«У нас проблема — падает прибыль», — говорит директор бизнес-аналитику. «На самом деле это не проблема, а следствие. Проблему будем искать», — отвечает аналитик. Аналитики выявляют проблемы бизнеса и предлагают решения для их устранения — помогают компании меняться в правильном направлении.
О том, как работают бизнес-аналитики, что они должны уметь и зачем они нужны, рассказал Александр Белин — Президент Российского отделения IIBA, ведущий бизнес-аналитик компании EPAM Systems. Принимал участие в проектах для Oracle, Boeing Inc., Kaspersky Lab, DHL.
О том, чем занимается бизнес-аналитик
Есть бизнес, а у него — потребности, которые должны удовлетворяться. Если этого не происходит, появляется ощущение, что что-то пошло не так.
Например: отстаем от конкурентов, теряем клиентов, падает качество продукции, снижается мотивация сотрудников. Бизнес воспринимает это как проблемы. На самом деле это лишь их индикаторы.
Задача бизнес-аналитика — понять, что пошло не так и почему, выявить истинные проблемы и предложить решения для их устранения.
Аналитику говорят: «Знаете, у нас проблема — мы теряем заказчиков».
Он отвечает: «Ребята, это не проблема, а следствие. Давайте разберемся, в чем настоящая проблема». Проблемой может быть устаревшее приложение или бизнес-процессы, которые стали неудобными для клиентов.
Финансовые бизнес-аналитики разбираются в финансовых вопросах, информационные определяют, почему неэффективен веб-сайт и предлагают разработать новый на другой платформе.
Специалисты в процессном управлении специализируются на оптимизации бизнес-процессов.
Бизнес-анализ полезен любому бизнесу — коммерческому или некоммерческому, государственному или частному. И любой отрасли, где потенциально могут возникнуть проблемы: финансы, авиастроение, производство.
Кейс: решение проблемы при помощи бизнес-анализа
Я принимал участие в проекте по разработке информационной системы для логистической компании DHL. Мы проводили его в Малайзии — там находится IT-департамент компании.
Компания DHL пережила взрывообразное развитие, очень быстро захватывала рынки. Она пришла практически в каждую страну и параллельно со своим физическим представительством открывала веб-сайты.
Экспансия шла путем поглощения логистических компаний, которые уже существовали в этих странах. И DHL просто проводила ребрендинг веб-сайтов этих компаний, при этом функционал оставался специфичным для каждой страны, поскольку учитывал особенности местного законодательства. Фактически, сайты DHL в каждой стране были разными.
Поддерживать такой парк приложений и сайтов было расточительно. Компания приняла решение: разработать один портал, который будет работать как 150 маленьких.
Наша группа из 9 бизнес-аналитиков должна была изучить, как реализуются задачи компании в каждом отдельном приложении и стране:
— разработать набор бизнес-процессов для всех стран
— выявить общие бизнес-процессы и бизнес-правила
— реализовать их как корневой функционал и дополнить их сценариями, специфичными для каждой страны.
Нам нужно было проработать концепцию единого приложения, которое бы объединяло функционал всех существующих приложений и сайтов. На реализацию проекта ушел год.
За это время мы смогли создать систему, которая, с одной стороны, была единой для всех стран, а с другой — учитывала особенности каждого рынка.
О том, как бизнес-анализ влияет на прибыль
Бизнес-анализ позволяет устранить проблемы и поднять бизнес на новый уровень. И первое, и второе влияет на прибыль.
Пример из практики: крупная инвестиционно-консалтинговая компания, город Бостон, Массачусетс, США. Ее конкуренты применяли мощные математические инструменты, что позволяло лучше оценивать инвестиционную обстановку и давать точные рекомендации по инвестированию.
Бизнес-процессы
Олег Зубченок
15 лет опыта в развитии бизнеса, операционной деятельности и продажах
Узнать больше
Наши специалисты разработали функционал, основанный на сложных алгоритмах. Это позволило получать более точные значения финансовых метрик и принимать оптимальные инвестиционные решения. В результате компания значительно расширила круг клиентов и увеличила прибыль.
