Системный и бизнес-анализ

Привет, Хабр! На связи Дмитрий Баринов и Дмитрий Ганявин, системные аналитики в команде разработки системы быстрых платежей (СБП) в ПСБ. Наверняка вы хотя бы раз пользовались СБП. Но слышали ли вы про сервис мгновенного выставления счетов, интегрированный с системой быстрых платежей? Это обмен счетами и их оплата в режиме реального времени.

Не так давно мы в ПСБ внедрили сервис «Запрос о платеже» (Request to Pay) для малого и среднего бизнеса. Делали это вместе с НСПК (Национальной системой платёжных карт), которая вообще стала инициатором появления в России такого решения. И, что приятно, внедрили этот сервис первыми среди российских банков. В этой статье расскажем, как и зачем появился этот сервис и чем он полезен. 

В прошлой статье я закончил полноценную настройку сервера сбора событий и тегов Matomo. Кроме того, я дал наглядную методику расчета нагрузки, исходя из посещаемости ресурса, который вы планируете отслеживать. Сегодняшняя статья из разряда оптимизационных, она нужна только для профессионалов, которые тонко настраивают свои серверы для отслеживания высоконагруженных ресурсов. Важно сразу обозначить границу: эта настройка почти не влияет на маркетологов и аналитиков в интерфейсе Matomo, но радикально воздействует на сервер, базу данных и разработчиков, которые поддерживают всю эту инфраструктуру. По сути, мы переводим Matomo из реактивного режима («пользователь зашел - система начала считать») в предсказуемый серверный процесс с контролируемой нагрузкой.

Десять запросов — и ты уже думаешь об индексах.
Тысячи запросов — и начинаешь молиться на базу.
Миллионы строк — и ищешь, как поделить данные на кластера.
А триллионы? Ты уже не инженер. Ты смотритель в зоопарке.

И пока ты строишь этот цирк из движков, ответ был прямо перед тобой.
В том самом «движке для отчётов», который уже стоит у тебя в углу.

Может, покончить со зверинцем БД? Логи, метрики, векторы, живые данные — можно просто положить в один движок. И он давно у вас есть, и, кажется, пора дать ему работать.

📉🐻 Как ИИ получил руки для торговли на бирже

Claude Code уже разбирается в техническом анализе, умеет искать в интернете для фундаментального, может быть запущен удаленно на сервере с iPad через Claude Code on the web, умеет анализировать файлы логов сам программируя python скрипты.

Осталось ли собрать всё это в кучу...

Идея офлайн-оценки в общем-то не нова, и довольно логична — хочется еще до запуска A/B тестов хотя бы примерно прикинуть, получилось ли у нас улучшить модель рекомендации, или лучше оставить все как есть. Такой подход здорово экономит нервы и ресурсы: повышает шансы на «зеленый» свет в тестах, отсекает заведомо провальные идеи и не заставляет ML-инженеров зря тратить время на решение ненужных инфраструктурных задач.

Меня зовут Рустам Муртазин, я senior аналитик в отделе ML-аналитики (про отдел в целом и наши задачи можно почитать в этой статье) и в этой статье я расскажу про особенности офлайн оценки моделей рекомендаций в музыкальном сервисе Звук.

Мы опубликовали первые итоги ежегодного Большого опроса сообщества разработчиков 1С - в этом году в нём приняли участие более 10 000 человек, что стало рекордом. Такие выборки редко встречаются в нишевых профессиональных исследованиях, поэтому данные полезно читать не как «истину в последней инстанции про весь рынок», а как достаточно надежный срез активного сообщества: как люди реально работают, чем пользуются, где буксуют процессы и что происходит с удалёнкой, инструментами и доходами.

По портрету участников видно, что опрос заполнили в основном опытные специалисты. 52,2% респондентов программируют почти каждый день, ещё 16,8% используют программирование как часть своей работы. 60,7% работают в ИТ более 10 лет, и лишь около 10% имеют стаж менее двух лет. Самая многочисленная возрастная группа - 35–44 года (36,2%), далее - 45–54 (27,8%). По ролям большинство - штатные сотрудники (71%), около 10% - владельцы или совладельцы бизнеса....

