Системный аналитик: список вузов где получить профессию информационные технологии

Образование

Какое образование нужно получить человеку, чтобы работать в данной сфере? На сегодняшнее время учебных заведений, ведущих подготовку по этой специальности, в России нет. В 2002 году была открыта кафедра бизнес-аналитики (при факультете ГУ ВШЭ) в городе Москве, которая является подразделением Школы бизнес-информатики, но она недостаточно развита. Для начала бизнес-аналитику необходимо наличие высшего образования или нескольких «вышек». И уже после проходить дополнительное обучение. Эксперты в данной области говорят, что знания экономики и информационных технологий, полученные в вузах, схожи с теми, что нужны аналитику. Также и высшее математическое образование можно часто встретить у сотрудников ИТ-компании.

Знания бизнес-моделирования получают на специальных дополнительных курсах. Здесь проходит обучение по формированию различных программных систем и программному языку. Как уже здесь говорилось, вузов для подготовки специалистов нет, поэтому смежной со специальностью системного аналитика может быть и любая другая специальность. То есть человек может быть как гуманитарием — им легче вести переговоры, так и технарем — у них не возникает проблем с решением технических вопросов.

Преимущества профессии аналитика

Аналитиков принято считать «ботаниками», которые целые день корпят над бумагами, и постоянно что-то изучают, анализирую, исследуют и систематизируют. То есть, в представлении обывателей работа аналитиков скучна и монотонна. Но даже кажущаяся неприглядность такой работы не может «перечеркнуть» преимущества профессии аналитика, которых, кстати, достаточно много. Конечно же, все перечислить мы не сможем, поэтому остановимся только на основных.

  • Во-первых, аналитики востребованы на современном рынке труда, как ни одна другая профессия. Причем работодатели готовы платить за их услуги вполне приличные деньги (средняя зарплата аналитика в России сегодня составляет около 60-70 тысяч рублей).
  • Во-вторых, работа аналитика на самом деле очень разнообразна. Ведь новая информация появляется практически ежеминутно, и для человека увлеченного своим делом, поиск необходимых данных может стать захватывающим интересным занятием.
  • В-третьих, гибкий график работы и возможность осуществлять профессиональную деятельность как в офисе, так и удаленно (то есть, не выходя из дома). При этом специалист сам решает, будет ли он работать в штате компании или для него предпочтителен вариант работы «вольного» сотрудника, оказывающего услуги на договорной основе.

Ну и самое главное, в процессе работы аналитик общается с большим количеством самых разных людей, преимущественно из руководящего состава компаний и организаций. Поэтому со временем он обрастает «полезными» знакомствами, которые можно использовать как в профессиональной деятельности, так и для решения личных проблем.

Чем занимаются продуктовые аналитики?

Вполне логично, что представители этой профессии занимаются анализом данных и пользовательского опыта. С этим все предельно ясно. Кроме того, продуктовые аналитики во многом ответственны и за будущее развитие продукта. Однако, если вы решите отыскать во всемирной паутине должностную инструкцию такого специалиста – поиски вряд ли увенчаются успехом. Поэтому нам пришлось очень постараться, чтобы собрать основные функции продуктового аналитика воедино:

  • поиск новых возможностей для развития продукта и искоренения имеющихся проблем и ошибок;
  • подготовка отчетных данных по продукту в таком формате, что могли понять сотрудники всех подразделений компании;
  • работа с продуктовой командой, подтверждение или опровержение их теоретических данных;
  • проведение тестирований, исследований пользовательского мнения;
  • анализ, анализ, очень много анализа.

Если брать обязанности продуктового аналитика из описаний вакансий, то картина может разниться кардинально. Это связано с тем, что должностные обязанности такого специалиста напрямую зависят от сферы деятельности компании. Благо в продуктовых аналитиках нуждаются компании из самых разных отраслей, и проблем с подбором приятного именно тебе дела возникнуть не должно.

Подписывайтесь на наши новости

Одно письмо в неделю с самыми актуальными статьями + обзор digital-профессий!

