Какую профессию выбрать: системный или бизнес-аналитик (обзор популярных профессий)

Качества настоящего бизнес-аналитика

Профессия бизнес-аналитик одна из тех, которым невозможно обучиться, при неимении определенных задатков. Человек с гуманитарным складом ума вряд ли станет профессионалом в этой сфере, даже если досконально изучит все теоретические материалы. Таким людям будет непросто в плане ведения переговоров, но могут возникнуть проблемы с технической стороной работы.

Аналитик должен обладать системным мышлением, умением делать выводы, отличной логикой. Построение и проверка гипотез также необходимый навык в этой сфере.

Не менее важны коммуникативные навыки, творческие задатки, умение общаться с коллективом и работать в команде. Работодатель ценит высокие интеллектуальные данные, нестандартность мышления, проницательность, умение убеждать, приводить аргументы. Важна также кропотливость, внимательность и стрессоустойчивость.

Какими инструментами пользуется бизнес-аналитик

Для бизнес-анализа сегодня существует огромное количество инструментов как с платной лицензией, так и с открытым исходным кодом или условно-бесплатных. Я расскажу о наиболее востребованных, на мой взгляд, применительно к функциям и техникам бизнес-анализа. 

Управление требованиями 

Для качественного управления требованиями нам крайне важно создавать где-то запросы на изменения под каждое требование, отслеживать статус, документировать и видеть историю изменений, а также ссылаться друг на друга, чтобы избежать дублирования. 

Для трекинга требований самым популярным инструментом является JIRA компании Atlassian. Однако, на некоторых проектах можно также встретить Trello, различные реализации канбан-досок и трекинга-задач: например, Basecamp, Redmine, ClickUp, Visual Studio. 

Документирование требований в основном сейчас ведут в продукте Confluence от той же Atlassian. Хотя для этих целей может подойти любой wiki-движок или SVN с возможностью управления версиями. 

Многие трекеры имеют в своем составе продукты для документирования: например, Visual Studio

Здесь стоит обратить внимание на то, какие средства доступны для форматирования, возможно ли расширение с помощью плагинов для включения и ведения версионности диаграмм и макетов. 

Моделирование 

Любая диаграмма — это не просто изображение с графическими фигурами. BPMN, UML, EPC, IDEF0 — это все стандарты, в которых соединения между элементами происходят по прописанным законам

Поэтому важно, чтобы инструмент «знал» этот стандарт и не позволял делать связи и добавлять элементы, которых не существует в стандарте. 

Например, популярный инструмент рисования диаграмм и макетов Draw.io поддерживает большое количество различных шаблонов, но никак не пресекает ошибки автора. А значит диаграмма может получиться с нарушениями. 

Для BPMN наилучшими инструментами будут Bizagi Modeler или Camunda Modeler. Они имеют все необходимые элементы, соответствующие стандарту, просты в использовании и имеют в своем составе функцию валидации диаграмм. Валидация BPMN это проверка на соответствие стандарту. 

Для UML подойдет инструмент от Visual Paradigm, IBM Rational Modeler, Eclipse Modeling Tools. На проектах в последнее время получил популярность PlantUML. Этот инструмент позволяет описывать диаграммы текстом, рендерить текст в изображение и обратно. Благодаря чему можно вставлять диаграммы UML прямо в документы с описанием требований. 

Стоит отметить, что есть и гиганты моделирования, где модели делаются в виде набора объектов со свойствами. Примечательность таких средств состоит в том, что эти объекты можно переиспользовать, и в итоге выйти на цельную модель системы. Из проприетарных самым известным является Enterprise Architect, а из open source можно воспользоваться продуктом Modelio. 

Коммуникации 

Для коммуникаций аналитику необходимо освоить несколько инструментов: почта, мессенджеры и групповые чаты, а также средства видеосвязи. Самым популярным почтовым клиентом является Outlook, хотя в последнее время часто можно встретить и решения на базе облачных сервисов, вроде Gmail и «Яндекс 365». 

