Салют! У меня есть несколько тем для разбора, но не знаю с чего начать)) помогите расставить приоритеты по вашему желанию
Какие темы интересны? Где будет больше голосов, с той темы и начнем))
Какие темы интересны? Где будет больше голосов, с той темы и начнем))
Anonymous Poll
19%
Минимум для старта в СА в 2025
27%
Советы, как не завалить собеседование в 2025
38%
Как влияет ИИ на нашу сферу в 2025, с моей точки зрения, и что с этим делать
46%
Как меняется сфера СА/БА со временем, исходя из моего опыта
29%
Чем в основном занимается СА, а чем БА, или гибрид
31%
Больше постов про собеседования. Личные кейсы, опыт прохождения, трудности, лайфхаки и тд
0%
Другое (делитесь в комментариях)
Если говорить про требования к кандидатам, тогда (2012-2013) и сегодня (2024-2025), то отличия тоже есть:
✅ 2012-2013 г.
- Раньше было проще попасть даже с минимальными знаниями бизнес-анализа (я прошла 3 собеседования и мне прислали оффер). За плечами было только образование прикладной информатики, знаний было мало, опыта практически не было, только прохождение практики на одном проекте, ну и диплом с описанием процессов.
- Технические требования: моделирование БП в любой из нотаций, знание Excel, умение общаться с заказчиками, написание документации.
✅ 2024-2025 г.:
- Тут уже сложнее, кандидатов все больше, требования все серьезней.
Компании ищут, в основном, хоть с каким-то опытом за плечами (минимум один проект). Чтобы было не только образование (и то с уклоном на ИТ), но и курсы, вебинары, и тд.
- Технические требования: моделирование БП, основы интеграции, api, понимание архитектуры, знание БД (написание простых запросов), и многое другое . Напомню, что я делала анализ рынка по требованиям к кандидатам в 2024г., там как раз есть описание требований по опыту работы кандидатов.
⁉️ Что ждет аналитиков в будущем?
1. Полное исчезновение «чистых» BA в IT-продуктах (но сохранение в госсекторе в банках, крупных компаниях (нефтяных например)
2. Рост спроса на аналитиков-«переводчиков» между бизнесом и Data Science-командами
3. Упрощение entry-level: Junior-аналитикам будут доверять меньше задач, но требовать базового понимания DevOps (CI/CD, логирование) Ну и технические навыки будут серьезней.
Вывод
Аналитика движется к гибридным ролям с акцентом на:
✅ Техническую грамотность (код + инфраструктура).
✅ Гибкость (быстрое переключение между бизнесом и tech).
✅ Работу с ИИ (использование, но не зависимость от него).
Совет: Прокачивайте системное мышление и навыки презентации — это то, что не автоматизируется в ближайшие 10 лет.
Источник: @ba_and_sa
- Раньше было проще попасть даже с минимальными знаниями бизнес-анализа (я прошла 3 собеседования и мне прислали оффер). За плечами было только образование прикладной информатики, знаний было мало, опыта практически не было, только прохождение практики на одном проекте, ну и диплом с описанием процессов.
- Технические требования: моделирование БП в любой из нотаций, знание Excel, умение общаться с заказчиками, написание документации.
- Тут уже сложнее, кандидатов все больше, требования все серьезней.
Компании ищут, в основном, хоть с каким-то опытом за плечами (минимум один проект). Чтобы было не только образование (и то с уклоном на ИТ), но и курсы, вебинары, и тд.
- Технические требования: моделирование БП, основы интеграции, api, понимание архитектуры, знание БД (написание простых запросов), и многое другое . Напомню, что я делала анализ рынка по требованиям к кандидатам в 2024г., там как раз есть описание требований по опыту работы кандидатов.
1. Полное исчезновение «чистых» BA в IT-продуктах (но сохранение в госсекторе в банках, крупных компаниях (нефтяных например)
2. Рост спроса на аналитиков-«переводчиков» между бизнесом и Data Science-командами
3. Упрощение entry-level: Junior-аналитикам будут доверять меньше задач, но требовать базового понимания DevOps (CI/CD, логирование) Ну и технические навыки будут серьезней.