*Нажимая «Подписаться» вы даете согласие на обработку персональных данных.

Как стать аналитиком данных и где этому учат

67% специалистов по аналитике пришли в Data Science из других сфер. В основном это разработчики и маркетологи, но есть и неожиданные профессиональные бэкграунды: геммологи, звукорежиссеры и даже ядерные физики.

Чаще всего изучать аналитику начинают с профессиональной литературы, тематических статей, авторитетных блогов и профильных каналов в мессенджерах. В открытом доступе много теоретической информации, где можно собрать базовый пул теории и практики. И все же для первых самостоятельных шагов нужна система. Проще и быстрее погрузиться в практическую аналитику на образовательных курсах.

Роман Крапивинруководитель проектов, компания ООО «ИНТЭК»:

«В 2020 я задумался о смене профессии, поскольку пандемия коронавируса серьезно ударила по строительному бизнесу, где я работал руководителем проектов последние три года. Долго выбирал онлайн-курсы, хотел прокачать свои скилы в проектном управлении и пошел на курс Project Manager. 

Поэтому я начал изучать Power BI, на котором научился визуализировать данные и получил первые знания для дальнейшей работы с аналитическими данными. Но тогда я понял, что для меня мало базовых основ аналитики. Поэтому для себя я открыл профессию Аналитик BI. И в настоящее время изучаю программу визуализации данных Tableau, программу для работы с базами данных SQL, прошел курс по аналитике больших данных (Big Data). К сожалению, на настоящем месте работы я не могу в полной мере применять аналитические знания и программы, которые я освоил. Поэтому задумался о смене профессии: хотел бы попробовать себя в финансовом секторе или крупном ритейле, чтобы погрузиться в мир аналитики».

Иван Натаровконсультант отдела развития предпринимательства Министерства экономического развития Приморского края:

«Будучи студентом магистратуры, проводил исследование инновационной экосистемы Приморского края, тогда познакомился с нейросетями и Data Science. Суть исследования заключалась в разработке алгоритма, основанного на нейросетях и теории нечеткого множества и нечеткой логики, который позволял бы давать объективную оценку инновационного развития региона. У нас это получилось, даже научную статью написали. 

Параллельно я изучал Data Science и посетил форум «Открытые инновации» в 2019 году. Послушав экспертов, я понял, что влюбился в эту сферу.

Я люблю узнавать истории из данных, поэтому и выбрал направление аналитики данных.

Я все еще учусь, но почти за год прокачался в этом направлении довольно неплохо. Из инструментов, что я изучил, любимыми стали  Python и Power BI, они смогли автоматизировать многие процессы в работе, активно чекаю их. Python больше использую для написания парсеров XML и HTML, Power BI — для предобработки данных и визуализации».

Сколько зарабатывают аналитики?

Теперь, понимая общую картину, следует вкратце рассмотреть различные должности аналитиков, изучив, чем они занимаются и сколько зарабатывают

Но перед тем как это сделать, нужно обратить внимание на тот факт, что у представителей «цифровых» профессий в этом вопросе большое преимущество, т. к

они могут работать на крупные компании, сосредоточенные в городах миллионниках и получать соответствующую оплату, проживая при этом в глубинке. А вот большинство должностей, входящую в условную группу бизнес-аналитиков (кредитные специалисты, бухгалтера и т. п.) ограничены в выборе работы географическим фактором.

Примеры «нецифровых» вакансий

Заработная плата специалистов, привязанных к офису, зависит от того, в каком городе он находится. Например, бухгалтер-аналитик, отличающийся от обычного бухгалтера тем, что решает не только учетные задачи, но и участвует в управлении, в Москве может рассчитывать на следующий уровень ЗП:

В регионах уровень его оклада уже будет ниже:

Кредитный аналитик, изучающий и анализирующий факторы, характеризующие платежеспособность потенциальных клиентов, в зависимости от места работы и круга задач может рассчитывать на следующие условия и размер заработной платы (ЗП):

Инвестиционный аналитик, изучающий финансовые рынки, оценивающий перспективы отдельных активов и формирующий инвест-портфели, может в среднем рассчитывать на следующие цифры ЗП:

Примеры «цифровых» вакансий

Если изучить положение дел на рынке труда, с точки зрения цифрового аналитика, то перспективы тут более радужные. Чтобы убедиться в этом, достаточно взглянуть на три популярные профессии поближе.

