Системный и бизнес-анализ

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как реализовать RFM‑модель в чистом SQL на примере магазина котиков.

Всем привет! Меня зовут Искандер, я отвечаю за продуктовое развитие A/B-платформы Avito – Trisigma, а раньше работал в EXPF и также отвечал за A/B-платформу, которая называлась Sigma.

В июне произошло важное событие для российского рынка продуктовой аналитики: платформа Sigma официально стала частью Trisigma. В этой статье я рассказываю, чем уникальна Sigma, как она устроена под капотом и какие плюсы появление новой платформы сулит пользователям объединённой системы.

Краткий гайд по наведению порядка HTTP status code и тому, как действовать если реальность становится по-настоящему пугающей.

Представим совершенно невероятную ситуацию: компания-стартап почувствовала потребность в системном аналитике и наняла своего первого специалиста. Знакомство с командой прошло позитивно, аналитик получил все необходимые доступы сразу. Он  изучает продукт компании и получает первую задачу: спроектировать новый API endpoint с применением архитектурного стиля REST. 

Он запускает несколько методов… и дальше начинает происходить что-то сверхъестественное:

Потребность в цифровизации и дефицит ИТ-специалистов стимулируют бизнес внедрять low-code платформы для быстрой разработки с минимальным объемом ручного кодирования. Это позволяет не только ускорить и улучшить внутренние процессы, но и использовать готовые ИТ-решения, доказавшие свою эффективность.

Две трети крупного российского бизнеса уже внедрили low-code платформы, чтобы сохранять конкурентоспособность и повышать уровень автоматизации. В этом материале поделимся ключевыми выводами нашего исследования и разберем ТОП-5 проблем, с которыми сталкиваются компании сегодня.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: в России хотят сделать вечный призыв в армию, опасные подарки в Телеграме, ЦБ снизил ставку до 18%, запрет на порно в UK, нейросети победили в олимпиаде по математике, китайская Unitree выпустила дешевого робота-трюкача за $6k, а также штрафы в России за оплату криптовалютой.

К нам обратился один из крупнейших строительных холдингов России (ГК компаний из 10+ юридических лиц) с потребностью в сборе всех данных с филиалом, анализе и визуализации на дашбордах.

При входе на проект аналитической инфраструктуры у компании почти не было, только множество учетных систем без централизованного хранилища данных. Объем проекта был непонятен, «аппетит приходит во время еды». Важная особенность проекта — полностью закрытый контур с доступом через терминальные решения.

Было решение выбрать архитектуру Data Lakehouse на open source стеке, основой которого стали — kafka, dagster, s3+iceberg, trino, clickhouse и DBT. В результате получилось более 1000 моделей DBT, 1 тб сжатых данных, и объем продолжает расти.

Из потребителей данных — бизнес системы, Power BI отчеты, аналитики и дата‑инженеры, веб‑приложения, MDX‑кубы.

Методология ведения проекта Scrum, команда DWH‑инженеров 11 человек и greenfield‑разработка.

Это вторая часть материала о финансовом стеке — теперь на уровне hard. В этой статье — не про SUM и диаграммы. Здесь речь пойдёт об ИТ-инструментах, которые помогают финансистам выйти за пределы ручной рутины, автоматизировать ключевые процессы и действительно влиять на бизнес.

Если вы уже уверенно работаете в Excel, пишете SQL-запросы и собираете отчёты — пора двигаться дальше. Power Query, витрины в SQL, архитектура BI, Python, API — всё, что позволит вам:

- ускориться в 3 раза,
- сократить рутину до минимума,
- стать архитектором аналитики, а не просто исполнителем.

Разберём, какие навыки нужны на продвинутом уровне, какие задачи они решают, как учиться эффективно — и как собрать из всего этого живую, работающую систему, встроенную в ваш рабочий процесс.