Самые удобные и функциональные мессенджеры с поддержкой групповых чатов сегодня Slack и MS Teams. Для видеосвязи используются также MS Teams, Zoom, Slack, хотя их в целом достаточно много и есть из чего выбрать в зависимости от потребностей проекта. 

Прототипирование пользовательских интерфейсов 

Самым востребованным инструментом прототипирования сейчас является Figma, в ней делают как низкодетализированные прототипы, так и полноценные макеты. Для небольших проектов также подойдут Balsamiq Mockups, Moqups.com. 

Сейчас этот рынок активно растет и некоторые решения позволяют получить в результате работающий прототип с несколькими экранами, что позволяет на ранней стадии до разработки понять насколько заказчику удобно пользоваться, быстро ли он разобрался, как выполнить свои задачи и достигнуть цели, и собрать дополнительные требования. 

Общие инструменты 

В любых работах аналитика часто используются офисные решения от Microsoft и Google. Это редакторы документов (MS Word, «Google Документы»), редакторы таблиц (MS Excel, «Google Таблицы»), редакторы презентаций (MS Power Point и «Google Презентации»). 

Инструменты

SQL. Язык программирования, используемый для создания и управления данными в реляционной базе данных

MongoDB. Документоориентированная система управления базами данных

Hadoop. Программа для хранения и обработки массивов информации

Python. Один из наиболее распространенных языков программирования

Pandas. Библиотека для обработки и анализа данных

NumPy. Библиотека с открытым исходным кодом для Python

MapReduce. Модель распределенных вычислений

Optimizely. Платформа для проведения A/B-тестирований

Чарльз Делекторских
Fullstack-разработчик

Новичку проще всего трудоустроиться в небольшие компании, которые более лояльно относятся к отсутствию опыта. С течением времени можно будет пробоваться на более выгодные вакансии и расти профессионально.

Крупные работодатели также нередко приглашают в команду новичков, но сперва на позиции стажеров.

Если аналитик данных живет в регионе, он может попытаться подать резюме в столичную компанию – благо, специальность позволяет при необходимости работать дистанционно.

— Чарльз Делекторских Fullstack-разработчик

Где еще используются системы аналитики Big Data и как их внедрить

Отметим области деятельности с наиболее высоким спросом на аналитику данных, как дескриптивную, так и предписывающую :

• медицина – постановка диагноза на основании симптомов болезни, выявление факторов, провоцирующих заболевание, определение склонности к заболеванию в будущем, формирование рекомендаций и выписка лекарств для лечения и профилактики болезней. Впрочем, некорректная настройка модуля Machine Learning в этом случае может привести к трагическим последствиям, о чем мы рассказывали здесь.
• реклама и маркетинг – определение эффективности промо кампаний, выявление наиболее результативных каналов и форм подачи информации (персонализированный таргетинг), построение рекомендательных систем, формирование спроса на основе интересов пользователя и его поведения в сети, прогнозирование и предупреждение оттока клиентов (Churn Rate), оптимизация ценообразования.
• страхование и кредитование – точное определение суммы возмещения или кредита, скоринговая оценка клиента. Например, сегодня это уже реализовано в совместном проекте российских банков с компанией Яндекс, когда банки оценивают платежеспособность потенциального заемщика по истории его запросов в поисковой системе. Подробнее об этом мы писали здесь.
• промышленность – выявление ключевых факторов, влияющих на качество продукции и выполнение производственных процессов, предсказание отказов оборудования, составление графика профилактических проверок и ремонта техники, прогнозирование спроса на продукцию, оптимизация загрузки производственных мощностей и предупреждения о будущих внештатных ситуациях. Реальные примеры промышленного использования Big Data систем предиктивной и предписывающей аналитики на базе IoT/IIoT и Machine Learning читайте тут.
• финансы и безопасность – выявление и предупреждение случаев мошеннических операций (антифрод-системы), распознавание вредоносных программ и случаев утечки данных, о чем мы рассказывали здесь.
• управление человеческими ресурсами (HR) – выявление ключевых факторов, влияющих на компетентность сотрудников, составление модели профессиональных компетенций, прогнозирование увольнений, предупреждение профессионального выгорания и рабочих конфликтов . Подробнее об этом мы расскажем в следующей статье.