Вывод
Аналитика движется к гибридным ролям с акцентом на:
✅ Техническую грамотность (код + инфраструктура).
✅ Гибкость (быстрое переключение между бизнесом и tech).
✅ Работу с ИИ (использование, но не зависимость от него).
Совет: Прокачивайте системное мышление и навыки презентации — это то, что не автоматизируется в ближайшие 10 лет.
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Docs as Code — это подход к созданию документации, при котором:
- Документация пишется как код (в текстовых форматах: Markdown, reStructuredText, AsciiDoc).
- Хранится в системе контроля версий (Git).
- Сборка и публикация автоматизируются через CI/CD (например, GitHub Actions, GitLab CI).
- Изменения проходят ревью, как код.
📎 И небольшая подборка статей на эту тему:
- Docs as Code: введение в предмет
- Инструменты подхода Docs-as-code
- Как перейти на Docs-as-a-Code и какие инструменты для этого использовать
- Docs As Code: Документация как Код
@ba_and_sa
- Документация пишется как код (в текстовых форматах: Markdown, reStructuredText, AsciiDoc).
- Хранится в системе контроля версий (Git).
- Сборка и публикация автоматизируются через CI/CD (например, GitHub Actions, GitLab CI).
- Изменения проходят ревью, как код.
- Docs as Code: введение в предмет
- Инструменты подхода Docs-as-code
- Как перейти на Docs-as-a-Code и какие инструменты для этого использовать
- Docs As Code: Документация как Код
@ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Docs as Code: введение в предмет
В последние несколько лет в среде технических писателей все больше на слуху концепция Docs as Code. Если вы раньше не сталкивались с этим термином, он обозначает подход к разработке технической...
Как Газпромбанк прокачал расчетный центр: кейс на практике
Недавний кейс Газпромбанка показал, как такую систему можно масштабировать и сделать более отказоустойчивой. Разбираем, что именно сделали коллеги:
✅ Перевели расчетный центр на российскую СУБД YDB (до этого использовали зарубежные решения).
✅ Обеспечили горизонтальное масштабирование — система выдерживает до 3 млн транзакций в час.
✅ Ускорили обработку массовых операций (налоги, штрафы) с 24 ч до 1–2 ч.
✅ Минимизировали риски блокировок и "зависаний" транзакций.
Что особенно интересно:
В интервью РБК топ-менеджмент банка подчеркивает: главной задачей было найти баланс между скоростью и стабильностью обработки транзакций. YDB помогла добиться этого за счет архитектуры с высокой отказоустойчивостью.
В чём тренд:
Импортозамещение — не просто "галочка для регулятора". Финансовый сектор все активнее строит устойчивую инфраструктуру с расчетом на новые сценарии: ИИ, цифровые валюты, высоконагруженные платежные решения.
👉 Полезный пример для всех, кто занимается архитектурой и highload-системами.
Недавний кейс Газпромбанка показал, как такую систему можно масштабировать и сделать более отказоустойчивой. Разбираем, что именно сделали коллеги:
✅ Перевели расчетный центр на российскую СУБД YDB (до этого использовали зарубежные решения).
✅ Обеспечили горизонтальное масштабирование — система выдерживает до 3 млн транзакций в час.
✅ Ускорили обработку массовых операций (налоги, штрафы) с 24 ч до 1–2 ч.
✅ Минимизировали риски блокировок и "зависаний" транзакций.
Что особенно интересно:
В интервью РБК топ-менеджмент банка подчеркивает: главной задачей было найти баланс между скоростью и стабильностью обработки транзакций. YDB помогла добиться этого за счет архитектуры с высокой отказоустойчивостью.
В чём тренд:
Импортозамещение — не просто "галочка для регулятора". Финансовый сектор все активнее строит устойчивую инфраструктуру с расчетом на новые сценарии: ИИ, цифровые валюты, высоконагруженные платежные решения.
👉 Полезный пример для всех, кто занимается архитектурой и highload-системами.
