Бизнес аналитик или программист

Рынок профессий на сегодня наполнен разнообразием предложений. Мир меняется, он развивается каждую секунду. Все переходит в диджитал, вскоре некоторые старые профессии будут заменены новыми технологиями. Неудивительно, что работники заводов, фабрик и других промышленных предприятий, часто подвергаются сокращениям, а вся структура переводится на механизированную программную установку, заменяя человеческий ресурс.

Вновь перед нами предстает выбор. Какие профессии будут востребованы в ближайшее время? На кого сейчас лучше обучаться? Где можно заработать больше?

Сравним две востребованных вакансий в сфере диджитал и проверим кем стать лучше: бизнес-аналитиком или тестировщиком.

Кто такой бизнес-аналитик?

Business Analyst (BA) — специалист, который проводит разбор задач, целей компании, анализирует их, составляет стратегический план для их достижения. После он анализирует результаты, проверяет на эффективность проделанную работу.

BA в IT является связующим между заказчиком и командой разработчиков. Это то самое звено, которое все пожелания клиента трансформирует в четкое ТЗ с понятными для инженера терминологиями.

В IT нужны не только программисты Профессия Бизнес аналитик

Как стать бизнес-аналитиком? Какие навыки ему необходимы? Чем он занимается?

Помимо основного образования для бизнес-аналитика важно иметь ряд soft skills, без которых не обойтись в работе:

Аналитическое, системное, критическое мышление. Эти способности дают возможность правильно анализировать ситуацию, уметь разобрать ее с нескольких сторон, изложить все в единую структурную схему.

1. Ораторские навыки. Никто не будет слушать стеснительного, зажатого, тихо говорящего спикера на переговорах. Бизнес-аналитик выступает в качестве лица компании, он должен проявлять уверенность, твердость и силу.

Взаимодействие с заказчиками, уточнение характеристик и требований к продукту.

Кто такой тестировщик?

Тестировщик — специалист, который тестирует весь продукт, или его определенный функционал с целью проверки на баги (ошибки программного обеспечения), а также проверяет соответствие между ожидаемым результатом продукта и реальным.

Есть два основных типа тестирования: Manual QA (ручное тестирование) и QA Automation (автоматизация, то есть разработка Вами дополнительного скрипта или написание кода, который будет автоматически тестировать тест-кейсы).

Какие навыки необходимы тестировщику? Как обучиться тестированию?

Плюсы тестирования в том, что изначально Вам не требуется иметь такой же перечень soft skills, как для аналитика. Если найдете качественный курс по тестированию, который даст Вам практические навыки, то без особых усилий найдете свою первую работу за достаточно короткий промежуток времени.

Проверка требований заказчика. Каждый готовый к выпуску продукт должен соответствовать техническим требованиям заказчика, правильно функционировать с точки зрения логических задач. Перед проведением проверки продукта на ошибки тестировщик изучает логические цепочки, которым он должен следовать, и правильность их построения с технической стороны.

Для того, чтоб овладеть навыками тестировщика, Вы можете подобрать курс по QC/QAсогласно вашим приоритетам и получить ту или иную работу. Ознакомьтесь с перечнем обязанностей в разных компаниях, чтоб изначально проанализировать спектр знаний, который даст Вам школа, а также совпадают ли они с вашими ожиданиями.

Стоит ли идти в IT путем Бизнес Аналитики. Business Analyst или BA. Зарплаты Бизнес Аналитика.

Почему тестирование лучше аналитики?

Если вы еще не определились кем стать, тестировщиком или бизнес-аналитиком, то сравнив финансовую составляющую этих двух профессий, мы видим закономерность разницы между ними, когда оплата труда второго на 20-40% меньше в зависимости от уровня специалиста, в то время, как стартуют они с единой планки в размере 500-600$. К лету 2022 года уровень заработной платы тестировщика в среднем вырос на 20% от начала года, в то время как у бизнес-аналитика рост составил всего 14%.

Старт карьеры бизнес-аналитика начинается у всех одинаково, однако в тестировании Вы можете еще на этапе обучения решить для себя в какой функционал хотите углубиться больше и выбрать то, что Вам действительно по душе.

Смеем заметить, что рост тестировщика по карьерной лестнице так же более стремителен, чем у бизнес-аналитика. До уровня Middle в первом случае Вы можете вырасти всего за год, а во втором — по статистике рост занимает 2 — 3 года.

По мнению многих специалистов, работающих в сфере IT, тестирование — верный шаг на пути развития в сфере информационных технологий. Шаг на пути к востребованной на ближайшие десятилетия карьере.