Привет, Хабр! Меня зовут Витя, я работаю проектировщиком интерфейсов в Selectel. Проектируя интерфейс, мы предполагаем, что пользователи будут использовать его согласно задуманным сценариям: например, на странице со списком объектов воспользуются фильтрами для сортировки, а на странице заказа услуги заполнят определенные поля или выберут нужные опции. Но как узнать о реальных действия пользователей: что они используют, а что — нет?

Для ответа на этот вопрос используются инструменты аналитики, которые позволяют собирать данные, строить по ним графики и анализировать поведение пользователей. Об одном из таких инструментов я рассказывал в прошлой статье — это PostHog. 

В этом материале хочу показать, как можно подойти в внедрению PostHog или любой другой системы событийной аналитики.

Привет, Хабр! Я, Мадаров Артур, руководитель дирекции процессов эксплуатации и ИТ-услуг Страхового Дома ВСК.

В своей прошлой статье, «Реинжиниринг процессов контроля качества технической поддержки», я рассказывал, с чего началась наша трансформация: как мы перешли от разрозненной отчётности в Excel к системной BI-аналитике, как формировали культуру data-driven внутри ИТ-блока ВСК и зачем всё это нужно.

На пятой встрече ProcessTech и Страхового Дома ВСК я рассказал, что было дальше: как мы из BI-дашбордов перешли к процессной аналитике, внедрили инструменты Process Mining, Task Mining и построили центр компетенций по процессной аналитике в ИТ.

Эта статья — почти практический гайд по внедрению процессной аналитики в крупной компании. Без обобщений. Только конкретика, цифры, архитектура решений и кейсы. Рассчитываю, что статья будет полезна как для ИТ-специалистов, так и для руководителей, которые хотят перестать управлять на основе ощущения, а не данных.

Почему мы продолжили путь: от BI к Process Mining

Всего за 5 месяцев после закупки лицензий в ИТ-блоке уже 9 внутри командных review и рабочих групп с бизнесом проводятся с демонстрацией BI-аналитики Proceset (без Power Point и Excel). На первом этапе трансформации мы выстроили мощный слой BI. Благодаря интерактивным дашбордам:

Всем привет! Сегодня только ленивый не пишет про искусственный интеллект. Это и понятно: тема не просто популярна, применение ИИ‑технологий в различных индустриях стало настоящим трендом современности. Искусственный интеллект меняет подход и к бизнес‑аналитике, делая её быстрее, точнее и доступнее. FanRuan активно внедряет ИИ в свои продукты, создавая решения нового поколения, что подтверждается действиями: FanRuan занял 6 место в престижном рейтинге «Top 100 Chinese AI Companies 2025», опубликованном авторитетным ресурсом EqualOcean и Университетом Цинхуа. Это признание — результат постоянной работы над тем, чтобы сделать искусственный интеллект реальным помощником в бизнес‑аналитике. FanRuan активно развивает AI‑аналитику (ABI) в FineBI, инструменты позволяют бизнесу в режиме реального времени анализировать данные, находить скрытые закономерности и принимать решения на основе инсайтов, сгенерированных ИИ. Но за этой историей стоит целая экосистема ИИ‑продуктов FanRuan, о которой мы, команда Business Intelligence GlowByte, расскажем подробнее.

Для рынка ПО (в частности, софта для хостинг-провайдеров и дата-центров) характерна высокая стоимость привлечения клиентов, сложность их удержания и длительный цикл принятия решений. С этими проблемами столкнулись и мы в ISPsystem. 

В нашем случае это могло выглядеть так: потратили бюджет на привлечение лида, потенциальный клиент скачал триальную версию продукта, немного потестил ее и... пропал.

Чтобы избежать ситуации, когда каждый трогает своего слона, мы решили подключить сквозную аналитику, собрав данные из CRM, платформы для управления бизнесом и рекламы.

Далее в статье расскажем:

— как с помощью сквозной аналитики удалось снизить стоимость привлечения клиента на 40%, увеличить конверсию на 25%, а LTV — на 50%;

— как объединить данные из разных маркетинговых каналов и отслеживать полный путь клиента с помощью интеграции трех инструментов.

Надеемся, наш опыт будет полезен и вам.

