Хороший аналитик как найти

Как аналитику найти другого хорошего аналитика

Однажды, ничего не предвещало беды.
Как вдруг, мой начальник озадачил меня: «А вот нам на смежный проект нужен новый аналитик, давай ты будешь собеседовать кандидатов?»
Я, конечно, согласился.
А потом подумал и понял, что я понятия не имею как собеседовать аналитиков, а главное, как понять, хороши они или нет. Но отступать было уже поздно!

Тут же присланные мне резюме, помимо неподходящих, были практически одинаковы. Одни и те же качества, одни и те же навыки, одни и те же технологии. Поиск по интернету не обнадежил, найденные статьи по теме были словно написаны одним и тем же копирайтером и особо помочь не смогли.

Образовалась целая орда якобы важных параметров, которые часто противоречили друг другу.
Пораскинув мозгами и посоветовавшись с мудрыми людьми я приступил к плану собеседования.
Вместо поиска абстрактных «золотых» качеств и навыков аналитика, которые надо бы проверять на собеседовании я начал отсекать бесполезные.

В итоге, бесполезным оказалось всё связанное с технологиями и приложениями. Проект на который я искал человека был про бизнес-приложения для клиентов, так что проверять знание, например, SQL или JSON не было никакого резона, а научить рисовать картинки в Sparx можно и обезьяну за неделю. Знание же всяких UML и BPMN требовалось лишь в контексте понимания процесса работы, а не «как правильно рисовать кружочки и стрелочки».

Казалось бы, о чем спрашивать то тогда? Но в итоге образовался отличный план, через который прошли 17 соискателей.

План состоял из трех частей.

• Общие вступительные вопросы.
  Какие требования бывают и какими свойствами обладают хорошие требования.
  Они нужны чтобы понять, а аналитик ли передо мной?
  Как выяснилось в процессе, за красивыми резюме скрывались и тестировщики и разработчики и даже люди не имеющие отношения к IT.
  Вдобавок, эти простые вопросы дали еще один неожиданный эффект. Некоторые соискатели начинали психовать, когда им, обладателям таких шикарных резюме, задают такие простые вопросы. Ну, с такими разговор короткий, психованным в аналитиках не место.
• Вопросы о процессе разработки и роли аналитика в команде.
  Что должен делать аналитик, а что не должен. Какие у него отношения с девелоперами и QA, как он понимает методологии разработки в которых участовал и т.д. Практика показала, что далеко не все представляют себе весь цикл разработки приложения, свою роль в команде и зачем вообще бизнес заказывает софт у разработчиков.
• Ситуационные вопросы.
  Здесь мы моделировали как реальные ситуации в работе аналитика, так и выдуманные мной, чтобы проследить за ходом мысли соискателя. Рассматривали обычные проблемы аналитика: конфликт приоритетов или требований между несколькими заказчиками, конфликт внутри команды, нечеткое подчинение, интервьюирование заказчика, конфликт бизнес-интересов и т.п.
  Самый полезный блок, т.к. проверял не только внимательность и сообразительность, но и способность уточнять неизвестные данные. В некоторых ситуациях я специально умалчивал некоторые вводные, однако только три(!) из семнадцати кандидатов хоть что-то уточняли у меня. Что, по моему мнению, печально.

Полностью абстрагировавшись от технических навыков, получился отличный фильтр для соискателей, все кандидаты прошедшие его были одобрены руководством и вызвали положительную оценку на последующих раундах.

Так что если вы с такой стороны еще не смотрели на найм аналитиков, посмотрите!

UPD: Привожу примеры задаваемых вопросов и ожидаемых ответов.

Из вступительных вопросов:

• Какой, по вашему, главный инструмент аналитика?
  Самый первый вопрос. Я свято уверен что это голова. Но как оказалось, некоторые соискатели путают понятия «инструмент», «навык» и «компетенция»
• Какие требования бывают?
  Здесь достаточно ответа что функциональные и нефункциональные. Что, нефункциональные можно разделить на бизнес-правила, ограничения и атрибуты качества. Что требования к отказоустойчивости — это атрибут качества, а требования к интеграции — это ограничения.
• Какими свойствами обладают хорошие требования?
  Здесь ожидал услышать что-нибудь из этого списка: полные, однозначные, непротиворечивые, проверяемые и понимаемые. Можно еще, конечно, называть, но мне подойдет и так.

Из вопросов о роли аналитика в команде:

• Кто оценивает трудоемкость задач?
  Команда разработки
• Кто пишет тест план и тест кейсы ?
  QA. Несмотря на простоту ответа, некоторые соискатели удивили меня тут, сказав что все это делает аналитик. Для таких у меня был заготовлен вопрос: «Так что, по вашему QA — это такая бездумная обезьяна которая только и может что кнопки жать по готовым сценариям?» Но не смотря на подсказку, пара человек всё равно гордо ответила «Да!» на этот наводящий вопрос.
• Кто показывает демо клиенту (в случае scrum команды)?
  Кто угодно из команды разработки, но не аналитик.

Разыгранные ситуации.