Оставляйте заявку на регистрацию на курсы тестировщика. Начните успешную карьеру в сфере IT!

Источник: it-testing-school.com

Как выбрать между профессиями программиста и аналитика?

Часто этот выбор стоит перед молодыми специалистами, только что окончивших ВУЗ по специальности в области IT. Выбор между профессиями программиста и аналитика может быть трудным, особенно для тех, кто не имеет опыт в этих областях.

Чтобы определиться, нужно понимать различия между этими профессиями, их особенности и требования, а также собственные предпочтения и склад характера.

Далее я буду сравнивать эти профессии применительно к сфере работы с программными продуктами фирмы 1С. В других областях, возможно, особенности работы аналитиков и программистов могут быть другими.

Специфика работы программиста, как правило, не предполагает много общения с другими людьми и круг общения достаточно узок. Основной собеседник программиста — его компьютер, еще и аналитик. Программисты занимаются разработкой программного обеспечения, они используют языки программирования и инструменты разработки, чтобы создавать новые или изменить существующие продукты и приложения. Они должны быть хорошо знакомы с технологиями и методами программирования, иметь опыт в разработке, тестировании и отладке программного обеспечения.

Аналитики, с другой стороны, в большей степени работают с людьми и информацией (данными). Они должны понимать язык бизнеса, интерпретировать его в задачи, понятные программисту. Поэтому, от них требуется знания в предметной области (например, в бухгалтерском учете), глубокие знания прикладного программного обеспечения, уметь общаться с людьми и собирать нужную информацию из разных источников. Они должны иметь хорошее понимание аналитических, математических и статистических и инструментов, а также уметь работать с большими объемами данных.

Чтобы сделать непростой выбор специальности, возможно вам необходимо поработать немного программистом, а после аналитиком.
А потом решить, что больше нравится. Почему именно в таком порядке?

Дело в том, что обучаясь в ВУЗе, вас учили основам программирования, может быть даже на разных языках. Этот навык может пригодиться для быстрого освоение языка программирования в конфигураторе «1С:Предприятие». Для решения простых задач долго не придется его осваивать. Но поработав программистом, вы для себя сразу поймете — это ваша специальность или нет.

Если нет, то перейдите на должность аналитика, для стажеров это не проблема.

Но в работе аналитика тоже есть особенность — это продуктовая, отраслевая или функциональная специализация. Программист работает, в основном, только с платформой 1С:Предприятия, конечно, приветствуются знания прикладных решений и опыт работы с ними.

Работа аналитика связана непосредственно с прикладным решением, ориентированным на какую-то отрасль (например, 1С:Управление автотранспортом) или функцию (например, 1С:Бухгалтерия предприятия). Знания платформы и объектов конфигурации, конечно, тоже приветствуется. Как правило, чем больше аналитик работает в этой должности, тем больше прикладных решений он узнает и расширяет функциональную и отраслевую специализацию.

Если вам в тягость общение с людьми, то работать аналитиком будет сложно. Это объясняется необходимостью постоянно общаться большим количеством людей, вовлеченных в проект.

Определиться, что вам больше нравится, может быть непросто, но важно при выборе специальности учесть ваши личные интересы и особенности.

В любом случае, какую бы вы специальность не выбрали, от вас потребуется непрерывное и активное обучение. Постоянно нарабатывать опыт и практические навыки, тем самым повышая свой уровень профессионализма и востребованность на рынке труда.

Источник: dzen.ru

Нужно ли ИТ-аналитикам уметь программировать?

Сегодня мы разберем жаркую тему для дебатов в различных сообществах: должен ли ИТ-аналитик-проектировщик уметь программировать?

Противники теории о необходимости иметь знания о программировании считают, что если аналитик должен обладать таким навыком, то он должен владеть навыками всех смежных профессий. Найти и обучить такого специалиста невозможно.

Сторонники считают, что владение языком программирования позволяет делать более качественные ТЗ для коллег. Кроме того, неясно, а какой именно язык программирования подразумевается.

Давайте проясним ситуацию и взглянем на споры и аргументы более системно.

Ценность системного аналитика

Важность аналитика сложно переоценить — он уменьшает неопределенность в задаче достижения результата, создавая оптимальные модели будущего решения. Работа аналитика заканчивается, когда риск «не попасть» в ожидания приемлем, когда разработчик получает полную информацию о том, как это должно работать, и понимает, как ему это сделать.

Как создается модель решения?

