Обновить

Системный и бизнес-анализ

Сначала показывать
Порог рейтинга
Уровень сложности

Как мы устали терять данные и сделали систему проектирования ручного ввода KDI

Время на прочтение10 мин
Охват и читатели7.6K

Кто хоть раз собирал сводный отчет из десятка табличек, тот знает, что самые важные данные чаще всего живут в чьем-то личном Excel-файле, актуальная версия которого лежит в каком-нибудь личном чате. Мы столько раз проходили этот круг, что решили сделать большой шаг в сторону управляемой работы с данными для себя и наших клиентов.

В этой статье расскажем, как создавали собственный продукт KORUS Data Input для организации корпоративных систем ручного ввода данных и что из этого получилось.

Читать далее

Новости

4 ошибки в A/B‑тестах, из‑за которых случайный шум выглядит как эффект

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели6K

Сплиттер работает корректно, метрика посчитана, а p‑value уверенно опустился ниже 0,05 — результат кажется готовым к раскатке. Однако ошибка в оценке дисперсии способна превратить случайное различие в статистически значимое.

В этой статье разберём четыре типовых сценария, в которых тест подтверждает эффект, которого в данных нет, и посмотрим, как исправить расчёты.

Читать далее

Можно ли аналитику в 2026 году положиться на ИИ и агентов или ещё нет?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели8.4K

В какой-то момент у нас, как и у многих команд, появился соблазн проверить: а можно ли уже не просто просить AI «написать user story», а действительно встроить его в рабочий процесс аналитика? Например, дать агенту вводные по задаче, макеты в Figma, примеры документации и требования к оформлению, и получить на выходе нормальный Use Case, API-спецификацию, PlantUML-диаграмму и аккуратную страницу в Confluence.

Звучит красиво. 

Особенно если вы когда-нибудь вручную переносили сценарии из заметок в Confluence, сверяли шаги с макетами, оформляли вкладки с HTTP-запросами, проверяли коды ошибок и пытались не забыть все вопросы, которые «надо потом уточнить».

В статье расскажу, насколько мы близки к этой утопии — как протестировали работу ИИ в реальном аналитическом процессе в нескольких кейсах: для подготовки Use Case, аналитических артефактов, публикации в Confluence и в работе с Figma.

Читать далее

Автоматизация с использованием сервисов Google или что попробовать вечером

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели8.2K

Как с помощью бесплатных инструментов Google создать систему анализа данных: от сбора ответов в форме до визуализации на сайте. В качестве примера разберем исследование туристических предпочтений и настроим автоматическую отправку письма при достижении цели.

Читать далее

Десять с лишним лет теряю заметки

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели6.6K

Недавно мне понадобилась старая заметка. Я точно помнил, что записывал её: там былы креды от сервиса (да, знаю надо хранить все в пароехарилках, но я записал как записал).

Не помнил я только, где именно это записал(

В Notepad++? В Obsidian? В сообщении самому себе? В папке проекта? Минут двадцать я перебирал места, и к концу уже не столько искал заметку, сколько пытался воскресить в памяти тот день что бы понять ход собственных мыслей

Нашлась она в OneNote. В том самом OneNote, про который я уже и забы, что он у меня вообще есть и более того хранить что то ценное.

Вот тогда до меня и дошла обидная вещь: за десять с лишним лет я неплохо научился записывать информацию и довольно плохо получать её обратно. Мест для записи у меня было столько, что одно из них выпало из моей собственной памяти.

Читать далее

Я был уверен, что Service Desk сломан. Потом поговорил с одним человеком

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели11K

Первая статья из цикла «Аналитик в чужом процессе»

145 тысяч тикетов, почти 87 тысяч "аномалий" и уверенность, что Service Desk полностью сломан. Но один разговор с опытным специалистом первой линии заставил меня выбросить половину критериев, переписать анализатор и полностью изменить выводы. Эта статья — о том, почему большие данные сами по себе ничего не объясняют, если сначала не понять сам процесс.

Читать далее

Переход с 1С: УПП на 1С:ERP: этапы, стоимость и риски

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели9.3K

Переход с 1С:УПП на 1С:ERP требует аудита процессов, очистки данных, настройки интеграций и обучения команды. В статье: этапы миграции, сроки, способы снизить бюджет, риски переноса данных и рекомендации для запуска без простоев и сбоев учета в базе.