Внедрение аналитических Big Data систем – это комплексный поэтапный проект, который часто выполняется в рамках цифровизации бизнеса. Предписывающая аналитика находится на вершине пирамиды и опирается на предыдущие уровни: предиктивную, диагностическую и описательную 2]. Поэтому для формирования оптимальных управленческих решений на основе данных необходимо, прежде всего, накопить релевантный объем этой информации, достаточный для корректного обучения алгоритмов Machine Learning. Некоторые аналитические задачи решаются с помощью современных BI-инструментов, например, коммерческих платформ типа Oracle Data Mining, SAP BusinessObjects Predictive Analysis, SAP Predictive Maintenance and Service, IBM Predictive Insights или open-source решений (KNIME, Orange, RapidMiner) . На практике многие предприятия, вступившие на путь цифровой трансформации, создают собственные системы аналитики больших данных. При этом используются разнообразные технологии Big Data, например, Apache Hadoop – для хранения информации (в HDFS или HBase), Kafka – для сбора данных из различных источников, а Spark или Storm – для быстрой аналитической обработки потоковой информации. В частности, именно так реализована рекомендательная система стримингового сервиса Spotify, о которой мы рассказывали здесь. Таким образом, организация предиктивной и, тем более, предписывающей аналитики данных – это одна из ключевых задач цифровизации бизнеса.

Виды аналитики данных и вопросы, на которые они отвечают

Как внедрить систему аналитики больших данных и запустить цифровую трансформацию своего предприятия, вы узнаете, пройдя обучение на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Аналитика больших данных для руководителей

Смотреть расписание
Записаться на курс

Источники

1. https://www.oracle.com/ru/business-analytics/what-is-analytics.html
2. https://iot.ru/promyshlennost/kakaya-analitika-nuzhna-vashey-kompanii
3. http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Предикативная_аналитика_(предиктивная,_прогнозная,_прогностическая)_Predictive_analytics
4. https://finassessment.net/blog/predictiv-analitika-hr

На каких специальностях лучше учиться

Ключевым направлением в подготовке системных аналитиков является «Управление в технических системах» (2.27.03.00), представленное специальностями «системный анализ и управление» и «инноватика».

Сквозная аналитика в Skillbox

Станьте профессионалом в маркетинговой аналитике. Научитесь объединять все источники трафика в одну цепочку и тратить на 50% меньше рекламного бюджета.

подробнее >

Аналитика для руководителей в Нетологии

Постройте data-driven-бизнес и принимайте выгодные для компании решения на основе данных.

подробнее >

Аналитик данных в Нетологии

Научим с нуля собирать, анализировать и презентовать данные. Получите востребованную профессию с зарплатой от 80 тыс. руб. (даже в регионах — по данным hh.ru)

подробнее >

• Для выполнения ролей бизнес-аналитика помогут специальности направления «Экономика и управление» (5.38.03.00): «менеджмент» и «бизнес-информатика».
• По направлению «Информатика и вычислительная техника» (2.09.03.00) пригодятся специальности «инфосистемы и технологии», «прикладная информатика», «программная инженерия».
• В рамках направления «Компьютерные и информационные науки» (1.02.03.00) универсальные айтишники получающих широкие теоретические знания в области информационных технологий. Среди специальностей актуальны «математическое обеспечение и администрирование информационных систем», «фундаментальная информатика и ИТ».

Для поступления, в зависимости от профиля обучения, будущему специалисту нужно сдавать ЕГЭ по математике, информатике, русскому или иностранному языку, физике.