• Конфликт разработчика и QA
  Вводная: Приходят к аналитику разработчик и QA и жалуются друг на друга. QA говорит что разработчик неправильно сделал, а разработчик говорит что это QA ничего не понимает.
  Ожидаемые действия: Надо выяснить кто как понял, в чем проблема и в случае косяка со стороны аналитика уточнить требование, если оно трактуется неоднозначно.
• Конфликт приоритетов
  Вводная: Релиз жестко запланирован по дате, разработки осталось месяц, всё вроде хорошо, но тут прибегает заказчик с новой пачкой требований и говорит срочно добавить их в релиз. При этом очевидно, что и новые и старые требования за месяц не сделать.
  Ожидаемые действия: Выяснить что повлекло возникновение новых требований, проговорить потребности клиента, вдруг старые уже не актуальны, тогда их можно выкинуть. В случае если всё нужно, заставить клиента самому заново выставить приоритет и новым и старым и те что не влезают отложить на следующий релиз.
• «Убойное» требование
  Вводная: На этапе оценки затрат разработчик говорит что это требование разрушит систему и чтобы его реализовать надо пару месяцев убить только на изменение архитектуры. А заказчик говорит: «Я, конечно, всё понимаю, но мне это нужно, по этому сделайте, вы же разработчики!»
  Ожидаемые действия: Часто то что хочет заказчик — это лишь его личное видение ситуации и решения. За любым требованием лежит некая бизнес-потребность, задача её выявить и предложить более оптимальное решение, более дешевое в плане разработки.
• Интервью в слепую
  Вводная: Аналитика отправляют опросить нового заказчика, однако о нем ничего не известно, даже не ясно еще, что за приложение ему нужно.
  Какие главные вопросы задаст аналитик заказчику.
  Следующие вопросы и их вариации я считаю правильными в такой ситуации:
  Чем занимается заказчик и его сотрудники?
  Зачем им понадобилось ПО? В чем вообще проблема?
  Что он ожидает от этого ПО? Какой результат?
  Как заказчик поймет что результат достигнут?
  Какие ограничения есть у заказчика?
• Два директора
  Вводная: Команда аналитика делает ПО для международной корпорации с офисами в Лондоне и Нью-Йорке. ПО будет использоваться клиентами этой корпорации. Директора этих офисов являются конечными заказчиками и для успешного релиза они оба должны подписаться. Однако, на одной из экранных форм один директор хочет чтобы была синяя кнопка и делала одно, а другой хочет чтобы была зеленая кнопка и делала совсем другое. Нужно найти аргументы, чтобы оба директора согласились на какое-то одно решение.
  Ожидаемые действия: Через цепочку рассуждений прийти к выводу что раз директора управляют бизнесом, то и аргументы должны быть связаны с бизнесом компаний, а не «давайте сделаем две разные страницы» или «будем определять клиента по географическому положению». Идеальный вариант — соотношение выгоды, которую получит компания от разных функционалов с расходами на разработку и обслуживание этих функционалов.

Человек или софт

Любой аналитик знает, что сам процесс работы с информацией заключается в сборе данных, составлении определенных целей/гипотез и их тестировании. В зависимости от типа вашего бизнеса вы можете делать упор на одном (или нескольких) из этих пунктов. Если вы интернет-магазин, то вам необходима систематизация данных, их постоянная выгрузка и обновление. Здесь крайне важны IT-навыки и работа с Big Data (регрессионный анализ, кластерный анализ, обязательная дескриптивная статистика и прочее). Спросите, с какими программами работал кандидат, как происходила «добыча» данных, в каких системах они анализировались (SPSS, Stata, Eviews и т. д. ). Учитывайте, что даже если кандидат хорошо разбирается в продвинутых статистических и математических пакетах, то это не всегда хорошо. Вернее, вы не всегда сможете использовать ресурсы кандидата на 100%, т. к. стоимость этих пакетов поражает воображение. Поэтому ищите аналитиков, которые хорошо разбираются в пакете Office и особенно в классическом Excel. Но если бюджет позволяет и у вас выбор — нанять еще одного кандидата или приобрести продвинутый софт — то выбирайте второе. Качество и глубина расчетов вырастет в разы, да и самим работникам будет приятнее работать.

Проверить в деле

Если вы работаете, к примеру, в ресторанной сфере, то здесь на первом месте знания маркетинга и стратегий. Узнайте, как кандидат находил бы дополнительную информацию (отзывы/мнения, фокус-группы, опросы) и насколько грамотно он умеет составлять опросы и проводить сбор данных. В данном случае от кандидата вы ждете построение грамотных вопросов и некую креативность (сухие цифры как некая точка опоры). Можно попросить его составить опросник — например, чтобы узнать у посетителей оценку вашей кухни. По предложенной анкете можно будет уже сделать выводы о квалификации кандидата: насколько он в теме, насколько точно и ясно заданы вопросы, какую информацию можно в итоге получить из этого опроса. В статье John Webb «Questionnaires and their Design» (оригинал доступен только на платной основе) есть много хороших советов по анкетированию. К примеру, следует быть крайне точным в построении вопросов (вместо того чтобы спросить «Как часто вы ходите в ресторан», лучше поинтересоваться «Сколько раз за последний месяц вы были у нас?»). Анкета должна быть составлена так, чтобы респондент не тратил на нее много времени, в вопросах — не больше 20 слов.

Наконец, дайте при вас аналитику решить проблему вашей компании, хотя бы схематично расписать стратегию. Если вы видите, что кандидат предлагает нестандартные методы, а не «снижение цен/увеличение рекламы», то это хороший знак. Ищите креативность даже там, где от работника требуются только самые жесткие расчеты. Именно новые интересные решения помогут вам не только заявить в дальнейшем о себе на рынке, но и отхватить его часть.

Определить уровень

Современный аналитик должен обладать миксом знаний из области бизнеса, IT и аналитики.

Бизнес. Здесь подразумеваются не только стратегические решения, но и общее понимание маркетинга, рекламы, финансовой стороны и даже юридических аспектов. Этот параметр отвечает за понимание общей концепции бизнеса и уровень принятия управленческих решений.

IT. Если коротко, то в нашем случае это оптимизация работы конечных пользователей с Big Data. Вообще умение «добывать» эти данные — основная задача для сегодняшних аналитиков (взять, к примеру, статью Gian Fulgon «Big Data: Friend or Foe of Advertising», в которой описывается необходимость работы с массивами данных и факт того, что слишком много информации зачастую попросту не берется в расчет). IT — это то, что связывает анализ данных и стратегические решения.

Аналитика. Об этом пункте говорить можно много, но следует разделить его на три составляющие. Это анализ прошлых данных (historical data), прогнозирование будущих событий (forecasting) и описание текущей ситуации. Классификаций много, но временной срез самый наглядный и простой для понимания. К примеру, под forecasting понимается ожидаемая выручка в следующем периоде, оценка изменения целевой аудитории через 2–3 года (ее вкусов и привычек), влияние ожиданий на будущие тренды и многое другое.

Кандидат может обладать знаниями из этих областей в разных пропорциях. Где-то это отношение должно составлять 15/50/35 (онлайн-ретейл и B2C сектор, в частности), где-то — 70/0/30 (консалтинг и часто B2B для малых компаний). Вы должны сами определить (хотя бы примерно), чего вы ждете от кандидата и каким базовым набором знаний из каких сфер он должен обладать. Конечно, оценить эти навыки с точностью до процентов непросто, но вы можете представить себе это соотношение, пусть показатели и субъективны.

Постройте график или таблицу с тремя осями (показателями), и отметьте желаемый уровень: пусть, например, это будет 29/28/43. Опрашивая кандидатов, оценивайте их качества по этим показателям и выбирайте того, кто наиболее близок к запросу. Найти аналитика, который бы отвечал всем вашим требованиям, трудно, будем откровенны — это невозможно (если только это не чудо). Чаще всего ваш выбор будет состоять из специалистов с ярким разбросом характеристик и навыков.

