Системный и бизнес-анализ

Привет, Хабр! Я Наталья Самсонова, фулстек-аналитик в ГК «Юзтех». Последнее время работаю пресейл-аналитиком в продуктовой команде. Несколько десятков встреч с клиентами в этом качестве позволили мне заметить значительную разницу в целеполагании заказчиков в проектах заказной и продуктовой разработки. О чем конкретно речь и почему это важно при выборе интеграционной платформы — рассказываю в статье.

В современном динамичном мире интеграционные процессы являются фактором устойчивости бизнеса. В этой ситуации наиболее важными параметрами становятся скорость поступления данных, качество, совместимость с данными систем-получателей.

Каждое такое свойство приносит либо рост доходов компании, либо, наоборот, упущенную выгоду, так как именно на данных (как исходных, так и агрегированных) формируется мнение о текущем состоянии дел в организации, принимаются стратегические и тактические решения.

Компании проходят закономерный путь: начинают с точечных интеграций, переходят на брокеры сообщений, а в сложном ИТ-ландшафте приходят к необходимости интеграционной платформы. Но ключевой вопрос часто остаётся за кадром: как определить, что этот момент настал?

Иногда на пресейл-встречах сами заказчики интересуются у нас: как понять, что наши текущие решения исчерпали себя и пора выходить на новый уровень – использование платформы, как основы построения корпоративной экосистемы управления данными?

Находясь на этапе поиска нового продукта, технические специалисты изучают его устройство, часто не имея чёткого понимания, какую именно проблему он должен решить. Погрузившись в технические детали, теряется видение общей картины. Парадокс в том, что вместо анализа целевых бизнес-показателей обсуждение уходит в архитектурные дебри. А правильно ли оценивать, что находится «под капотом», не зная, какой маршрут предстоит преодолеть?

Типичная ситуация в ИТ-проектах: приходит задача на автоматизацию, бизнес-аналитик начинает с нуля собирать требования, рисовать процесс, согласовывать его с заказчиком, выявлять исключения, уточнять роли и данные. Проходит время, задача уходит в разработку. Через месяц — новый запрос, и снова тот же путь. Процессы рисуются «под задачу», не связаны между собой, в каждом проекте — своя терминология и своё видение.

Обратная ситуация - если бы в компании была единая, поддерживаемая и согласованная модель деятельности, которую можно «взять» как основу для любой задачи на автоматизацию. Такая модель и есть процессная архитектура организации.

Постмодерн - это современный способ мыслить. Я его определяю, как "продуктивная борьба со смыслом". Пусть грубо, но более лаконичной формы я не нашел.

Каждый год Ларри Финк, глава крупнейшей в мире инвестиционной компании BlackRock (активы которой только за 2025 год выросли на $698 млрд), публикует открытое письмо инвесторам. Обычно такие письма воспринимаются как скучная корпоративная отчетность, но не в этот раз.

Добрый день, дорогие читатели!

Поделюсь с вами опытом составления артефакта, который объединяет уровни абстракции проектируемого решения в одном месте: развертка вариантов использования по статусной модели с маппингом на API.

Практический разбор на примерах: сбор требований, диаграммы, Use Cases и ТЗ. Плюсы, минусы,подводные камни и промт-чеклист для системного аналитика.

Статья предназначена для заказчиков — руководителей, владельцев бизнеса, которые принимают решение о внедрении 1С и участвуют в предпроектном обследовании.

Когда компания решает автоматизировать учёт на 1С, подрядчики предлагают обследование. Многие заказчики считают это лишней бюрократией. Но именно на этом этапе закладываются сроки, бюджет и будущее системы. Рассказываю, какие 11 ошибок совершают заказчики по собственной инициативе и к чему они приводят.

Всем привет! Меня зовут Наталья, я ведущий системный аналитик в MWS. В ИТ полно примеров того, как попытки решить задачу приводят к появлению совершенно непригодных инструментов. Формально они работают, но пользоваться ими либо крайне неудобно, либо невозможно. Кнопку вроде сделали, но кривую и не там. Сайт работает, но падает под нагрузкой. Парковку предусмотрели, но только для 10% клиентов.

Проблема в том, что в центре внимания чаще оказывается то, что именно должна делать система. А вот тому, как она это делает, уделяют гораздо меньше времени. В этой статье разберём, что такое нефункциональные требования, как их грамотно формулировать и какие подходы помогают выявлять их на практике.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: в столице опять дали интернет, новый биржевой фонд Лежебоки, уголовка за незаконный майнинг в РФ, штраф Метогуглу за подсаживание на соцсети, Илон Маск строит крупнейший в мире чиповый завод, долгожданный аудит Tether, а также первый тизер нового ГП-сериала.

— А потом вы нажали «Провести» или сначала сохранили?
— Ну… я же делал, вы видели.
— Да, но я записывала, и у меня получилось, что вы сначала открыли «Заказы», а потом «Склад».
— А, это я ошибся, давайте заново…

Хотите за секунды находить точный ответ в сотнях закрытых корпоративных PDF, Excel и презентаций, вместо того чтобы часами копаться в «мусорном» поиске по ключевым словам?

В статье разберем новую архитектуру RAG — система, которая сначала молниеносно находит нужные куски документов по смыслу, а потом объясняет их человеческим языком строго по источникам, практически без галлюцинации.

В статье мы раскрыли всю «кухню» от семантической нарезки и эмбеддингов до HyDE, RRF и итеративного поиска — читайте и сразу пробуйте своего супербота на pro-talk.ru!

