Бизнес аналитик кто это такой и зарплата

Действительно ли бизнес-аналитика отличается от Data аналитики? На первый взгляд может показаться, что анализ данных и бизнес-аналитика — это всего лишь два способа сказать одно и то же. Однако между ними существуют некоторые важные различия, которые и постараемся разобрать в рамках этой публикации.

В небольших организациях эти названия должностей иногда используются взаимозаменяемо для описания ролей, связанных с анализом данных или систем. Однако более крупные организации обычно нанимают как аналитиков данных, так и бизнес-аналитиков для выполнения уникальных обязанностей, поэтому важно понимать разницу между двумя карьерами. Ниже наш взгляд на то, что влекут за собой эти роли, и нюансы при выборе карьерного пути.

Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика [англ. business analytics] — это процесс, с помощью которого компании используют статистические методы и технологии для анализа данных продаж, чтобы получить новое видение и улучшить процесс принятия стратегических решений.

Зарплата Бизнес-аналитика

Сегодня бизнес-аналитика включает в себя инструменты, методологии и технологии, позволяющие предприятиям принимать решения на основе данных в рамках всей организации. Основные компоненты типичной информационной панели бизнес-аналитики должны включать в себя:

Агрегация данных : перед анализом данные должны быть сначала собраны, организованы и отфильтрованы либо с помощью добровольно предоставленных данных, либо с помощью записей транзакций.

Интеллектуальный анализ данных : интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики сортирует большие наборы данных с использованием баз данных, статистики и машинного обучения для выявления тенденций и установления взаимосвязей.

Идентификация ассоциации и последовательности : идентификация предсказуемых действий, которые выполняются в связи с другими действиями или последовательно.

Интеллектуальный анализ текста : исследует и организует большие неструктурированные текстовые наборы данных для качественного и количественного анализа.

Прогнозирование : анализирует исторические данные за определенный период, чтобы сделать обоснованные оценки, которые позволяют прогнозировать будущие события или поведение.

Прогнозная аналитика : прогнозная бизнес-аналитика использует различные статистические методы для создания прогнозных моделей, которые извлекают информацию из наборов данных, выявляют закономерности и предоставляют прогнозную оценку для множества организационных результатов. Подробнее о прогнозной аналитике есть отдельная статья на этом сайте.

Оптимизация : как только тенденции определены и сделаны прогнозы, предприятия могут использовать методы моделирования для проверки наилучших сценариев.

Визуализация данных : предоставляет визуальные представления, такие как диаграммы и графики, для простого и быстрого анализа данных.

Благодаря использованию бизнес-анализа отдельные сотрудники во всей организации, от руководителей до членов оперативной группы, могут иметь доступ к информации, которая информирует их о том, как они могут улучшить свою работу.

Основные вводные на тему бизнес-аналитики в коротком видео ниже

Сила бизнес-аналитики в двух моментах.

1. С одной стороны, она объединяет бОльший набор данных, чем традиционная аналитика, чтобы дать более четкую картину.
2. С другой стороны, бизнес-аналитика рисует картину ваших данных с помощью таких инструментов, как панели мониторинга.

Несмотря на столь подробное описание сущности бизнес-аналитики, пока нет четкого понимания чем бизнес-аналитика отличается от аналитики данных. Ниже предлагаем рассмотреть общую картину и внести определенную ясность в понятия.

Аналитика данных против бизнес-аналитики

Аналитика данных включает в себя анализ наборов данных для выявления тенденций и идей, которые впоследствии используются для принятия обоснованных организационных решений. Бизнес-аналитика ориентирована на анализ различных типов информации для принятия практических бизнес-решений на основе данных и внедрения изменений на основе этих решений. Бизнес-аналитика часто использует информацию, полученную в результате анализа данных, для выявления проблем и поиска решений.

Кто такой аналитик данных?

Основная задача аналитика данных — рассказывать убедительные истории с данными, которые позволяют руководителям организаций принимать более взвешенные и обоснованные решения.

В обязанности аналитика данных часто входит:

• Поиск данных и их очистка при подготовке к анализу
• Проектирование и обслуживание баз данных, включая устранение ошибок
• Подготовка отчетов, которые эффективно сообщают свои выводы руководству компании

Чтобы быть эффективными в своей роли, аналитики данных должны обладать техническими навыками, необходимыми для интеллектуального анализа данных, а также сильными навыками межличностного общения, чтобы сообщать свои выводы лицам, принимающим решения.

Кто такой бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитики несут ответственность за использование данных для обоснования стратегических бизнес-решений. Специалист может также занимать такие должности, как аналитик по исследованию операций, аналитик по управлению или аналитик по бизнес-данным.

В обязанности бизнес-аналитика обычно входит:

• Обмен информацией с бизнес-командами и ключевыми заинтересованными сторонами
• Оценка бизнес-процессов на предмет эффективности, стоимости и других ценных показателей
• Подготовка стратегических рекомендаций по корректировке процессов, процедур и улучшению производительности

Некоторые из основных навыков, необходимых для того, чтобы стать успешным бизнес-аналитиком, включают аналитическое мышление, умением решать проблемы, общение и совершенствование процессов. Эти специалисты должны иметь четкое представление о целях и процедурах своей организации, чтобы они могли анализировать производительность, выявлять неэффективность, а также предлагать и внедрять решения.

И в чем же разница?

Ряд различий между аналитиками данных и бизнес-аналитиками может пролить свет на то, что делает каждого из них уникальным. Они работают на противоположных сторонах ИТ-системы:

• Бизнес-аналитик придумывает, проектирует и внедряет ИТ-системы.
• Аналитик данных интерпретирует значение данных, которые собирают системы и другие.