Салют! Сегодня делюсь с вами своими советами по составлению резюме для новичка😊
1️⃣ Структура резюме
Резюме должно быть четким, читаемым и релевантным.
Оптимальная структура:
- Контактные данные (имя, телефон, email, LinkedIn/GitHub если есть)
- Цель / Краткое описание (2-3 предложения о твоих навыках и ожиданиях от работы):
- Навыки (Hard & Soft Skills)
- Опыт работы (если есть) / Стажировки / Проекты
- Образование
- Дополнительная информация (сертификаты, курсы, языки, хобби, если это релевантно)
2️⃣ На что обратить внимание?
✅ Что выделить:
1. Технические навыки (даже если опыта мало):
- Работа с требованиями (User Stories, Use Cases)
- Основы SQL (простые запросы)
- UML / BPMN (даже базовые диаграммы)
- Знание методологий (Agile, Waterfall)
- Инструменты (Jira, Confluence, Trello, Figma, Postman)
2. Soft Skills (очень важны для аналитика):
- Коммуникация, работа с stakeholders
- Аналитическое мышление
- Умение структурировать информацию
3. Проекты / Кейсы (если нет коммерческого опыта):
- Учебные проекты (например, разбор бизнес-процессов магазина)
- Курсовые работы (если связаны с анализом)
- Фриланс / Волонтерство (если помогал с документацией)
4. Образование и курсы:
- Диплом по смежной специальности (IT, экономика, менеджмент)? Укажи.
- Курсы по аналитике (Coursera, Stepik, Skillbox)? Обязательно впиши.
❌ Чего избегать:
- Общих фраз в стиле "быстро учусь, стрессоустойчивый" (лучше показать на примере).
- Списка всех подряд технологий (если не уверен — не пиши).
- Длинных описаний нерелевантного опыта (например, если работал официантом — можно кратко, без деталей).
3️⃣ Как повысить шансы на собеседование?
- Подстрой резюме под вакансию (используй ключевые слова из описания).
- Добавь цифры (если есть проекты — укажи результаты: "автоматизировал процесс, что сократило время обработки данных на 20%").
- Сделай одностраничное резюме (новичку хватит).
- Проверь на ошибки (HR отсеивают резюме с опечатками).
‼️ Вместо вывода:
HR ищут понятное, структурированное резюме с акцентом на навыки и потенциал. Даже без опыта можно выделиться за счет учебных проектов и правильной подачи.
Источник: @ba_and_sa
Резюме должно быть четким, читаемым и релевантным.
Оптимальная структура:
- Контактные данные (имя, телефон, email, LinkedIn/GitHub если есть)
- Цель / Краткое описание (2-3 предложения о твоих навыках и ожиданиях от работы):
- Навыки (Hard & Soft Skills)
- Опыт работы (если есть) / Стажировки / Проекты
- Образование
- Дополнительная информация (сертификаты, курсы, языки, хобби, если это релевантно)
1. Технические навыки (даже если опыта мало):
- Работа с требованиями (User Stories, Use Cases)
- Основы SQL (простые запросы)
- UML / BPMN (даже базовые диаграммы)
- Знание методологий (Agile, Waterfall)
- Инструменты (Jira, Confluence, Trello, Figma, Postman)
2. Soft Skills (очень важны для аналитика):
- Коммуникация, работа с stakeholders
- Аналитическое мышление
- Умение структурировать информацию
3. Проекты / Кейсы (если нет коммерческого опыта):
- Учебные проекты (например, разбор бизнес-процессов магазина)
- Курсовые работы (если связаны с анализом)
- Фриланс / Волонтерство (если помогал с документацией)
4. Образование и курсы:
- Диплом по смежной специальности (IT, экономика, менеджмент)? Укажи.
- Курсы по аналитике (Coursera, Stepik, Skillbox)? Обязательно впиши.
- Общих фраз в стиле "быстро учусь, стрессоустойчивый" (лучше показать на примере).
- Списка всех подряд технологий (если не уверен — не пиши).
- Длинных описаний нерелевантного опыта (например, если работал официантом — можно кратко, без деталей).