Как мы видим, ближе всего к идеальному варианту находится Антон, т. к. он соответствует больше нашим ожиданиям. Даже в ситуациях, где выбор не совсем очевиден, он заметно упрощается.

Иногда знания дороже, чем опыт

Там, где стратегические решения зависят не от самого аналитика, критерии отбора должны быть менее жесткие в плане опыта и более требовательные в плане образования.

Посудите сами — если ваш аналитик знает всего 1–2 модели, которые он прогонял все 5 лет в Excel, то толку вам от этого мало. Именно хорошее (и свежее) знание матчасти, различных программ и их различий, а также желание применять теории на практике — вот, что вам нужно. Есть и еще один минус у «матерых» аналитиков — нежелание переходить на что-то новое. Даже если вы видите, что ваш кандидат неплохо разбирается в самом анализе, но не интересуется последними новинками в своей сфере, то вам стоит задуматься.

Приведу пример: вы ищете человека, который бы смог оценить эффективность рекламы. С одной стороны, у вас есть опытный человек, знающий все классические KPI (ROI, CPL, CTR и далее), и есть новичок, знающий более изысканные модели анализа эффективности (к примеру, two-step Probit Model) и читающий Journal of Advertising Research. Конечно, можно выбрать первого кандидата, но от второго можно ждать больше интересных, со стратегической точки зрения, выводов и заключений. Ярким примером может служить шотландская пивоварня BrewDog, которая на данный момент выходит на мировой рынок и имеет среднегодовой рост выручки в районе 81%, согласно Fast Track 100. Наняв команду молодых маркетологов, руководство компании с первого же дня поручило им непростое задание — оценить потенциал рынка (как местного, так и мирового) и принять инвестиционное решение. Более того, юные специалисты должны были еще и найти сами эти деньги (т. к. компания частная, то она была сильно ограничена в ресурсах). В итоге пивоварня запустила несколько кампаний в стиле краудфандинга с интересным названием «Equity for Punks», заполучив за первый год существования порядка $6,8 млн. На данный момент уже прошел третий раунд сбора средств и, согласно оценке основателей компании, уровень потенциальных инвестиций превышает $250 млн. Итоги такой политики налицо — выручка пивоварни за 2012 год составила $17,2 млн и продолжает стремительно расти.

Дайте время

Не игнорируйте испытательный срок и тестируйте кандидатов — только так вы сможете проверить специалиста в деле. Если вы предложите адекватные деньги сразу после испытательного срока (с учетом потраченного аналитиком времени на доказательство своих умений и знаний), то хороший работник согласится. Остерегайтесь тех, кто не будет спрашивать вас о своей заработной плате — толковые работники знают, сколько они стоят на рынке, и будут биться до последнего, тогда как плохим все равно. Конечно, эти правила можно отнести ко всем работникам, но и здесь про них забывать тоже не стоит. Еще маленький нюанс: предлагая испытательный срок и обещая хорошую зарплату после — будьте четки в своем предложении. Аналитики — люди цифр и грамотных расчетов, им не нужен треп про дух компании, моральные ценности и прочее. Вы либо нанимаете этих людей, либо нет. Точка.

Источник картинки на тизере: Фотобанк Фотодженика

Бизнес-аналитика – источник дополнительной прибыли и конкурентное преимущество для компаний. С ее помощью руководитель узнает о спаде в продажах за часы, а не за дни и недели, прогнозирует денежные потоки, рассчитывает запасы, видит вклад каждого сотрудника в цифрах, мониторит конкурентов и в итоге опережает их.

Про технологии BI и Big Data сказано много, но они не работают без человека. Многие автоматизируют старые отчеты в новой программе, а потом удивляются, что инвестиции в IT не окупились. Или ждут, что искусственный интеллект скажет, как управлять компанией.

Система бизнес-аналитики – это не только технология, в ней важен человек. Тот, кто будет находить неочевидные взаимосвязи и оцифровывать их в управленческие решения. Первичен он, а не IT-решение. Давайте разберемся, кто такой бизнес-аналитик, и какими качествами он должен обладать. Как его найти и вырастить в компании.

Что должен делать бизнес-аналитик?

Бизнес-аналитик – связующее звено между стратегией и операционной деятельностью компании. Хорошо, когда он разбирается и в IT, и в бизнесе:

• Понимает структуру данных, бизнес-процессы, может четко поставить задачу программистам.
• В состоянии сам проанализировать данные, подготовить отчеты для топ-менеджеров: донести ключевые выводы, предложить варианты действий.

Хороший аналитик – это консультант. Он не просто готовит отчеты по регламенту, а думает о прибыли компании. Плановая экономика не развивала такой подход, и экономистам отводилась роль калькуляторов.

К сожалению, до сих пор в крупных корпорациях, госструктурах, встречается такая пассивная позиция: «Вот отчет по форме. Удельная себестоимость 1200 рублей на единицу продукции. А дальше пусть начальство решает, что с этими цифрами делать».

Ваш бизнес-аналитик должен занимать активную позицию: «Себестоимость 1200 рублей. Она выросла на 15% за последние полгода. В основном из-за цен на сырье. Хотя в среднем наш рынок сырья вырос лишь на 5%. Если даете добро – я проанализирую цены и подготовлю список альтернативных поставщиков. Это займет неделю».

Какими качествами нужно обладать бизнес-аналитику?

У него должны быть одновременно развиты системное и творческое мышление. По-простому: он должен уметь хорошо считать, писать и рисовать.

• Считать. Бизнес-аналитик должен разбираться в экономике и финансах, уметь отличать БДР от БДДС и ROI от EBITDA. Помимо развитой логики, ему нужно владеть инструментами анализа данных: как минимум быть на «ты» с Excel.
• Писать. Умение четко формулировать мысли важно для бизнес-аналитика. Как хороший консультант, он пишет кратко, емко и по делу, уважая время своего руководителя, заказчика.
• Рисовать. Визуализация – универсальный язык коммуникаций. Бизнес-аналитику важно уметь находить образы, которые будут понятны и директору, и продавцу, и технарю. Необязательно быть дизайнером, чтобы использовать графику. Важно не оформление, а умение выражать идеи схемами, диаграммами и даже картинками из интернета.

Умение программировать – плюс, но это необязательное качество. В зрелом возрасте трудно научиться программировать без базового технического образования, но научиться понимать программистов, уметь отредактировать XML и SQL-запрос реально.