Data Analyst

Аналитик данных, представляющий собой универсального специалиста с глубокими познаниями в сфере статистики и информатики, математики и бизнеса, компьютерных наук и экономики. Его основной задачей выступает проведение детального анализа и интерпретации полученной информации. Работа состоит в проверке самых разнообразных цифровых данных и составлении выводов.

Data Analyst может устроиться на работу в научно-исследовательские институты, госструктуры, банковские и медицинские учреждения, страховые компании и т. д. На данный момент совокупное количество открытых вакансий в России превышает 3,5 тыс. Причем Data Analyst может занимать те же должности, что и обычный аналитик. Поэтому он может работать инвестиционным, кредитным и, например, финансовым аналитиком.

Примеры вакансий:

Big Data Analyst

Занимается обработкой больших объемов данных, анализируя огромные массивы с неопределенной и сложной структурой. Работа специалиста позволяет выявить новые грани в понимании предмета проводимых исследований и изучаемых феноменов, что может привести к открытиям и разработке новых методик, технологий и пр.

Главной задачей Big Data Analyst, работающих с большими объемами информации, выступает умение вычленять закономерности в массивах собранных данных и на базе логических цепочек создавать новые подходы к решению поставленных задач.

Примеры вакансий:

Web analytics

То есть работа веб-аналитика повышает эффективность веб-ресурсов и мобильных приложений, увеличивает число посетителей, продлевает время их присутствия и повышает конверсию.

Примеры вакансий:

Data Scientist

Специалист, который профессионально:

  • занимается сбором огромных объемов неуправляемой информации;
  • умеет определять в ней закономерности;
  • преобразовывает добытые сведения в более удобные для восприятия и оценки форматы;
  • решает бизнес-задачи с применением широкой линейки разновидностей анализа, применяемого в математическом моделировании.

Чтобы справляться со своими задачами, Data Scientist должен знать несколько языков программирования (в т. ч. Python, R, SAS и SQL), оперировать статистикой (тесты, схемы распределения), применять такие аналитические методы, как текстовая аналитика и машинное обучение. Он обязан понимать способы интеллектуального анализа информации, применять приложения с внедренным в их работу искусственным интеллектом для анализа полученных сведений, уметь моделировать базы данных и визуализировать информацию.

Data Scientist способен работать аналитиком, а также выполнять задачи специалиста по интеллектуальной обработке информации. Примеры вакансий:

Как всегда, в Москве уровень зарплаты выше, чем в регионах. Но отличается он не сильно, поскольку должность серьезная и значимая для любой компании.

Описание профессии

Итак, кто такой аналитик применительно к любой сфере деятельности. Это высококвалифицированный сотрудник, через руки которого проходит весь массив добытой самыми разными путями информации по вопросам работы компании (организации) или сведений, имеющих прямое или косвенное отношение к ее функционированию. Данные могут поступать из открытых источников (пресса, статистика, отчеты), от бизнес-разведки или из инсайдерских сообщений. Используя определенные методы анализа, специалист просчитывает различные алгоритмы развития событий и предлагает руководству наиболее выгодный вариант.

Теперь немного о том, какие бывают аналитики. Профессионалы требуются в различных отраслях.