Структура материала

В аналитическом тексте всегда присутствуют следующие блоки:

Формулировка проблемы
Что заставило автора обратить на нее внимание? Почему важно ее решить?

Факты. Что или кто доказывает острый характер и актуальность поднятого вопроса?

Мнения сторон
Чаще всего исследуются несколько точек зрения, иногда они совершенно противоположны друг другу.

Решение, которое предлагают специалисты

В чем плюсы и минусы?

Вывод, к которому приходит сам автор, прогноз на будущее.

Есть предположение, что такие статьи лишены объективности. Однако это не так. Аналитическая статья предполагает наличие у автора достаточного багажа знаний и опыта, и в то же время он имеет право на собственное мнение.

По структуре статья-исследование схожа с научной или информационной статьей, напоминает реферат, курсовую или дипломную работу и содержит:

Введение. Здесь излагается суть проблемы, временные рамки и этапы исследования, факты, которые вы проверяете. Их нужно освещать максимально подробно

Именно от этого зависит, насколько читатель проникнется важностью работы и к каким выводам придет в конце
Отдельное внимание уделяется заголовку и лид-абзацу.
Основная часть — непосредственно процесс анализа. Каждый факт исследуется подробно, рассматривается со всех сторон
Здесь нужно мыслить широко, чтобы избежать субъективности.
Заключение

Здесь размещаются выводы автора и дальнейшие прогнозы. Весь текст должен быть легким для чтения, для этого его следует структурировать, разбить на блоки, так как в основном читатели «скользят» по тексту глазами «по диагонали». Чтобы привлекать внимание к важным моментам, нужно использовать выделения: цитаты, сноски и так далее. Эти блоки подводят читателя к верным умозаключениям.

Однако иногда бывают статьи, цель которых — вызвать резонанс, разделить публику на несколько группировок

Такие работы привлекают повышенное внимание как к автору, так и к заказчику

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.

Виды аналитических статей

Целью аналитической работы является подробное изучение какого-то вопроса, анализ фактов.

Всего существует три вида подобных статей:

• Простое исследование.
• Расширенное исследование, которое сопровождается кратким прогнозом.
• Краткий анализ с глубоким прогнозом.

Первый вариант не требует от автора делать какие-либо выводы и строить предположения. Есть исследование и его результаты. Что из этого следует, каждый решает сам. С одной стороны, это интересно, дает некоторую почву для размышлений. С другой — сколько людей, столько и мнений. Читатель может прийти не к тем выводам, к которым вел автор. К тому же такие статьи становятся предметом изучения, на их основе создают анализы другие авторы.

Масштабное исследование с кратким прогнозом представляет собой работу, в которой автор много пишет о том, какую проблему рассматривает, почему это важно, в чем состоит актуальность исследования, предполагает сценарий развития ситуации, проблемы. Такие статьи особенно любят финансовые аналитики

Например: «Что ждет рубль в ближайшем будущем?». В исследовании затрагиваются события внутренней и внешней политики, цитируются мнения известных политиков и финансистов. Вывод представлен в виде ответа на вопрос: упадет ли отечественная валюта или нет?

В статьях третьего типа делается акцент на дальнейшее развитие событий

Яркий пример: «Исследование, проведенное в 2013 году, доказало, что любящие родители, которые уделяют внимание своим детям, ощущают себя намного счастливее мам-химер или отцов выходного дня». Дальше идут предположения о том, насколько вы будете счастливее, если каждый день будете целовать своего малыша, играть с ним и интересоваться его жизнью

Это непростой жанр, в нем есть нюансы, поэтому далеко не все копирайтеры готовы взяться за подобную работу.

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.

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:

1. 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:

1. Яковлев А., Довжиков А. «Веб-аналитика: основы, секреты, трюки».
2. Авинаш Кошик «Веб-аналитика: Анализ информации о посетителях веб-сайтов».
3. Авинаш Кошик «Веб-аналитика на практике: тонкости и лучшие методики».
4. Джерри Ледфорд, Мэри Тайлер «Google Analytics 2.0. Анализ веб-сайтов».
5. Фрэнкс Б. «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики». 