- Подстрой резюме под вакансию (используй ключевые слова из описания).
- Добавь цифры (если есть проекты — укажи результаты: "автоматизировал процесс, что сократило время обработки данных на 20%").
- Сделай одностраничное резюме (новичку хватит).
- Проверь на ошибки (HR отсеивают резюме с опечатками).
HR ищут понятное, структурированное резюме с акцентом на навыки и потенциал. Даже без опыта можно выделиться за счет учебных проектов и правильной подачи.
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
UX/UI для системного аналитика: кратко и понятно
1️⃣ Чем отличаются UX и UI?
- UI (User Interface) – это визуальная часть: кнопки, цвета, шрифты, расположение элементов.
- UX (User Experience) – это удобство и логика взаимодействия. Даже красивый интерфейс может быть неудобным, если UX плохой.
2️⃣ Зачем системному аналитику разбираться в UX/UI?
- Чтобы понимать, как пользователи работают с системой и какие у них боли.
- Чтобы правильно формулировать требования к интерфейсу (не просто "сделать кнопку", а "упростить процесс оформления заказа").
- Чтобы общаться с дизайнерами и разработчиками на одном языке.
3️⃣ Основные принципы UX, которые важно знать
- Простота – чем меньше шагов для действия, тем лучше.
- Консистентность – одинаковые элементы ведут себя одинаково (например, синие подчеркнутые слова = ссылки).
- Обратная связь – пользователь должен понимать, что происходит (например, сообщение "Заказ сохранен" после нажатия кнопки).
- User Flow – логика перемещения пользователя по системе (например, "регистрация → подтверждение почты → вход в ЛК").
4️⃣ Основные принципы UI, которые важно знать
- Иерархия элементов – важные элементы (кнопки, заголовки) должны выделяться.
- Читаемость – шрифты должны быть разборчивыми, контраст текста и фона – достаточным.
- Единый стиль – цвета, шрифты, отступы должны быть согласованы по всей системе.
- Доступность – интерфейс должен быть удобен для всех, включая людей с ограниченными возможностями (например, контраст для слабовидящих).
- Предсказуемость – элементы интерфейса должны вести себя интуитивно (например, иконка лупы = поиск).
5️⃣ Что может сделать аналитик для улучшения UX?
- Изучать сценарии пользователей (как они реально работают с системой).
- Анализировать боли (например, если пользователи часто ошибаются при заполнении формы – возможно, её надо упростить).
- Проверять гипотезы (например, A/B-тестирование: сравнить два варианта интерфейса).
6️⃣ Что может сделать аналитик для улучшения UI?
- Собирать требования к визуалу (например, "кнопка должна быть заметной, но не раздражающей").
- Проверять соответствие гайдлайнам (если у компании есть дизайн-система, следить, чтобы интерфейс ей соответствовал).
- Тестировать адаптивность – убеждаться, что интерфейс хорошо выглядит на разных устройствах (ПК, мобильные).
- Фиксировать несогласованности (например, если в одном месте кнопки зеленые, а в другом – синие).
⁉️ Где взять информацию по UX/UI?
- Книги: *"Не заставляйте меня думать. Веб-юзабилити и здравый смысл"* (Стив Круг), *"Интерфейс"* (Алан Купер).
- Гайдлайны (Google Material Design, Apple Human Interface Guidelines).
- Инструменты: Figma, Miro (для анализа экранов и user flow).
Вывод: UX/UI – это не только про дизайн, но и про логику и удобство системы. Хороший системный аналитик должен понимать основы, чтобы создавать удобные и эстетичные решения.
Источник: @ba_and_sa
- UI (User Interface) – это визуальная часть: кнопки, цвета, шрифты, расположение элементов.
- UX (User Experience) – это удобство и логика взаимодействия. Даже красивый интерфейс может быть неудобным, если UX плохой.
- Чтобы понимать, как пользователи работают с системой и какие у них боли.
- Чтобы правильно формулировать требования к интерфейсу (не просто "сделать кнопку", а "упростить процесс оформления заказа").
- Чтобы общаться с дизайнерами и разработчиками на одном языке.