Бизнес-аналитики и аналитики данных работают по-разному:

• Бизнес-аналитики, скорее всего, будут сотрудничать с другими менеджерами и другими отделами, особенно с ИТ.
• Аналитики данных чаще работают над проектами самостоятельно или подчиняются конкретному менеджеру или руководителю.

Источники информации для аналитиков данных и бизнес-аналитиков в их работе разные:

• Данные будут подпитывать проекты, которые выполняют аналитики данных.
• Проблемы, которые решают бизнес-аналитики, вероятно, потребуют большего количества человеческого вклада и обратной связи.

Хотя аналитики данных и бизнес-аналитики работают с данными, основное различие заключается в том, что они с ними делают. Бизнес-аналитики используют данные, чтобы помочь организациям принимать более эффективные бизнес-решения. Напротив, аналитики данных больше заинтересованы в сборе и анализе данных, которые бизнес может оценить и использовать для самостоятельного принятия решений. Разница между аналитиком данных и бизнес-анализом гораздо больше, чем просто игра слов. Обычно, аналитика данных классифицируются как описательная аналитика , при этом бизнес-аналитика больше соответствует предписывающей аналитике .

Оба направления сейчас пользуются большим спросом. Наука о данных — актуальная проблема для многих компаний, и многие из них нанимают и создают большие группы по работе с данными.

Проще говоря, данные — это средство для достижения цели для бизнес-аналитиков, и данные — это цель для аналитиков данных

Общая проблематика анализа данных

Большая проблема с аналитикой данных заключается в том, что она на 100% ретроспективна и в основном краткосрочна. Это не означает, что данные не являются полезными или важными, поскольку они могут помочь направить бизнес в правильном направлении на основе прошлых результатов работы или действий ваших существующих клиентов.

Данные, как эскиз картины, прежде чем художник начнет добавлять цвет.

Для компаний, стремящихся преодолеть барьеры ограниченного роста на основе известных данных, существует практика бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика — это гораздо больше, чем просто анализ – это структура картины плюс цвет и глубина, которые делают данные произведением искусства.

Преимущества бизнес-аналитики

Инструменты и технологии, используемые в бизнес-анализе, были непомерно дорогостоящими, что делало их ресурсом, который могли использовать только крупные предприятия. Благодаря достижениям в области облачных вычислений и простых инструментов, бизнес-аналитика теперь доступна практически для каждой организации, независимо от размера.

Поскольку доступность больше не является проблемой, компании могут сосредоточиться на преимуществах, которые бизнес-аналитика может принести их компании.

1. Опередить конкурентов

конкуренция это обязательный фактор, не зависящий от того, насколько велика или мала компания. Поскольку бизнес-аналитика позволяет рассматривать данные компании в контексте с другими наборами данных, такими как социальные сети, отраслевые данные и данные об окружающей среде, вы получаете более широкое представление о вашем бизнесе и продуктах и их производительности.

Например, ваши данные могут только сообщить вам, что ваши существующие клиенты покупают у вас. Однако, привлекая дополнительные статистические данные из других источников, вы можете найти сходство между вашими существующими клиентами и потенциальными клиентами. Выявив их вы сможете найти новых потенциальных клиентов, либо предложить имеющимся иной (читай, потенциально новый) товар или услугу.

2. Четкое представление данных

один из самых интересных элементов бизнес-аналитики – это способность для всех, даже тех, кто не имеет навыков обработки данных, понимать и копаться в информации и тенденциях. Отчеты и панели мониторинга позволяют быстро и легко воспринимать данные и, следовательно, легче принимать меры в отношении того, что было изучено.

3. Прогнозирование будущего

Загляни в будущее ну хотя бы ненамного. Из-за больших наборов данных, которые бизнес-аналитика может обрабатывать, анализ «что если» становится быстрым и простым. Прогнозная аналитика использует машинное обучение, чтобы собрать массивные наборы данных, «учиться» у прошлого и делает прогнозы на будущее. И предписательная аналитика идет на один шаг дальше, прокладывая путь, основанный на данных, чтобы достичь целей компании.

Инструменты бизнес-анализа

Существует несколько инструментов для бизнес-анализа, которые могут автоматизировать расширенные функции анализа данных и не требуют специальных навыков или глубоких знаний языков программирования, используемых в науке о данных.

Эти инструменты помогают компаниям упорядочивать и использовать огромные объемы данных, которые генерируются современным Интернетом вещей и корпоративными облачными приложениями. Эти приложения могут быть частью приложений для управления цепочками поставок, планирования ресурсов предприятия и управления взаимоотношениями с клиентами.

Ниже приведены лишь малая часть инструментов бизнес-аналитики, которые есть на рынке:

• QlikView с функциями визуализации данных и автоматической ассоциации данных;
• Tableau с расширенными возможностями анализа неструктурированного текста и обработки естественного языка
• Dundas BI с автоматическим прогнозированием тенденций и удобным интерфейсом
• Sisense , известная своими функциями динамического анализа текста и хранилищами данных

Инструменты бизнес-аналитики используются по-разному. При выборе инструмента бизнес-аналитики организации должны учитывать следующее:

1. источники, из которых поступают их данные;
2. тип анализируемых данных;
3. удобство использования инструмента.

Хороший инструмент бизнес-аналитики интуитивно понятен и удобен в использовании. Он также предоставляет полный набор функций для более продвинутой аналитики.

Как уже упоминалось выше, есть несколько последних технологических достижений, которые делают бизнес-аналитику быстрее, проще и более доступной для всех предприятий.