В Клубе анонимных аналитиков я познакомился с Мариной, категорийным менеджером зарубежной FMCG-компании. Несмотря на педагогическое (!) образование, она системный человек: все раскладывает по полочкам. В филиалах зарубежных компаний с данными бардак. Марина навела порядок в отчетах, нашла общий язык с программистами, поняла, как устроена база. В итоге она придумала, как экономить один рабочий день в неделю для десяти коллег за счет небольшой автоматизации и изменения регламента. Сначала ей дали в помощь программиста в проектном режиме, затем аналитика. Теперь она начальник отдела и получает зарплату в два раза выше.

Проблема: многие начинают письма с длинной предыстории, рассказывают об исходных данных, о том, что они считали, и на какие вопросы искали ответ. Чего они хотят от адресата – можно найти только на второй странице, если хватит сил дочитать.

Поэтому, когда я нанимаю к себе бизнес-аналитика, то даю тестовое задание: «Вот выгрузка из базы по продажам. Подготовьте отчет на одном слайде с ответами на вопросы: какие клиенты самые важные, какие услуги востребованы». К этому слайду надо приложить пояснительную записку. А тех, кто пишет повести на десять страниц, я сразу отсекаю. Молодежь обижается: мол, я же не дал образец «как надо», не разжевал, что хочу увидеть.

Я заставляю своих аналитиков добавлять аннотации в один абзац к документам или к большим письмам. В них они пишут, чего хотят от адресата в терминах действия: выбрать из вариантов, согласовать, назначить ответственного. Если действий не требуется, объясняют, зачем адресату тратить время на чтение их документа.

Например, участвую в переговорах, где агент по привлечению инвестиций объясняет клиенту свои финансовые условия: «10% от бюджета проекта в случае выигрыша тендера. Аванс – 25% от моей доли». Клиент насторожился. Тогда я взял планшет и пальцем нарисовал схему на примере бюджета в два миллиона.

В итоге все друг друга поняли и ударили по рукам. Кажется, что тут особенного? Но я столько раз бывал на совещаниях, где после рассказа о проекте люди молча кивали: мол, все понятно. Но когда спикер то же самое рисовал на доске, у них вдруг возникали вопросы.

Правда, во всем нужно знать меру. Если ваш аналитик к каждому совещанию готовит безукоризненную презентацию, возможно, он тратит время не на то. Но если дизайн так важен – дайте ему в помощь студента-стажера.

Что бизнес-аналитик дает компании?

Корпорации с отстроенными процессами не нужен аналитик-консультант, он будет ограничен рамками, не впишется в культуру. Но для среднего бизнеса, работающего на конкурентном рынке, внедрение аналитики будет драйвером роста. А стартап будет расти в разы, даже если один человек выделит половину рабочего времени на решение аналитическо-стратегических задач.

Вот история про логистическую компанию, которая чуть не вложилась в бессмысленный IT-проект.

Несмотря на вложения в маркетинг, продажи шли плохо. Директор захотел автоматизации, чтобы контролировать воронку продаж, каналы и конверсии на онлайн-дашборде. Предстояло много технической работы. Пригласили бизнес-аналитика. Он изучил процесс продаж целиком и увидел узкое место: клиенты терялись на этапе согласования коммерческого предложения. Причина проста: КП были сложными и непонятными сметами.

Решили сделать калькулятор КП. Через месяц после разработки он принес менеджерам сделок на 3 млн сверх плана. Компания получила быстрый результат вместо вложений в рискованный и долгий IT-проект. Вместо огромных смет клиенты получали такую инфографику. Она понятно и убедительно показывала экономику сделки. А главное – клиент на уровне визуального восприятия, эмоций запоминал это предложение среди еще пяти однотипных смет конкурентов:

Как найти классного бизнес-аналитика?

Да никак. Супермен, которого я описал, всегда при деле. Зарплата ниже 200 тыс. рублей в месяц ему неинтересна. И бизнес ваш должен быть для него перспективным.

Когда я работал по найму, то не мог брать к себе в отдел дорогостоящих специалистов: был ограничен ставками штатного расписания. Приходилось нанимать людей за среднерыночную зарплату и выращивать их. Я набил много шишек на этом пути и поделюсь своим опытом.

Сначала поищите внутри своей компании. Начните с отделов, связанных с анализом бизнес-показателей: финансы, экономика, маркетинг. Это может быть кто-то из проектных менеджеров: тот, кто достаточно долго проработал в компании, понимает внутреннюю кухню и рынок. Важно, чтобы он продолжал полагаться на цифры, а не только на свое чутье и опыт.

Дайте тестовую задачу: пусть проанализирует свой недавний проект / продукт, или тренды его сегмента рынка. Отчет принимайте в свободной форме, но намекните, что лучше сделать наглядную презентацию с ключевыми выводами для директора. Критерии все те же: считать, писать и рисовать.

Ищите тех, кто мыслит шире рамок вашего бизнеса. Если человек пришел к вам на работу десять лет назад сразу после института, то он и не знает, как работать по-другому. А с опытом в другой компании и даже отрасли ему есть что привнести.

Как-то на должность аналитика IT-проектов я выбирал между двумя людьми. Первый раньше работал менеджером проектов в веб-студии и по образованию вообще дизайнер. Другой – в системном интеграторе, знал ГОСТы и умел писать для госзаказчиков ТЗ на 100 страниц. Его компания была очень похожа на нашу. Я выбрал веб-дизайнера, и не прогадал: он привнес в наш рабочий процесс инструменты скетчинга и прототипирования, о которых мы и не знали. Мы стали согласовывать ТЗ с клиентами в два раза быстрее. И под Новый год смогли выполнить прибыльный проект с горящими сроками.

Если не нашли кандидата внутри, публикуйте вакансию. В процессе внутреннего поиска вы определите критерии подходящего кандидата. Написать текст вакансии будет просто.

Как выбрать правильного кандидата

Берите специалистов, которых интересуют реальные задачи вашего бизнеса. Я не работаю с теми, кто говорит заумными фразами о стратегии, и не думает о ее реализации.

Однажды мне порекомендовали умного веб-аналитика. Обсудили с ним мой проект. Я услышал кучу новых модных слов. Затем еще раз. Конкретных предложений, что делать с рекламой, он так и не сделал:

– Надо с семантикой поразбираться, тут такой нетривиальный морфоанализ…

– А что дальше? – спрашиваю я. – Какие рекламные кампании, объявления, таргетинг?

