7 ролей аналитиков в IT: какую из них выбрать и какие навыки развивать

Фото: Midjourney

Еще несколько лет назад IT-проект можно было сделать командой до пяти человек. А каждый участник мог выполнять несколько ролей одновременно, глубоко разбираться во всей системе, вовлекаться во все процессы и влиять на бизнес-решения.

Но кодовая база и программные продукты усложнились, как и ожидания заказчиков по скорости и качеству исполнения. Для этого потребовалось наращивать команды в проектах, что увеличило нагрузку на аналитиков и архитекторов.

Теперь, чтобы быстро и качественно создавать продукты, каждой команде необходимы исчерпывающие требования, которые отвечают на вопросы «Что нужно делать?» и, главное, — «Как это реализовать?». Поэтому у аналитиков в IT теперь есть разные роли для решения разных задач. Чтобы добиться успеха, им нужно прокачивать разные навыки.

1. Бизнес-аналитик

Чем занимается? Исследует, описывает бизнес и бизнес-процессы компании-клиента, фиксирует требования заинтересованных сторон к продукту и обеспечивает то, чтобы он решал проблему заказчика. Именно бизнес-аналитик переводит язык бизнеса, конечных пользователей системы и нормативно-правовой базы на структурированный («айтишный»).

Результат работы — понятные описания системы и реализующихся в ней бизнес-процессов, другие артефакты (концепция оптимизации процессов, сравнительный анализ, презентация узких мест рабочей среды), которые необходимы для создания системы.

Что должен уметь? Помимо широкого кругозора бизнес-аналитик должен:

• уметь декомпозировать требования по типам: функциональные, нефункциональные, пользовательские, бизнес-ограничения;
• иметь опыт управления жизненным циклом требований к ПО, разработки технического задания (ТЗ) и частного технического задания (ЧТЗ);
• уметь взаимодействовать с заинтересованными сторонами: выявлять их потребности, проводить интервью, презентации, демонстрации и т.п.;
• владеть методиками Customer Development, Customer Journey Map и Job Stories, иметь опыт написания user stories, jobs to be done, use cases;
• уметь выявлять и описывать проблематику процессов, владеть методами оптимизации бизнес-процессов;
• уметь моделировать бизнес-процессы и владеть нотациями (BPMN, IDEF0, EPC);
• знать и уметь применять отраслевые стандарты (BABOK, SWEBOK).

Как развить? Большая часть навыков бизнес-аналитика развивается только на практике при решении реальных задач. Овладеть инструментарием можно на курсах, практикумах и стажировке. Особую роль играют гибкое мышление и умение общаться с заинтересованными сторонами — советуем обратить внимание на подобные тренинги. Кроме того, будет полезно освоить классические (канбан, 5S, ТРИЗ) и математические методы оптимизации процессов.

2. Системный аналитик

Чем занимается? В классическом понимании системный аналитик — специалист, который описывает систему, моделирует ее и ставит требования на разработку. В отличие от бизнес-аналитика, который формулирует требования к системе, системный отвечает на вопрос, как ее реализовать, чтобы удовлетворять этим требованиям.

При этом все чаще системные аналитики разрабатывают подходы к реализации конкретной IT-системы: выбирают платформы из многочисленных существующих решений, моделируют базы данных, описывают методы интеграции для разработчиков и участвуют в проектировании архитектуры системы.

Результат работы — техническая документация, техническая концепция, постановка задач, согласованное требование в понятном для команды разработки виде.

Что должен уметь? Системный аналитик должен:

• сопоставлять ожидания бизнес-заказчика с возможностями IT-систем;
• создавать техническую документацию;
• взаимодействовать с командой разработки, согласовывать требования с заинтересованными сторонами;
• понимать паттерны разработки, разбираться в основах архитектуры разных типов приложений и проектирования API (Postman, Swagger, Stoplight Studio), шинах данных, очередях запросов (Kafka, RabbitMQ);
• работать с базами данных, моделировать процессы в нотациях (UML, BPMN, IDEF0, EPC);
• проектировать пользовательский интерфейс.

Как развить? Системная аналитика — более «хардовая» специальность, чем бизнес-анализ. Навыки работы с базами данных и архитектурой можно развить с помощью множества доступных курсов и симуляторов. Также важно читать книги по аналитике и разработке, проходить сертификации (например, IREB) — это поможет оценить собственный уровень знаний и систематизировать их. Для большего погружения в практику проектирования документации и условия командной работы можно участвовать в стажировках, хакатонах и практикумах. IT-компании регулярно проводят такие мероприятия.