Если вы продаете на Ozon, вы наверняка видели в отчетах загадочную строчку «Баллы за скидки». Многие думают, что это подарок или бонус от маркетплейса. На самом деле все не так просто. Давайте разберемся, что скрывается за этими цифрами и почему это важно для вашего кошелька, особенно сейчас, когда Ozon объявил о повышении комиссии с 6 апреля 2026 года.

C помощью Python ищу цветаевские следы в творчестве Ахмадулиной и обнаруживаю диалог поэтических миров двух авторов.

Разбор метрики «Северная звезда» как инструмента продуктового и бизнес-роста. В статье объясняется, почему одной ключевой метрики недостаточно, как деревья метрик связывают стратегию с повседневными решениями команд и какую роль продуктовая аналитика играет в поддержании этого подхода на практике.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: «Самолёт» обратился за господдержкой, SpaceX слился с xAI, ЕС докопался до TikTok, очередной скам в Forbes 30 Under 30, биткоин летит вниз, а также инновационное фритюрное авиатопливо.

Как менялся сон моих детей: анализ 5 лет накопленных данных

За 5 лет жена скрупулезно записывала сон наших дочерей. Я взял эти данные и проанализировал: как меняется сон с возрастом, сколько спят дети на самом деле, и правда ли нормы ВОЗ работают.

Оказалось, что наши дети спят по-разному, но оба — в пределах нормы. И даже в одинаковом возрасте их паттерны сна удивительно похожи!

В статье: 📈 графики, 📊 статистика и главный вывод для родителей.

#анализданных #родительство #детскийсон #python #датасаенс

За последние 5 лет в аналитике я прошел путь от «напишу любой джоин на салфетке» до Senior Product Analyst. А еще я менторю ребят и веду телеграм канал.

В этой статье не будет универсальной таблетки (её нет, я на обучении трачу недели, чтобы поставить людям голову на место), но я поделюсь своей системой, как не превратить решение кейса в гадание на кофейной гуще.

Здесь, на Хабре, тема удалённой работы довольно популярная. Только за последние несколько месяцев вышло приличное количество статей, читая которые, у меня каждый раз возникало желание не согласиться с авторами или комментаторами.

Данное противоречие привело меня к покупке книги «Work Remotely» (Удаленная работа) авторов Anastasia Tohmé and Martin Worner (Анастасия Томе и Мартин Ворнер). Книга 2021 года издания. Возможно, вы ее уже читали. Мне было важно понять отличие западного и своего, российского опыта удаленной работы.

В данной статье содержится то, что в книге не совпадает с российскими реалиями. В статье также изложено восемь личных тезисов по теме удаленной работы и список статей затрат удаленщика в сравнении с офисным работником. Это все для того, чтобы окончательно вас убедить в том, что удаленка работникам не выгодна.

Да, я в курсе, что ваши затраты на удаленку вы отбиваете, не покупая проездной. А вы точно все посчитали?

О моем знании удаленки: работаю на удаленке, включая гибрид, более 5 лет, тут будет анализ порядка 20 русских компаний (своих и родственников, друзей, знакомых), все примеры – испытаны лично.

Компании, которые приведены в примерах, относятся по версиям hh.ru и SuperJob.ru к привлекательным работодателям, т.е. это и есть те самые элитарные компании, в которых большинство из нас хотели бы работать.

Продолжаем изучение по работе с требованиями по Карлу Вигерсу. В этой статье рассмотрим кто такой бизнес-аналитик.

Кто же такой бизнес-аналитик и какова его роль в проекте?

Бизнес-аналитик - это основное лицо, отвечающее за выявление, анализ, документирование и проверку требования к проекту. Это один из основных каналов связи между клиентами и разработчиками. Аналитик отвечает за сбор и распространение информации о продукте, а менеджер проекта - за обмен информацией о проекте.

Роль бизнес-аналитика в проекте может выполнять участник проекта, который занимает одну из должностей: системный аналитик, инженер по требованиям, менеджер по требованиям, прикладной аналитик, аналитик бизнес-систем, ИТ-аналитик и просто аналитик. В данном случае необходимо понимать, что такой участник проекта совмещает в себе две разные работы.