Реализация решения, которое предлагает бизнес-аналитик, позволяет компании:
— не отставать от конкурентов
— двигаться к своей очередной стратегической цели.
Об ответственности бизнес-аналитика
Бизнес-аналитик не всегда вовлечен в реализацию изменения. Допустим, в качестве решения была предложена перестройка бизнес-процессов. Внедрять такие решения — зона ответственности менеджмента компании.
Но аналитик проводит мониторинг изменений, чтобы вовремя предложить корректирующие меры. Главная цель такого мониторинга — быть уверенным, что внедряемое решение по-прежнему решает выявленные проблемы.
Бизнес-аналитик не врач — он не принимает прямого участия в «лечении» компании. Это тот, кто придет в компанию и разберется, в чем проблема, предложит решение и будет наблюдать, как его внедряют.
Есть два типа вовлечения аналитика:
Проектная работа
Когда появилась проблема, компания нанимает стороннюю команду с бизнес-аналитиком. После окончания проекта команда уходит.
Постоянная работа
Не в рамках одной инициативы, а постоянно. В этом случае аналитики являются штатными сотрудниками из отделов бизнес-анализа, стратегического развития или финансового анализа.
О бизнес-анализе в Agile-проектах
Есть два подхода к организации работы в проекте: основанный на детальном планировании (plan-driven) и подход, главным двигателем которого являются изменения (change-driven).
Agile — яркий представитель подхода change-driven. Он пришел из IT, но сейчас его применение гораздо шире.
Предполагается, что в классическом Agile бизнес-аналитик не нужен — команда небольшая, общается с заказчиком напрямую и постоянно.
Заказчик делает небольшие запросы, а разработчики их сразу реализуют. Есть быстрый результат, его можно сразу верифицировать — проверить, правильно ли поняли пожелания заказчика.
Реализовали → внедрили → показали → поняли, правильно-неправильно → поправили.
Тем не менее, в некоторых Agile-проектах бизнес-аналитики полезны. Чаще всего это происходит в проектах, реализующих сложную бизнес-логику. Там задача бизнес-аналитиков — выполнять все те же действия по бизнес-анализу, но уже в рамках коротких итераций, небольшими порциями.
В Agile-проектах бизнес-аналитик должен определить объем работы и обозначить, какими основными функциями будет обладать решение. Он создает общий список — бэклог задач, которые разработчики должны будут внедрять.
Дальше аналитик занимается планированием и детализацией. Он общается с внешним или внутренним заказчиком (в проектах их называют product owner и subject matter experts), совместно с ними определяет, какая часть списка должна быть реализована в следующей итерации. В Agile это называется «спринт». Обычно он занимает две-три недели.
Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!
Еще до того как начинается разработка, бизнес-аналитик должен детально проработать эти требования и донести их до разработчиков. Сказать им: «Нужны вот такие функции, они должны работать вот так».
Дальше он контролирует разработку и параллельно готовит новую порцию требований к следующей итерации.
Бизнес-аналитик не руководитель проекта. Руководитель проекта управляет командой, ресурсами и бюджетом.
Задача аналитика — управлять не командой, а информацией о том, что и когда команда должна делать.
О том, как бизнес-анализ помогает предсказать риски
Есть два типа рисков:
Текущие риски
Штатные бизнес-аналитики составляют набор метрик, которыми измеряют текущее состояние компании. Так они понимают, что идет по плану, а что — нет.
Метрики могут быть финансовые, технические, логистические. Любое негативное отклонение — это риск. Если ничего не предпринять, то в будущем риск превратится в проблему.
Риски в процессе изменений
При проведении изменений всегда есть риск, что что-то пойдет не по плану. Например, бизнес-аналитик должен сказать: «Мы отстаем по срокам пока только на неделю, но если тенденция сохранится, можем опоздать с реализацией на полгода.
Это грозит перерасходом бюджета и невыполнением обязательств». Это уже серьезная потенциальная проблема. Бизнес-аналитик должен увидеть эти индикаторы и начать с ними работать.
