В прошлом посте я уже представил вам своё представление о софт скилах хорошего аналитика. А сегодня давайте поговорим о том, какие аналитики бывают и зачем они вообще нужны.
Рассуждать будем методом индукции и начнем с определений.
Поскольку определение термина "анализ" на википедии не очень подходит в наш контекст, приведу перевод термина "анализ" из американского словаря Merriam-Webster:
Анализ – это детальное изучение чего-либо с целью понять его природу, определить его основные характеристики и их взаимосвязь.
Таким образом,
Анали́тик — специалист, занимающийся изучением аналитических исследований и обобщений в определенной сфере деятельности, который в совершенстве владеет методами анализа, обычно способен прогнозировать процессы и разрабатывать перспективные программы развития.
А это наоборот - определение из Википедии. Привожу его, так как считаю, что оно ближе к истине.
Проще говоря, аналитики - это те, кто что-то там анализируют, делают выводы на основе анализа и представляют результаты своих исследований.
Теперь давайте посмотрим (на слайде ниже) какие вообще бывают аналитики . Только сразу скажу, что данный список не претендует на полноту классификации и приведен для понимания природы различий.
И тут может возникнуть вопрос - а почему их так много?!
Давайте посмотрим откуда они взялись...
Для начала вспомним, что какого бы масштаба ни был ваш бизнес - малый или крупный, независимо от отрасли или стадии развития вашего бизнеса, в нем выполняются следующие функции:
Да, вначале пути, когда бизнес только встает на ноги, один человек может выполнять несколько из приведенных функций и быть в роли "и жнец и швец и на дуде игрец". Но очень быстро эти функции распределяются по разным людям и более того, в некоторых направлениях нужны десятки, сотни, а то и тысячи сотрудников.
Это всё о том, что мир не стоит на месте, а постоянно развивается. Накапливается практика ведения бизнеса, накапливается и объем информации. Причем - стремительно.
И вот мы пришли к пониманию, что управленческие решения нужно принимать не на основе интуиции, а на основе анализа данных (конкретных фактах). И вот здесь то и возникает потребность в аналитиках, которые могут с использованием специализированного инструментария проанализировать большие объемы информации, сформировать на основе анализа определенные выводы и предложить решения. Это простое объяснение так называемого Data-Driven подхода. Да, далеко не все перестроились на эту модель, но здесь нас всех ждет примерно следующее:
И в заключение давайте о некоторых видах аналитиков остановимся подробнее. Я буду простыми словами.
Бизнес-аналитик
Взаимодействует с бизнесом, рынком в целом, клиентами, менеджментом и рядовыми сотрудниками, то есть с внешними и внутренними функциональными заказчиками, выявляя их требования и потребности. Другими словами, бизнес-аналитик фиксирует хотелки бизнеса или клиентов и определенным образом их описывает. Описывать требования можно по разному, все зависит от того - для кого это описание делается. В частном случае, если речь идет о разработке программного обеспечения, бизнес-аналитик заявленные хотелки может описывать в виде функциональных требований к разработке ПО. А дальше нам понадобится системный аналитик.
Системный аналитик
Чтобы требования бизнеса, описанные бизнес-аналитиком можно было отдать программистам для разработки ПО их нужно детализировать и перевести на язык, понятный программистам. Для этого функциональные требования нужно описать на уровне объектов системы, которыми оперирует программист. Это описание делается в виде документа "Техническое задание".
Часто в компаниях роли системного и бизнес аналитика совмещены.
Аналитик данных
А здесь уже больше про математику, алгоритмы, статистику, теорию вероятности, биг дату и исследования. Этот вид аналитиков и по инструментарию сильно отличаются от предыдущих двух видов. Аналитики данных ближе к разработчикам и часто они и сами являются выходцами из разработчиков. Ключевая их задача: обработка больших массивов данных, их преобразование и извлечение полезной информации для принятия решений.
Аналитики BI
По сути своей похожи на аналитиков данных, но их ключевая задача - визуальное представление данных. Проще говоря, они занимаются разработкой примерно таких дашбордов:
Аналитики бизнес-процессов
Занимаются изучением и улучшением того КАК именно работает бизнес. Ведь одну и ту же работу можно сделать по разному. Только один менеджер решит задачу в три действия и за полчаса, а второй - потратит полдня и сделает дополнительно 8 лишних подзадач. В итоге - оба менеджера делают одну и туже работу (например заключают договор), только эффективность у них очень разная. Это уровень одного сотрудника (один процесс).
На одном подобном процессе и без системного взгляда на компанию, неэффективность можно и не заметить. А если взять две разные розничные сети в ритейле и посмотреть, допустим, на скорость и затраты на открытие нового магазина. Одна сетка решит задачу за [цифры условные] месяц и 1000 рублей, а вторая - за квартал и 7000 рублей. Как видим, на уровне всей компании - разница уже ощутима. Вот здесь то и нужны аналитики бизнес-процессов, чтобы разобраться - что и как делается в компании и как это можно улучшить.
Продуктовые аналитики
Берем любой продукт, например мобильное приложение для "Инвестиций" и в частном случае анализируем обращения пользователей приложения на предмет какие вопросы наиболее частые. Собрали статистику. Далее анализируем а почему так? Например, может быть неудобный интерфейс, закралась системная ошибка или такое количество вопросов явно говорит нам о том, что в приложение нужно добавить новую функцию. Вот этим и занимается продуктовый аналитик.
Функциональные аналитики
В эту группу я отнес финансовых аналитиков, маркетинговых, инвестиционных, HR и так далее. Их ключевая задача - хорошо разбираться в предметной области и видеть закономерности. Функциональные аналитики часто вырастают в операционных менеджеров или директоров по направлению.
Резюме:
Выше я привел описание некоторых видов аналитиков. Естественно, это не полная классификация и бывают и другие виды аналитиков, которых я здесь не привел. Все они, аналитики, помогают бизнесу принимать взвешенные, основанные на данных, управленческие решения и повышать эффективность [читай прибыль] компании.
На этом на сегодня - всё. Если вы считаете, что я необоснованно не добавил в этот список какой либо вид аналитиков - пишите в комментарии. Может подискутировать на эту тему.