Облачные вычисления сделали хранение и обработку данных дешевыми и доступными для всех компаний. Благодаря общим ресурсам и повсеместному доступу к интернету, организации могут использовать большие, мощные компьютеры, которые есть у поставщика облачных услуг и масштабировать размер хранилища или количество процессоров. При этом отпадает необходимости покупать дорогостоящее оборудование или использовать внутренние ИТ-ресурсы для настройки.

В сети можно найти подробное обучающее видео про инструменты бизнес-аналитика от Skillbox

Искусственный интеллект и машинное обучение создали возможность быстро обрабатывать большие объемы данных и извлекать из них полезные сведения. Ранее для этого требовался аналитик данных, который мог смотреть только на небольшое количество информации за один раз. Но сочетание машинного обучения и облака делает обработку и понимание данных масштабируемой и эффективной практикой.

Панели мониторинга и создание отчетов, вероятно, являются самыми интересными элементами бизнес-аналитики, которые делают наборы данных доступными для предприятий всех размеров. Благодаря быстрой графической обработке, панели мониторинга могут быть созданы, чтобы собрать воедино множество данных и представить их в удобном для понимания формате.

Когда все эти элементы собраны вместе, у вас есть мощные инструменты, которые доступны по цене и под рукой у каждого владельца бизнеса. Легкодоступные инструменты SaaS, такие как Pradata или ERP, имеют встроенные интеграции для различных источников данных и могут создавать на лету информационные панели, которые делают данные понятными и, что более важно, выполнимыми.

13 примеров внедрения бизнес-аналитики

Что может стать примером бизнес-аналитики? Будь то ретаргетинг для демонстрации персонализированной рекламы на основе истории ваших посещений сайта. Или централизация KPI показателей для всех сотрудников мировой компании. А может лишь предсказание поломки оборудования на основе десятка функциональных показателей. Ниже несколько наглядных примеров, которые показывают, как бизнес-аналитика помогает компаниям по всему миру:

1. Amazon.com превращает данные о продажах в аналитическую информацию, анализируя миллионы покупок, чтобы находить своих клиентов, и прогнозировать продукты, которые они могут купить.
2. General Electric может заранее предсказать по данным своих датчиков, когда потребуется техническое обслуживание двигателя.
3. Disney на основании заполненного опроса может оповестить свои серверы через, что клиент предпочитаете кабинку столу и что его любимый персонаж — Минни Маус. Когда этот клиент приедете, его посадят в кабинку, и Минни обязательно зайдет к нему за обедом.
4. Lotte.com является ведущим интернет-магазином в Корее с 13 миллионами клиентов. С помощью новой аналитической программы бизнес-анализа через год лояльность клиентов повысилась, а объем продаж увеличился на 10 миллионов долларов. Изменения произошли в результате выявления причин отказа от корзины покупок, таких как длительный процесс оформления заказа и непредвиденные сроки доставки, и исправления ситуации.
5. Cementos Argos — цементная компания, работающая в США, Центральной и Южной Америке и Карибском бассейне. Компания стандартизировала финансовый процесс и применила большие данные, чтобы получить более глубокое представление о поведении клиентов, что привело к более высокому уровню прибыльности.
6. Univision — американская испаноязычная бесплатная телевизионная сеть. Это крупнейший поставщик испаноязычного контента в стране. Univision добилась 80-процентного роста доходности в первом квартале после внедрения бизнес-аналитики.
7. Expedia является материнской компанией некоторых ведущих туристических компаний, включая Expedia, Hotwire и TripAdvisor. Команда обслуживания клиентов может видеть, насколько хорошо она справляется с KPI в режиме реального времени, и при необходимости предпринимать корректирующие действия. Кроме того, другие отделы могут использовать данные. Например, менеджер по туризму может использовать BI для обнаружения большого количества неиспользованных билетов или офлайн-бронирования и создания стратегий для корректировки поведения и увеличения общей экономии.
8. American Express использует технологию бизнес-анализа для разработки новых продуктов платежных услуг и рыночных предложений для клиентов. Эксперименты компании на австралийском рынке позволили выявить до 24% всех австралийских пользователей, которые закроют свои учетные записи в течение четырех месяцев. Используя эту информацию, American Express принимает меры для удержания клиентов. Бизнес-аналитика также помогает компании точно выявлять мошенничество и защищать клиентов, данные карт которых могут быть скомпрометированы.
9. Coca-Cola имея более 100 миллионов последователей в социальных сетях Coca-Cola извлекает выгоду из своих данных. Используя технологию распознавания изображений на основе искусственного интеллекта, компания может определять, когда фотографии ее напитков публикуются в Интернете. Эти данные в сочетании с возможностями BI дают компании важную информацию о том, кто пьет их напитки, где они находятся и почему они упоминают бренд в Интернете. Эта информация помогает показывать потребителям более целенаправленную рекламу, которая в четыре раза чаще приводит к клику, чем обычное объявление.
10. Starbucks благодаря своей популярной программе карт лояльности и мобильному приложению Starbucks владеет данными о покупках миллионов клиентов. Используя эту информацию и инструменты BI, компания прогнозирует покупки и отправляет индивидуальные предложения о том, что клиенты, скорее всего, предпочтут, через свое приложение и электронную почту. Эта система чаще привлекает существующих клиентов в свои магазины и увеличивает объемы продаж.
11. Тесла использует BI для беспроводного подключения своих автомобилей к своим корпоративным офисам для сбора данных для анализа. Этот подход связывает автопроизводителя с покупателем и позволяет предвидеть и устранять такие проблемы, как повреждение компонентов, данные о трафике или дорожных опасностях. Результатом является высокий показатель удовлетворенности клиентов и более обоснованные решения относительно будущих обновлений и продуктов.
12. Твиттер развертывает BI с искусственным интеллектом для борьбы с неприемлемым и потенциально опасным контентом на своей платформе. Алгоритмы, а не пользователи-люди, идентифицируют 95% заблокированных учетных записей, связанных с терроризмом. Персонал Twitter и его инструменты бизнес-аналитики отслеживают видеопотоки в реальном времени и классифицируют их по тематике. Они используют эти данные для расширения возможностей поиска и помогают алгоритмам идентифицировать видео, которые могут быть интересны пользователям.
13. Яндекс такси и Убер используют бизнес-аналитику для определения нескольких основных аспектов своего бизнеса. Примером является резкое ценообразование. Алгоритмы отслеживают условия движения, время в пути, наличие водителей и спрос клиентов в режиме реального времени, что означает, что цены корректируются по мере роста спроса и изменения условий движения.