О том, как внедрять изменения после бизнес-анализа
Если бизнес-аналитик разработал решение и сказал «ну, ребята, внедряйте», а сам упаковал чемодан и уехал в отпуск — это плохой бизнес-аналитик. Бизнес-анализ начинается до проведения изменений и заканчивается гораздо позже, чем они завершены.
Вот четыре стадии работы бизнес-аналитика:
период стабильной работы компании
период перед изменениям
Источник: l-a-b-a.com
Что такое BI-система и как она может быть полезна компании
В статье мы, команда студии разработки Sibdev, расскажем о том, что такое BI-система, какие задачи для бизнеса она способна решать и о том, как ее разработать.
Business Intelligence (BI) — маркетинговая стратегия, призванная обеспечить сбор, сохранность и адаптацию данных, полученных из разных источников. Говоря проще, современная бизнес-аналитика — это автоматическая обработка и систематизация всех доступных форм и каналов информации о продукте и процессах компании, с последующей демонстрацией результатов. Благодаря BI-концепции, потребители — маркетологи, менеджеры и управляющие получают возможность видеть ситуацию в полном объеме и с любого ракурса, оперативно реагируя на изменения ключевых показателей.
Что такое BI-система
BI-системы (business intelligence systems) — технические решения (ПО, приложения), разработанные для автоматизации аналитики. Это прикладные инструменты, задача которых обеспечить интерактивную, глубокую и комфортную среду взаимодействия с данными на всех этапах.
Пример BI-системы
Принципы работы BI-систем
- облачные — Amazon Web Service (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM DB2, OpenStack;
- файловые — XML, PDF, Excel;
- реляционные — MySQL, MariaDB, Oracle DB, PostgreSQL.
BI-системы нетребовательны к уровню технической подготовки специалиста. Фокус на формате визуальной подачи итоговых отчетов делает большинство подобных приложений доступными широкому кругу пользователей.
Интерактивная, многофункциональная панель, на которую выводятся результаты мониторинга и аналитические расчеты, позволяет легко настраивать параметры показа и создавать собственные наборы данных, группируя их по заданным критериям.
Однако не стоит считать внешне упрощенную демонстрацию, признаком низкой эффективности. В зависимости от целей, BI-системы способны отвечать за множество самых сложных задач, являясь мощным, универсальным средством оптимизации бизнес-процессов любого масштаба и отрасли.
С позиций администрирования немаловажно, что BI-решения, как правило, бесконфликтно интегрируются в IT-среду компании, органично дополняя существующие в ней структуры.
Зачем BI-системы бизнесу
Вне зависимости от профиля, управление предприятием или продвижение продукта подразумевает необходимость контроля больших объемов информации, непрерывно поступающей из разных мест: от ERP, CRM и WMS-систем, до таблиц Excel и уникальных, разработанных на заказ приложений.
Если предположить, что отделов и направлений у компании несколько — производство, продажи, кадры, логистика и т. д., становится очевидно, что работа по компиляции и сравнению отчетов для выработки единой маркетинговой стратегии — сложная и ресурсоемкая задача.
В некоторых отраслях ситуацию осложняет высокая скорость, с которой меняются вводные для анализа. Ручная обработка в этом случае часто неэффективна, так как выводы теряют актуальность, не успевая за динамикой рынка.
Наконец, нельзя оставить без внимания человеческий фактор. Ошибка в расчетах, вызванная небрежностью или невнимательностью, может привести к искажению информации, на основе которой принимаются стратегические решения.
Business Intelligence системы значительно снижают эти риски и на сегодняшний день остаются одним из наиболее эффективных инструментов коммерческого и производственного менеджмента.
Цели внедрения BI-систем:
- централизованный сбор и организация единого хранилища данных;
- создание оперативных и стратегических отчетов, отражающих текущее состояние бизнес-процессов компании;
- разработка, внедрение и анализ новых идей и решений, оптимизирующих продвижение/развитие продукта/компании;
- формирование раздела FAQ для клиентов и базы знаний для персонала, описывающих варианты решения типичных ситуаций.
Таким образом, фактором, способствующим внедрению BI-системы, является организация устойчивой общей среды для сбора, систематизации и анализа информации, прямо или косвенно связанной с деятельностью компании или продвижением продукта.
