В современном цифровом предприятии знания перестали быть статичными документами — они живут, развиваются и меняются вместе с системой.
Каждый сервис, процесс, интерфейс или поток данных является носителем смыслов, и все эти смыслы взаимосвязаны.
Чем сложнее организация, тем важнее становится способность сохранять и использовать знания в структурированном виде.
В ноябре 2025 года информационная служба Хабра выпустила 875 публикаций (818 новостей и постов, 11 лонгридов и 46 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.
В этой публикации мы хотим детально познакомить вас с мажорным обновлением нашего продукта -- «Форсайт. Бюджетирование и консолидация», которое, на наш взгляд, заслуживает вашего внимания и времени на узнавание. Изменения настолько значительны, что мы даже обновили название продукта в связи с добавлением большого пула новых функциональных возможностей и технологических инструментов. Мы расскажем, каким образом осуществляется переход на новую версию, и раскроем детали того, какие подходы и технологии мы обсуждали и брали за основу продукта.
Продукт «Форсайт. Бюджетирование» уже имеет свою историю успеха: он был выпущен в 2018 году, в следующем 2019 году включен в Реестр российского ПО и за прошедшее время было выполнено значительное количество его внедрений. Из наиболее крупных можно выделить проекты в «Росэнергоатоме», «РусГидро», VK, Иркутской нефтяной компании, «Газпром нефть», Ikon Tyres (Айкон Тайерс), «Лайм-Займ».
При разработке этого продукта (как и других отраслевых решений нашей компании) использовался подход, когда в основе лежит наша флагманская разработка – «Форсайт. Аналитическая платформа», а в продукте разрабатывается дополнительная специализированная функциональность, позволяющая более эффективно автоматизировать процессы, на которые нацелен продукт. При этом уникальность такого подхода на рынке в том, что базовая для продукта платформа «Форсайт. Аналитическая платформа» сама является полноценным продуктом enterprise уровня с широким набором инструментов и сервисов. Разрабатываемые отраслевые продукты на базе платформы получают всю функциональность базовой платформы и высокий уровень защиты и безопасности (платформа сертифицирована ФСТЭК на соответствие 4 уровню доверия). Также отраслевые продукты, как «заказчики функциональности», влияют на развитие самой платформы. Функциональность «Форсайт. Бюджетирование», например, примерно на 80% состояла из функциональности платформы. Важным результатом применяемого подхода является получаемый синергетический эффект: в совместном развитии и функциональных возможностей продуктов, и инструментов базовой платформы.
Научной новизной статьи является то, что впервые в русскоязычном ИТ-сообществе публикуется:
(1) опроверждение распространенного утверждения, что 24 сентября (якобы) празднуется День системного аналитика. Мы увидим, что это бездоказательный миф;
(2) информация о подлинном международном Дне системного аналитика.
Меня зовут Максим Седов, я корпоративный архитектор. Хочу рассказать о проблемах, с которыми мы (а может быть и вы) сталкиваемся в архитектуре, и подумать, как их можно побороть. Для этого я затрону проблемы, с которыми столкнулась архитектура до 2023 года.
Привет! Меня зовут Андрей, я Data Engineer в компании GRI. Мы занимаемся заказной разработкой, и один из наших ключевых клиентов — Sunlight. Я расскажу, как не тратить время на рутину в процессах и автоматизировать всё, что только можно. Это будет особенно актуально тем, кто в компании solo Data Engineer.
Небольшой опыт использования модели для определения эмоций. Я пытался найти эмоции у Цветаевой с помощью Python. Да не смог.
Все больше компаний переходят от синхронных интеграций к событийным или гибридным. Причина в том, что бизнесу нужно реагировать быстрее — на заказы, транзакции, действия пользователей.
Привет, я Саид Джабаров, системный аналитик в Далее. Сегодня расскажу и покажу на артефактах, как построить event-driven систему с гарантией доставки и прозрачным мониторингом. Так, чтобы она действительно помогала бизнесу, а не усложняла его.