  • Бизнес-аналитик. Изучает внутреннюю структуру компании, а также все ее деловые связи с внешними игроками с целью добиться максимальной эффективности деятельности организации. Он находит слабые места и проблемы фирмы, предлагает пути их устранения для снижения расходов и увеличения прибыли. Направления оптимизации могут касаться вопросов работы персонала, необходимости автоматизации производства, поиска новых рынков сбыта или расширения ассортимента продукции. Специальность чаще нужна в компаниях, ориентированных на выпуск продукции или торговлю.
  • Финансовый аналитик. Его работа заключается в том, чтобы следить за тенденциями развития мирового рынка, изучать финансовые показатели работы организации в целом и отдельных ее подразделений, консультировать по вопросам капиталовложений, готовить рекомендации, а также краткосрочные и долгосрочные прогнозы. Эта специальность востребована в банковской сфере, инвестиционных и финансовых организациях, на фондовых биржах, в государственных структурах, регулирующих экономику.
  • Биржевой аналитик. Это узкий профессионал, функции которого заключаются в том, чтобы по заданию заказчика отслеживать процессы, происходящие на одной или нескольких торговых площадках, и давать советы относительно своевременной покупки/продажи акций, облигаций, валюты и других ценных активов.
  • Системный аналитик. В Российской Федерации стандарт этой профессии утвердили в 2014 году. Такие сотрудники связаны с миром информационных технологий и трудятся в IT-компаниях или IT-подразделениях крупных организаций, также они могут оказывать услуги клиентам на аутсорсе. Они занимаются подготовкой технических требований к программному обеспечению, готовят концепцию и предпроектную документацию, разрабатывают регламенты и определяют функции, подлежащие автоматизации.
  • Спортивный аналитик. Он занимается изучением ситуации в одном или нескольких видах спорта и делает прогнозы, на основании которых выставляются коэффициенты в букмекерских конторах. Для правильных рекомендаций ему необходимо владеть большим массивом информации (статистика, текущее состояние команды, внутренние проблемы, инсайдерские сведения) и правильно интерпретировать ее.
  • Аналитик компьютерных технологий. Такие IT-специалисты занимаются разработкой, тестированием и совершенствованием новых компьютерных программ, утилит и приложений. Кроме того, они консультируют клиентов по данным вопросам. Эта профессия имеет много общего с работой аналитика по информационной безопасности.

Сейчас в связи с созданием огромного количества разных государственных и муниципальных баз данных набирает популярность специальность Data Analyst (аналитик данных). Профессионал должен обладать универсальными познаниями в разных сферах и способен интерпретировать междисциплинарные сведения.

Как я стала аналитиком

Меня с детства интересовали математика и программирование, работа с данными, таблицами, поиск и анализ закономерностей. Работа аналитика включает все эти аспекты.

Я закончила НИУ ВШЭ по направлению, связанному с маркетингом. На факультете нам преподавали математику, статистику, прогнозирование, эконометрику, и эти предметы мне нравились больше всего. Кроме того, я занималась программированием на дополнительных курсах.

После окончания вуза я стала работать в PR, но вскоре поняла, что эта сфера деятельности мне не нравится. Мне было неинтересно, работала я через силу, заставляя себя приходить в офис. Поэтому я решила сменить направление. В вузе я узнала, как работает статистика, какие математические инструменты используются для анализа данных, познакомилась с языком программирования SQL. С этими навыками в резюме я решила посмотреть вакансии аналитика и вскоре нашла мою нынешнюю работу. Поначалу мне поручали и другие задачи, но постепенно аналитика стала моим основным занятием.

За три года я стала ведущим аналитиком— руководителем подразделения. В мои обязанности входит не только составление запросов в базы данных, но и распределение задач внутри моей команды, взаимодействие с заказчиками рекламных кампаний или аккаунт-менеджерами, которые ведут этого рекламодателя.

What Does a Systems Analyst Do?

Computer systems analysts, or system architects, work with companies, institutions, and independent clients. They survey and diagnose database program issues, resolve user issues, and advise management about systems innovations to improve productivity. Whether formally associated with corporations or acting as freelance consultants, systems analysts work with program users and platforms to gauge issues. This role requires communication and interpersonal skills, plus an understanding of standard and new technologies.

