Что отличает системного аналитика от остальных?

Со стороны кажется, что системный аналитик просто рисует схемы.
Но на деле мы те, кто наводит порядок, когда вокруг царит полный БЕСпорядок 😂😂😂

Бизнес говорит одно, разработка понимает другое, и в итоге никто не уверен, что делает.
Вот тогда и зовут нас.

Мы вытаскиваем из кучи противоречий суть, соединяем куски логики и делаем так, чтобы всё наконец заработало как единое целое.

Не ради красоты в Confluence.
А чтобы потом не пришлось тушить пожары.

Пока всё работает - про нас не вспоминают.
Но стоит где-то промахнуться, как нас зовут на помощь))

“Тут всё просто”...
и начинается приключение

Каждый раз, когда я слышу “там всё просто” — я уже знаю, что день пойдёт не по плану 😂

Потому что “просто”, это когда никто ещё не копал глубже.
Стоит чуть открыть систему, и начинается: “а вот это откуда взялось?”, “а почему тут так?”, “а кто это вообще придумал?”.

Системный анализ — это не про рисовать схемки и умничать.
Это про то, чтобы увидеть, где всё развалится, ещё до того, как это случится, и это ни капли не просто 😅

Да, со стороны кажется, что мы перестраховываемся.
Но поверьте — за каждой “лишней проверкой” стоит чей-то старый факап, который мы уже однажды пережили 🤫

Мы не усложняем — мы просто знаем, где живёт боль))

Системный аналитик вечно где-то между)))

Когда проект только зарождается - нас зовут, чтобы разобраться, как всё должно работать.
Все вдохновлённые, у всех идеи, сроки, амбиции.
А ты сидишь, слушаешь и думаешь:
“Хорошо, но как всё будет через полгода?” 😅
Когда проект уже еле дышит - зовут снова.
Теперь уже не за идеями, а за ответом на вопрос “почему так получилось?”
И ты снова лезешь в дебри, восстанавливаешь цепочки, ищешь ошибки...

Мы всегда где-то посередине.
Между рождением проекта и его концом, а вернее будет что только на них
Редко нас вспоминают когда всё хорошо идёт, вот в чём смысл)

Сколько нужно системных аналитиков, чтобы объяснить задачу?

Обычно хватает одного.
Но если в комнате больше трёх разработчиков, добавляем ещё одного на подстраховку, потому что кто-то обязательно поймёт что-то не так.

А если там ещё тестировщик и продакт... всё, вызывайте подкрепление)))
Один объясняет, второй рисует, третий уже пишет схему,
четвёртый просто морально поддерживает и за всем следит)

И всё равно кто-то скажет:
"А мы думали, это работает по-другому…" 🤦‍♂️

Вот поэтому системные аналитики иногда немного философы.
Мы давно поняли: идеально человека со слов не понять
Это можно сделать только после долгой и упорной совместной работы с ним 😰
Главное, чтобы в итоге всё сработало

Когда система работает не так, как ты задумал… но зато стабильно 😅

Ты сидишь, смотришь на результат и понимаешь:
да, это не то, что должно было получиться,
но чёрт возьми - оно работает!
Баги исчезли, пользователи довольны,
а логика… ну, она просто другая.
Ты даже не сразу решаешь - чинить или оставить.
Внутри тебя борются два демона (аналитика):
один шепчет "поправь по ТЗ",
второй говорит "не трогай, оно же работает"
И ты сидишь, улыбаешься и думаешь:
Хм..хм...хм.....

Системный анализ, это не про документацию ради документации.

Это про то, чтобы превратить хаос бизнес-процессов в работающую архитектуру.
Разберём по шагам, как это выглядит на реальных проектах.

1️⃣ Сбор контекста
Сначала аналитик изучает предметную область: цели бизнеса, ключевые метрики, участников процесса.
Он строит контекстную диаграмму: кто с кем взаимодействует, какие системы обмениваются данными. Это помогает понять, где вообще искать корень проблем.
2️⃣ Анализ текущего состояния (AS-IS)
Тут начинается самое интересное. Нужно собрать факты, а не мнения.
Обычно выясняется, что процессы существуют только "в головах" сотрудников.
Ты вытягиваешь эти знания, описываешь BPMN-модели, таблицы данных, бизнес-правила.
И видишь: система живёт сама по себе, дублирует данные, передаёт заказы по Excel.
3️⃣ Выявление разрывов и проблем
На этом этапе системный аналитик ищет противоречия.
Например: заказ может уйти в доставку, даже если не оплачен; два модуля пишут одно и то же значение в разные поля; складская система не знает, что заказ отменён.
Это и есть «системные дыры».
4️⃣ Проектирование целевого состояния (TO-BE)
Теперь аналитик разрабатывает архитектурное решение: какие модули взаимодействуют, какие данные передаются, где будут храниться справочники, кто является источником истины.
Создаются ER-диаграммы, DFD-модели, описания API.
Фактически он пишет карту того, как должна функционировать экосистема.
5️⃣ Передача и контроль реализации
Дальше подключаются разработчики. Аналитик должен убедиться, что их реализация не противоречит логике.
На демо он проверяет, что сценарии действительно работают, что данные корректно синхронизируются, что исключения обработаны.

Системный аналитик, это тот, кто знает, как работает вся экосистема.
Он видит не только код, но и взаимосвязи между системами, логикой и людьми.
Если где-то в цепи "вход-обработка-выход" появляется сбой, именно он знает, где искать причину.

Системный анализ - как инженерия смысла.
Когда ты не просто рисуешь процессы, а строишь механизмы, которые должны сработать.

Рынок Аналитики хочет превратить 7 млрд долларов в 23

Рынок self-service аналитики взлетит с примерно 6,9 млрд$ в 2025 до 23 млрд$ к 2034 году, судя по отчёту Global Market Insights.
Это не просто цифрa
компании устали ждать IT и хотят сразу “свои данные в свои руки”.

Кейс: почему бизнес меняет стратегию

Self-service инструменты становятся всё доступнее: BI-платформы типа Qlik или Power BI развивают мышление “для всех”, а не только для тех, кто умеет кодить.

По данным Global Market Insights, CAGR этого рынка составляет 16,2% до 2034 года.

Это значит, что нестандартные подотделы: маркетинг, операции, логистика, могут сами вытаскивать инсайты без вечного согласования с IT.

Почему это ломает старые правила

Раньше BI-команды были узким горлышком: аналитику запрашивали, ждали отчёт, потом делали шаги. Теперь всё меняется: анализ становится действенным и оперативным.

Это уменьшает зависимость от “аналитиков-экспертов”: обычные сотрудники получают доступ к данным и могут принимать решения на их основе.

Но есть и обратная сторона медали: eсли дать доступ всем без ограничений, начинается хаос в данных. Нет единой валидации, рост “теневых дашбордов”

Моё мнение и прогноз:
Я считаю, что self-service аналитика, это не просто модный тренд, а новый способ повысить эффективность бизнесу.
Т.е. кто не даст командам простой доступ к данным, окажутся позади, потому что конкуренты будут действовать быстрее, принимать решения на глазах, а не через один отдел.
Плюс: это повышает требования к культуре данных
- в компании должны быть ясные правила, кто что может делать с “своими” дашбордами.

А как ты думаешь: твоя команда уже готова к “аналитике для всех”, или self-service останется игрушкой для “любителей циферек"?