Привет, Хабр!
Я – Сергей, ведущий системный аналитик в Альфа-Банке. В системном анализе 3.5 года.
На предыдущей работе выпала возможность поучаствовать в стажировке внутри компании: меня привлекли к составлению программы, а также я взял под свое крыло одного из стажеров. В итоге успешно провел человека с нуля до технического собеса.
Потом была еще одна стажировка, и в моменте у меня было 2 джуна на постоянном менторстве. А год назад, задумываясь о жизни после Senior и дополнительном заработке, решил взять новую планку в менторстве и выйти на внешний рынок. И это было очень насыщенно!
Решил поделиться этим опытом как есть – как стартовал год назад и почему первая попытка была неудачной, на каких площадках искал менти, как провожу сессии, с какими проблемами приходят, сколько заработал и какие понял неочевидные истины про менторство. Устраивайтесь поудобнее – впереди история целого года моей жизни и бесценный опыт.
За 18 часов вместо 120 создал production-ready ETL-инструмент с 30-кратным ускорением. За 6 часов вместо 40 — фреймворк статистического анализа. Экономия времени: 85-88%. Улучшение качества: +48%.
Перевод свежей (ноябрь 2025) и вызывающей споры статьи об оценке роста производительности для разных работ при использовании LLM. Использованы реальные диалоги и оценено время, сэкономленное людьми в связке с LLM.
Для чего существуют принципы ACID? Можно ответить по бумажке, сказать, что это нужно для того, чтобы каждая транзакция обрабатывалась надежно, данные оставались в безопасности и системы работали предсказуемо.
Все это в свою очередь должно гарантировать целостность данных. Но что это вообще такое и на что влияет? А ответ очень простой. Обеспечивая целостность данных, мы предупреждаем ситуации, когда, к примеру, деньги со счета списались, но получателю так и не пришли. Или заказ оформился, а складские остатки не обновились.
В этой статье вы узнаете, почему так важны принципы ACID и что это за принципы. Оставайтесь со мной, если интересно!
В работе над продуктом данные — это главный помощник. С их помощью принимают решения на всех этапах — от создания до развития. Вместо того чтобы гадать, как поступит пользователь, смотрят на реальные факты: как люди пользуются продуктом и какие результаты это даёт бизнесу.
А что на счет самих данных, если мы их рассматриваем как продукт? Как будем оценивать их ценность, как будем планировать их развитие?
В статье предлагаю экспериментальный набор UX‑метрик: они помогут увидеть, где ваш продукт реально теряет пользу для пользователя. Методика готова к тестированию — цифр пока нет, но каркас для расчётов уже работает.
Привет, Хабр! Давайте знакомиться! Меня зовут Дима. Я много лет работаю системным аналитиком.
За моими плечами – десятки проектов по разработке и внедрению программного обеспечения, где я не только проектировал, но и проводил ревью процессов других аналитиков и специалистов заказчика. Кроме того, регулярно проводил обучение по нотации BPMN (Business Process Model and Notation).
В процессе работы я активно изучал статьи, книги, стандарты и проходил курсы по проектированию процессов. Для маленьких учебных задач с несколькими операция и условиями эти материалы были очень полезны. Но когда дело доходило до реальных бизнес-процессов – они не помогали.
Именно поэтому в нескольких статьях я решил поделиться своим практическим опытом и размышлениями по проектированию схем бизнес-процессов в нотации BPMN. Надеюсь, что они помогут аналитикам и тимлидам быстрее изучить нотацию BPMN и начать правильно её использовать.
Проанализировав много статей по BPMN на хабре, сайтах онлайн школ и редакторов моделей процессов я увидел, что большинство начинается однотипно с того, какой это классный стандарт, как он необходим каждой компании. Чтобы внести небольшое разнообразие и не повторяться я, начну рассматривать BPMN с его недостатков. Я уверен, что аналитикам и тимлидам, которые хотят внедрять новый инструмент, хочется в первую очередь понять его ограничения и недостатки.