1. Он выявляет контекст и требования, а затем взаимосвязывает разные требования, возможности, ограничения и способы решения задач — в одно целое.
2. Определяет предпочтительный вариант.
3. Для отсева ненужных вариантов аналитик задает вопросы к использующим системам и выявляет дополнительные требования, которые порождает модель системы.
4. Отсеивает ненужные варианты. Желательно выбрать один предпочтительный вариант решения, но если остается несколько вариантов, то приходится представлять их заказчику с оценкой атрибутов качества, по которым и происходит выбор в сторону одной из моделей.
5. Уменьшив вариативность реализации, аналитик достигает своей цели — уменьшения неопределенности.

Если аналитик не создает модели, то он не уменьшает вариативность. Когда разработчик начинает писать код, то:

1. Он пишет его так, как ему кажется логичным (и часто ошибается, так как логика программиста <> логика бизнеса).
2. Он начинает задавать вопросы, которые позволят ему понять, как конкретно писать код, продолжая выполнять роль аналитика. Поскольку в голове у него меньше знаний про использующие системы, он задает больше вопросов и медленнее формирует модель решения. Время ожидания увеличивает time2market, заказчик недоволен.

Умение для ИТ аналитика

Когда мы говорим про ИТ аналитика, то он создает, в том числе, модели создаваемой/изменяемой ИТ-системы и модели ее использования.

При проектировании в общем случае создаются:

1. Модели использования ИТ системы со стороны пользователей и интегрируемых ИТ систем. При этом создается последовательность (алгоритм) взаимодействия и сопоставление взаимодействующих данных между потребителем и ИТ системой.
2. Модели пользовательских и интеграционных интерфейсов, которые соответствуют моделям использования. Важно понимать, как поля/таблицы и другие элементы форм соответствуют друг другу и моделям данных и какие алгоритмы преобразования возникают.
3. Модели внутреннего хранения данных, при этом важно понять структуру данных и связи объектов друг с другом.
4. Модели внутренних преобразований данных (в виде какого-то алгоритма).

Для создания этих моделей требуется алгоритмическое и структурное мышление.

Должен ли ИТ-аналитик создавать все эти модели IT системы? Да, если эти модели уменьшают неопределенность.

Как развивать умение проектировать алгоритмы и структуры данных? Ответ очевиден — необходимо развивать алгоритмическое и структурное мышление. Обычно это происходит с помощью двух основных вариантов:

1. Аналитик создает модели алгоритма на UML / верхнеуровневом BPMN, после чего преподаватель сообщает, где и почему он допустил ошибку.
2. Аналитик пишет код на каком-то языке программирования (включая BPMN для BPMS). Компьютер компилирует/интерпретирует и исполняет код.

Во втором случае, аналитик сразу видит некоторые ошибки компиляции/интерпретации, а применяя практики тестирования, он сам проводит валидацию и верификацию решения и понимает, как лучше проектировать алгоритм.

Второй случай позволяет получать более быструю обратную связь (компьютер быстрее преподавателя), что сокращает цикл обучения и дает возможность решить больше учебных задач и отработать навык.

Какие конкретно умения проектировать структуры данных и алгоритмов нужны? Зависит от предметной области. Универсальных ИТ аналитиков не существует, чтобы это понять, достаточно посмотреть на карту всех компетенций ИТ-аналитика.

Например, учетные программы

1. Не содержат сложных алгоритмов взаимодействия с пользователями/ системами, поэтому нет смысла их проектировать или учиться их создавать с помощью процедурных языков программирования.
2. Содержат непростую логику преобразования данных (как правило, реляционную), поэтому имеет смысл проектировать модели их преобразования. Например, с помощью изучения SQL.

Дополнительная польза от знаний языков программирования

1. Развивая ПО, аналитик плотно работает с разработчиками. Для эффективного взаимодействия нужно выработать общий язык, глоссарий. Если аналитик хорошо понимает термины языка разработки, то объясняться проще.
2. Владение инструментами обработки и анализа данных (Excel, Phyton, SQL, ..) позволяет аналитику изучать проблематику задачи, опираясь не на мнения, а на факты.
3. Знание языка программирования конкретного ПО позволяет самостоятельно проводить reverse engineering.

Итог

1. ИТ аналитику нужно уметь создавать детальные модели данных и алгоритмов, чтобы уменьшать неопределенность и уменьшать time2market.
2. Знания языков программирования позволяют проектировать детальные модели данных и алгоритмов быстрее.
3. На каком языке программирования учиться (BASIC, Phyton, SQL, MDX) зависит от того, какое ПО создается; разные типы решаемых задач требуют разных моделей алгоритмов.

Источник: skillstaff.ru