Это 2 часть материала про переход, 1 часть про самые распространенные заблуждения и ошибочные представления о системе 1С:ERP в статье https://habr.com/ru/companies/infostart/articles/1051952/

Читать далее

Роль Solution Architect с приходом AI-агентов: что изменилось в 2026 году

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели14K

В апреле 2026 года глава Google Сундар Пичаи сказал, что 75% нового кода Google сгенерировано AI. Динамика: 25% в начале 2024 года, 50% к концу 2025 года, 75% к апрелю 2026 года.

Согласно Sonar 2026 State of Code Developer Survey, 96% разработчиков не доверяют функциональной корректности AI-кода полностью. 95% тратят время на его проверку, тестирование и исправление, а 38% считают такое ревью более трудоемким, чем проверку кода, написанного человеком. Генерация кода подешевела, контроль за ним - нет.

Thoughtworks в Technology Radar vol. 34 (апрель 2026) ввел термин codebase cognitive debt - разрыв в понимании между человеком и кодовой базой, который растет по мере того, как AI генерирует все больший объем кода.

Узкое место производственного процесса сместилось с написания спецификаций и кода на постановку задачи AI (intent) и контроль генерации (review): что именно должна делать система, в каких границах и кто проверяет, что AI-агент сделал именно это. Код производится быстрее, чем кто-либо успевает подтвердить его соответствие требованиям. Качество, стабильность и сопровождаемость держатся на том, кто и как организует постановку и проверку. Это зона ответственности архитектуры.

Квалификация архитектора смещается от проектирования общих и детальных архитектурных решений к владению контекстом системы, спецификациями и AI-платформой.

В этой статье я, Алексей Соболеков, архитектор решений, разберу изменение роли архитектора в агентной разработке. Я прошел три модели архитектурного процесса.

Читать далее

Тензорный взгляд на существующие методологии. А где здесь управление?

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели10K

Настоящая статья написана под влиянием двух статей М.Ю. Коренюгина, являющегося управляющим директором компании BMGI, автор-разработчиком методологии ADAPT, мастером черного пояса по Lean – Six Sigma (General Electric): «Тензорное управление: критический взгляд на парадигмы менеджмента. Часть 1», опубликованной в журнале «Методы менеджмента качества», № 5, 2026 г., и «Тензорное управление: критический взгляд на парадигмы менеджмента. Часть 2», опубликованной в журнале «Методы менеджмента качества», № 7, 2026 г. Обе статьи поражают глубиной проработки, логичностью построений и выводов, а также высокопрофессиональными знаниями автором темы, которой они касаются.

Рассмотрим приведенные в статьях логические построения и выводы с точки зрения еще одной проекции, а может быть и самой реальности, существующей в компании, называемой методологией процесса управления в организации. Это, конечно, смелое заявление, но попробуем в настоящей статье с этим разобраться. Все используемые из статей М.Ю. Коренюгина цитаты в тексте будут выделяться курсивом.

Что такое тензор?

Искусственный интеллект определяет его так: это линейный алгебраический объект, который обобщает понятия вектора и матрицы на многомерные данные. Важнейшее свойство тензора, отличающее его от матрицы – независимость от координат: если при повороте системы координат компоненты матрицы меняются, то тензор остается тем же объектом.

Разрабатывая и применяя те или иные парадигмы, методологии, методы, инструменты, метрики и показатели, мы имеем дело не с самой реальностью, а с ее проекциями в плоскости принятия управленческих решений в определенных системах координат. Отождествлять первое и второе – фундаментальная управленческая ошибка, которая для бизнеса нередко оказывается фатальной.

Читать далее

Сказ про Лукаса-героя да про Postgres и Timescale: SA и его необычная задача

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели11K

Одна из особенностей, выделяющих роль системного аналитика среди всего многообразия позиций в ИТ, —  его зона ответственности, а точнее — границы этой зоны. Поскольку он находится на стыке разработки и бизнеса (не говоря о том, что часто выступает в роли интегратора, Delivery manager, Product manager, Scrum master, архитектора и так далее), лучше всего эту работу можно описать картинкой ниже.

Время от времени в руки SA попадают «непрофильные» задачи, которые могут стать настоящим вызовом, выковать характер или причинить ментальные муки. Но чаще все вместе.

