙ, иначе с бизнес-процессами в системе (согласно своей специализации, например: 1С, SAP, CRM-системы, сайт, приложения и т.д.). Работающий означает все то же самое, что и у БА, но с углубленным пониманием этих процессов в системе (если типовая система, то уже есть какие-то шаблоны функционала для реализации бизнес-процесса в системе), как они будут взаимодействовать внутри архитектуры, платформы, какие необходимо создать или изменить объекты ПО для работы, как простроить интеграцию и другую внутрянку системы.
По сути, это один и тот же специалист с большим или меньшим налетом технической подкованности. В компаниях сейчас редко встречаются БА в чистом виде, так как они уже давно переросли в СА. Если вы решаете взять БА вместо СА, то весь глубокий анализ, который по-хорошему должен быть на аналитике, придется взвалить на себя разработчику (чему он точно не будет рад). Это значит, что БА будет стоит компании меньше, чем СА из-за набора скиллов.
Теперь рассмотрим, какой функционал выполняют эти офигенные ребята:
активное взаимодействие с Заказчиком и командой (обсуждение задач, сбор/уточнение/обсуждение требований, проведение интервью, постановка задач в различных трекерах и др.);
сбор и анализ требований к автоматизации или оптимизации бизнес-процессов;
разработка технической документации (ТЗ, ЧТЗ, инструкции, спецификации, ЗНИ и все остальные сложные слова, которые используют для описания работы и требований к системе);
тестирование разработанного функционала (зависит от того, как устроен процесс у вас в компании, иногда для этого выделены отдельные тестировщики, но я считаю, что писать тест-кейсы и хотя бы тестировать вручную СА тоже обязан уметь, а еще лучше пользоваться автоматизированными инструментами для этого);
обучение пользователей (оно тоже разное бывает: от инструкций и записей видео до “посидеть рядом и показать, куда тыкать мышкой”);
другие задачи, сопровождающие разработку, внедрение и поддержку/сопровождение ПО (например, участие в оценке задач проекта, декомпозиции, проектирование архитектуры в качестве помощи архитектору и рост до него в будущем, администрировать проект, взаимодействовать с подрядчиками и др.).
Если попробовать еще проще объяснить, то БА и СА работают обычно с такими ПО, как 1С, SAP, CRM-системами, web-сайтами и приложениями и продумывают их реализацию в системе (как в части пользователя, так и архитектуры внутри):
кнопочки (по которым открываются окна для внесения данных, например, заказа клиента);
процессы согласования (например, договоров, закупок);
связь одного документа в системе с другим (например, сделали заказ клиента и оформили документ счет-фактура на его основании (с предзаполненными данными);
оповещения/уведомления в системе (всплывающие окна);
табличные части;
и многое другое.
Приведу пример для объяснения разницы в специализациях:
Чтобы АД смог сделать отчет по прибыли и дать по ней рекомендации и прогнозы, БА или СА должен придумать как она (информация по суммам заказа/продажи, оплатам) будет попадать от менеджеров по продажам в Базу данных удобным способом, а именно куда (в каком инструменте, ПО) данные по доходу, затратам, заказам, клиентам и прочая инфа для качественного анализа будет удобно вноситься (выбираться из справочника), храниться, создавать зависимости. А еще как прикрутить к этому процессу других участников, например, бухгалтерию (для ведения взаиморасчетов и автоматических напоминаний о платежах), документооборот (возможно, через ЭДО), финансы (для планирования затрат на год), производство (для своевременной подготовки продукции на продажу) и др.
И самое важное во всем этом (!) — даже если ты технически МЕГАподкован, но не умеешь «докопаться до сути, первопричины, боли Заказчика», то, к сожалению, «грош цена тебе, как аналитику». А что же это действительно значит — большая отдельная тема, о которой я опишу в следующей статье.
Исходя из изложенной информации, можно понять, почему же в отсутствии данных для работы АД появляется работа у БА и СА. Почему? Потому что их работа заключается в том, чтобы создать все условия для того, чтобы эти данные начали попадать в БД посредством различных автоматизаций работы специалистов и внедрения в их ежедневную рутину ПО (используя которое, они могут вносить информацию для ее дальнейшей аналитики). Иногда для своей работы они используют и функционал АД, и должны «включать их в себя». Таким образом, БА и СА на 50% АД. Но не все АД могут перейти в БА и СА (хотя у меня получилось? – устала ждать, когда данные для анализа кто-то начнет вносить в систему с их листочков и блокнотов и пошла создавать и автоматизировать бизнес-процессы сама).
