В этом материале разберем, в чем сходства и отличия 3-х разных профессий: бизнес-аналитика, системного аналитика и Data Analyst’а (аналитика данных) с комментариями руководства BABOK®Guide. Также читайте в нашей статье, может ли один человек совмещать все 3 специализации и в каких случаях это целесообразно.
Кто есть кто в мире аналитики и анализа
Прежде всего отметим разницу понятий «анализ» и «аналитика», которые связаны друг с другом, но имеют различное назначение, работают с разными объектами исследований с помощью разных инструментов. Подробно об этом я писала здесь. Тем не менее, людей, которые профессионально занимается этим вопросами, называют одинаково «аналитик».
Если смотреть на современный рынок труда, может сложиться впечатление, что большинство компаний ищут универсального профессионала, который будет совмещать обязанности системного и бизнес-аналитика. Немного особняком стоит аналитик данных, в описаниях вакансий для которого встречаются рабочие задачи ученого по данным (Data Scientist’а) и BI-специалиста. При том, что все перечисленные специализации ориентированы на решение прикладных проблем с помощью анализа, каждая из них имеет свои объекты, методы и средства профессиональной деятельности, которые отличаются друг от друга.
Примечательно, что в России пока официально не существует профессии «аналитик данных» в связи с отсутствием соответствующего профессионального стандарта. Системный и бизнес-аналитик признаны отечественным Министерством труда, о чем свидетельствуют профессиональные стандарты, которые мы рассмотрим далее.
Основы бизнес-анализа: вход в профессию для начинающих
Код курса
INTRO
Ближайшая дата курса
26 апреля, 2024
Продолжительность
24 ак.часов
Стоимость обучения
54 000 руб.
Бизнес-аналитик vs системный: в чем разница
Прежде всего отметим, что обе рассматриваемые профессии очень молодые – им нет еще и 10 лет. Профессиональный стандарт «Системный аналитик» утвержден Приказом Минтруда в 2014 году [1], а «Бизнес-аналитик» — в 2018 [2].
Детальное сравнение этих стандартов показывает основную разницу между системным и бизнес-аналитиком:
- системный аналитик работает с требованиями к программному обеспечению (ПО), автоматизированной или информационной системе, тогда как бизнес-аналитик не ограничивается только этими корпоративными активами, а обеспечивает возможность проведения изменений в организации, которые принесут пользу заинтересованным сторонам (стейкхолдерам) через выявление их потребностей и обоснование оптимальных решений.
- поскольку системный аналитик фокусируется на ПО, стандарт уделяет большое внимание разработке программной документации (техническое задание, программа и методика испытаний, различные аспекты тестирования, регламенты эксплуатации системы), а бизнес-аналитик должен уметь представлять информацию стейкхолдерам комплексно, разными способами и в различных форматах с учетом цели и аудитории, о чем мы писали в этой статье;
- типичные менеджерские задачи (в смысле управления людьми) четче прописаны в стандарте «Системный аналитик» (функция «Оценка квалификации, аттестация и планирование профессионального развития системных аналитиков»), тогда как бизнес-аналитик больше сосредоточен на управлении собственной деятельностью по бизнес-анализу.
Однако, разбирая подробно каждую трудовую функцию, можно выявить множество похожих действий, умений и знаний. Например, следующие задачи в разных профессиональных стандартах отличаются лишь формулировками:
- выявление информации у стейкхолдеров;
- разработка требований к программному обеспечению, которое, в основном, и является решением для удовлетворения потребностей стейкхолдеров в терминах BABOK;
- разработка технико-экономического обоснования и расчет финансовых параметров возможных решений (окупаемость и прочие целевые показатели);
- оценка изменений;
- анализ рисков;
- наглядное представление информации для обсуждения с заинтересованными сторонами.
Таким образом, рабочие задачи системного и бизнес-аналитика пересекаются в области проектирования и внедрения программного обеспечения. Однако, деятельность бизнес-аналитика охватывает предприятие шире, включая изучение и реинжиниринг бизнес-процессов и организационной структуры, а также анализ и разработку стратегии изменений всей организации.