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.

Краткое описание

HR-аналитика – новое понятие, ее можно охарактеризовать как процесс, во время которого производится анализ HR-данных с применением методов бизнес-аналитики, технологий статистики и обработки данных. Основные задачи следующие:

• предоставление неизвестной информации (инсайт);
• определение ведущих данных.

Этот процесс позволяет дать ответы на ряд важных вопросов:

• составление отчетов, касающихся возраста сотрудников;
• вычисление кадров, имеющих самую высокую квалификацию;
• подбор соискателей, отвечающих всем требованиям бизнеса;
• определение уровня текучести кадров;
• прогнозирование периода, когда необходимо проводить «омоложение» кадров;
• статистика фактического присутствия персонала на рабочем месте: сессии, отпуска, больничные и т. д.

Вышеперечисленные вопросы – лишь малая часть возможностей HR-аналитики. Руководители компании, опираясь на данные аналитических отчетов, принимают управленческие решения, играющие ключевую роль в повышении эффективности бизнеса. HR-аналитик работает с большими объемами данных, используя глубокие знания, полученные не только в рамках программы вуза, но и на дополнительных тренингах, курсах, семинарах.

Краткое описание

Созданию мобильного приложения предшествует аналитическая работа. Необходимо определить целевую аудиторию, прощупать рынок, выявить приоритетных конкурентов и понять, нужен ли конечному потребителю такой продукт. Тщательная аналитика предупреждает ошибки и финансовые издержки, она позволяет создать мобильное приложение, которое будут загружать и использовать. Все перечисленные работы выполняет аналитик мобильных приложений, который может вести как частную деятельность, так и входить в штат одноименного отдела. Аналитик мобильных приложений тонко чествует рынок, он способен определить успешность или провальность любой идеи, а также спрогнозировать затраты и ROI.

Кто такой аналитик?

Аналитик – высококвалифицированный специалист, который проводит аналитические исследования, обобщает полученную информацию в определенной сфере деятельности, в совершенстве владеет различными методами анализа, а также способен прогнозировать процессы и разрабатывать программы развития.

Название профессии произошло от древнегреческого άναλυτικά (искусство анализа), что полностью отображает основную суть работы аналитика. Несмотря на то, что профессию аналитика принято считать относительно «молодой», первые сочинения по аналитике появились еще в 4 веке до нашей эры (Первая и Вторая Аналитика Аристотеля). Однако занимались первые аналитики преимущественно историей и общечеловеческими вопросами.

Современные же аналитики обрабатывают информацию, касающуюся всех сфер жизнедеятельности общества, и имеют дело преимущественно с цифрами. Именно поэтому сегодня существует несколько узких специализаций этой профессии, зависящих от направления деятельности: финансовый аналитик, бизнес-аналитик, инвестиционный аналитик, системный аналитик, веб-аналитик, маркетолог-аналитик и т.д.

Обязанности аналитика представляют собой цепочку последовательных действий:

• сбор и первичная обработка данных;
• составление определенных предположений и тезисов;
• анализ и проверка информации;
• разработка проектов и методических работ, подкрепленных четкими обоснованиями;
• формирование выводов и аналитического отчета о проделанной работе.

Другими словами, профессиональные обязанности любого аналитика, независимо от сферы деятельности, направлены на сбор, оценку и анализ информации, с последующей выработкой практических рекомендаций по улучшению работы предприятия или организации с учетом актуальной ситуации на рынке.

Заработная плата

Зарплата бизнес-аналитика зависит от профессионального стажа, характера производства, сферы деятельности и квалификации. Усредненный оклад по России составляет 80 тысяч рублей. В зависимости от регионального местоположения фирмы, зарплата бизнес-аналитика варьируется от 40 тыс. до 150 тыс. рублей в месяц.