– Вы же заказчик. Как вы решите, так и настрою…

На этом сотрудничество закончилось. Для меня он – улетевший в космос зануда, который будет отвечать за правильное семантическое ядро, а не за продажи в интернете.

Как растить бизнес-аналитика

Начнем с того, чего не стоит делать.

• Не отправляйте на МВА. Давайте по-честному: вам нужен человек для решения локальных задач. На МВА мышление искажается лучшими мировыми практиками, правильными теориями. В итоге мозг может улететь в космос. Бизнес-аналитик не стратег и не топ-менеджер, который может задумать реорганизацию компании. Вам такой не нужен.
• Не учите Big Data. Понять ключевые тренды можно и самостоятельно, а вот учиться строить нейронные сети – это не для бизнес-аналитика. Я не имею ничего против продвинутой аналитики, но она, к сожалению, часто ведет к строительству космического корабля, который редко взлетает.

Учите прикладным вещам. Это может быть что-то отраслевое: digital-маркетинг, инвестиционный анализ или нововведения в строительных сметах. Совмещайте внешнее обучение с внутренним. После одного-двух дней обучения пусть ваш кандидат проведет лекцию, мастер-класс для коллег, донесет новые идеи. Знания должны быть полезны всей компании, а не только ему одному.

Универсальных рецептов немного. По моим наблюдениям, аналитикам не хватает визуального и стратегического мышления. Этому я обучаю на своих курсах. Аналитики учатся делать понятные отчеты для своих руководителей и заказчиков. Они получают свежий взгляд, множество примеров из ритейла, дистрибуции, банков, логистики, телекома и венчурного бизнеса.

Остальное приходит с практикой. Главное, помните: от вас, как заказчика, тоже многое зависит. Если вы не знаете, чего хотите, или не хотите принимать неприятные решения на основе фактов – не ждите лояльности от вашего консультанта.

Как выстроить работу

Я рекомендую распределять рабочее время аналитика так: 50% времени на текучку (управленческая отчетность, система качества менеджмента, только без формализма), 50% – на аналитические проекты.

Аналитические проекты возникают во время общения аналитика с топ-менеджментом компании. Если аналитик регулярно ходит на совещания, получает вопросы от директоров, участвует в обсуждении реальных проблем бизнеса, проекты появляются сами собой. Это намного эффективнее, чем когда аналитик выдумывает, в каких бы цифрах покопаться.

Для проектов аналитику может потребоваться команда. Сформируйте ее из внутренних специалистов с матричным подчинением аналитику, либо найдите команду на аутсорсинге. Когда задача ясна, а проект четко сформулирован, исполнителей легко найти даже на стороне.

Еще два примера

1. Компания купила базу таможенных деклараций, чтобы понять структуру экспорта конкурентов. Но база оказалась грязной, с кучей опечаток, дублей. Ее нужно было очистить техническими методами с применением экспертного знания. Со своей IT-службой они не договорились: бюрократия в большой компании. Зато смогли выделить бюджет и отдать нам на аутсорсинг. Мой аналитик с профильным опытом и программист решили задачу и подготовили презентацию с инфографикой для директора.

2. Ко мне на воркшоп пришел бизнес-аналитик лизинговой компании. Директор поставил ему задачу: сделать отчет, который показывает тренды рынка, позиции компании. Данные в базе есть, так что нужен был сразу отчет в BI-системе. Вместо двух недель он сделал это за один день. Вырвавшись из офисной текучки, он продумал сценарий пользователя, полностью переделал интерфейс с понятного аналитику на понятный директору. Мы нашли нестандартные визуализации, чтобы тот «увидел и понял все сразу».

Как учиться и где учить?

Если вы хотите стать успешным бизнес-аналитиком – развивайте оба полушария и проявляйте инициативу. Не ждите, что вас повысят просто так. Интересуйтесь дизайном, копирайтингом, программированием, бизнесом. Черпайте примеры из других отраслей. Предупреждаю: быстрых рецептов нет. Я потратил восемь лет, наступил на все грабли, чтобы сейчас жить в Майами и управлять российским бизнесом удаленно.

Если вы директор или топ-менеджер – посмотрите на недавний отчет, который вам подготовили подчиненные. Все ли в нем понятно вам без комментариев? Если нет, или за пять лет он не менялся – вам нужны свежие идеи.

И если вы хотите получать понятные отчеты от своих подчиненных, отправляйте их на мой онлайн-курс. На нем они не только будут учить теорию на абстрактных примерах, но и сделают свой проект с консультациями от меня и моей команды. Этот проект может быть разработан специально для вашей компании.

Партнерский материал

Алексей Колоколов, эксперт по внедрению информационно-аналитических систем, расскажет, какую пользу может принести хороший бизнес-аналитик компании и как его найти или вырастить самостоятельно.

Бизнес-аналитика — источник дополнительной прибыли и конкурентное преимущество для компаний. С её помощью руководитель узнаёт о спаде в продажах за часы, а не за дни и недели, прогнозирует денежные потоки, рассчитывает запасы, видит вклад каждого сотрудника в цифрах, мониторит конкурентов и в итоге опережает их.

Однако система бизнес-аналитики – это в первую очередь коммуникации между людьми, а потом уже технология. Алгоритмы, обработка данных – это всего лишь сырье, в котором эксперт будет находить неочевидные взаимосвязи и оцифровывать их в управленческие решения. Давайте разберемся, кто такой бизнес-аналитик и какими качествами он должен обладать, как его найти или вырастить в компании.

Функция бизнес-аналитика в компании

Бизнес-аналитик – связующее звено между стратегией и операционной деятельностью компании. Хорошо, когда он разбирается и в ИТ, и в бизнесе:

• Понимает структуру данных, бизнес-процессы, может четко поставить задачу программистам.
• В состоянии сам проанализировать данные, подготовить отчёты для топ-менеджеров: донести ключевые выводы, предложить варианты действий.

Хороший аналитик – это консультант. Он не просто готовит отчеты по регламенту, а думает о прибыли компании. Плановая экономика не развивала такой подход, и экономистам отводилась роль калькуляторов. К сожалению, до сих пор в крупных корпорациях и госструктурах встречаются бизнес-аналитики с пассивным подходом:

«Вот отчёт по форме. Удельная себестоимость составила 1200 рублей на единицу продукции. А дальше пусть начальство решает, что с этими цифрами делать».

Хороший бизнес-аналитик думает иначе:

«Себестоимость 1200 рублей. Она выросла на 15% за последние полгода. В основном из-за цен на сырье. Хотя в среднем наш рынок сырья вырос лишь на 5%. Если даёте добро, я проанализирую цены и подготовлю список альтернативных поставщиков. Это займёт неделю».