Чем отличаются аналитик данных, BI-специалист и Data Scientist
В отличие от системного и бизнес-аналитика, которые взаимодействуют со стейкхолдерами и прикладными решениями, аналитик данных работает с массивами информации, извлекая из них сведения, ценные для бизнеса с точки зрения принятия оптимальных управленческих решений. Часто аналитик данных работает только со структурированными данными в рамках специализированных дэшбордов BI-систем (Business Intelligence), таких как Power BI, Tableau, Google Data Studio и т.д. В этом случае он выполняет обязанности BI-специалиста, настраивая витрины данных ток, чтобы они наглядно показывали текущие тенденции и важные производственные показатели. Как правило, именно эту картину и принято называть «бизнес-аналитикой» или бизнес-аналитикой данных (Business Data Analytics) в терминологии международного института бизнес-анализа IIBA®, о чем мы упоминаем здесь. Не стоит путать это понятие с бизнес-анализом – рядом задач по выявлению бизнес-проблем, выяснению потребностей заинтересованных сторон, обоснованию решений и обеспечению проведения изменений в организации, как это регламентирует BABOK®Guide и отечественный профстандарт [2].
Если же необходимо проанализировать так называемые «сырые данные» из разных источников и представленные в разных форматах, то Data Analyst выполняет целый комплекс специальных операций [3]:
- сбор данных;
- подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка);
- поиск закономерностей в информационных наборах;
- визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций;
- формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей.
Иногда аналитик больших данных (Big Data) также занимается разработкой и тестированием моделей машинного обучения (Machine Learning). Однако, в большинстве случаев, Machine Learning является областью ответственности другого Big Data специалиста – исследователя или ученого по данным (Data Scientist’а) [3].
По сравнению с аналитиком данных, Data Scientist больше фокусируется на автоматизации процессов сбора и подготовки информации, включая построение так называемых конвейеров обработки данных (data pipeline). Эти задачи пересекаются с работой инженера данных (Data Engineer) и требуют владения технологиями Big Data (Apache Hadoop, Spark, Kafka), облачными вычислениями и инструментами разработки программного обеспечения, включая навыки построения распределенных приложений и опыт быстрого развертывания решений с помощью современного DevOps-инструментария [4].
Управление бизнес-анализом - курс для руководителей
Код курса
BAMP
Ближайшая дата курса
23 мая, 2024
Продолжительность
8 ак.часов
Стоимость обучения
18 000 руб.
Подводя итог описанию различных профессий в области анализа, отметим, что на практике в небольших компаниях все эти специализации могут совмещаться и выполняться одним человеком. Однако, в крупных проектах и больших корпорациях обычно присутствует профильное разделение, т.к. из-за огромного объема работ «пропускная способность» одного человека не позволяет ему обеспечить качественное выполнение всех задач. Кроме того, сегодня также можно встретить продуктового и веб-аналитика, о которых мы рассказываем здесь и здесь.
Если вы все-такие не до конца уяснили отличия системного и бизнес-аналитика, читайте нашу новую статью с наглядным примером. А разобраться с основами системного и бизнес-анализа в прикладном смысле, в т.ч. с точки зрения руководства BABOK®Guide на практических примерах вам помогут курсы нашей Школы прикладного бизнес-анализа в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации системных и бизнес-аналитиков в Москве:
- Лучшее из BABOK®Guide: ТОП-10 задач и техник для аналитика
- Управление бизнес-анализом — курс для руководителей
Источники
- Профессиональный стандарт «Системный аналитик» http://fgosvo.ru/uploadfiles/profstandart/06.022.pdf
- Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик» http://fgosvo.ru/uploadfiles/profstandart/08.036_1.pdf
- Кто такой Data Analyst в Big Data: что нужно знать аналитику данных https://www.bigdataschool.ru/bigdata/data-analyst-big-data.html
- Data Analytics and Data Science: сходства и различия https://chernobrovov.ru/articles/analitika-dannyh-i-data-science-shodstva-i-razlichiya.html