Новичку не стоит рассчитывать на зарплату выше 65 тысяч рублей в первые 5 лет работы. Однако, выполнив успешно несколько крупных проектов или наработав высокий уровень, оплата может превысить средний показатель в 2-3 раза. Высококлассные эксперты в области бизнес-аналитики зарабатывают до полумиллиона в месяц.

Как может развиваться карьера бизнес-аналитика

Бизнес-аналитик, как и многие другие специалисты в IT, растет по уровням junior, middle и senior. Эта градация зависит от опыта и профессиональной квалификации специалиста. Поднимаясь на ступеньку выше, можно претендовать на более крупные проекты и, соответственно, более высокую зарплату. По данным портала dev.by (апрель 2019 года) средняя зарплата бизнес-аналитика – около 1500 долларов, но для начинающих специалистов сумма может быть меньше.

В начале карьеры важно расширять как технический кругозор, так и понимание, как устроены различные сферы бизнеса и какие программные решения в них востребованы. Обычно junior-аналитики достаточно быстро становятся middle-специалистами –  через 1-2 года постоянного опыта

А вот следующую ступеньку преодолеть сложнее. Senior бизнес-аналитики – самые высокооплачиваемые в своем направлении, поэтому работодатели предъявляют к ним высокие требования. Помимо опыта (около 3-5 лет), от senior-аналитика ждут уверенных знаний IT-технологий, а также владения английским языком на уровне Advanced.

И junior, и middle-специалисты в процессе работы интенсивно учатся: заполняют пробелы в технических знаниях, знакомятся с новыми отраслями бизнеса. На уровне senior бизнес-аналитик свободно ориентируется в своей профессии и быстрее выполняет все задачи. А в дальнейшем senior бизнес-аналитик может выбрать следующие векторы для развития своей карьеры:

Специалиазация по сфере бизнеса

В каждой сфере бизнеса есть свои правила или ограничения для внедрения технологического решения. Например, в банковской сфере должны соблюдаться стандарты безопасности всех электронных транзакций. Когда аналитик обладает такими знаниями, он может выполнять на проекте роль отраслевого эксперта (subject matter expert), то есть консультанта из сферы бизнеса заказчика. И если аналитик глубоко знает медицинскую, финансовую сферу или ритейл, то ему будет проще работать с проектами для этих отраслей, а работодатель и заказчик будут выше оценивать его труд.

UX-аналитика

UX-аналитик помогает дизайнерам при создании интерфейсов учитывать потребности пользователей. Если бизнес-аналитику интересно создавать прототипы пользовательских интерфейсов, то дополнительная квалификация в UX может стать подходящим вариантом для профессионального развития.

IT-консалтинг

Цели работы бизнес-аналитика и IT-консультанта схожи – помочь улучшить бизнес-процессы с помощью технологий. Однако консультант выступает полностью на стороне бизнеса, он ищет оптимальное решение для проблемы и может никак не участвовать в процессе разработки.  

Итоги

Аналитический учет нужен для детальной информации по синтетическому учету. Информация из обоих учетов нужна для бухгалтерской отчетности. Данные, отраженные на счетах, используются для анализирования деятельности компании в финансово-хозяйственной сфере.

1С:Бухгалтерия 8

«1C:Бухгалтерия 8» — это самая популярная бухгалтерская программа, способная вывести автоматизацию учета на качественно новый уровень. Удобный продукт и подключаемые к нему сервисы позволят эффективно решать задачи бухгалтерской службы любого бизнеса!

• Поддержка разных систем налогообложения, ведение бухгалтерского и налогового учета, сдача отчетности;
• Учет МПЗ, партионный учет, расчеты с контрагентами, выписка первичных документов;
• Расчет зарплаты, учет денежных операций;
• Интеграция с другими программами 1С и сайтами;
• Работа с электронными листами нетрудоспособности (ЭЛН).

Попробовать 30 дней бесплатно Заказать

Активно-пассивный счет
Дашборд «Рабочее место руководителя»: анализ активности продаж