Краткий вывод

Бизнес-аналитика, возможно, и не нова, но благодаря недавним технологическим достижениям она способна оказать самое большое влияние на рост и успех бизнеса в современном деловом мире.

Именно за счёт этого бизнес-аналитика отличается от аналитики. Благодаря доступности технологий, использование бизнес-аналитики стало возможным для всех, от огромного предприятия до магазина у дома. Однако, несмотря на то, что он легко доступен, не каждый бизнес использует власть, поэтому те, которые действительно применяют бизнес-анализ в своей работе, торжествуют.

Бизнес-аналитик — самая востребованная должность в области управления бизнес процессами

Бизнес-аналитик — коммуникабельный и внимательный технарь / экономист с повышенным уровнем ответственности, имеющий солидный опыт в описании и анализе бизнес процессов, демонстрирующий блестящие знания в бухгалтерском учёте и бизнес коммуникациях. Такие требования, по результатам проведённого нами исследования, предъявляют работодатели к бизнес-аналитикам и другим специалистам по управлению бизнес процессами.

Общий обзор — all you need is бизнес-аналитик

Забегая вперёд, хочется отметить — компании пока что не очень хорошо понимают, кто такие специалисты по управлению бизнес- процессами, бизнес-аналитики. Отсюда возникают разные требования и видение обязанностей. И естественно, по разному называются должности.

Самой популярной должностью является Бизнес-аналитик. Это не удивительно — ведь в России до сих пор превалирует мнение о том, что управление бизнес процессами — это из области информационных технологий, а термин имеет корни ИТ. Хотя это далеко не так, и мы не раз говорили об этом. Тем не менее бизнес-аналитиков ищут в 3,5 раза больше, чем следующую по популярности должность — специалист по качеству.

ТОП-5 востребованных специалистов по управлению бизнес процессами:

1. Бизнес-аналитик
2. Специалист по качеству
3. Аналитик бизнес процессов
4. Специалист по бизнес процессам
5. Менеджер бизнес процессов

На лидирующем в России ресурсе по трудоустройству мы нашли порядка 4000 вакансий, тем или иным образом связанных с управлением бизнес процессами. Но лишь 1357 вакансий имеют прямое отношение к управлению бизнес процессами согласно наименованию должности.

География

Половина рассмотренных вакансий, и это не удивительно, располагается в Москве. 12% бизнес-аналитиков и прочих специалистов по управлению бизнес процессами востребованы в северной столице. Оставшиеся 38% распределены по другим регионам.

Профессиональная область

Больше других востребованы специалисты из области информационных технологий, финансового сектора, розничной торговли, в том числе торговли продуктами питания, а также сферы B2B услуг. И если востребованность специалистов из сферы ИТ (почти четверть) обусловлена мнением о том, что именно в этой сфере берет своё начало профессия бизнес-аналитика, то потребность в специалистах из финансового сектора говорит о смещении фокуса управления — от технологий в сторону финансов. Ведь ещё в прошлом году спрос на специалистов по управлению бизнес процессами из финансовой сферы не превышал 4%. К прочим 19% относятся специалисты из следующих профессиональных областей деятельности:

• Электроника, приборостроение, бытовая техника, компьютеры и оргтехника
• СМИ, маркетинг, реклама, BTL, PR, дизайн
• Промышленное оборудование, техника, станки и комплектующие
• Нефть и газ
• Автомобильный бизнес
• Образовательные учреждения
• Услуги для населения
• Гостиницы, рестораны, общепит, кейтеринг
• Сельское хозяйство
• Металлургия, металлообработка
• Тяжёлое машиностроение
• Государственные организации
• Энергетика
• Химическое производство, удобрения
• Добывающая отрасль
• Управление многопрофильными активами
• Лесная промышленность, деревообработка
• Общественная деятельность, партии, благотворительность, НКО
• ЖКХ
• Искусство, культура

Отрасль

Из представленного списка вакансий 100% ИТ компаний ищут бизнес-аналитиков. Однако некоторые компании указывают не свою отрасль, а функциональное направление деятельности внутри компании, к которому относится вакансия. К примеру, ритейл компания может указать отрасль ИТ, подразумевая, что бизнес-аналитик будет относиться к блоку информационных технологий. Благодаря этому, погрешность в статистике по ИТ отрасли составляет порядка 20%

На втором месте после отрасли ИТ потребность в специалистах по управлению бизнес процессами испытывают компании, тем или иным образом оказывающие консалтинговые услуги. И это совершенно закономерно. Наконец-то консультанты приходят к пониманию того, что наиболее эффективным способом анализа эффективности операционной деятельности является анализ через призму бизнес процессов. 2% вакансий относятся к руководящим должностям, что существенно ниже других функциональных областей.

Стоит отметить готовность компаний принимать на работу специалистов без опыта — порядка 2% вакансий. В остальном распределение требований к опыту специалистов по управлению бизнес процессами находится в рамках стандартного.