Подход к работе должен быть как у консалтинговых компаний. Основной процесс – выдвижение и проверка гипотез, а продукт такой работы – отчет. Типичная ошибка – люди в отчете хотят отразить объем проделанной работы, а потом удивляются, почему их недослушивают до конца, перебивают и просят перейти к сути. Хороший аналитик оцифровывает варианты решений, а они должны быть простыми и понятными.

Ключевые компетенции бизнес-аналитика

У хорошего бизнес-аналитика одновременно развито системное и творческое мышление. По-простому он умеет хорошо считать, писать, рисовать и выделять главное.

Считать. Бизнес-аналитик разбирается в экономике и финансах, умеет отличать БДР от БДДС и ROI от EBITDA. Помимо развитой логики, он владеет инструментами анализа данных: как минимум на «ты» с Экселем.

Умение программировать – это плюс, но не обязательное требование. В зрелом возрасте трудно научиться программировать без базового технического образования, но научиться понимать программистов, уметь отредактировать xml и SQL-запрос реально.

В клубе анонимных аналитиков я познакомился с Мариной, категорийным менеджером зарубежной FMCG-компании. Несмотря на педагогическое (!) образование, она — системный человек: всё раскладывает по полочкам.

У них в компании с данными был бардак. Марина навела порядок в отчётах, нашла общий язык с программистами, поняла, как устроена база. В итоге она придумала, как экономить 1 рабочий день в неделю для 10 коллег за счёт небольшой автоматизации и изменения регламента.

Сначала ей дали в помощь программиста в проектном режиме, затем аналитика. Теперь она начальник отдела и получает зарплату в два раза выше.

Писать. Для бизнес-аналитика важно уметь чётко формулировать мысли. Как хороший консультант, он пишет кратко, ёмко и по делу, уважая время своего руководителя и заказчика.

Когда я нанимаю к себе бизнес-аналитика, то даю тестовое задание: «Вот выгрузка из базы по продажам. Подготовьте отчёт на одном слайде с ответами на вопросы: какие клиенты самые важные, какие услуги востребованы и т.д. К отчету приложите пояснительную записку». Тех, кто пишет повести на 10 страниц, я отсекаю сразу.

Я заставляю аналитиков добавлять аннотации в 1 абзац к документам или к большим письмам. В них они пишут, чего хотят от адресата в терминах действия: выбрать из вариантов, согласовать, назначить ответственного. Если действий не требуется, объясняют, зачем адресату тратить время на чтение документа.

Рисовать. Визуализация – универсальный язык коммуникаций. Менеджеру и аналитику важно уметь находить образы, которые будут понятны и директору, и продавцу, и технарю. Необязательно быть дизайнером, чтобы создавать графику. Важно не оформление, а умение выражать идеи схемами, диаграммами и даже картинками из интернета.

Ведем переговоры с партнерами, которые хотят себе половину дохода с продаж. Их аргумент — они приводят больших клиентов и «делают нам бизнес». Выбирайте: либо у вас половина, либо ничего.

Чтобы снять напряжение, переключаю их внимание на наглядный пример. По-простому наш бизнес можно разделить на продукт, упаковку и канал продаж. Эти составляющие равноправны, без каждой из них бизнеса не будет.

Партнер признает, что в маркетинг он не вкладывается, и получает «упакованный» продукт. В итоге сошлись на 60/40 в нашу пользу.

Правда, во всём нужно знать меру. Если ваш аналитик к каждому совещанию готовит безукоризненную презентацию, возможно, он тратит время зря.

Уметь выделять ключевое. Все сейчас перегружены информацией, поэтому самое страшное, что может сделать подчиненный, – это вывалить на руководителя весь объем исходных данных, дать максимально подробный отчет. Это точно не поможет в принятии решения.

Вот пример отчета, который сделали маркетологи для директора торговой сети. Задача была – дать краткую сводку, чтобы за 30 секунд директор понял ситуацию с продажами и акциями по магазинам.

Согласитесь, здесь сложно понять, что же самое важное, на что обратить внимание в первую очередь. Ключевых показателей не может быть 15, тогда они перестают быть ключевыми. В рамках одного отчета их должно быть от 4 до 6. Когда мы доработали отчет, структурировали его и убрали лишнее, то получили гораздо более понятную картину:

В ходе этой доработки никто не злил директора вопросами: «Выберите, что вам важно, скажите, какую диаграмму вам нарисовать». Это результат логической работы, выдвижения и проверки гипотез. Поэтому именно навык выделять главное отличает бизнес-аналитика от креативщика, который красиво пишет и рисует.

Где найти опытного бизнес-аналитика

На отрытом рынке труда мало таких резюме, хорошие аналитики всегда при деле. Зарплата ниже 200 тысяч рублей в месяц им неинтересна. И бизнес ваш должен быть для них перспективным.

Когда я работал по найму, то не мог брать к себе в отдел дорогостоящих специалистов, так как был ограничен ставками штатного расписания. Приходилось нанимать людей за среднерыночную зарплату и выращивать из них профессионалов самостоятельно. Я набил много шишек на этом пути и хочу поделиться своим опытом, чтобы вы не наступили на те же грабли.

Внутри компании. Подходящие кандидаты могут быть рядом с вами. Начните с отделов, связанных с анализом бизнес-показателей: финансы, экономика, маркетинг.

Это может быть кто-то из проектных менеджеров. Тот, кто достаточно долго проработал в компании, понимает внутреннюю кухню и рынок. Важно, чтобы он продолжал полагаться на цифры, а не только на своё чутье и опыт.

Дайте тестовую задачу: пусть проанализирует свой недавний проект/продукт или тренды его сегмента рынка. Отчёт принимайте в свободной форме, но намекните, что лучше сделать наглядную презентацию с ключевыми выводами для директора. Критерии всё те же: считать, писать и рисовать. И, конечно, выделять ключевое.

Ищите тех, кто мыслит шире рамок вашего бизнеса. Если человек пришёл к вам на работу 10 лет назад сразу после института, то он и не знает, как работать по-другому. А с опытом в другой компании и даже отрасли ему есть что привнести.

Как-то на должность аналитика ИТ-проектов я выбирал между двумя людьми. Первый, по образованию дизайнер, раньше работал менеджером проектов в веб-студии. Другой – у системного интегратора, знал ГОСТы и умел писать для госзаказчиков ТЗ на 100 страниц. Его компания была очень похожа на нашу.

