Связующее звено между данными и решением: роль бизнес-аналитика во внедрении ML в процессы компании
Часто кажется, что стоит подключить ИИ-модель, и оптимизация бизнес-процессов произойдет сама собой. Но на практике машинное обучение — это, прежде всего, данные, процессы и четкое понимание, зачем это нужно бизнесу. И здесь ключевую роль играет именно бизнес-аналитик.
Роль бизнес-аналитика в интеграции ML-систем — быть связующим звеном между бизнес-задачами и техническими возможностями ИИ. Он не просто собирает требования, а проводит инвентаризацию данных: где лежат документы, в каком они качестве, достаточно ли их для обучения, какие есть пробелы.
Какие задачи в процессе внедрения выполняет бизнес-аналитик:
➖ Формализация бизнес-процессов для определения точек применения ML;
➖ Формулировка задач для обучения моделей и выбор подходящих решений под цели бизнеса;
➖ Совместная работа с дата-инженерами над структурированием исходных данных;
➖ Оценка результатов моделей не только по техническим метрикам, но и по бизнес-критериям.
Для обучения модели бизнес-аналитику необходимо собрать в единую систему данные, напрямую связанные с бизнес-задачами компании:
✅ Исторические данные о клиентах, операциях, продуктах;
✅ Метрики и показатели эффективности, которые нужно улучшить;
✅ Структурированные и неформатированные данные: текстовые отчёты, отзывы, поведенческие данные;
✅ Данные, отражающие ключевые события;
✅ Внешние данные о рынке и регуляторные требования.
Бизнес-аналитик помогает найти и подготовить эти данные, проводя анализ бизнес-процессов и выявляя ключевые параметры для трекинга. Он формализует требования к данным, работает с командами дата-инженеров по их очистке и структурированию, а также взаимодействует с дата-сайентистами для правильной постановки задач обучения.
📌 На этой неделе мы глубже погрузимся в специфику работы бизнес-аналитики при внедрении ИИ-систем, поделимся экспертными комментариями от наших специалистов и разберем популярные мифы о работе.
Часто кажется, что стоит подключить ИИ-модель, и оптимизация бизнес-процессов произойдет сама собой. Но на практике машинное обучение — это, прежде всего, данные, процессы и четкое понимание, зачем это нужно бизнесу. И здесь ключевую роль играет именно бизнес-аналитик.
Роль бизнес-аналитика в интеграции ML-систем — быть связующим звеном между бизнес-задачами и техническими возможностями ИИ. Он не просто собирает требования, а проводит инвентаризацию данных: где лежат документы, в каком они качестве, достаточно ли их для обучения, какие есть пробелы.
Какие задачи в процессе внедрения выполняет бизнес-аналитик:
➖ Формализация бизнес-процессов для определения точек применения ML;
➖ Формулировка задач для обучения моделей и выбор подходящих решений под цели бизнеса;
➖ Совместная работа с дата-инженерами над структурированием исходных данных;
➖ Оценка результатов моделей не только по техническим метрикам, но и по бизнес-критериям.
Для обучения модели бизнес-аналитику необходимо собрать в единую систему данные, напрямую связанные с бизнес-задачами компании:
✅ Исторические данные о клиентах, операциях, продуктах;
✅ Метрики и показатели эффективности, которые нужно улучшить;
✅ Структурированные и неформатированные данные: текстовые отчёты, отзывы, поведенческие данные;
✅ Данные, отражающие ключевые события;
✅ Внешние данные о рынке и регуляторные требования.
Бизнес-аналитик помогает найти и подготовить эти данные, проводя анализ бизнес-процессов и выявляя ключевые параметры для трекинга. Он формализует требования к данным, работает с командами дата-инженеров по их очистке и структурированию, а также взаимодействует с дата-сайентистами для правильной постановки задач обучения.
📌 На этой неделе мы глубже погрузимся в специфику работы бизнес-аналитики при внедрении ИИ-систем, поделимся экспертными комментариями от наших специалистов и разберем популярные мифы о работе.