Занятость и график работы

5% работодателей готовы предложить неполную занятость, 40% из которых предполагают проектную работу.

7% работодателей готовы предложить работу на неполный рабочий день. 78% из них предлагают гибкий график или удалённую работу.

Уровень доходов

Несмотря на довольно большой разброс, усреднённый уровень предлагаемой зарплаты составляет почти 74 тысячи рублей. Усреднение проведено по пяти наиболее популярным наименованиям вакансий — бизнес-аналитик, специалист по качеству, аналитик бизнес процессов, специалист по бизнес процессам и менеджер бизнес процессов.

Как вы, наверное, помните, бизнес-аналитик является самой востребованной, с точки зрения количества вакансий, должностью. И вот тут нас ожидал сюрприз: бизнес-аналитик оказался не самой высокооплачиваемой должностью. Средний уровень дохода бизнес-аналитика составил 80 тысяч рублей. А вот менеджеру по бизнес-процессам, готовы платить в среднем 120 тысяч рублей, что на 50% больше, чем средняя зарплата бизнес-аналитика. Более того, менеджер бизнес-процессов является самым высокооплачиваемым специалистом — самый высокий уровень доходов принадлежит именно управленцам.

Менеджеру по бизнес-процессам готовы платить до 230 тысяч рублей ежемесячно. Это говорит о том, что появляется понимание разницы между аналитиками и управленцами. Тем более между бизнес-аналитиками и специалистами по управлению бизнес процессами, ведь именно таковыми и являются менеджеры по бизнес процессам. Вторым открытием стала крайне низкая оценка специалистов по качеству — одна из самых низкооплачиваемых должностей. Ситуация явно требует дополнительного изучения.

Требования к образованию

Два наиболее востребованных направления в образовании — техническое и экономическое. И если первое обусловлено большим количество вакансий бизнес-аналитиков, для которых крайне важно техническое и ИТ образование, то знание экономики необходимо для специалистов по управлению бизнес процессами.

Это в общем правильно, так как выражает желание работодателей понимать экономику бизнес процессов. А значит, вывод о потребности в специалистах именно по управлению бизнес процессами корректен. 17% вакансий просто требуют наличие высшего образования. Но как правило, данное требование характерно компаниям, которые ещё не очень хорошо понимают, чем должны заниматься такие специалисты и каким требованиям должны соответствовать.

Стоит отметить наличие требований к высшему образованию в области непосредственно управления бизнес процессами, менеджмента, управления проектами и управления качеством. Математическое образование — стандартное требование к разного рода аналитикам. Прочие требования обусловлены специфическими потребностями, задачами и пониманием работодателей.

Потребность в высшем образовании в области управления бизнес процессами становится все более явной.

Требования к знаниям специалистов по управлению бизнес процессами

Какими знаниями должен обладать специалист в области управления бизнес процессами? В первую очередь, знаниями в области управления бизнес процессами (ха-ха). Работодатели хотят, чтобы специалисты знали подходы и методики аудита, анализа, моделирования, описания и оптимизации бизнес процессов.

О текущих потребностях и состоянии зрелости компаний, с точки зрения управления жизненным циклом бизнес процессов, можно судить по тому, что востребованы знания в области исследования, анализа и моделирования / описания бизнес-процессов. Иными словами, компании хотят для начала разобраться в том, что у них есть, и только потом приступать к оптимизации. Все закономерно.

Вторыми по важности для работодателей являются знания в области бухгалтерского учёта. Данная ситуация возникла потому, что требуется множество бизнес-аналитиков, причём с упором на знание 1С и, соответственно, знание бухгалтерского учёта в той степени, которая позволит выполнять анализ учёта через призму прикладного ПО.

Безусловно, бизнес-аналитик и другие специалисты в области управления бизнес процессами должны обладать знаниями методик сбора и анализа данных, иметь представление о принципах бережливого производства, управления проектами, знать стандарты и принципы документации.

Знание бюджетирования, управления финансами и финансового анализа, а также управленческого учёта необходимо для всех специалистов по управлению бизнес процессами. Управленцы, которые нужны, в первую очередь, для внедрения изменений в бизнес процессах, обязаны обладать навыками управления проектами по классической методологии и знать, как выстраивать взаимосвязи внутри компании. Остальные знания связаны со спецификой деятельности работодателей.

Ни один из специалистов по управлению бизнес процессами не может обойтись без знаний нотаций моделирования бизнес процессов. 26% работодателей хотят, чтобы их сотрудники знали и использовали самую современную нотацию — BPMN 2.0 Работодатели, желающие, чтобы их сотрудники знали нотацию eEPC, как правило, связывают это с выбором программного обеспечения, которое используется в компании для моделирования процессов. Требование к знанию нотации серии IDEF выдвигают компании, которые находятся только в начале пути управления бизнес процессами и просто не понимают, что это такое и с чем это едят.

Требования к навыкам

Абсолютно все работодатели понимают первостепенность коммуникационных навыков. К таковым относятся общие навыки бизнес-коммуникаций, навыки делового письма, презентации и ведения переговоров. Это обусловлено тем, что существующие представители управления бизнес-процессами в общем, и бизнес-аналитики в частности, в большинстве своём вышли из сферы ИТ и не славятся богатыми коммуникативными навыками.

Следующей по востребованности группой навыков является группа, связанная с умением структурировать и готовить правильные, а значит, рабочие с точки зрения удобства использования документы. К таким навыкам относится непосредственно структурирование информации и навыки подготовки разного рода документации — от технического задания до проектной документации.

Требования к навыкам управления проектами во многом соответствуют жизненному циклу проекта согласно PMBOK.

