Системный и бизнес-анализ

Привет, Хабр! Факт: нас буквально окружают тексты. Они повсюду, вдумайся! Утром мы читаем миллион пуш-уведомлений, днем — ведем переписку с коллегами и клиентами, а вечером — скролим ленты соцсетей, читаем книги или делаем все то, что любим (и почти в любом таком деле есть какой-то текст, 1000%).

Однако, мы часто забываем, что умение писать тексты просто и понятно — это ключ к тому, чтобы быть услышанным. 

Меня зовут Анастасия Глущенко, я бизнес-аналитик ДАРа, ГК «КОРУС Консалтинг», и в этой статье поделюсь тем, как аналитику выстраивать качественную коммуникацию и писать понятные и четкие тексты.

Представьте: вы ищете, куда вложить деньги на неделю, и вам сервис по выбору облигаций подсказывает — «бери вот эту бумагу от эмитента с наивысшим рейтингом надежности, получишь 1% прибыли всего за пять дней!». Условия хорошие, вы закупаетесь на 21 млн — а через неделю получаете обратно всего 7 млн руб. Весело? А герою этой истории и представлять не надо…

Всем привет! Это команда курса «Аналитик данных». Tableau — один из самых популярных инструментов для визуализации данных и создания дашбордов. Он активно используется в компаниях по всему миру, а умение работать с ним — весомый плюс на собеседовании на должность аналитика.

Мы собрали подборку бесплатных курсов, видеоуроков и вдохновляющих примеров от сообщества. Они помогут вам быстро разобраться с интерфейсом, освоить базовые и продвинутые функции, а главное — научиться делать дашборды, которые будут понятны всем.

Истоки системного анализа — в середине XX века, когда крупные инженерные и космические проекты (NASA, оборонные программы США) требовали строгого планирования сложных систем.
Именно тогда появилась идея: нужен человек, который сможет разложить огромную задачу на понятные части и описать, как все они будут работать вместе.

В 1960–1970-х в ИТ появились первые методы структурного анализа (Structured Analysis, SADT), а в 1980-х — стандарты проектирования (UML, BPMN).

С ростом корпоративного софта и интернета в 1990–2000-х появилась отдельная роль системного аналитика — человека, который описывает, как должна работать информационная система, и переводит требования бизнеса в технические спецификации.

Сегодня профессия закреплена официально: в России с 2014 года есть профстандарт «Системный аналитик» (приказ Минтруда РФ №831н, обновлён в 2023 г.).
То есть это не модная новинка, а зрелая профессия с устойчивыми стандартами и долгосрочным будущим.

Каждый день одно и то же. Открываешь клиент базы данных, чтобы что-то проверить, посчитать или найти. И снова пишешь почти тот же SELECT, что и вчера, с тем же WHERE и JOIN. Знакомо?

SQL в большинстве случаях не требует сложные 100-строчные запросы с вложенными подзапросами на три уровня глубины. Чаще всего нам нужны простые, отточенные и, главное, эффективные конструкции.

В этой статье я собрал 7 таких запросов-«рабочих лошадок». Это не какой-то там справочник, а готовая шпаргалка для реальных задач.

Цель данной статьи — рассказать, что даже без опыта разработки можно быстро и фактически бесплатно погрузиться в мир AI-агентов и начать их внедрять в свои процессы.

Сейчас задачи внедрения GenAI стали актуальными для множества организаций. В одном из проектов по созданию приложения на базе AI-сервисов было потрачено немало времени на формализацию и постановку задачи разработчикам, а потом еще много времени на последующую разработку прототипа.

Стремясь сократить время от идеи до рабочего прототипа, я стал искать no-code решение, которое позволит мне самостоятельно, без привлечения разработки, создавать не только AI – агентов, но и подключать различные инструменты к AI-агентам, а также организовывать взаимодействие между AI-агентами.

Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. 

Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Эта статья — руководство о том, как сделать AI вашим главным союзником в обучении, а не тем, кто учится вместо вас. Советы подойдут студентам, изучающим Data Science.

Допустим существует площадка, где некими специалистами выполняются конкретные операции и вам как руководителю данного процесса хочется оптимизировать расходы. Для помощи в подобных вопросах создана информационная система $metr (Сметр), которая основывается на трех вещах:

Ночью (а точнее уже утром), я не мог уснуть, из-за навязчивой мысли в голове..

А что если спарсить часть статей с хабра и представить их в виде obsidian графа, будет ли это выглядеть, как красивая база знаний?

Всем привет!

Всем, кто когда‑либо реализовывал ИТ‑проекты, наверняка знаком термин HLD (High Level Design) и тот факт, что без него достаточно сложно спланировать любой комплексный проект. Более того, в проектах всегда очень хочется пропустить кажущуюся ненужной трату времени на сбор и описание требований и сразу приступить к обсуждению решения, тем более, когда оно кажется очевидным.

Как и в небезызвестной сказке «Каша из топора» — когда желание перекусить есть, а продуктов для этого нет, так и архитектора часто просят проработать архитектуру решения, не давая для этого никакой информации. Далее мы пройдемся по основным «ингредиентам», которые необходимы для «приготовления» архитектуры решения, которое помогало бы по‑настоящему «утолить голод».