3. Fullstack-аналитик

Чем занимается? Это одна из наиболее востребованных и одновременно размытых ролей в профессии. Такого аналитика очень сложно найти.

Fullstack может выполнять несколько смежных ролей и задач:

• бизнес-аналитика: собирает требования, согласовывает их с бизнесом и предлагает решения проблем;
• системного аналитика: проектирует артефакты для создания фич;
• scrum-мастера: фасилитирует встречи;
• тимлида: ставит задачи команде и контролирует их выполнение;
• дизайнера: создает UI.

Что должен уметь? Fullstack-аналитик должен уметь:

• выявлять все типы требований (бизнес-, функциональные и нефункциональные) и системные ограничения;
• взаимодействовать с заказчиком и согласовывать требования с заинтересованными сторонами;
• разрабатывать проектную документацию;
• управлять командой и фасилитировать встречи, ставить, приоритизировать и декомпозировать задачи;
• проводить демонстрации, презентации и приемо-сдаточные испытания;
• проектировать и описывать интеграционные взаимодействия между компонентами системы (REST/SOAP, JSON, XML/XSD);
• работать с базами данных (проектировать модели данных, знать SQL на уровне сложных запросов), моделировать процессы в нотациях (UML, BPMN, IDEF0, EPC);
• проектировать UI.

Как развить? Как и в случае других смежных специальностей, для fullstack-аналитика прежде всего важна практика, желательно с базовым математическим или IT-образованием. Онлайн-курсы важны, но они не заменят стажировок и работы на реальных проектах с разным набором ролей и задач. Для экспресс-роста в профессии может помочь проектирование концепций (предварительного видения системы и набора работ для оценки будущих затрат).

4. Дата-аналитик, или аналитик данных

Чем занимается? Основная задача дата-аналитика — сбор, обработка и анализ данных с последующим предоставлением выводов. Этот специалист владеет всеми необходимыми методами, как дата-инженер, но в меньших объемах. Для дата-аналитика важно найти зависимости в полученных визуализациях, получить интерпретацию данных, выразить их в метриках и задачах. Он дает ответы на вопросы бизнеса, которые после моделирования, анализа и внедрения могут привести к росту показателей.

Результат работы — дашборды, наборы данных и сравнительные таблицы, рекомендательные материалы и готовые стратегии.

Что должен уметь? Дата-аналитик должен:

• уметь использовать математические и статистические методы для определения качества данных и соответствия процессу, строить гипотезы, модели и проводить А/B-тестирование;
• знать Python и SQL на хорошем уровне;
• работать с ETL/ELT-процессами и строить витрины данных;
• владеть инструментами визуализации данных (Tableau, Power BI, DataLens и т.д.);
• понимать принципы работы с Big Data;
• формировать методики анализа и моделирования данных;
• визуализировать и интерпретировать полученные результаты анализа;
• иметь маркетинговое и продуктовое мышление.

Как развить? Поскольку аналитика данных базируется прежде всего на hard skills, необходимые навыки можно развивать почти автономно — учить теорию, проходить разнообразные онлайн-курсы, тренироваться решать типовые задачи и постоянно актуализировать знания. Когда будете готовы, можно участвовать в соревнованиях по решению реальных задач — хакатонах. Среди них особенно выделяются Kaggle и аналогичные проекты.

5. Продуктовый аналитик

Чем занимается? Он формирует ключевые метрики и гипотезы развития продукта, изучает поведение пользователей, участвует в создании дашбордов и ключей для регистрации действий пользователя, проведении А/В-тестирования. Часто такой специалист вырастает из бизнес-аналитика, но обычно имеет маркетинговый бэкграунд.

Результат работы — гипотезы о развитии продукта и необходимые данные для принятия решений.

Что должен уметь? Продуктовый аналитик должен уметь работать:

• с продуктовыми и маркетинговыми метриками, показателями юнит-экономики и бизнеса (LTV, CTR, CAC, CPA, CPC, CPL, ROI, ROMI и т.п.);
• техниками построения моделей клиентского опыта и продуктовыми фреймворками (CJM, воронка продаж, HEART, Customer Development, user stories, jobs to be done и т.п.);
• средствами извлечения данных из систем управления базами данных (СУБД) и табличных файлов (SQL, Python — библиотека Pandas);
• инструментами A/B-тестирования (Google Optimize и т.п.);
• системами контекстной рекламы (Google Ads, «Яндекс Директ» и т.п.);
• BI-системами (Tableau, Power BI, OWOX BI, Google Data Studio и т.п.);
• сервисами сквозной и маркетинговой аналитики (Roistat, Alytics, Rick.ai, Calltouch, Comagic, Primegate, Utmstat и пр.), продуктовой аналитики (Amplitude, Mixpanel, Woopra, Heap Analytics).