Требования к знанию ПО

Странно, но судя по всему, знание программного пакета MS Office ещё не является стандартным, гигиеническим требованием, поэтому каждый работодатель указывает его. Успешный бизнес-аналитик должен отлично знать 3 программы: 1С, в разных конфигурациях, MS Visio и MS Project. Причём Project должны знать даже те, к кому не предъявляется требование обладания навыками управления проектами.

Знание инструментов моделирования бизнес процессов нельзя отнести к строго обязательным навыкам. Такое требование встречается только в 5% случаев. А знание конкретного инструмента — Business Studio связано с тем, что данное ПО занимает одну из лидирующих позиций на отечественном рынке.

Функциональные обязанности

Для чего компаниям нужны специалисты по бизнес процессам? Как я говорил ранее, в настоящее время основной задачей специалистов по бизнес процессам является описание и анализ бизнес-процессов — 1-е и 2-е место в рейтинге функциональных обязанностей соответственно.

На 3-ем и 4-ом месте уверено располагается функция подготовки процессной и технической документации.

На 5-ом месте находится обязанность оптимизации и внедрения бизнес-процессов. При этом компании рассчитывают на то, что специалист будет выполнять данную функцию наряду с анализом и описанием бизнес-процессов. Таким образом, работодатели понимают, что описание, анализ и оптимизация — составляющие одного цикла.

Требования — личностные качества

Работодатели стали внимательно относиться к личностным качествам. Причём речь не только о бизнес-аналитиках. Это устойчивая тенденция. Что же касается специалистов в области управления бизнес-процессами, то набор личностных качеств, по крайней мере, ТОП-5 предсказуем.

Единственное, что хотел бы отметить, позицию №1 — внимательность. Соглашусь — внимательность в принципе и внимание к деталям является одним из ключевых свойств в нашей профессии.

Также отмечу требования, связанные с умением формулировать и доносить мысли, а также обязательную грамотную речь. Отсутствие данных качеств критически влияет на эффективность работы. Если сотрудник не сможет правильно сформулировать и донести свои мысли, выводы и понимание, то он не сможет не только внедрить процесс, но даже обосновать вариант оптимизации. Не говоря уже о том, чтобы подготовить эффективную процессную документацию.

Кто ясно мыслит, тот может ясно донести мысль. Устно или письменно.

Рекомендую уделять данным качествам особое внимание.

ТОП-15 навыков специалистов по управлению бизнес процессами

Выше представлены результаты нашего исследования. Но у Ассоциации профессионалов по управлению бизнес процессами есть своё видение относительно того, какими навыками должны обладать специалисты по управлению бизнес процессами. Я привожу данный список для того, чтобы вы понимали ближайшее будущее развития профессионалов по бизнес процессам. Кроме того, весьма любопытно сравнить те навыки, которые ценятся в мире и на нашем рынке труда.

Навыки реализации изменений

• Построение BPM бизнес кейсов и видения
• Управление проектами
• Знание организационных структур и культуры
• Коммуникации
• Техники организационных изменений

Операционные навыки

• Определение бизнес процессов
• Моделирование, анализ и дизайн бизнес процессов
• Администрирование бизнес процессов и управление политиками процессов
• Управление улучшениями бизнес процессов
• Построение методологии инструментария управления бизнес процессами

Технические навыки

• Архитектура и дизайн решений
• Знание методологий управления продуктами бизнес-процессов
• Гибкая и основанная на моделировании разработка приложений
• Оптимизация и симуляция бизнес процессов
• Дизайн пользовательского опыта

Резюме

Несмотря на то, что потребность в специалистах в области управления бизнес-процессами становится с каждым годом все больше, данный сегмент рынка труда только начинает развиваться. Работодатели в большинстве своём ещё слабо понимают, какими качествами, знаниями и навыками должны обладать специалисты по бизнес-процессам. Причиной этого является незрелое понимание функций и возможностей подхода управления бизнес-процессами.

Управление бизнес-процессами все ещё остаётся молодой и не очень понятной фишкой, которую вроде как хочется привлечь в свой бизнес, но непонятно, как её правильно использовать. Это вполне нормальный этап развития методологии на рынке, так что со временем и методология будет понятна, и требования к специалистам определены конкретно.

Причин популярности именно бизнес-аналитиков несколько, но основная — представление о том, что управление бизнес-процессами и автоматизация процессов — это одно и то же. Не допускайте подобного заблуждения. Управление бизнес-процессами — это, в первую очередь, про управление и только затем — про процессы. Уже не говоря о том, что информационные технологии — это лишь инструмент и небольшая часть самих бизнес-процессов. Система процессов, в первую очередь, строится не на технологиях, а на участниках бизнес процессов.

Специалистам по бизнес процессам я бы рекомендовал сосредоточиться на приобретении навыков и знаний в следующих областях:

• Определение бизнес процессов — это далеко не так просто, как может показаться на первый взгляд.
• Моделирование бизнес процессов, при этом необходимо выполнять моделирование таким образом, чтобы избавиться от необходимости дополнительного описания. Обязательно вникайте в нотации и осваивайте специальное ПО.
• Анализ бизнес процессов: осваивайте разные методики анализа. Количественные и качественные. Простейший функционально-стоимостной анализ должен стать нормой в вашей работе.
• Оптимизация бизнес процессов: изучайте и практикуйте подходы из методик Lean, Six Sigma, TOC и т.д.
• Управление проектами и управление изменениям — это жизненно необходимо для того, чтобы проекты внедрения и оптимизации процессов проходили успешно.
• А также постоянно изучайте все вспомогательные функции бизнеса: управление финансами, управление персоналом, учёт и т.д.