Не менее важно, что большинство подобных программ не требуют специальных мероприятий по внедрению с участием подрядчиков. После короткого знакомства с приложением любой сотрудник компании сможет полноценно работать с нужными данными.
На что смотреть при выборе аналитической системы
Основной критерий — соответствие задачам и масштабу компании. Также существует ряд технических особенностей, служащих свидетельством эффективности программы.
Единая среда
Хорошая BI-система максимально автономна. То есть, все манипуляции с данными, начиная со сбора информации и заканчивая демонстрацией результатов, протекают внутри системы и не требуют участия стороннего ПО.
Это позволяет избегать конфликтов между программным обеспечением от разных вендоров и положительно сказывается на бюджете, так как обслуживать одно приложение проще и дешевле, чем несколько.
Облачные решения
- доступ к информации произвольного количества сотрудников;
- подключение к системе из любой точки и устройства;
- масштабируемый объем хранилища файлов и документов;
- более высокая, чем у локальных серверов, надежность и защита от взлома.
Немаловажно, что ответственность за обслуживание удаленных вычислительных мощностей лежит на поставщике услуги.
Встроенные инструменты интеграции
Большое число популярных технических решений и форматов, которые BI-система может интегрировать по умолчанию — это плюс. Во-первых, мгновенное соединение с внешними сервисами позволяет получать первые данные сразу после запуска приложения.
Во-вторых, штатная настройка соединения не требует опыта и особенных знаний. Все задачи легко решит штатный администратор компании или ответственный сотрудник.
Самообучаемость
Профессиональная BI-система не просто собирает, обрабатывает и демонстрирует результаты расчетов. Искусственный интеллект способен самостоятельно подстраиваться под изменения в отслеживаемой среде и предлагать новые наборы данных, более подходящие для текущего момента.
Детализация отчетов
В оценке BI-приложения не последнюю роль играет функциональность информационной панели. Самый точный и своевременный отчет может оказаться бесполезным набором изображений и символов, если интерфейс пользователя не продуман, а возможности интерактива недостаточны для свободной комбинации и группировки показателей.
Качественная аналитическая программа для бизнеса дает возможность отображать одни и те же данные в разных форматах — диаграммой, таблицей, текстом.
Мобильная версия
Учитывая, что около 50% мирового интернет-трафика проходит через смартфоны и планшеты, возможность в полной мере использовать аналитические бизнес-системы с мобильного устройства, независимо от географического положения, видится обязательным условием.
Доступность без обучения
Важный аргумент в пользу выбора той или иной BI-системы — нетребовательность к технической подготовке персонала. На рынке можно встретить разные по сложности и масштабу предложения, но, если говорить о решениях для общих задач, такие продукты обычно просты для освоения штатным персоналом и достаточно примитивны в администрировании.
Примеры BI-систем
- QlikView.
- Klipfolio.
- Tableau.
- Power BI.
- Pentaho BA.
Все эти программы отличает обширный инструментарий, уверенность в интеграции и стабильность в работе
Разработка BI-системы
Стандартная BI-система — это комплекс решений и большинство подобных программ убедительно закрывают базовые потребности бизнеса. Однако существуют задачи, для решения которых необходимы уникальные инструменты. Выходом станет заказ на разработку приложения с нуля либо приглашение подрядчика для оптимизации действующего программного обеспечения.
Пример № 1
Есть компания, в которой лишь пара менеджеров обладает необходимой компетенцией в приоритетных направлениях — продажи, производство, кадры, логистика. Это опасная ситуация для стабильности бизнес-процессов, так как ключевые функции зависят от работоспособности и ответственности нескольких человек.
Возможным решением потенциальной проблемы станет разработка и внедрение алгоритма автоматического обучения (AutoML) системы. Программа самостоятельно выявит повторяющиеся события в процессах и рассчитает вероятность их возникновения на разных периодах.
Такой прогноз позволит грамотно распределить нагрузку на ответственный персонал, тем самым увеличив эффективность и стабильность его труда.