Systems analysts research the latest technologies in database and system design to upgrade infrastructures and train employees, clients, and patients to access systems efficiently. These analysts can also specialize in finance technology, engineering, or educational privacy law (known as FERPA) to cater to client needs. The U.S.  (BLS) projects computer systems analyst jobs to grow faster than the national average at 9%, making systems analysis a solid bet for stable employment.

Key Hard Skills

Hard skills hinge on learning rather than inherent personality traits. For example, systems analysts must demonstrate proficiency in Microsoft Office and programming languages like Structured Query Language (SQL).

Key Soft Skills

Professionals can develop soft skills, but these skills tend to rely more on personality traits and matters of personal preference. Systems analysts must communicate well in a variety of mediums, employ critical thinking to solve client problems using technological solutions, and analyze both business and technical demands from a company perspective.

Daily Tasks

Systems analysts’ responsibilities may shift depending on their particular project’s stage of development. Daily tasks for system analysts may include coordinating computer installations and running tests on new software or hardware, potentially requiring them to consult directly with users, colleagues, and managers. They also run tests on new and running systems to ensure that all programs run smoothly, troubleshoot bugs, and make modifications when problems occur.

На каких специальностях лучше учиться

В зависимости от направленности будущей деятельности аналитику нужно будет получить соответствующее высшее образование. Чаще всего речь идет об экономике, финансах, компьютерных технологиях, математике, статистике. Конкретные специальности могут отличаться, главное, чтобы, кроме основных знаний по предмету студента вооружили и основными инструментами для анализа, а также научили работать с интеллектуальными системами обработки данных.

При поступлении в вузы потребуется предоставлять результаты ЕГЭ по русскому и иностранному языку, информатике, обществознанию, профильной математике. Конкурс в такие учебные заведения высокий, поэтому абитуриенту, скорее всего, придется в течение нескольких лет не только осваивать школьную программу, но и заниматься с репетиторами.

Об инструментах финансового аналитика

SQL-кубы — для анализа данных. Кубы похожи на сводную таблицу в Excel — это многомерная таблица с данными, где можно провалиться «до атомов» и найти ответы на любые вопросы.

Excel — для вычислений и отчетов. К сожалению, более эффективных инструментов не существует.

BI-программы (Power BI, Tableau, Qlik) — для визуализации данных. Визуализация в PowerPoint — это, по сути, картинки. А интерактивные дашборды того же Power BI помогают разложить данные быстро и увидеть их в деталях. Эти инструменты помогают донести информацию тем, кто не хочет погружаться в финансы.

Умные меняют мир. Их хочется слушать и невозможно не слышать. По крайней мере, в нашем подкасте «Умных любят». Присоединяйтесь!

Важные личные качества

Системный аналитик – стрессоустойчивый и очень спокойный человек, который нейтрально относится к критике и умеет сглаживать конфликтные ситуации. Он дисциплинированный, внимательный и обладает хорошей памятью. Умеет с полуслова понимать заказчика, а также внедрять его пожелания в реальные программные продукты. Ориентирован на карьерный рост, коммуникабельный и доброжелательный, ведь по долгу службы часто общается с людьми. Умеет находить аргументы в случае, если пожелания заказчика невозможно воплотить в жизнь. Склонен к быстрому анализу информации и коллективной работе.

Рынок труда и будущее аналитики данных

Только за последние два года через направление Data Science Нетологии прошло более 3000 студентов, большинство из них работают на профильных позициях в российских и зарубежных компаниях. 

Со временем эксперты ожидают повышение спроса на аналитиков Big Data и представителей смежных специальностей. Чтобы оставаться востребованными, необходимо учиться и работать. 

По данным International Data Corp. (IDC), мировой доход от решений для больших данных и бизнес-аналитики (BDA) достигнет 260 миллиардов долларов в 2022 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 11,9 процента. В 2025 программные роботы будут выполнять большинство задач, таких как очистка и сбор данных, т.е. многие процессы станут более автоматизированными. К 2030 году Data Science уже не будет заниматься поиском и очисткой данных. Эту задачу возьмут на себя программные роботы.

