Системный и бизнес-анализ

Меня зовут Валя, я работаю финансовым аналитиком в ИТ. Рассказываю о финансовом ИТ-стеке — инструментах и подходах, которые помогают прокачиваться в профессии и выстраивать карьеру в финансах внутри технологичных компаний.

Осваивать все подряд не нужно. Главное — собрать свой «рабочий паĸет» под задачи вашей позиции и под ĸарьерные цели.

Ниже расскажу:

• что такое финансовый стек и зачем он нужен

• каĸ оценить ваш текущий стеĸ

• базовый уровень: как работать с данными в Excel

• средний уровень: база SQL, BI и автоматизации

• примеры задач

В этой статье я расскажу, как можно запустить простой ETL-процесс на виртуальном сервере, используя связку Superset, Airflow и ClickHouse. В качестве платформы я взял готовую конфигурацию от Beget, включающую Superset и Airflow из коробки — это позволяет сосредоточиться на логике обработки данных, а не на настройке окружения.

В качестве примера мы подготовим процесс выгрузки и визуализации данных о товарах с сайта Wildberries.

Для извлечения данных мы будем использовать Python-библиотеки selenium и BeautifulSoup — они хорошо подходят для парсинга веб-страниц. Дополнительно применим re для обработки текстовой информации с помощью регулярных выражений.

Нашими публикациями мы подняли вопрос о системной проблеме в российской микроэлектронике - о включении в реестр российской промышленной продукции большого числа интегральных микросхем, для которых есть серьезные подозрения, что они иностранной разработки и не соответствуют требованиям 719 Постановления Правительства РФ. Если верить Минпромторгу России, то по результатам наших публикаций начались проверки. И чтобы проверяющим было легче, и они не запутались во всем этом многообразии мы соберем в этой статье известную на данный момент информацию. Так же еще раз предостережем ряд неизвестных нам представителей отрасли от помощи компаниям, которые пытаются повторить финт и выдать иностранные микросхемы за российские. А такие попытки все еще продолжаются, даже не смотря на поднятую волну. Но об этом мы расскажем в конце статьи.

И так вкратце напомним в чем заключается тот самый финт. В соответствии с требованиями 719 Постановления Правительства РФ для того чтобы микросхемы были признаны отечественными их схема и топология должны быть спроектированы и разработаны в России. При этом, если потом кристалл будет изготавливаться на зарубежной фабрике, то такая отечественная микросхема будет относится к 2 уровню, если кристалл будет изготавливаться на территории России то это будет микросхема 1 уровня. За счет применения отечественных микросхем получает отечественный статус уже радиоэлектронная аппаратура, например счетчики электрической энергии. И такая отечественная радиоэлектронная аппаратура имеет преференции при государственных закупках. В ряде официально признанных Минпромторгом России отечественными микросхемами мы нашли кристаллы аналогичные кристаллам микросхем, разработанных иностранными компаниям. И возникает вопрос, если эти микросхемы не разрабатывались в России, то почему они быть признаны отечественными? И что делать с аппаратурой, которая получила свои баллы отечественности за счет применения этих псевдо-отечественных микросхем?

Привет, Хабр! Сегодня я предлагаю немного порассуждать на тему ИИ в сфере BI-аналитики. В последнее время тема искусственного интеллекта все чаще поднимается на конференциях, да и мне самому все больше приходится рассуждать про ИИ и даже делать доклады о методах его применения (например, как на конференции Data&AI). Совершенно точно вокруг очень много хайпа и хочется разобраться, где же на самом деле ИИ в контексте BI-аналитики даёт реальное преимущество, а где — всё ещё нет.

Многие слышали о том, что в США есть жутковатый налог на наследство в размере до 40%, под который подпадают любые американские акции/фонды на брокерских счетах не-американских инвесторов. Долгое время среди инвесторов гуляла байка, что брокер IB якобы позволяет легко избежать этого налога. В этой статье мы на конкретных примерах убедимся, что это не так.

Без воды и лишней теории (хотя я так не считаю, что она лишняя), на примере конкретного кейса разберем, как быстро и без боли запустить A/B-тест через Яндекс.Метрику и куки.

Меня зовут Виктория Агейкова, и я занимаюсь аналитикой 7 лет. Работала в найме и на фрилансе, в маркетинге и в продукте, преподавала в Международной школе профессий. В первые годы работы я сама совершала ошибки, а теперь встречаю те же проблемы у младших коллег, даже у аналитиков с опытом. 

Дело в том, что в университетах и на курсах аналитики обычно учат хард-скиллам: как группировать и анализировать данные, как строить отчёты и делать из них выводы. Но никто не учит вести переговоры с заказчиком, грамотно оценивать риски и учитывать другие детали, которые напрямую влияют на репутацию аналитика.

Эти навыки приходят с опытом. Но гораздо проще стартовать в профессии, изучив чужие ошибки, чем набивать шишки самостоятельно. 

В этой статье я разбираю 4 реальных задачи, с которыми сталкивалась в работе. Здесь не будет очевидных советов в духе «делайте хорошо, а плохо не делайте», только реальные решения, которые удобно использовать в работе.

Пожалуй, первый термин, с которым ассоциируется слово «аналитик» это – «требование». И, действительно, позиция аналитика предполагает плотную работу в части сбора требований, их формализации, приоритезации и последующей «переработки» в задачи на разработку. В этой небольшой статье мы поговорим о сборе требований, чтобы, в первую очередь, помочь начинающим аналитикам более эффективно общаться с заказчиком.