Пример № 2
Шаблонная система бизнес-аналитики (BI) уверенно предскажет спрос на товар или услугу на спокойном, цикличном рынке. Однако в некоторых нишах (продукция групп Fresh и Ultra-fresh) это сделать непросто, так как условия хранения и реализации продукции в них крайне требовательны и зависят от множества факторов.
Проблема решается разработкой дополнения, которое будет учитывать тонкости и условия целевого сегмента, для более точного расчета конкретных товарных категорий с учетом сезона, складских остатков, сроков годности и т. д.
Автоматический режим в прогнозировании динамики реализации скоропортящихся продуктов помогает точнее управлять необходимыми объемами закупок, сводя к минимуму опасность получить неликвид.
Вывод
- объединение разнородных источников информации в единую среду;
- детальная аналитика финансовых процессов, целевое управление средствами компании;
- оперативный и безопасный доступ к базам данных на любой стадии обработки;
- оптимизация IT-структуры организации, упорядочение прав доступа к информации;
- выбор форматов отображения результатов аналитики, интерактивные инструменты интерфейса;
- доступный рядовому персоналу технический уровень, сокращение расходов на внедрение и обслуживание.
Источник: spark.ru
Бизнес-аналитик кто это? и стоит ли им становиться
Рынок труда регулярно меняется. Профессии, которые были востребованы вчера, сменяются новыми профессиями, с непривычными названиями.
Одной из таких новых профессий стала бизнес-аналитика. Кто это такие бизнес-аналитики, чем они занимаются и как ими стать – рассмотрим в этой статье.
Сегодня в выпуске:
Кто такие бизнес-аналитики
С понятием профессии бизнес-аналитика на рынке труда, существует большая путаница. И специалисты hr-служб, и сами работодатели, часто путаются в названиях и обязанностей аналитиков.
Существует четыре основных вариации специальности «аналитик».
- бизнес-аналитик;
- системный аналитик;
- аналитик интерфейсов;
- Data Scientist(дата сцайнтист).
Общее в этих направлениях – анализ данных. В любом бизнесе всегда есть какая-то статистика. Задача аналитика обследовать данные, вывести какие-то зависимости и следствия, и предложить варианты решения. Различие в этих специальностях в том, где и к чему применяется анализ.
Обязанности бизнес-аналитика
Бизнес-аналитик – это специалист, который работает непосредственно с бизнесом. Любого направления. Его функция – предложить варианты решения проблемной ситуации.
Надо понимать, что на крупных предприятиях ведется статистика по любому виду деятельности предприятия. И вот уже накопленными данными и будет оперировать бизнес-аналитик.
Предположим, что существует крупная сеть розничных магазинов, где, по итогу нескольких месяцев, значительно упала выручка. Собственник видит общее падение выручки по всей сети, а не в отдельном магазине.
Задача бизнес-аналитика в этой ситуации – проанализировать все данные по продукции, со всех магазинов и складов, на всех стадиях: от поступления и продажи. В результате, он должен обнаружить проблему и предложить решение проблемы.
Например, специалист по бизнес-анализу все проанализировал и сделал вывод, что идет утечка продукции со склада. И предложил решение: внедрить улучшенную программу складского учета с определенными функциями, предотвращающими воровство со склада.
И, уже с рекомендациями бизнес-аналитика, руководитель сети обращается в IT-компанию.
Где его встретит системный аналитик…
Что делают системные аналитики
Когда руководитель сети магазинов из примера выше, приходит со своими пожеланиями в IT-компанию, свои пожелания он будет говорить как обычный человек. Например: «Хочу, чтобы при несовпадении данных был сигнал на мой компьютер».
Вроде бы понятно. Но для программиста это не достаточные данные для написания кода программы. От Заказчика необходимо получить информацию, какие потоки данных (и продукции) существуют, куда и в каком количестве они идут. То есть, опять нужно работать с данными. Чтобы разработать то, что желает заказчик.
Все это делает именно системный аналитик. Он оперирует данными Заказчика, разрабатывает алгоритмы, разбивает задачи на подзадачи и уже эти подзадачи оформляют в виде техзаданий. Которые и дают конкретным исполнителям. А это: проектировщики интерфейсов, дизайнеры и программисты.