- Простота – чем меньше шагов для действия, тем лучше.
- Консистентность – одинаковые элементы ведут себя одинаково (например, синие подчеркнутые слова = ссылки).
- Обратная связь – пользователь должен понимать, что происходит (например, сообщение "Заказ сохранен" после нажатия кнопки).
- User Flow – логика перемещения пользователя по системе (например, "регистрация → подтверждение почты → вход в ЛК").
- Иерархия элементов – важные элементы (кнопки, заголовки) должны выделяться.
- Читаемость – шрифты должны быть разборчивыми, контраст текста и фона – достаточным.
- Единый стиль – цвета, шрифты, отступы должны быть согласованы по всей системе.
- Доступность – интерфейс должен быть удобен для всех, включая людей с ограниченными возможностями (например, контраст для слабовидящих).
- Предсказуемость – элементы интерфейса должны вести себя интуитивно (например, иконка лупы = поиск).
- Изучать сценарии пользователей (как они реально работают с системой).
- Анализировать боли (например, если пользователи часто ошибаются при заполнении формы – возможно, её надо упростить).
- Проверять гипотезы (например, A/B-тестирование: сравнить два варианта интерфейса).
- Собирать требования к визуалу (например, "кнопка должна быть заметной, но не раздражающей").
- Проверять соответствие гайдлайнам (если у компании есть дизайн-система, следить, чтобы интерфейс ей соответствовал).
- Тестировать адаптивность – убеждаться, что интерфейс хорошо выглядит на разных устройствах (ПК, мобильные).
- Фиксировать несогласованности (например, если в одном месте кнопки зеленые, а в другом – синие).
- Книги: *"Не заставляйте меня думать. Веб-юзабилити и здравый смысл"* (Стив Круг), *"Интерфейс"* (Алан Купер).
- Гайдлайны (Google Material Design, Apple Human Interface Guidelines).
- Инструменты: Figma, Miro (для анализа экранов и user flow).
Вывод: UX/UI – это не только про дизайн, но и про логику и удобство системы. Хороший системный аналитик должен понимать основы, чтобы создавать удобные и эстетичные решения.
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Шпаргалка по UX/UI для системного аналитика👆
И в дополнение Инструменты и ресурсы:
- Гайдлайны: Material Design (Google), Human Interface Guidelines (Apple).
- Прототипирование: Figma, Balsamiq.
- Анализ поведения: Hotjar, Google Analytics
Источник: @ba_and_sa
И в дополнение Инструменты и ресурсы:
- Гайдлайны: Material Design (Google), Human Interface Guidelines (Apple).
- Прототипирование: Figma, Balsamiq.
- Анализ поведения: Hotjar, Google Analytics
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Используйте Camunda как удобный REST-движок для оркестрации и workflow — без необходимости работать с Java
Я много общаюсь о микросервисных архитектурах с «не-Java-людьми» — будь то разработчики на C#, энтузиасты Node.JS/JavaScript или GoLang. Все они сталкиваются с необходимостью оркестрации в...
Салют! Когда я проходила собесы у меня часто спрашивали «Чем полезен системный аналитик в команде разработки?» или я должна была пояснить, кто он такой и чем занимается. Поэтому сегодня немного погрузимся в эту тему😉
Системный аналитик (СА) — это мост между бизнесом и разработкой. Он не просто "собирает требования", а помогает команде создавать качественный . продукт с минимальными затратами времени и ресурсов.
Но чем именно он полезен для каждого участника команды?
1. Для тестировщиков (QA)
✅ Четкие требования = меньше багов на выходе
- Аналитик прорабатывает сценарии использования, edge-кейсы и нефункциональные требования (производительность, безопасность), что снижает количество "недопониманий" на этапе тестирования.
- Формализует требования так, чтобы их можно было проверить (критерии приемки).
❌ Без аналитика: тестировщики тратят время на уточнения, спорят с разработчиками, а баги всплывают поздно из-за размытых ожиданий.
2. Для разработчиков
✅ Минимум "мусорных" задач и переделок
- Аналитик отсекает нереалистичные или противоречивые пожелания заказчика, оставляя только работоспособные решения.