В настоящее время технологии уже развиваются и достигают своих высот. Подумайте о будущем, когда искусственный интеллект будет в зените, машинное обучение — на пике, облако захватит рынок, а интернет вещей начнет проникать в большинство отраслей. Специалисту по данным потребуются лучшие навыки, будь то технические или социальные, чтобы быть востребованным к 2030 году.

По теме: Как проходит собеседование на должность аналитика данных в Facebook

Игорь Полянский, Head of Global product analytics в Gett:

«Мир продолжает ускоряться, а вместе с ним — и требования бизнеса к скорости принятия решений. Подход «задай вопрос, направь его аналитику, а он проанализирует» больше не удовлетворяет требования к оперативности получения инсайтов. Поэтому стандартные подходы к анализу все больше упаковываются в коробочные решения.

В 2020 году анализ, на который раньше уходили часы аналитика, менеджер может сделать в несколько кликов.  Аналитики же делают более сложные исследования, и требования к их компетенциям повышаются. Системы аналитики все больше переходят на формат real-time анализа. У многих компаний это давно must have».

Аналитик данных – кто это такой и чем занимается

Аналитик данных – специалист, который занимается анализом информации и ее интерпретацией. То есть в список его задач входит сбор цифровых данных, их анализ, визуализация и трактовка. Главная цель специалиста по анализу больших данных – извлечь из полученных данных выгоду (структурировать, проверить гипотезы, отыскать закономерности и сформировать четкий вывод). Это поможет руководителю принять правильные решения по управлению компанией.

Все аналитики делятся на системных аналитиков и бизнес-аналитиков. Последние являются узконаправленными специалистами, которые отслеживают отдельные бизнес-процессы. Например, инвестиционный, финансовый аналитик или специалист по рискам.

Системные аналитики трудятся в сфере IT – это digital-аналитики. Одним из популярных направлений считается Data Scientist. Оно включает в себя следующие профессии: Data Analyst, Big Data Analyst, Deep learning, Data Engineer, Machine learning. Data Scientist – эксперт по работе с большим массивом данных, который используя технические навыки и статистику, решает сложные задачи. Это отчасти трендспоттер, компьютерный ученый и математик.

Чем он может быть полезен компании? Например, планируется открытие кафе. Есть данные о стоимости аренды в разных районах, местонахождении других кафе и городском транспорте. В таком случае Data Scientist может выяснить, где целесообразнее всего открыть кафе.

Еще один пример. Оператор мобильной связи собрался добавить новый тариф. Дата-сайентист получает от компании базу данных и сведения о поведении клиентов, после чего подсчитывает потенциальный объем рынка и экономику нового тарифа. Таким образом, Data Scientist снижает риски и определяет будущую стратегию.

Грань между системными и бизнес-аналитиками размыта. Все системы аналитики данных нужны для улучшения, что возможно лишь благодаря автоматизации процессов. Однако при выборе между этими двумя направлениями цифровая сфера перспективнее. Аналитика данных на Python и других языках программирования дает возможность обрабатывать огромные объемы, быстрее анализировать информацию за счет автоматизации рутинных процессов.

Это интересно: Что делает специалист по контекстной рекламе

Проблема

У некоторых моих знакомых, коллег, руководителей, эйчаров, представителей «бизнеса» в головах образовалась путаница между видами аналитиков. Понятие «аналитик» используется для совсем не похожих друг на друга профессий — бизнес-аналитик (БА), системный аналитик (СА), дата аналитик, UX-аналитик, аналитик информационной безопасности, аналитик бизнес-процессов и ещё 5–10 других, все эти виды имеют массу различий. Сейчас про конкретные два, наиболее спутанные между собой, но сильно различающиеся в отечественных IT-реалиях.