И снова привет, Хабр! На связи Александр Малышев, лид SA в МТС Cashback. Это продолжение истории про «рыцаря системной аналитики без страха и упрека» в которой я рассмотрел дилемму изменчивости требований. Вторая часть посвящена зоне ответственности SА. Так как вопрос довольно непростой, то я решил подать его в нетипичной для Хабра и юмористической форме — стихотворной истории в духе народных сказок.Тем, кто хочет немного отвлечься от рутины — желаю приятного чтения!

Читать сказку

1002 хендоффа за 60 дней: как я собрал шину координации для 12 Claude-агентов

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели13K

Шестьдесят дней назад я держал всю координацию своего SaaS в голове. Двенадцать вкладок Claude Code, в каждой своя роль: тимлид, аналитик, тестировщик, медиабайер. Я переключался между ними и был единственным местом, где эти вкладки узнавали друг о друге.

Сейчас в очереди 1002 задачи, из них 954 закрыты. Медиана от постановки до закрытия составляет 47 минут. Вся координация умещается в 600 строк Python на стандартной библиотеке и один markdown-файл.

Статья про то, как устроена координация. Не про то, что я попробовал модный инструмент, и без советов «промптите лучше».Три подхода, которые не сработали. Один, который сработал. Отказ, стоивший мне двух рабочих окон. И метрики, которые я не приукрашивал.

Кода в открытом доступе нет, это внутренний инструмент, а не библиотека. Но механизмы я показываю снипетами, их хватит, чтобы собрать своё.

Читать далее

«Мы начали принимать стратегические решения на основе данных»: интервью c АО «Полиэкс» и GlowByte о внедрении PIX BI

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели8.7K

Недавно мы выкатили новость (кейс) о совместном проекте с компаниями «Полиэкс» и PIX BI о построении аналитической платформы (почитать можно тут). Все чинно-благородно (новостной язык суров): сроки, интеграции, архитектура. Но у нас с коллегами родилась идея – сделать перевод с делового языка на человеческий. И мы записали интервью с участниками проекта. Команда PIX BI задавала вопросы, а GlowByte и «Полиэкс» говорили как есть: от GlowByte – руководитель проектов Роман Прохоров, со стороны АО «Полиэкс» – ведущий аналитик службы стратегического развития Арина Бортникова.

Читать далее

От хаоса к системе: как мы выстроили процесс Discovery (часть 2)

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели8K

В предыдущей статье мы рассмотрели общий процесс работы аналитиков. 

Здесь подробнее остановимся на ключевых этапах подготовки постановки.

Разберём, как именно выстроена аналитическая работа внутри upstream: от преданализа до груминга, и какие практики помогают повышать качество требований и снижать риски на этапе разработки.

Читать далее

Ближайшие события

Пять новых решений для 1С: дубли, загрузка данных, интеграции и ИИ

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели8.9K

В июньскую подборку Маркетплейса Инфостарта вошли решения для задач, которые регулярно возникают при сопровождении 1С: поиск дублей, массовая замена данных, загрузка Excel и CSV, интеграция с внешней площадкой и автоматизация производственных расчетов.

Ниже - краткий обзор пяти инструментов и сценариев, в которых они могут пригодиться...

Читать далее

Переломный момент «кругосветки»

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели7.8K

Всем привет!
Меня зовут Дмитрий Яшаяев, я работаю системным аналитиком, а ещё путешествую по миру на мотоцикле.

Многие писали и интересовались, куда я пропал и почему не пишу. Вы, возможно, ждёте продолжения рассказа о первом этапе моей «кругосветки», о пути из Москвы к Персидскому заливу в Иране. Я обязательно к нему вернусь. Но сегодня хочу отойти от хронологии и поделиться историей, которая произошла со мной в прошлом 2025 году во время пятого этапа путешествия, история, которая стала серьёзным испытанием и во многом изменила мои планы.

Пятый этап проходил по Горному Алтаю и Монголии. Он начался в Новосибирске и включал горный Алтай, переправу через Телецкое озеро, Чуйский тракт, затем Монголию,  с её бескрайними степями, удалёнными разнообразными природными локациями и, конечно, дорогами, а точнее направлениями, где ты остаёшься один на один с этим огромным пространством.