Итак, нужна архитектура решения (HLD) или она уже есть и надо убедиться в ее правильности.

Порой разработка нового продукта, автоматизация существующего процесса выглядит, как работа хирурга, который провел сложную операцию: в моменте избавил человека от серьезной проблемы, а то и вовсе спас жизнь. И на этом, как правило, история заканчивается. Однако после каждой операции есть еще одна очень важная стадия, о которой почему‑то не принято говорить — это реабилитация. И от того, как она пройдет, зависит работоспособность органов и качество жизни.

В IT‑разработке тоже есть такая стадия — это поддержка того, чем осчастливили заказчиков. Если ее упустить, то даже идеально проведенная «операция» может закончиться осложнениями. Поэтому для аналитика понимание этой стадии не менее важно, чем участие в создании нового продукта.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: похоже, заработал невыпуск за границу после электронной повестки, в США продолжают подкручивать безработицу, Nebius опять обогнал Яндекс по капитализации, Apple показали новые айфоны (рыженькие), а также кринжовый AI‑министр в Албании.

Простыми словами и обоснованно делюсь своим видением каким задумывался Цифровой рубль, каким стал в 2025г, для чего нужен и кому полезен. Статью считаю вводным материалом в объемную тему цифровых валют центральных банков (ЦВЦБ).

ИИ не заменяет бизнес-аналитика, при этом заменяет бизнес-аналитиков, которые не хотят или не могут адаптироваться. Он делает профессию сложнее, интереснее и стратегически важнее, вымывая из нее рутину.

Еще один инструмент для бизнес-аналитика (БА), как когда-то им были MS Visio или Jira. Это фундаментальный сдвиг, который меняет саму суть работы, ценность специалиста и структуру команд.

На imcdb.org энтузиасты уже два десятка лет отмечают автомобили в фильмах: кадры, марки, модели. Верифицируют находки на форуме, спорят о деталях. В итоге появилась крупнейшая база «машин‑актёров» в кино: 1,75 млн страниц с кадрами и описаниями транспорта из фильмов разных стран. Я собрал всё это в один датасет.

Одним из самых распространенных инструментов для внедрения аналитики является BI инструменты – Tableau, Superset, Datalens и многие другие, десятки их. Это отличные инструменты, но какие бы крутые и сложные визуализации традиционно у каждого из таких инструментов одной из важнейших фич является «Экспорт в Excel» - пользователям нужны выгрузки, детальные данные и т.д. На одном из проектов я обсуждал с заказчиком перспективы развития BI в компании – что уже сделано, что делаем дальше и менеджер задал коварный вопрос: «Артём, дашборды это конечно здорово, но можно ли сделать так, чтобы данные загружались к нам сразу в Excel, причем автоматически». И вот что вы придумали...

Хабр, привет! На связи Никита и Егор, мы работаем над продуктовой аналитикой в дирекции по развитию программы лояльности Х5. В статье мы бы хотели рассказать вам о том, как можно использовать модификацию дивергенции Кульбака-Лейблера для ответа на вопрос, а насколько ваша пилотная аудитория специфична относительно генеральной совокупности всех клиентов, и какие могут быть «подводные камни».

Иногда всем нам, аналитикам (да и не только), хочется просто взять и почитать интересную книгу. И тут важно, чтобы она не только увлекала и помогала узнать что-то новое, но и не перегружала сложными формулами, не заставляла застревать на пятой странице, вдумываясь в каждый символ, и не утомляла за выходные сильнее, чем целая рабочая неделя. Задача кажется нетривиальной, но я выделил для себя несколько интересных книг, которые помогут развить аналитические навыки, выработать простые стратегии выбора в современном динамичном мире и просто дадут набор инструментов для «взлома реальности». 

Интересно? Тогда давайте знакомиться, меня зовут Андрей Смирнов, я риск-аналитик в Garage Eight. И в этом посте я собрал небольшую подборку книг на выходные. 

Привет, Хабр!

Каждому аналитику знакомо: при анализе A/B-тестов важно выжимать максимум информации из данных. Но высокая дисперсия шума часто заставляет нас наращивать выборку и затягивать эксперименты. Как ускорить получение результата и повысить чувствительность теста? Один из способов – сократить разброс метрики без изменения ее среднего. Классическая формула размера выборки показывает, что количество данных N прямо пропорционально дисперсии σ². Получается, уменьшая σ², мы автоматически уменьшаем нужный объем данных или можем детектировать меньший эффект при тех же N.

Поэтому методы снижения дисперсии в A/B-тестах становятся очень востребованными. В индустрии известны разные приемы: стратификация, бутстреп, сложные байесовские тесты, и, конечно же, ковариатный подход (CUPED/CUPAC и т.д.). Мы остановимся на одном из самых простых и эффективных приемов – CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data). Его суть проста и понятна: перед экспериментом у каждого пользователя была определенная метрика (скажем, прошлые покупки), и мы можем использовать эту информацию, чтобы скорректировать итоговую метрику и снизить шум.

Сегодня Discord — важный инструмент для многих онлайн-сообществ, который предоставляет удобную среду для общения и организации мероприятий различного масштаба. История Discord показывает, как одна простая идея может перерасти в мощный инструмент, объединяющий миллионы людей по всему миру. Про историю и интеллектуальную собственность компании — в нашем материале.