Для работодателей, которые ищут специалистов по управлению бизнес процессами в штат, мы предлагаем услуги:

• Разработка требований к специалисту в области управления бизнес процессами: профиль и описание должности, должностные инструкции и т.д.
• Тестирование кандидатов на должность специалиста по бизнес процессам: разработка тестов для вашей специфики, проведение профессионального тестирования.
• Планирование деятельности специалистов по бизнес процессам: подготовка планов работ на испытательный срок, методика и критерии оценки прохождения испытательного срока, разработка долгосрочных рабочих планов.
• Подготовка управляющей документации для постановки правильной работы специалистов по бизнес процессам в компании: положение об управлении бизнес процессами, положение о моделировании, образцы и порядок разработки/утверждения управляющей документации и т.д.
• Обучение специалистов, которые будут выполнять функции управления бизнес процессами в компании.

Свяжитесь с нами

Свяжитесь с нами, чтобы получить дополнительную информацию

Источник: deep-vision.one

Бизнес-аналитик: что за профессия? Как освоить самостоятельно

На данный момент у меня 2 года опыта в двух разных странах на двух разных языках. Захотелось рассказать подробнее, чем я занимаюсь и почему бизнес-анализ.

Кто такой бизнес-аналитик? Я переквалифицировалась самостоятельно, почти бесплатно и без дополнительного высшего образования. Сейчас я имею blue card и работаю в Германии. По многочисленным просьбам расскажу, как мне это удалось и что это за работа.

Что такое бизнес-аналитика?

Почему-то слышу мнения, мол, а, ну раз приставка «бизнес-«, значит, богатые родители проплатили учебу в каком-то престижном частном вузе и подобный бред. Обращаю внимание! Профессия получена самостоятельно с минимальными вложениями вроде пару десятков евро за онлайн-курсы программирования. Все! Остальное — в ваших руках.

Да, на ваш диплом работодатель, конечно, внимание обратит, но все прекрасно отдают себе отчёт в том, что в университетах бизнес-аналитике сейчас учат крайне редко, ибо профессия очень новая, а система образования за всеми новыми трендами как всегда не успевает.

Итак, по наводке приятелей по физфаку я решила почитать литературы и послушать видео-лекций о бизнес-аналитике. Изначально мне посоветовали книгу A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide).

Но когда я стала читать больше и смотреть обучающие видео, то поняла, что бизнес-анализ — это понятие растяжимое. Оказалось, есть бизнес-аналитики в IT: они являются как бы посредником между заказчиком и командой программистов, помогают распределить человекочасы, ведут переговоры с заказчиком. Для этого желательно уже иметь опыт в IT, чтобы понимать процессы. Просто «с улицы» бизнес-аналитиком в IT, мне кажется, не попасть.

А чего захотелось мне? Мне всегда нравилось работать с цифрами и видеть big picture компании/бизнеса, анализировать поведение покупателей, делать быстрые ad hoc отчеты, при этом понимая язык digital marketing-а и тд. Мне показалось интересным подсказывать следующие шаги руководству: реклама, партнерство, функционал сайта, скидки и тд. То есть, меня заинтересовали веб-анализ и Data Analysis.

Но важно при этом искать вакансии по всем возможным запросам, ведь иногда работодатель, желая получить в команду дата-аналитика, пишет, что есть вакансия бизнес-аналитика. Внимательно читать описания вакансий!

В итоге я решила, что нужно походить по собеседованиям и опереться на спрос на рынке трудоустройства. В то время я еще жила в Варшаве.

Как я освоила новую профессию

Не зная почти ничего по теме, я занялась самообразованием. Компьютер и интернет. Все! Всего ушло 2-3 месяца времени на подготовку к первому собеседованию. В век интернета и ютуба нет ничего невозможного.

Да, нейрохирургом вы по уроком на ютубе вряд ли станете, а вот айтишником — легко. Кто не может освоить какой-то навык в XXI веке — тот просто лентяй, а «нет денег» и «нет времени» — все это просто отговорки.

Оказалось, моя желаемая профессия в какой-то степени связана с IT. Разница между веб-аналитиком и программистом только в том, что программист пишет много кода, а веб-аналитик умеет всего по-немножку, глубоко разбирается в проблеме только если возникает потребность. И если проблема слишком сложная или требуется более серьезный код, я иду к программистам.

Примеры курсов, которые я закончила онлайн

В первую очередь, я всем советую бесплатный курс Coursera: Learning How To Learn. Очень полезно посмотреть прежде чем пытаться объять необъятное и стать специалистом в чем-то для вас новом.

Lynda.com , сейчас они работают вместе с Linked.in и новый сайт с видеоуроками называется inLearning. Платно, дорого, но там учат реально всему! Доходчиво и на высоком уровне. Первый месяц — бесплатно, потом 26€ в месяц. Там очень много полезных курсов.

К примеру, я закончила Excel Essential Training, Pivot Tables in Depth, Web Analytics Fundamentals, Data Analysis, Google Analytics Essentials training. Database Fundamental Storage Tutorial.

Khanacademy.org. Один из моих самых любимых сайтов. Бесплатно, затягивает, отличный интерфейс, полезная информация. Я прошла Intro to JS: Drawing Probability: освежала знания в статистике.

Udemy.com. Некоторые курсы — платные (например, 10$ за курс), некоторые — бесплатные. The Complete SQL Bootcamp, Excel Dashboards in an Hour, Excel Beyond Basics, SQL for Non-Programers.

Codeschool.com , сейчас объединились с Pluralsight . Бесплатный тест-драйв, потом — 10$ за месяц, но оно того стоит. У кодскул были офигенные курсы по Javascript и SQL, в формате обучающего интерактивного мульта, прямо затягивало! Правда, курс Javascript для продвинутых мне оказался в конце концов не по зубам, а подсказок там не раздают.