- Декомпозирует задачу так, чтобы не пришлось переписывать половину кода из-за упущенного требования.
❌ Без аналитика: разработчики либо делают "как поняли", либо получают бесконечные правки от заказчика.
3. Для проектировщиков (архитекторов, Tech Lead'ов)
✅ Технические ограничения учтены на раннем этапе
- Хороший аналитик знает основы архитектуры и заранее согласует с проектировщиком, какие решения реализуемы, а какие — нет.
- Помогает избежать "костылей" в системе, потому что требования изначально проработаны с учетом возможностей платформы.
❌ Без аналитика: архитектор получает сырые требования и вынужден сам додумывать, как это должно работать.
4. Для дизайнеров (UX/UI)
✅ Понимание пользовательских сценариев = осознанный дизайн
- Аналитик объясняет, кто и как будет пользоваться системой, какие у пользователей боли и цели.
- Формализует требования к интерфейсу (например, "должна быть одна кнопка для подтверждения, а не три").
❌ Без аналитика: дизайнер рисует красиво, но непрактично, и потом приходится переделывать.
5. Для менеджеров (PM, PO, продактов)
✅ Контроль над scope'ом и приоритетами
- Аналитик помогает разбивать фичи на MVP и "допилы", чтобы не распыляться.
- Снижает риски, выявляя противоречия в требованиях до начала разработки.
❌ Без аналитика: менеджер берет на себя роль аналитика, но тратит время на рутину вместо стратегии.
—————————
Где без системного аналитика не обойтись?
🔹 Сложные предметные области (финансы, медицина, гос.системы) — без аналитика легко наломать дров.
🔹 Большие распределенные команды — нужен человек, который держит в голове всю систему.
🔹 Проекты с жесткими регуляторными требованиями (например, GDPR, 152-ФЗ) — без аналитика можно пропустить критичные ограничения.
Когда системный аналитик не так критичен?
🔸 Маленькие проекты или стартапы — можно обойтись проджектом или техлидом.
🔸 Прототипирование и эксперименты — если требования меняются каждый день, аналитик может замедлять процесс.
Поэтому можно сказать, что Системный аналитик — это не просто "тот, кто пишет ТЗ", а профессионал, который экономит время и нервы команды, снижая риски и повышая качество продукта. Если в вашем проекте есть сложность, неопределенность или много заинтересованных сторон — без него будет тяжело.
Источник: @ba_and_sa
Системный аналитик (СА) — это мост между бизнесом и разработкой. Он не просто "собирает требования", а помогает команде создавать качественный . продукт с минимальными затратами времени и ресурсов.
Но чем именно он полезен для каждого участника команды?
1. Для тестировщиков (QA)
- Аналитик прорабатывает сценарии использования, edge-кейсы и нефункциональные требования (производительность, безопасность), что снижает количество "недопониманий" на этапе тестирования.
- Формализует требования так, чтобы их можно было проверить (критерии приемки).
2. Для разработчиков
- Аналитик отсекает нереалистичные или противоречивые пожелания заказчика, оставляя только работоспособные решения.
- Декомпозирует задачу так, чтобы не пришлось переписывать половину кода из-за упущенного требования.
3. Для проектировщиков (архитекторов, Tech Lead'ов)
- Хороший аналитик знает основы архитектуры и заранее согласует с проектировщиком, какие решения реализуемы, а какие — нет.
- Помогает избежать "костылей" в системе, потому что требования изначально проработаны с учетом возможностей платформы.
4. Для дизайнеров (UX/UI)
- Аналитик объясняет, кто и как будет пользоваться системой, какие у пользователей боли и цели.
- Формализует требования к интерфейсу (например, "должна быть одна кнопка для подтверждения, а не три").
5. Для менеджеров (PM, PO, продактов)
- Аналитик помогает разбивать фичи на MVP и "допилы", чтобы не распыляться.
- Снижает риски, выявляя противоречия в требованиях до начала разработки.
—————————
Где без системного аналитика не обойтись?