Я выбрал «веб-дизайнера» и не прогадал: он привнёс в рабочий процесс инструменты скетчинга и прототипирования, о которых мы и не знали. Мы стали согласовывать ТЗ с клиентами в 2 раза быстрее. И под Новый год смогли выполнить прибыльный проект с горящими сроками.

На рынке труда. Если вы предлагаете среднерыночную зарплату, то не ждите, что соискатель будет удовлетворять всем требованиям. Решите, от чего готовы отказаться, какому навыку будете обучать в процессе стажировки, например, писать или рисовать.

Ваша воронка подбора на входе должна быть максимально широкой, поэтому описывайте вакансию вкусно, не ставьте низкий потолок дохода. И не ограничивайте в опыте работы, ведь к вам может прийти перспективный специалист из смежной профессии. У меня на вакансию откликались и технический директор, и ивент-менеджер, и банковский аналитик.

Дальше вам нужно отфильтровать эти отклики тестовым заданием. Тут все просто: даете массив данных и задачу проанализировать тренды, топовые товары, клиентов и т.д. На выходе – один слайд с пояснительной запиской.

60% кандидатов не возьмется делать задание, еще 30% не справятся, а 10% вы пригласите на собеседование. И там уже выберете специалистов, которых интересуют реальные задачи вашего бизнеса. Я не работаю с теми, кто говорит заумными фразами о стратегии и не думает о её реализации.

Мне порекомендовали умного веб-аналитика. Обсудили с ним проект. Я услышал кучу новых модных слов. Затем ещё раз. Но конкретных предложений по рекламе он так и не сделал:

— Надо с семантикой поразбираться, тут такой нетривиальный морфоанализ…

— А что дальше? Рекламные кампании, объявления, таргетинг?

— Вы же заказчик. Как вы решите, так и настрою…

На этом сотрудничество закончилось. Для меня он — улетевший в космос зануда, который будет отвечать за правильное семантическое ядро, а не за продажи в интернете.

Воспитайте сами. Начните с локальных прикладных вещей. Это может быть что-то отраслевое: digital-маркетинг, инвестиционный анализ или нововведения в строительных сметах.

Сейчас в моде большие данные, но я не рекомендую отправлять на курсы по BigData. Понять ключевые тренды можно и самостоятельно, а вот уметь строить нейронные сети бизнес-аналитику необязательно. Я не имею ничего против продвинутой аналитики, но она, к сожалению, часто ведёт к строительству космического корабля, который редко взлетает.

Важно: после 1-2 дней обучения поручите кандидату провести лекцию, мастер-класс для коллег, чтобы донести новые идеи. Знания должны быть полезны всей компании, а не только ему одному.

Универсальных рецептов немного. По моим наблюдениям, аналитикам не хватает визуального и стратегического мышления. Этому я обучаю на своих тренингах. Аналитики учатся делать понятные отчёты для своих руководителей и заказчиков. Они получают свежий взгляд, множество примеров из ритейла, дистрибуции, банков, логистики, телекома и венчурного бизнеса.

Остальное приходит с практикой. Помните, что от вас, как от заказчика, тоже многое зависит. Если вы не знаете, чего хотите, или не хотите принимать неприятные решения на основе фактов, бизнес-аналитик вам не поможет.

У бизнес-аналитика нет четкой карьерной лестницы. Эта профессия еще только обретает очертания. Но я наблюдаю, что многие из них вырастают в директоров по развитию. Их работа тоже четко не регламентирована, они реализуют «ничьи» проекты и выводят бизнес на новый уровень.

Как выстроить работу

Я рекомендую распределять рабочее время аналитика так: 50% времени на текучку (управленческая отчётность, система менеджмента качества), 50% – на аналитические проекты.

Аналитические проекты возникают во время общения аналитика с топ-менеджментом компании. Если аналитик регулярно ходит на совещания, получает вопросы от директоров, участвует в обсуждении реальных проблем бизнеса, проекты появляются сами собой. Это намного эффективнее, чем когда аналитик выдумывает, в каких бы цифрах покопаться.

Для проектов аналитику может потребоваться команда. Сформируйте её из внутренних специалистов с матричным подчинением аналитику либо найдите команду на аутсорсе. Когда задача ясна, а проект чётко сформулирован, исполнителей легко найти даже на стороне.

Если вы директор или топ-менеджер – посмотрите на недавний отчёт, который вам подготовили подчинённые. Всё ли в нём понятно без комментариев? Если нет, либо если за 5 лет он не менялся – вам нужны свежие идеи.

Ко мне на воркшоп пришёл бизнес-аналитик лизинговой компании. Директор поставил задачу: сделать отчёт, который показывает тренды рынка и позиции компании. Данные в базе есть, так что нужен был сразу отчет в BI-системе.

Вместо двух недель аналитик выполнил эту задачу за один день. Вырвавшись из офисной текучки, он продумал сценарий пользователя и полностью переделал интерфейс с понятного аналитику на понятный директору. Мы нашли нестандартные визуализации, чтобы тот «увидел и понял все сразу».

Если вы хотите стать успешным бизнес-аналитиком, развивайте оба полушария и проявляйте инициативу. Не ждите, что вас повысят просто так. Интересуйтесь дизайном, копирайтингом, программированием, бизнесом. Черпайте примеры из других отраслей. Предупреждаю: быстрых рецептов нет. Я потратил 8 лет, наступил на все грабли, чтобы сейчас жить в Майами и управлять российским бизнесом удалённо.

Если вы – руководитель и хотите получать понятные отчёты от своих подчинённых, отправляйте их на мой онлайн-курс. Там они не только выучат теорию, но и с помощью консультаций от меня и моей команды сделают свой проект, полезный для вашей компании.

Автор: Алексей Колоколов

В своей работе команда GlobalCareer регулярно сталкивается с запросом поиска системных аналитиков. Они востребованы как в крупных промышленных или финансовых холдингах, так и в молодых стартапах. Сегодня разберёмся, кто же это такие, посмотрим, как обстоят дела на рынке труда, и поговорим о том, на какие их качества и навыки обращают внимание профессиональные консультанты во время собеседований.

Для начала заметим, что в IT-сфере востребованы 2 основных типа аналитиков: бизнес-аналитики и системные аналитики. Бизнес-аналитики используют различные инструменты бизнес-анализа для конкретизации задач в бизнес-системах и бизнес-логике проекта. Системные аналитики на основе информации, полученной от бизнес-аналитиков, формируют тех. задания разработчикам, создающим программное обеспечение для решения задач бизнеса.