Благодарю всех, кто дочитал и, надеюсь, нашел ценную информацию для себя. Если вы выберите путь в аналитике, то, возможно, с этой информацией будет попроще))
А если вам интересно погрузиться в мир проектной деятельности в роли системного аналитика, узнать, как ведутся проекты, какими инструментами пользуются аналитики, как взаимодействовать с Заказчиком, как разрабатывать техническую документацию, как обучать и тестировать и как общаться с этими сложными, но такими умными разработчиками и влиться в нашу команду профессионалов, то жду вас на стажировку в «Автомакон»!
Рада буду обсудить ваше мнение в комментариях.
А еще мы расширяем штат кураторов стажировок. Если, ты системный аналитик, который готов помогать обучать “свеженьких” стажеров своему ремеслу, делиться своим опытом: бизнесовым и техническим, то очень тебя ждем! Откликнуться можно здесь.
Комментарии (9)
nibekasov
04.04.2024 09:44Если данных нет, то и работы у них нет!
Кажется, что всё же зависит от компании: аналитик данных может и тз на разметку написать, подумать как двх настроить и наполнить новыми данными, которых до этого в компании не было.
Но, конечно, все это условно и лычки от компании к компании означают разный функционал
AleksandraBelousova Автор
04.04.2024 09:44да, безусловно в компании под должностью "Аналитик" может подразумеваться разное. Это одна из проблем, с которой сталкиваются ребята и одна из причин путаницы(( я как раз и попыталась описать как это должно быть в идеале по разделению обязанностей, чтобы было понятно хотите ли вы быть одним из этих людей и какая зона задач и ответственности по идее у вас. У меня так и было и я перетекла в БА, потом БА+СА, потом руководила департаментом разработки ИС и при этом выполняла все остальные задачи АД, БА и СА, плюс еще немного архитектора)))
AlexCalm
04.04.2024 09:44А мне всегда было интересно, неужели реально человек после курсов без фин образования может давать советы Финдиру как ему прибыль увеличить? То есть вы ждете за зп 80 тыщ палочку- выручалочку? Максимум на что способен АД - это вывести данные по запросу для анализа соответсвующему специалисту.
AleksandraBelousova Автор
04.04.2024 09:44ответ на ваш вопрос в следующем комментарии как раз написали))ты не аналитик, если просто пользуешься инструментами и сводишь таблички)) нужна голова аналитика, и если это финансовый аналитик, то по факту это человек, который именно в этой специфике должен разбираться и выводы делать на основании внешних факторов, накладывая их сверху и получают такие люди (те, кто действительно шарят) намного больше 80т.р.))
RobertVladlenovi4
04.04.2024 09:44В целом, согласен, но САМОЕ главное для аналитика - это всё-таки голова. Если у тебя не аналитическое мышление, то ты просто обезьянка, которую научили пользоваться инструментом в определенных рамках, а дальше ни-ни.
Т.е. применимо к данной статье, если ты не можешь перемещаться между АД, БА и СА, то ты и не аналитик вовсе, т.к. разница между ними лишь в инструментах. Бери да анализируй/изучай, переходи в смежную область, повышай грейд, станешь фуллстек)
AleksandraBelousova Автор
04.04.2024 09:44согласна на 100%))но есть люди, кому не нравится БА и СА, как направления, и они развиваются в своем и растут по горизонтали и вертикали в АД)) каждому свое)
NechkaP
Я бы хотела добавить, что фактически при обучении и поиске работы в рамках категории аналитиков данных очень чувствуется разница между data analyst/scientist и продуктовым аналитиком. Если с этим не определиться для себя и не углубиться в одно из направлений соответственно, то могут быть сюрпризы.
Первым почти всегда нужны хотя бы основы кодинга на Python/pandas/R, а от вторых гораздо выше требования по пониманию метрик, точек роста и гипотез с точки зрения бизнеса. Причем часто выясняется, кого именно ищут, уже на собеседовании)
AleksandraBelousova Автор
да, согласна. Деления внутри АД вообще очень многообразные и их подвидов еще больше!) В этой статье меня больше волновали основные распределения и путаница между 3мя (как мне кажется, основными) направлениями и те проблемы, с которыми встречаюсь на собеседованиях с кандидатами, поэтому не стала углубляться в АД))