👍5❤3👏3🔥1
Бизнес-аналитик и его роль в цифровой трансформации: разбираем распространенные заблуждения
Вокруг работы бизнес-аналитика сложилось немало стереотипов. Многие до сих пор считают, что его можно легко заменить ИИ или что он только мешает процессу многочисленными вопросами и уточнениями.
Мы в Embedika каждый день работаем с сильными аналитиками и видим, насколько их роль критична для успеха цифровой трансформации. Именно они переводят бизнес-задачи на язык технологий — точно так же, как наши NLP-модели переводят запросы пользователей в релевантные ответы из тысяч документов.
Сегодня мы рассмотрим и развеем ключевые мифы о работе бизнес аналитиков. Подробнее — раскрываем в карточках.
Вокруг работы бизнес-аналитика сложилось немало стереотипов. Многие до сих пор считают, что его можно легко заменить ИИ или что он только мешает процессу многочисленными вопросами и уточнениями.
Мы в Embedika каждый день работаем с сильными аналитиками и видим, насколько их роль критична для успеха цифровой трансформации. Именно они переводят бизнес-задачи на язык технологий — точно так же, как наши NLP-модели переводят запросы пользователей в релевантные ответы из тысяч документов.
Сегодня мы рассмотрим и развеем ключевые мифы о работе бизнес аналитиков. Подробнее — раскрываем в карточках.
👍6🔥4💯4👏2
UI для ИИ-систем: как дизайн выстраивает взаимодействие между человеком и технологией
На этой неделе мы уже говорили о том, как бизнес-аналитик формирует функциональные требования к системе. Следующий критический этап — проектирование интерфейса, который станет пользовательским воплощением этих требований. Именно дизайн определяет, как люди будут взаимодействовать с возможностями, заложенными аналитиками и разработчиками.
Однако даже идеально спроектированная система может оказаться невостребованной, если её интерфейс не будет интуитивным, понятным и вызывающим доверие у конечных пользователей. Именно здесь на первый план выходит интерфейс. Он выступает переводчиком между сложной логикой машины и человеческим восприятием.
Сегодня мы решили поделиться фундаментальными принципами, на которые опираемся при проектировании ИИ-систем. Подробнее о каждом из них рассказывает Евгения Чистякова, ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika.
#мнения
На этой неделе мы уже говорили о том, как бизнес-аналитик формирует функциональные требования к системе. Следующий критический этап — проектирование интерфейса, который станет пользовательским воплощением этих требований. Именно дизайн определяет, как люди будут взаимодействовать с возможностями, заложенными аналитиками и разработчиками.
Однако даже идеально спроектированная система может оказаться невостребованной, если её интерфейс не будет интуитивным, понятным и вызывающим доверие у конечных пользователей. Именно здесь на первый план выходит интерфейс. Он выступает переводчиком между сложной логикой машины и человеческим восприятием.
Сегодня мы решили поделиться фундаментальными принципами, на которые опираемся при проектировании ИИ-систем. Подробнее о каждом из них рассказывает Евгения Чистякова, ведущий дизайнер интерфейсов в Embedika.
#мнения
🔥9❤6💯4👏1
Код доступа: какие хард-скиллы нужны бизнес-аналитику на госпроектах
Создание ИТ-продуктов для государства — это особая вселенная. Здесь каждая строчка кода имеет юридическую силу, а каждый интерфейс — значение для миллионов. В центре этой вселенной находятся аналитики, чья работа требует не просто технических знаний, а умения подобрать «ключ» к правилам игры.
На госпроектах грань между системными и бизнес-аналитиками стирается. Их общая миссия — стать переводчиком с языка законов на язык программирования. Соответственно, хард-скиллы должны быть заточены под эти условия.