В этой части цикла мы поговорим о центральном элементе GraphQL — схеме. Именно она является точкой соприкосновения клиента и сервера. И если нет схемы — то нет и API.

Привет, всем!

Меня зовут Дмитрий Комиссаров, я системный аналитик, давно читаю хабр и вот решил попробовать выйти из RO. Недавно выступал на конференции с докладом, о системе сквозного бизнес-мониторинга — теперь хочу написать статью на эту тему сюда.

В 2025 году геополитическая ситуация становится все более напряженной. Это должно было бы сдерживать рост рынка и негативно влиять на решение компаний размещать свои акции на бирже. 

Но в первом квартале 2025 года выросло число компаний, успешно прошедших через IPO и получивших прибыль. Это произошло в большинстве регионов, за исключением АСЕАН и Японии.

Привет, Хабр! Я Павел Шестаков, Product Owner BI в MWS. За последние годы цифровой трансформации в нашей компании многие команды прошли путь от хаоса и пересылаемых друг другу «экселек» до удобных выстроенных процессов. И инструменты BI (Business Intelligence) сыграли в этом не последнюю роль.

Сегодня расскажу, как и почему мы внедряли и развивали свой BI и как добились того, что сейчас он обслуживает тысячи пользователей и покоряет внешний рынок. Это будет история про энтузиазм, стартап внутри корпорации, импортозамещение и, конечно же, работу с пользователями. Поехали!

В эпоху больших языковых моделей полноценный сбор информации с сайтов все еще не самый очевидный сценарий, требующий учета многих мелких деталей, а также понимания принципов работы сайта и взаимодействия с ним. В этом случае единственный оптимальный метод сбора такой информации - это парсинг.

В данной статье мы сфокусируемся на парсинге сайтов российских СМИ, в числе которых Meduza,* как официально запрещенное в РФ и более государственно-подконтрольных RussiaToday и Коммерсанта. Разберемся какой это сделать наиболее эффективно и получим текст и метаданные статей. Как основные инструменты используем классические библиотеки в Python: requests, BeautifulSoup, Selenium.

Привет! Это команда курса «Python для анализа данных». Собрали для вас подборку бесплатных ресурсов для изучения Python с нуля. Здесь вы найдёте как интерактивные курсы с практическими заданиями, так и теоретические материалы с подробными объяснениями.

В нашей подборке оказалось много разных курсов — каждый со своим подходом и стилем подачи материала. Разумеется, вам не нужно проходить их все: попробуйте несколько из списка и остановитесь на том, который вам больше всего подходит. Главное — начать и довести обучение до конца.

Визуализация данных — это не просто способ представить информацию, а настоящий инструмент для открытия новых инсайтов и улучшения принятия решений. В этой статье мы собрали 15 библиотек для визуализации данных, которые стали стандартом в своих областях. Здесь вы найдете как решения для быстрых графиков, так и мощные фреймворки, подходящие для сложных и масштабных задач. Каждая библиотека имеет свои особенности, и в статье мы подробно рассмотрим, какие из них лучше всего подойдут для вашего следующего проекта. Если вы хотите поднять свои визуализации на новый уровень — читайте, разберемся, какие инструменты действительно заслуживают внимания.

Только что Госдума приняла поправки в закон, в частности, о введении штрафов за поиск в Интернете экстремистских материалов и получение доступа к ним.

Попробуем разобрать формулировки без эмоций и кликбейта, понять, что конкретно в нём написано, и за что могут привлечь с юридической точки зрения. У нас ведь правовое государство по Конституции.

1. Предлагается ввести новую статью КоАП — 13.53:

Привет, Хабр! Меня зовут Маша, я бренд-аналитик, провожу разные исследования, а в перерывах пишу на Хабр. Коллеги из команды спецпроектов попросили меня протестировать на моих реальных задачах MWS Tables и сравнить со своими привычными сервисами. Я проверила его для проведения опросов, обработки данных и отслеживания задач на канбан-доске — и готова поделиться впечатлениями.