В зависимости от специфики деятельности компании-заказчика требования к техническим навыкам системного аналитика, его опыту и образованию могут меняться. Но, как правило, работодатели ожидают от них опыта написания бизнес-требований и технических заданий, навыки работы с базами данных и, как следствие, хорошее знание SQL, использование в работе основных инструментов для описания бизнес-процессов (BPMN, UML).

Анжела Крыцина, консультант GlobalCareer, поясняет: «Системный аналитик ― это переводчик с языка бизнеса на язык разработчиков и обратно. Поэтому его ключевой признак ― общение непосредственно с разработчиками. Следовательно, он должен как минимум разбираться в языках программирования, а если у него есть опыт в программировании, то это настоящая удача»

Задачи, которые решает системный аналитик:

• Постановка ТЗ, функциональных требований разработчикам.
• Формирование ТЗ на разработку архитектуры систем, баз данных, интеграционных решений и др.
• Координация процесса разработки, написание тестовых сценариев, участие в тестировании.
• Приёмка кода у разработчиков.
• В некоторых случаях написание запросов к БД, проведение code-review, участие в написании, доработках кода.

По данным GlobalCareer, в начале этого года индекс напряженности бизнес-аналитиков в Москве составлял 5,2, в то время как у системных аналитиков — 2,5; что говорит о том, что системных аналитиков найти сложнее. Важно отметить и частую путаницу в вакансиях и резюме: под названием «бизнес-аналитик» может описываться функционал системного аналитика. Из-за этого, велика вероятность ошибиться во время подбора кандидатов. Поэтому важно помнить, что системные аналитики НЕ составляют отчетность, НЕ считают показатели, НЕ рассчитывают риски. Они формулируют требования и участвуют в разработке систем, которые делают всё это. Поэтому на должность системного аналитика вам точно НЕ ПОДОЙДУТ специалисты с опытом в маркетинговой, инвестиционной и финансовой аналитике, оптимизаторы бизнес-процессов, риск-аналитики и аналитики продаж, а также аналитики данных / BigData и люди, составляющие управленческую, регуляторную и финансовую отчетность.

Екатерина Чепикова, старший консультант GlobalCareer, замечает: «В последнее время основная часть запросов о поиске системных аналитиков поступает из Москвы. Хотя регулярно такие вакансии открываются в Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге и многих других Российских городах, где у компаний есть крупные центры разработки. Высокий спрос на этих специалистов наблюдается в банковской индустрии, ИТ и розничных компаниях. Что касается требований, то в каждом случае они индивидуальны. Для каких-то проектов большую значимость имеет сильная техническая база кандидата, для кого-то ценен опыт в аналогичной отрасли, а кто-то хочет посмотреть системного аналитика, который в прошлом сам был разработчиком».

Определить уровень компетенций системного аналитика по резюме достаточно сложно. Поэтому консультанты GlobalCareer рекомендуют задавать следующие вопросы:

• Как кандидат описывает архитектуру и функциональность продуктов, с которыми работал? Классный системный аналитик должен прекрасно разбираться в используемых в проекте технологиях. Конечно, финальное решение за архитектором. Но аналитик обязан понимать, почему сделали именно так, какие факторы повлияли на выбор того или иного решения. Стиль ответа — слова и термины — продемонстрирует, насколько хорошо кандидат ориентируется в происходящем и сможет ли при необходимости объяснить суть процессов коллеге-программисту.

• На каком уровне кандидат владеет SQL и как давно использует его в работе? Для лучшего понимания можно попросить привести примеры запросов, которые он в последнее время использовал; уточнить, работал ли с вложенными запросами, функциями ранжирования, агрегирования, группировки. Сейчас практически любой сайт, от небольшого блога на WordPress до крупнейших интернет-ресурсов, использует реляционные базы данных. А именно SQL — наиболее эффективный способ работы с ними.

• Какие инструменты для описания бизнес-процессов использует кандидат в работе? Здесь важно, чтобы кандидат обладал навыками моделирования в BPMN и UML нотациях. К тому же он должен уметь читать и понимать другие виды нотаций, т. к. в своей работе взаимодействует с разными сотрудниками.

• Какие практики документирования использовались в предыдущих проектах, и какие типы документов составлял сам кандидат? Т.к. на основе документации, которую составляет системный аналитик, формируются пакеты документов, объясняющих рабочие процессы компании, предпочтительнее кандидат с отличными навыками документирования. Это позволит не только настроить системы и чётко разграничить зоны ответственности между участниками проекта в настоящем, но и сохранит прозрачность схем работы в будущем и даст возможность другим сотрудникам команды в любой момент получить всю нужную информацию по проекту в полном объёме.

Помимо профессиональных знаний, в ходе интервью важно оценить и общий опыт кандидата в проектной работе:

• По каким методологиям работает кандидат (Agile/Scrum, RUP, Waterfall и др.)? Это поможет понять, насколько опыт кандидата накладывается на то, как выстроен процесс разработки внутри компании.

• В команде какого типа работал кандидат? Ответ на этот вопрос позволит дать прогноз насколько быстро он сможет адаптироваться и включиться в новые задачи. Так, например, если соискатель привык работать в командах, предполагающих универсальность, то попав в компанию с чётким распределением задач, он будет нуждаться в большем времени для привыкания к новым условиям.

Часто для оценки навыков соискателя лишь ответов на вопросы недостаточно. Для того, чтобы увидеть, какие способы решения различных задач будет использовать кандидат, как он ведёт себя за работой, требуется выполнение тестового задания. Оптимальный вариант: заказчик составляет небольшую задачу, учитывающую специфику его деятельности, а кандидат выполняет её непосредственно на собеседовании и объясняет свои выводы. Т. к. любая задача имеет несколько решений, то от системного аналитика требуется выбор наиболее оптимального. Порой, лишь решение технического задания помогает принять окончательное решение относительно соискателя. Так, в практике наших консультантов были случаи, когда только после этого этапа переговоров становилось ясно, что претендент больше бизнес-аналитик, и ряда важных навыков настоящего системного аналитика ему просто не хватает.

Подбор системных аналитиков — кропотливый процесс. Но база GlobalCareer и опыт наших консультантов позволяют искать кандидатов даже с самыми редкими компетенциями быстро и эффективно.

Если вам нужен отличный системный аналитик — мы поможем найти его. Оставьте свою заявку здесь.