Как развить? Прежде всего за счет практики. Главное — выбрать определенный стек технологий, проследить его взаимосвязи с аналогами и не распыляться на все возможные варианты. Также важно постоянно актуализировать знания и навыки в области маркетинга, разработки пользовательских путей и др., участвуя в конференциях, практических и образовательных семинарах.

6. DWH-аналитик

Чем занимается? Часто такой специалист работает как DWH-инженер (от англ. Data Warehouse, хранилище данных) и аналитик, проводя сбор, анализ и оценку запросов бизнеса на реализацию новой функциональности в области хранилищ данных.

Результаты работы — спецификации целевых моделей данных (своего рода «карты данных», определяющие весь путь от входного до выходного формата, методы обработки и перемещения информации), которыми будут пользоваться дата- и продуктовые аналитики, менеджмент и другие. На проектах среднего размера специалистов привлекают на срок создания ТЗ или модели. После реализации их будут поддерживать и развивать системные аналитики.

Что должен уметь? DWH-аналитик должен уметь работать:

• с базами данных в различных СУБД (Oracle, MS SQL, DB2, PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum и пр.), а также разбираться в их моделях и архитектурах;
• SQL: знать аналитические, агрегатные, оконные функции, а также работать с операторами DML и DDL, использовать конструкции CTE, JOIN;
• хранилищами данных: знать архитектуру DWH, EDW, Data Lake, методологии Data Vault, Anchor Modeling и т.п.;
• методологиями и инструментами моделирования: уметь строить модели данных, бизнес-объекты, интеграции и т.п.

Как развить? Освоение DWH-навыков — трудоемкое занятие: без подготовленной инфраструктуры сложно получать навыки решения подобных задач, а найти ее в общем доступе практически невозможно. Есть два реалистичных варианта развития специалистов:

• набираться практики, хватаясь за любые возможности разобраться в новой системе;
• создавать бесконечные варианты своими силами — на наш взгляд, сложный и малопродуктивный вариант.

Обмен знаниями тоже возможен, но эта квалификация требует навыков в разработке. Поэтому чем больше будет разнообразной практики, тем лучше.

7. RPA-аналитик

Чем занимается? Этот специалист создает «роботов» для выполнения рутинных работ и занимается всевозможной оптимизацией процессов. В отличие от бизнес-аналитика, его интересуют выполняемость и сокращение пути выполняемых работ.

При большом объеме работ RPA-аналитик способен ставить задачи разработчикам и создавать необходимые для этого артефакты, например проектную документацию — от ТЗ до инструкций. Результат работы — материалы по необходимой оптимизации для последующей цифровизации процессов компании, готовая система автоматизации процессов или ТЗ для ее создания.

Что должен уметь? RPA-аналитик должен:

• уметь проектировать сложные роботизированные алгоритмы в RPA-платформах;
• готовить и согласовывать проектную документацию (ТЗ, инструкции, акты, протоколы);
• моделировать бизнес-процессы в нотациях (BPMN, EPC, IDEF);
• проводить реинжиниринг бизнес-процессов под дальнейшую роботизацию;
• иметь опыт работы с гибкими методологиями, в том числе scrum;
• знать и уметь работать в системах для управления проектами (Jira, Confluence).

Как развить? Один из главных навыков — умение оптимизировать бизнес-процесс из текущего состояния в подходящее для автоматизации. Кроме изучения профессиональной литературы и посещения актуальных мероприятий, для развития этого навыка важна практика. Вторая часть работы RPA-аналитика — автоматизация. Она требует постоянной актуализации знаний об инструментах и изучения чужого опыта решения аналогичных задач.

В современных проектах заказной разработки или создания конечного продукта для любой отрасли аналитик нередко исполняет множество дополнительных ролей. Он должен уметь управлять командой, декомпозировать пожелания заказчика в задачи для разработчиков, находить неожиданные решения и оптимизировать внутренние процессы разработки. Поэтому всем IT-аналитикам важно иметь высокие коммуникативные навыки и грамотную речь, уметь быстро погружаться в доменную область, эффективно работать в команде, быть самостоятельными и проактивными.