Современный бизнес-аналитик 1С занимается не только сбором требований заказчика и передачей их разработчику. Эта роль стала шире: здесь требуются и навыки проектного управления, и понимание архитектуры решений.

Наталья Китавина, аналитик проектов 1С Ресурсного центра Инфостарта, рассказывает, какими программами сегодня пользуются аналитики и как подобрать инструментальный стек под свои рабочие задачи.

Привет, Хабр!

Меня зовут Елизавета Колесникова, и вот уже 4 года я работаю системным аналитиком СПАО «Ингосстрах»

Этой статьёй я бы хотела начать серию материалов для аналитиков и разработчиков, которые только начинают свой путь в ИТ.

Когда-то я сама жестко плавала в бульоне ИТ-терминов, а также тыкалась по разным сайтам в поисках подходящей информации, как слепой котенок, без возможности соединить воедино полученные данные таким образом, чтобы моих интеллектуальных ресурсов хватило для написания ТЗ. Толковых гайдов и памяток я не находила, в основном попадалась или сухая теория, или жидкая вода. Поднабравшись немного опыта, я решила составить серию памяток, где буду расписывать ключевые вопросы, которые помогут начинающим специалистам разобраться, как писать ТЗ по интеграциям.

Если вам прилетала задачка, в рамках которой необходимо продумать, как Kafka будет взаимодействовать с вашей системой, но вы не особо знакомы с этой платформой, то моя памятка — как раз для такого случая.

Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных». Когда-то я проводила встречи книжного клуба для аналитиков, где поняла, что мой любимый жанр — бизнес-роман. Книги этого жанра учат, как лучшие учебники, и при этом интересны, как художественная литература. 

В этой статье я хочу рассказать об известных бизнес-романах, а также о книгах, под них маскирующихся. Поговорим, чем они хороши, чем плохи и чему могут научить. Подборка будет полезна всем, кто изучает бизнес, управление, DevOps или логистику.

Предыдущие две статьи сформулировали гипотезу: распределённое сообщество IT-специалистов может координироваться без иерархии, зарплат и венчурного капитала — если протокол взаимодействия спроектирован правильно. Гипотеза красивая. Но красота — не аргумент. Нужна верификация. Здесь — первая попытка её провести: агентная симуляция на 500 независимых прогонов, математические метрики и один неудобный результат, который требует решения.

Если вы только начинаете работать с требованиями, эта статья для вас.

Бизнес говорит на языке стратегических направлений. «Комплексная трансформация», «синергетический эффект», «актуализация векторов развития» — эти формулировки звучат весомо, но за ними не всегда видна конкретная задача. Как из таких фраз сформулировать понятные требования для разработки? В статье разбираем 6 типичных ловушек и даём конкретные вопросы, которые помогут услышать реальную задачу.

Хотите научиться предсказывать продажи, цены на недвижимость или спрос на товары, учитывая сразу несколько факторов? Вам поможет множественная регрессия.

В этой статье вы узнаете:

• Математическую основу множественной линейной регрессии – от уравнения гиперплоскости до метода наименьших квадратов;
• Разбор полного кода на Python с использованием scikit-learn на реальном датасете Advertising (200 наблюдений);
• Как интерпретировать коэффициенты модели;
• Сравнение с простой линейной регрессией – насколько лучше работает множественная модель;
• Расширение до полиномиальной регрессии, когда линейности недостаточно.

Видеонаблюдение умеет быть очень вежливым. Сначала оно тихо просит подключить еще пару камер. Потом добавить удаленный доступ. Потом аналитику. Потом второе рабочее место. Потом архив подольше. Потом мобильный просмотр. Потом облачное дублирование. А потом внезапно выясняется, что система, которую считали как “небольшую на 15 камер”, ведет себя как полноценная инфраструктура с десятками параллельных видеопотоков, конкуренцией за сеть, сервер, хранилище и внимание администратора.

Красивый средний MAPE не спасает, если однажды модель крупно промахнулась именно в тот момент, когда по прогнозу принимают решения. После этого бизнес перестаёт верить цифрам и начинает либо “на всякий случай” жечь миллиарды на промо, либо, наоборот, игнорирует сигнал и до последнего верит, что план выполнится сам.

В этой статье – сразу два пути: от простой Excel-сезонки, которая неожиданно обыграла Prophet и классику на длинном горизонте, к ансамблю на базе TSMixer и от наивной веры в средний MAPE – к нормальной системе оценки качества с rolling backtest, bias, EOM и деградацией по горизонту.

Это не лонгрид про ML ради ML, а история о том, как сделать прогноз рабочим инструментом бизнеса.

Всем привет! Это команда Яндекс Практикума. Недавно мы провели исследование рынка, чтобы узнать актуальные требования к джуниор СА. Для этого мы поговорили с нанимающими тимлидами и синьорами из крупных и средних компаний, проанализировали вакансии и опросили выпускников курса «Системный аналитик» — джунов, которые недавно проходили процесс найма.

В статье расскажем, востребованы ли системные аналитики и как долго джуниорам приходится искать работу. Разберёмся, какие хардскилы необходимы на старте и почему работодатели ценят софтскилы не меньше технических знаний. Поговорим о роли ИИ: стоит ли его осваивать и где проходит граница между полезным инструментом и красным флагом.

В конце рассмотрим, как устроен процесс найма: из каких этапов он состоит, что спрашивают на собеседовании и какие типичные ошибки совершают новички. И наконец, расскажем, чего ожидать джунам от первых месяцев работы.