По сути, системный аналитик – это уже переводчик. С обычного языка на язык it-специалистов.
Системный аналитик должен обладать терпением, умением общаться с людьми и видеть проблемную ситуацию в целом. Плюс, конечно, уметь работать с определенными инструментами аналитика, которые позволяют обрабатывать большие данные и вырабатывать решения.
Чем занимается аналитик интерфейсов
Следующий, кто встречает задачу, поставленную Заказчиком, это аналитик интерфейсов. Он же – проектировщик интерфейсов. Он же — UX-аналитик.
Аналитиком он называется потому, что принимает решения о том, как будет спроектировано программное решение, исходя из большого количества данных. Именно данные позволяют понять, как разработать интерфейс программы, чтобы пользователям было удобно ей пользоваться. Задача аналитика интерфейсов – учесть эти данные и разработать удобный и понятный продукт для целевой аудитории.
Что делают Data Scientist
Если функции предыдущих трех вариантов аналитиков были прикладного характера, то обязанности специалиста Data Scientist больше научного, теоретического характера.
Специалисты этого направления работают с большими массивами данных. И нужны они уже не только при разработке программного обеспечения, а абсолютно в любой сфере деятельности. Они нужны в банках, в метеорологических службах, в государственных органах власти и, конечно, в IT-компаниях.
На практике часто функции Data Scientist пересекаются с функциями других аналитиков: бизнес, системных и интерфейсов. Но бывают и совершенно другие задачи, более теоретического характера. Например, анализ данных в научных исследованиях. Специалистов этого направления очень мало на рынке труда. И ценятся они везде: в любой деятельности, на любом предприятии и даже в любой стране.
Data Scientist – это самые высокооплачиваемые специалисты из перечисленных.
Сколько зарабатывают бизнес-аналитики
Начинающие аналитики могут рассчитывать на зарплату от сорока тысяч рублей. Потолок в оплате тут трудно прогнозировать. Все зависит от опыта специалиста и его задач. Бывают вакансии для Data Scientist, где работодатель обещает платить 300 тысяч рублей в месяц. На данный момент, работа аналитиком – это одна из самых высокооплачиваемых профессий.
Где научиться профессии бизнес-аналитика
Профессии бизнес-аналитика обучают в школе Skillbox. Это одна самых авторитетных онлайн-школ в России и в СНГ.
На курсах вы сможете приобрести сразу три профессии:
Аналитик данных, Бизнес-аналитик и Системный аналитик.
Вас научат всем необходимым инструментам для того, чтобы вы смогли работать в любой области аналитики, которую выберете.
В частности, вы изучите:
- Основы математической статистики;
- Узнаете что такое метрики в бизнес;
- Изучите основы распространенного языка программирования Python;
- Узнаете, что такое системный анализ;
- Научитесь работать с Заказчиками;
- Освоите важный инструмент системного анализа PowerBI;
- Научитесь проведению UX-интервью;
- Качественно освоите работу с Excel и Google Таблицы
- Научитесь работать с данными, выявлять проблемные ситуации в бизнесе Заказчика и предлагать решения.
По окончании обучения вы будете сдавать дипломную работу, которая станет вашим личным проектом. И любым работодателем будет засчитываться как опыт работы.
Обучение «Бизнес-аналитике» подойдет как новичкам, так и разработчикам с опытом, желающим сменить профиль своей работы, но не уходить из IT. Обучение дистанционное и проходит в любое удобное для вас время.
Пройдя обучение от Skillbox, вы начнете думать как аналитик! А это поможет в любой карьере.
Заключение
Бизнес-аналитик – это профессия востребованная.
Навыки аналитика будут полезны в любой сфере деятельности. Даже если человек не станет бизнес-аналитиком или системным аналитиком, те умения, которым он научится, будут очень востребованы в любой профессии. И обеспечат просто прорывной рост в карьере. А уж если получится работать непосредственно в сфере аналитики, можно сказать – жизнь удалась.
Человек приобретает супервостребованную специальность с очень хорошей оплатой труда. Это ли не счастье?
Источник: biz-profi.com