Кому будет полезна эта статья:

Кому

Как

Аналитику и его коллегам

Аналитику — самоидентифицироваться, чтобы правильно распределять усилия в обучении и развитии, поиске работы исходя из интересов и видения будущего. Коллегам — понимать, что является прямой обязанностью, а что несвойственной нагрузкой для аналитика.

Пример: от БА требуют дать описания xml-схемы сервиса, а от СА дотошного знания нормативной документации бизнес-домена.

HR

Проще фильтровать кандидатов на первых и последующих этапах рекрутинга, а также получать более релевантные отклики, правильно описывая вакансии. Повысить удовлетворённость сотрудников от работы «там, где они должны быть».

Пример: вакансии БА со знанием java, навешивание большого объёма презентаций и сейлз на СА.

Руководителю

Таргетировать подбор и распределение ресурсов, готовых к выполнению конкретного сочетания рабочих обязанностей, улучшить коммуникацию в командах. 

Пример: На должность, требующую максимальной коммуникации и гибкости, подбирается «технарь» без желания развивать такие навыки.

В общем, «Счастье для всех, даром»

Разработка модели бизнес-процессов компании

В первую очередь, резюме системного аналитика должно составляться таким образом, чтобы руководитель компании понял, что вы сможете разрабатывать непротиворечивые и полноценные модели бизнес-процессов компании, основываясь на непосредственном общении с клиентами

Навыкам коммуникации уделяется отдельное внимание по той причине, что как минимум 35% от общего времени работы данного специалиста уделяется общению с клиентами и своими сотрудниками. В частности здесь уже проявляется разница между тем, что представляет собой системный аналитик и бизнес-аналитик

Отличия заключаются в том, что системный аналитик формирует полноценную модель бизнес-процессов, в то время как бизнес-аналитик занимается сбором данных, нужных руководству для принятия ответственных решений.

Сбор информации системным аналитиком может осуществляться следующими способами:

Переписка. В преимущественном большинстве случаев используется для того, чтобы сэкономить средства компании и собственное время в случае работы с удаленными клиентами, а также в процессе согласования или же обсуждения деталей. В данном случае специалист должен проявлять педантичность и аккуратность, идеально знать язык, соблюдать этикет и стиль, а также иметь возможность обсуждать в переписке один и тот же вопрос с несколькими адресатами.
Анкетирование. В основном принято использовать на начальном этапе обследования или же для того, чтобы оценить итоговые результаты проекта. Специалист должен обладать навыками составления и разработки анкеты, то есть должен уметь поставить задачу, сформулировать вопрос и интерпретировать результаты.
Интервью. Данная форма общения с клиентом позволяет получить возможный максимум информации, особенно в том случае, если специалист хорошо подготовился, а также смог провести одновременно несколько раундов встреч. Если интервьюер был действительно профессиональным, то он сможет заинтересовать клиента, окажет ему помощь в подготовке к встрече, используя различные предварительные вопросы, успеет задать все нужные ему вопросы за отведенное время, а также не потеряет никакой информации между отчетом о работе и полученными ответами.
Переговоры и совещания. Здесь принимаются самые важные решения в жизни любого проекта. Что делает системный аналитик в данном случае? Помогает компании добиваться тех решений, которые будут для нее наиболее продуктивными и прибыльными.
Работа с документами. Конечно, здесь рассматривается не отдельный вид общения, но системный аналитик в любом случае должен работать с такими источниками информации

В данном случае важно понять, как обустроен технологический процесс, а также определить всевозможные неточности или же нестыковки в описании, которые нужно будет уточнить перед началом работы.

О конкурентом анализе

Когда анализируешь работу своей компании, у тебя обычно уже все есть — остается структурировать. Когда делаешь конкурентный анализ, приходится собирать данные по фрагментам. И это, на мой взгляд, самое креативное в работе финансового аналитика.

У Nielsen, например, можно купить рыночные данные. Они позволяют понять объем рынка и ценовую составляющую конкурента. Но нужно посчитать его финансовый результат. Ты знаешь самую верхнюю часть, а необходимо узнать самую нижнюю — и между ними еще наценка торговой сети и, возможно, прибыль дистрибьютора.