Отдельно хочу обратить внимание на ловушку, в которую попадают даже опытные аналитики и тимлиды при работе с BPMN на реальных проектах. Если у них не получается отобразить процесс элегантно, то появляются сомнения «Если BPMN так хвалят во всех статьях, и он используется всеми специалистами, значит проблема во мне и моих профессиональных способностях?!». В этой и следующих статьях по проектированию процессов я постараюсь развеять эти сомнения, чтобы у аналитиков, попавших в такую ситуацию, было больше шансов сохранить веру в себя, не выгореть и успешно завершить проект.
Привет, Хабр! В предыдущем материале мы упомянули, что при работе с текстовыми корпусами embedding-модели не всегда оптимальный инструмент. В этой публикации на примере задачи поиска релевантных документов по запросу рассмотрим ограничения такого варианта решения, разберем на практике гибридный подход и оценим его эффективность.
Меня зовут Вадим Скляров, я аналитик компании MWS, и уже по традиции мы будем разбираться в технической задаче с позиции системного и бизнес-анализа:
— сформулируем основные моменты, которые нужно знать и описать, прежде чем передать проект команде разработки;
— рассмотрим, как быстро проверить подходы к решению.
Всем привет, меня зовут Алексей Чубуков. Я аналитик из команды поиска и назначений водителей в Яндекс Такси. В нашей команде мы оптимизируем алгоритмы, которые помогают находить водителей на заказы оптимальным способом, чтобы пользователи быстрее получали машины, а водители бóльшую долю времени проводили с пассажирами.
В статье я расскажу про виртуальную очередь заказов, которую мы сделали в приложении Яндекс Go. Напомню кратко, как устроен поиск водителей в Такси, поговорим про предпосылки внедрения очереди, посмотрим на то, как устроена очередь и, наконец, обсудим результаты.
Чтобы найти работу в аналитике, мало освоить необходимый скилсет и научиться анализировать метрики. Не менее важно получить неочевидный навык — навык прохождения собеседований.
В Яндекс Практикуме прошёл вебинар «Разбор резюме и собеседования бизнес-аналитика и аналитика данных» — эксперты и работодатели проводили мок-интервью и разбирали резюме выпускников. Делимся самым важным.
Camunda и n8n — две мощные платформы для автоматизации рабочих процессов, но они решают совершенно разные задачи.
Camunda 8 предназначена для сложных, долгоживущих процессов, которые требуют регламентации, участия человека и интеграции между системами. n8n же оптимизирован для быстрых low-code автоматизаций и задач, ориентированных на работу с API, которые выполняются за секунды или минуты.
В этой статье разбирается, где лучше всего подходит каждый инструмент, чем они отличаются по архитектуре, моделированию, масштабируемости и наблюдаемости, а также как ведущие компании сочетают их в гибридных стратегиях автоматизации.
Если вы выбираете между Camunda и n8n или хотите эффективно использовать оба инструмента — это руководство для вас.
Привет! Я — Лёша Белов, продуктовый аналитик в команде Отелей сервиса путешествий Туту. Рано или поздно в любом продукте встает вопрос о том, как успевать отлавливать аномалии в аналитических логах и метриках. В статье расскажу о нашем подходе к алертингу и поделюсь кодом, с помощью которого продуктовый аналитик может за пару часов самостоятельно настроить базовый алертинг.
Oracle основана еще в 1977 году. Компания разрабатывает программное обеспечение в первую очередь для B2B-сектора. Один из их основных продуктов — система управления базами данных Oracle Database, она существует почти с момента основания фирмы. Несмотря на довольно большие масштабы и устойчивость, Oracle долгое время была в тени других IT-гигантов, в том числе в США.
Но за последнее время из «legacy-вендора» компания стала одним из центров по работе с ИИ и получает от этого много выгоды. Рассказываем, как она достигла успеха, какие у нее есть продукты и достижения, а также как защищает свои интеллектуальные права.