Читать далее

Кровь. Деньги. Метрики: Как мы переосмыслили RFM-анализ для классификации доноров крови

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели7K

Привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом ментор Мастерской Яндекс Практикума. В e-commerce и маркетинге есть множество наработанных методик. Но как применить их там, где цель — не прибыль, а спасение жизней? 

Хочу поделиться кейсом Мастерской: мы работали с DonorSearch — крупнейшим сообществом доноров крови в Рунете. Заказчик поставил задачу: сегментировать донорскую базу так, чтобы можно было вести адресную коммуникацию с разными группами доноров. Понять, кого считать активным донором, кто выпал из донорства, а кто только начинает свой путь — и что делать с каждой из этих групп. 

Мы выбрали необычное решение — применить RFM-анализ, классический инструмент из маркетинга. В статье я расскажу:

— почему мы отказались от машинного обучения в пользу с-анализа,
— как переосмыслили классическое определение метода под некоммерческую задачу,
— чем заменили «деньги», «покупки» и «покупателей» в RFM-анализе,
— и к каким семи классам доноров в итоге пришли.

Статья будет интересна тем, кто работает с некоммерческими проектами: у кого часто есть данные, но нет готовых методологий. А ещё — тем, кто хочет посмотреть, как переосмыслить классические бизнес-инструменты для нестандартных задач.

Читать далее

Чек-лист тестирования поисковой системы: от engine sanity до RAG и графов знаний

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Охват и читатели4.7K

Чек-лист для тестирования поисковых и RAG-систем — от базовой работоспособности поискового движка до качества генерации, агентных сценариев и поведения на неполных данных. Шесть уровней проверок, сводная таблица с инструментами для каждого уровня и глоссарий из 50+ терминов. Проверку стоит организовывать по порядку, нет смысла гонять RAG-метрики, если система не проходит Уровень 0, то проблема может быть в том, что поиск не находит документ из-за опечатки в запросе, а не в качестве генерации.

Читать далее

Как считать экономическую эффективность внедрения ИТ-решений. Переводим функционал в деньги

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели6.4K

Представьте ситуацию: вы сделали хороший продукт, вы уверены в его нужности, вы можете часами рассказывать про его архитектуру, функции, интеграции и пользовательские сценарии. Но на встрече с потенциальным клиентом вас спрашивают: «Сколько это нам принесет денег?», «За сколько времени окупится?», «Вы гарантируете финансовый эффект?». И тут оказывается, что рассказ про функциональность закончился, а ваши собеседники вообще не услышали того, что хотели.

В этом небольшом цикле статей я постараюсь поделиться своим более чем пятнадцатилетним опытом оценки экономической эффективности ИТ-решений и подготовки бизнес-кейсов внедрений, полученным в процессе работы в роли пресейл-архитектора и отраслевого эксперта у международных и отечественных вендоров корпоративного ПО,. В качестве примера я использую знакомую многим область – управление ТОиР (так же известное как ТОРО). Но логика подхода универсальна: меняются только исходные показатели и драйверы эффекта.

Читать далее

Сила бэкграунда: как работа инженером помогла мне стать системным аналитиком крупного продукта

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели9.7K

«Освоить профессию с нуля» — популярный запрос, но не всегда корректный. А что, если абсолютного нуля не бывает? Ведь у каждого из нас есть свой опыт, знания и преимущества в чём-то своём.

Хабр, привет! Меня зовут Альберт Болотнов, я главный системный аналитик продукта в бигтех-компании. Я отучился на инженера в МГТУ им. Баумана, но через два года работы сменил сферу на IT, а ещё спустя год — добрал необходимые знания в курсе «Системный аналитик» в Яндекс Практикуме. В этом тексте расскажу про свой путь и дам несколько советов тем, кто ищет себя или делает первые шаги в профессии.

Читать далее

ArchiMate 4.0: собираем первую модель с нуля за 6 шагов

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели7.3K

Архитектурные модели часто выглядят убедительно только до первого реального обсуждения: схема есть, элементы связаны, но команда всё равно принимает решения без неё.

В этой статье разберём, как на ArchiMate 4.0 собрать первую рабочую модель предприятия с нуля — на примере интернет‑магазина, с понятной логикой доменов, связей и проверок, которые помогают не превратить диаграмму в клубок стрелок.

Читать далее
1
23 ...