Про конкурента нужно понять:

— он работает напрямую или через дистрибьюторов

— как формирует свою структуру себестоимости — он более или менее эффективен, чем вы

Одно дело — понимать только позицию конкурента по данным Nielsen, другое — видеть ситуацию с точки зрения роста его выручки в сравнении с вашей динамикой.

В одной из компаний, где я работал, мы решили проанализировать информацию с сайта конкурента. Эта компания — не публичная, но выпускает облигации, поэтому вынуждена публиковать презентации с бухгалтерской и управленческой информацией.

По аналитике из презентации я сделал вывод, что у них есть значительный сегмент, который в данные Nielsen не попадал. Мы думали, что он настолько маленький, что учитывать его нет смысла, но аналитика показала обратное.

Когда конкурент узнал, что мы использовали эти данные, их убрали из презентации. Но мы уже успели сделать выводы и запустили в этом же сегменте свои продукты.

Какое нужно образование?

Пока что на сегодняшний день нет таких учебных заведений в России, которыми бы осуществлялась подготовка конкретно по специализации «системный аналитик». Кафедра бизнес-аналитики, открытая в 2002 году при факультете ГУ-ВШЭ, является еще недостаточно развитой для того, чтобы похвастаться какими-либо действительно успешными проектами со стороны своих выпускников. В преимущественном большинстве случаев изначально бизнес-аналитик должен получить одно или же несколько высших образований, после чего становится на путь совершенствования и дополнительно проходит обучение.

Некоторые эксперты говорят о том, что высшее образование, которое получил человек в действительно известном и уважаемом вузе по определенной специальности, связанной с экономикой или информационными технологиями, может послужить началом его становления в профессии «системный аналитик», обязанности которого достаточно схожи с тем, чему обучался данный специалист. Помимо всего прочего эксперты говорят также о том, что достаточно часто в данной профессии можно встретить людей, имеющих высшее математическое образование, а также дипломы в тех областях, где они на данный момент работают. Требуемые знания в сфере бизнес-моделирования в преимущественном большинстве случаев человек уже получает при проведении дополнительного образования.

Как стать продуктовым аналитиком

Где и как освоить такую специальность, как продуктовая аналитика – это вопрос, который вас наверняка интересует с момента, как вы начали читать эту статью. Итак, как и всегда, вариантов есть несколько: самообразование, вузы, онлайн-курсы. Первые два пути достаточно консервативны, но продуктовая аналитика – это не та профессия, которую можно освоить в полной мере читая книги или просматривая YouTube от «А до Я». А отечественные вузы, к сожалению, не могут предоставить должной практики своим студентам. И в большинстве случаев, выпускники-аналитики по окончании обучения имеют лишь диплом, не подкрепленный реальным опытом работы. Но не время отчаиваться! Мы живем в век технологий, а значит и обучение должно быть современным. Я собрал для вас топовые онлайн-курсы, где можно обучиться на Product Analytics:

→ 6 лучших курсов по обучению продуктовых аналитиков.

Более удобного формата для получения специальности продуктового аналитика еще не придумали. А на онлайн-курсах вы сможете и теорию постичь, и практику получить, и при необходимости, проконсультироваться с личным менеджером по любому вопросу. У таких образовательных программ есть и другие преимущества:

  • Освоение специальности в короткие сроки — занятия проводятся в удобное именно вам время, а темп прохождения курса вы можете выбрать самостоятельно.
  • Четко структурированная информация — вы изучаете отобранную профессионалами информацию в очень удобном формате.
  • Наработанное портфолио — то, что так часто ценят все работодатели. Домашние задания помогут с практикой, а все проделанные работы вы сможете продемонстрировать заказчику в качестве портфолио.
  • Удобство обучения — формат занятий дает вам возможность получать информацию где угодно, когда угодно и на любом гаджете.
Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Андрей Измаилов
Наш эксперт
Написано статей
116
Добавить комментарий