Арсений Блинков и Дмитрий Власов, бизнес-аналитики Embedika на государственных проектах, поделились, какие ключевые навыки необходимы специалистам в работе. Разбираем их в карточках ➡️
Создание ИТ-продуктов для государства — это особая вселенная. Здесь каждая строчка кода имеет юридическую силу, а каждый интерфейс — значение для миллионов. В центре этой вселенной находятся аналитики, чья работа требует не просто технических знаний, а умения подобрать «ключ» к правилам игры.
На госпроектах грань между системными и бизнес-аналитиками стирается. Их общая миссия — стать переводчиком с языка законов на язык программирования. Соответственно, хард-скиллы должны быть заточены под эти условия.
Арсений Блинков и Дмитрий Власов, бизнес-аналитики Embedika на государственных проектах, поделились, какие ключевые навыки необходимы специалистам в работе. Разбираем их в карточках ➡️
🔥8👍6❤2👏2
UI для ИИ: как превратить сложный алгоритм в понятного помощника
Делимся нашей новой колонкой в ИТ-журнале TProger — о том, почему внедрение корпоративных ИИ-систем может оказаться невостребованным из-за неграмотно спроектированного интерфейса и на что нужно ориентироваться, чтобы избежать подобного исхода. Разбираем принципы проектирования вместе с Евгенией Чистяковой, ведущим дизайнером интерфейсов в Embedika.
Ключевой фактор в том, что человек взаимодействует не с моделью напрямую, а интерфейсом. И именно от его качества зависит, станет ли ИИ помощником или источником фрустрации.
Ключевые выдержки из материала:
👉 ИИ — помощник, а не сотрудник. Задача интерфейса не создавать иллюзию всезнающего ИИ, а наглядно показывать источники ответов и давать инструменты для проверки, чтобы пользователь сохранял здоровый скепсис.
👉 Пользователь контролирует результат. Эффективный UI всегда оставляет за человеком последнее слово через редактируемый вывод, явное согласие на действия и понятную индикацию уверенности модели.
👉 Делайте невидимое — видимым. Логику работы сложной системы нужно объяснять без технических терминов: показывать статус операций, понятно описывать ошибки и пределы возможностей ИИ.
👉 Научите пользователей эффективному взаимодействию. Лучшее обучение то, которое встроено в интерфейс: примеры промптов, контекстные подсказки и продуманное упрощение сложных функций.
Качественный интерфейс снимает страхи пользователя, дает чувство контроля и превращает любую ИИ-систему в удобный инструмент для бизнеса.
🔗 Читайте полную статью на TProger
Делимся нашей новой колонкой в ИТ-журнале TProger — о том, почему внедрение корпоративных ИИ-систем может оказаться невостребованным из-за неграмотно спроектированного интерфейса и на что нужно ориентироваться, чтобы избежать подобного исхода. Разбираем принципы проектирования вместе с Евгенией Чистяковой, ведущим дизайнером интерфейсов в Embedika.
Ключевой фактор в том, что человек взаимодействует не с моделью напрямую, а интерфейсом. И именно от его качества зависит, станет ли ИИ помощником или источником фрустрации.
Ключевые выдержки из материала:
👉 ИИ — помощник, а не сотрудник. Задача интерфейса не создавать иллюзию всезнающего ИИ, а наглядно показывать источники ответов и давать инструменты для проверки, чтобы пользователь сохранял здоровый скепсис.
👉 Пользователь контролирует результат. Эффективный UI всегда оставляет за человеком последнее слово через редактируемый вывод, явное согласие на действия и понятную индикацию уверенности модели.
👉 Делайте невидимое — видимым. Логику работы сложной системы нужно объяснять без технических терминов: показывать статус операций, понятно описывать ошибки и пределы возможностей ИИ.
👉 Научите пользователей эффективному взаимодействию. Лучшее обучение то, которое встроено в интерфейс: примеры промптов, контекстные подсказки и продуманное упрощение сложных функций.
Качественный интерфейс снимает страхи пользователя, дает чувство контроля и превращает любую ИИ-систему в удобный инструмент для бизнеса.
🔗 Читайте полную статью на TProger
🔥6👍4👏4❤2