Codecademy.com . Тоже классный сайт, к тому же бесплатный. Могу порекомендовать Learn SQL, SQL: Table Transformation, SQL: Analyzing Business Metrics

Google Analytics Academy. Тут можно совершенно бесплатно пройти тренинг по Google Analytics и Google Tag Manager и даже получить сертификат.

Tableau.com. Это крутейший софт для визуализации чего угодно. На их сайте есть очень доходчивый туториал и комьюнити, которое делится своими отчетами.

Книги

Ну и, конечно-же, книги. Я их использовала как справочники, если что-то в видео/онлайн-курсе было слишком путано объяснено или не объяснено вовсе.

1. Бизнес-аналитика средствами Excel. Гобарева Я.Л.
2. Essentials of Business Analytics. Camm, Cochran, Fry etc.
3. A Beginners Guide To Google Analytics. Ben Barden.
4. Data Analysis Using SQL and Excel. Gordon S.Linoff.
5. Google Analytics Guide for Ecommerce Business Owners. David Weichel, Chris Pezolli.

Все вышеперечисленные ресурсы плюс youtube плюс техники продуктивности вроде Pomodoro — вуаля, у меня есть новая работа.

UPD. Имеет ли смысл учить практическую часть заранее, скажем, за год или за несколько лет до желаемого получения работы? Я бы сказала, нет. Лучше ударно углубиться в тему за несколько месяцев до начала работы и продолжить в первые месяцы в свободное время, чтобы закрепить. За год информация без должного использования выветрится, как иностранный язык.

А любой язык программирования — это, по сути, тоже иностранный язык, только говорить на нем нельзя. Но имеет смысл хотя бы поверхностно ознакомиться с теорией и опросить знакомых вам профессионалов, как им работается. Самое сложное — это понять, не будет ли вам слишком скучно.

Чем занимается бизнес-аналитик?

Я поработала почти год в польской e-commerce компании в Варшаве: эту работу искала долго, но долго определялась, чего я хочу. Затем переехала в Мюнхен и нашла работу там: очень быстро, всего 17 дней.

Как было отлично сказано на курсах Coursera Managing Data Analysis, только то, чему можно обучить машину можно называть наукой, а аналитика данных — это творчество. От человека зависит то, как будут поставлены вопросы, какие будут подобраны инструменты, как это будет интерпретированно и донесено до ресипиента.

На первой работе я в основном работала с Google Analytics, научилась работать с Google Tag Manager, использовала свои базовые знания в HTML, CSS, javascript, jQuery. Работала с data-layer, узнала, что такое DOM-variables, немного работала с консолью. И была огромная часть работы, связанная с Excel. После этого ненавижу его всей душой! Немного игралась с R (с модулем для Google Analytics), с SQL, делала отчеты в Google Spreadsheets.

На второй работе я работала в отделе Business Intelligence / Big Data, то есть приходилось работать с большими объемами данных. Это было немного сложнее и немного скучнее. В этот раз в работе помогло знание SQL (DataVirtuality, MySQL Server), на месте быстро освоила Tableau. Из веб-аналитики приходилось делать не очень много, но я работала с другими инструментами: Webtrekk и CommandersAct. Также для разных заданий пригодилось знание jQuery и javascript.

Примеры задач и функций бизнес-аналитика:

• Взаимодействовать со всеми отделами и отвечать на их вопросы, исходя из данных о транзакциях и из поведения на сайте.
• Составлять отчеты с заданной регулярностью.
• Отслеживать изменения поведения посетителей сайта во время изменений в дизайне / функционале (AB тесты).
• Часто — быстрый анализ ad hoc «на коленке».
• Мониторинг поведения пользователей на сайте и информировать о проблемах.
• Часто: просто проверка гипотезы и мое личное «а что если. », результаты таких случайных отчетов быстро отсылала начальству, особенно это помагало накануне больших встреч с отделами / партнерами извне.

Постскриптум

Мне было сложно определиться с настоящей, «взрослой» профессией. Причин много: от бедности, из которой я родом, до отсутствия по-настоящему успешных людей в окружении. Поэтому какое-то время я не задумывалась о том, что там, где я работаю и подрабатываю, приличных денег не было и не будет. Хотя это тоже был неплохой опыт: я никогда не занималась тем, что мне не нравилось. Все профессии до этого были связаны с медиа, с интернетом и с журналистикой.

Мое образование: магистр физики, я училась я сначала в Беларуси в БГУ, потом бросила и закончила физфак в Варшавском университете. Так что, эта неплохой бизнес-аналитик получится из математика, информатика, инженера, экономиста и всех остальных, кто хотя бы немного дружит с цифрами.

Итого, свою первую работую младшего бизнес-аналитика я получила в 29 лет. И считаю, не существует понятий «мне слишком поздно»/«я слишком стар чтобы идти работать джуниором». Это это отговорки. Я рискнула, собралась с духом — и сейчас я зарабатываю в 20 раз больше, чем на первой работе в секторе медиа. Ну и без труда могу найти работу абсолютно везде.

Так что achievement unlocked.

Ах да. Очень помогло знание английского (все это выучить без него было бы тяжелее), ну и польского с немецким в Польше и Германии соответственно. И естественно, когда меня брали на работу, смотрели на образование в CV и на прошлый опыт работы (другая сфера никого не смутила). Опыт и мотивацию нужно было описать в мотивационном письме.

Полезные ссылки:

1. Профессиональное создание CV при помощи вот этого сайта. Горячо рекомендую!

Источник: kryscina.com