🔹 Сложные предметные области (финансы, медицина, гос.системы) — без аналитика легко наломать дров.
🔹 Большие распределенные команды — нужен человек, который держит в голове всю систему.
🔹 Проекты с жесткими регуляторными требованиями (например, GDPR, 152-ФЗ) — без аналитика можно пропустить критичные ограничения.
Когда системный аналитик не так критичен?
🔸 Маленькие проекты или стартапы — можно обойтись проджектом или техлидом.
🔸 Прототипирование и эксперименты — если требования меняются каждый день, аналитик может замедлять процесс.
Поэтому можно сказать, что Системный аналитик — это не просто "тот, кто пишет ТЗ", а профессионал, который экономит время и нервы команды, снижая риски и повышая качество продукта. Если в вашем проекте есть сложность, неопределенность или много заинтересованных сторон — без него будет тяжело.
Источник: @ba_and_sa
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
А как вы считаете, полез ли бизнес-/системный аналитик в ИТ?
P.s. А вот был ли у вас опыт, когда аналитик спас проект или, наоборот, его не хватало? Делитесь в комментариях! 👇
P.s. А вот был ли у вас опыт, когда аналитик спас проект или, наоборот, его не хватало? Делитесь в комментариях! 👇
Anonymous Poll
70%
Да, пользу приносит
3%
Нет, не вижу смысла
21%
Спорный вопрос, зависит от проекта
7%
Другое
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Развертывание микросервисов: проблемы, решения, стратегии, антипаттерны, практические рекомендации
Микросервисы перевернули игру в разработке приложений. Они сулят гибкость, отличную масштабируемость, командам – больше независимости. Но вот переход на них принес с собой и новые головные боли....
Forwarded from Analyst IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Большой гайд по CJM — зачем, где и как его строить
В этой статье я постараюсь рассказать: что такое CJM и как он выглядит зачем, где и как его строить из каких шагов состоит построение CJM и что делать на каждом из них ? какие еще есть похожие...
🎓 1 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый вебинар «Архитектура DWH по рецепту: метод борща в действии». Это необычный формат, где этапы приготовления блюда помогают понять логику построения хранилища данных.
🎯 На уроке разберём, как «подготовка ингредиентов» (сбор и очистка данных) отражается в core-слое DWH, а «подача блюда» (аналитический слой) превращается в понятные бизнес-отчёты. Вы увидите реальные примеры проектирования масштабируемой аналитической платформы и поймёте, какие компетенции нужны команде.
Участники смогут сразу применять принципы: иерархия слоёв, оптимизация storage-запросов и построение BI-дашбордов, которые будут понятны конечному пользователю. Вы узнаете, как избежать «переваривания» данных и сделать архитектуру отказоустойчивой.
➡️ Этот урок проходит в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить: https://clck.ru/3MkaCi
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🎯 На уроке разберём, как «подготовка ингредиентов» (сбор и очистка данных) отражается в core-слое DWH, а «подача блюда» (аналитический слой) превращается в понятные бизнес-отчёты. Вы увидите реальные примеры проектирования масштабируемой аналитической платформы и поймёте, какие компетенции нужны команде.
Участники смогут сразу применять принципы: иерархия слоёв, оптимизация storage-запросов и построение BI-дашбордов, которые будут понятны конечному пользователю. Вы узнаете, как избежать «переваривания» данных и сделать архитектуру отказоустойчивой.
➡️ Этот урок проходит в преддверии старта курса «Data Warehouse Analyst». Все участники получат скидку на обучение.
Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить: https://clck.ru/3MkaCi
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Как превратить бизнес-требования в эффективную схему БД без жертв
При проектировании базы данных важно не только создать таблицы и индексы, но и отразить в них бизнес-логику. Содержание: 1. Зачем документировать процесс проектирования БД. 2. От бизнес-требований к...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
Как мы внедрили единый шаблон тикетов для разработчиков и упростили работу команды
Всем привет. Меня зовут Татьяна Цикунова. Я системный аналитик в компании МойСклад. В этой статье расскажу о том, как организовать оперативный обмен информацией между участниками проекта и...