Задачи аналитика

Одной из основных задач и самых важных является выявление того, для чего пользователям новая система (доработка), и затем определить пользовательские, функциональные и качественные требования.

Стандартные обязанности аналитика:

Решил немного изучить рынок аренды жилья в городе Санкт-Петербург.
Что сейчас по ценам, где и какие квартиры дешевле или дороже?

Данные: ЦИАН, 7 038 объявлений (цены предложения, не сделки). База - медиана, чтобы не искажаться хвостом.

В итоге собрал вот такой PDF-отчет за январь 2026 (яндекс диск).

Рынок авто в 2025-начале 2026 охлаждается, спрос просел и стал рывками. Люди и бизнес покупают не когда им это требуется, а когда кажется, что завтра будет дороже.

Кредит главным образом держит продажи, но делает рынок зависимым от субсидий, правил скоринга и ставок - даже когда ключевая снижается. А утильсбор и налоги двигают цены сильнее, чем сам спрос, поэтому у покупателей ощущение, что дешевле не становится, даже при низком спросе.

И еще, привычка к брендам превращается в макрофактор. Когда доверия к новым маркам нет, рынок оставляет старые машины: растет вторичка, парки стареют, появляются сложности с закупкой комплектующих. А дальше из этого вытекает и более дорогая эксплуатация и повышенный риск на дороге.

Мой друг попросил помочь ему с экселем. Он пусконалаживает-чинит-сопровождает всякие станки на всяких заводах и его контора, хоть и ведет дела в 1С, но это чисто бюстгалтерский учет и какому клиенту какая запчасть едет и на каком этапе ремонт конкретного станка — бюстгалтерии неведомо. Поэтому друг мой ведет записи в экселе. Точнее вел, пока станков этих было немного. А вот как их перевалило за десяток — тут-то его познания в экселях уперлись в потолок, а сам эксель стал как-то не очень шустро поворачиваться.

Я в экселях полный "тук-тук кто там", точно знаю что он понимает в его сортах гораздо круче меня, поэтому заинтересовался и за кружкой пенного стал выведывать его истинную боль. Ага, примерно как делают настоящие взрослые дяди-аналитики перед постановкой задачи нам, разрабам.

Потому что у заказчиков так бывает: в ТЗ написали одно, думали при этом другое, а на самом деле проблема предприятия в третьем.

Оказалось что у друга моего проблема вовсе не в экселе.

Практический гайд по внедрению requirements testing: процессы, чек-листы и измеримые результаты с реального проекта.

Знакома ли вам такая ситуация: задача прошла аналитику, разработку, даже тестирование — и на приемке заказчик говорит: «Это не совсем то, что я хотел»? Доработки, сдвиг сроков, перепланирование спринтов. Корень проблемы часто лежит не в коде, а в требованиях.

В этой статье мы расскажем о практике тестирования требований (requirements testing) — методе, который позволяет находить противоречия, неоднозначности и логические дыры еще до начала разработки. На реальных проектах это дает снижение количества багов в 2-5 раз и экономию до 30% бюджета.

Что такое тестирование требований и зачем оно нужно?

Тестирование требований — это ранняя проверка и валидация требований до начала разработки. На этом этапе оценивается их полнота, логическая целостность, непротиворечивость и проверяемость.

Основная цель — убедиться, что требования:

Data Vault — одна из самых популярных и устоявшихся методологий моделирования архитектуры данных. Но в ситуации, когда на входе несколько десятков внутренних и внешних источников, а сверху прежней «снежинки» построены уже сотни бизнес-витрин, переход на Data Vault «на ходу» может оказаться затруднительным и ресурсозатратным. Поэтому мы в СберЗдоровье пошли другим путём.

90% кандидатов на системного аналитика уверенно говорят про BPMN и UML, но «сделайте user-service» внезапно превращается в парад красивых диаграмм без ответа на ключевые вопросы. В этой статье — разбор типового тестового задания в рабочей логике: как распаковать расплывчатое ТЗ в сущности, правила и критерии приёмки, где всплывают интеграционные риски и NFR, и какие детали отделяют «оформителя» от аналитика, который реально помогает команде не уехать в стену.