Здравствуйте, дорогие читатели Хабра! Меня зовут Владимир, я кандидат химических наук. И сегодня мы поговорим про нано-1D-вещества (или одномерные образования и квазиодномерные элементы). Количество публикаций в этой области удваивается примерно каждые два года. Специфическая анизотропная форма с очень большим характеристическим отношением длина/диаметр, высокое структурное совершенство и практически идеальная поверхность ННК придает им целый ряд уникальных физических свойств. Бум исследовательского интереса к ННК полупроводникам связан с перспективами создания на их основе бездислокационных ненапряженных гетероструктур, которые могут быть использованы в различных приборных приложениях.

Представьте мир, где каждое ваше платежное поручение теряется между банковскими системами. Где клиент не может оформить кредит, потому что «что-то сломалось». Где регуляторы штрафуют за несоответствие данных, а ИТ-команда разводит руками: «Но бизнес же не объяснил, что ему нужно!»

В финансовых технологиях цена ошибки особенно высока — это не просто неудобный интерфейс, это потерянные клиенты, штрафы и репутационные риски. Именно здесь на первый план выходит системный аналитик — специалист, который превращает хаотичные пожелания бизнеса в работающие ИТ-решения.

В статье мы разберём, как системный аналитик собирает информацию, формирует техническое задание и какие подводные камни могут встретиться на этом пути. Рассмотрим как теоретические аспекты, так и кейсы из реальной практики нашей компании. Вы узнаете, чем именно занимается этот специалист в банке и почему его работа так важна.

Создание понятных и информативных отчетов — ключевая задача для аналитиков и специалистов по данным. В этой статье мы разбираем, как стандарты IBCS (International Business Communication Standards) могут помочь улучшить визуализацию данных в Power BI, повысив их читаемость и эффективность. Рассмотрим, как связать ClickHouse с Apache Superset для создания мощных аналитических дашбордов и какие практики помогут вам избежать избыточности и повысить точность представленных данных.

Когда речь заходит о производительности BPM-ldb;rf, главным показателем является пропускная способность заданий и таймеров. Проще говоря: чем больше заданий или таймеров выполняется за определённый промежуток времени, тем быстрее смогут продолжать выполнение процессы или кейсы, которые их используют.

Всем привет! Меня зовут Татьяна, я работаю аналитиком в ГНИВЦ. Сегодня мне хочется рассказать вам, почему аналитик является скрытым руководителем проектов и как аналитику реализовать любой проект.

Аналитик часто неосознанно, а иногда и осознанно, может выполнять функции проектного менеджера (руководителя проекта). Почему так происходит? Потому что аналитик проходит все этапы работы проекта, и часто зона ответственности у аналитика и проектного менеджера совпадают.

Всем привет! Сегодня поговорим о GenAI и о том, какую неоценимую помощь он может оказать при проектировании и разработке информационных систем. Мы обсудим, как GenAI может использоваться для этой задачи, с какими трудностями столкнётся и какой результат можно получить.

Рассмотрим процесс проектирования на конкретном примере выполнив серию промптов,а так же проверим как GenAi умеет рисовать диаграммы в форматах UML и Mermaid.

Можно ли хранить данные, строить по ним отчетность, при этом обходясь без ETL процессов? Технически — да. Практически — только до первого серьезного роста данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Алина, и в этой статье я расскажу о критически важном этапе, через который проходит любая data-driven компания.

Речь о переходе:
от построения отчетности напрямую из операционных баз (или через примитивное копирование в STG)
к структурированным ETL-процессам на специализированном ПО.

В нашем случае этим ПО стал SSIS — но важно подчеркнуть: сейчас мы используем NiFi с [N] процессорами для управления data pipeline. Однако именно опыт с SSIS стал для нас тем самым «мостиком» между хаотичным и осознанным подходом к данным.

P.S. Если хотите узнать про то, как мы организовали работу в NiFi — пишите в комментах, сделаем отдельный материал!

В этой статье — только про этап с SSIS. Не потому что он «лучший», а потому что:

Я сделал расширение для хрома, чтобы документировать сваггер спецификации. Полезно для ситуаций, когда код уже написан и используется, а на описание API не хватает ресурсов. По задумке должно экономить тонны тупого монотонного ручного труда. Попробовать воспользоваться можно здесь. Код лежит здесь.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: прокуратура РФ запретила Йель, Супер-Трамп опять подвинул дедлайн по пошлинам, NVIDIA пробила $4 триллиона, Снуп Дог записал трек про Телеграм, Лекс Фридман постеснялся обнять Дурова за талию, а также замедление программистов нейросетями.

Вы построили свою модель: p-value в порядке, R² впечатляет, вот только эффект — мнимый. Причина? Иногда вы упустили какую-то переменную. Иногда добавили лишнюю. Иногда включили ту, которая полностью поменяла ваш вывод. Настало время познакомиться с самым изощрённым убийцей аналитических выводов — конфаундингом.

Реклама «Техносила» когда-то звучала с телеэкранов, а фирменные желтые брошюры компании с объявлениями валялись буквально под ногами. Компания одной из первых открыла интернет-магазин. Но что-то пошло не так. Вспоминаем в нашем материале историю взлета и падения этого бренда.

Большинство компаний так или иначе заявляют о себе в интернете — делают сайты, ведут соцсети, покупают рекламу и размещаются у блогеров. Все это требует вложений и иногда — немаленьких, поэтому бизнесу нужен инструмент, который позволял бы отслеживать, насколько эффективно расходуются деньги и какие каналы приводят больше всего людей. Веб-аналитика — это именно такой инструмент. 

Веб-аналитика — это способ понять, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они пришли и что делали. Она помогает отследить путь от первого посещения до целевого действия и оценить эффективность разных маркетинговых активностей. 

В этой статье мы расскажем про основы, которые надо знать, чтобы начать эффективно выстраивать веб-аналитику в своей компании: источники данных, способы сбора, метрики и особенности разных каналов привлечения клиентов.