🛠 BPMN-диаграммы в ChatGPT
ChatGPT умеет писать код, а нарисует ли он мне схему данных?
Я протестировал 3 подхода. Результаты вас удивят.
🔍 Вот что я сделал для эксперимента
▫️ Использовал текстовый промпт
Написал промпт «Опиши схему процесса: клиент отправляет запрос на возврат, менеджер проверяет, бухгалтерия одобряет»
Скорость 5/5, Качество 2/5
Красиво, но логика процесса нечитаема. Для ТЗ не годится
▫️ Фото моего наброска
Использовал код для диаграммы Mermaid и предложил ИИ его визуализировать
Скорость: 4/5, Качество: 3/5
ИИ угадал контуры, но добавил странные детали. Только как черновик.
▫️ Код диаграммы Mermaid
Прикрепил изображение моего наброска на листке и предложил ИИ его визуализировать
Скорость: 3/5, Качество: 4/5
Точно и технично. Но нужно знать синтаксис.
🎓 Выводы и рекомендации
✅ Когда ИИ-визуализация полезна: Для быстрых концептов, мозговых штурмов, иллюстрации идеи команде.
❌ Когда не заменит аналитика: Для формальных диаграмм в ТЗ (UML, BPMN), где важна точность и стандарты
✨ И помните, что Ваши опыт, навыки и творческие способности уникальны. Вы сможете описать вашу систему особенной полагаясь на себя!
#BA
ChatGPT умеет писать код, а нарисует ли он мне схему данных?
Я протестировал 3 подхода. Результаты вас удивят.
🔍 Вот что я сделал для эксперимента
▫️ Использовал текстовый промпт
Написал промпт «Опиши схему процесса: клиент отправляет запрос на возврат, менеджер проверяет, бухгалтерия одобряет»
Скорость 5/5, Качество 2/5
Красиво, но логика процесса нечитаема. Для ТЗ не годится
▫️ Фото моего наброска
Использовал код для диаграммы Mermaid и предложил ИИ его визуализировать
Скорость: 4/5, Качество: 3/5
ИИ угадал контуры, но добавил странные детали. Только как черновик.
▫️ Код диаграммы Mermaid
Прикрепил изображение моего наброска на листке и предложил ИИ его визуализировать
Скорость: 3/5, Качество: 4/5
Точно и технично. Но нужно знать синтаксис.
🎓 Выводы и рекомендации
✅ Когда ИИ-визуализация полезна: Для быстрых концептов, мозговых штурмов, иллюстрации идеи команде.
❌ Когда не заменит аналитика: Для формальных диаграмм в ТЗ (UML, BPMN), где важна точность и стандарты
✨ И помните, что Ваши опыт, навыки и творческие способности уникальны. Вы сможете описать вашу систему особенной полагаясь на себя!
#BA
🔥4
🛠 Влияние выявления проблемы на полученный результат
Знакомо чувство, когда в процессе ремонта вы понимаете: «столешницу выбрали не ту, розетки не там, и жить неудобно»?
В IT всё точно так же. Команда месяцами дорабатывает функционал, а бизнес разводит руками: «Мы не это хотели». Корень зла один — неверное понимание исходной проблемы.
Бытовая аналогия
▫️Симптом vs Проблема: «Мне негде работать дома» (симптом) vs «Мне не хватает организованного, тихого и эргономичного места для концентрации» (проблема).
▫️Ошибочная цель: Купить первый попавшийся стол.
▫️Правильная постановка: Проанализировать, что мешает продуктивной работе (шум, беспорядок, неудобный стул), и только потом искать решение — может, нужна не новая мебель, а перестановка и наушники.
▫️Вывод: Решая симптом, вы тратите ресурсы и не получаете результата.
IT-мир (доработка функционала)
▫️Симптом vs Проблема: «Нам нужно добавить в CRM еще 5 полей для данных клиента» (симптом) vs «Менеджеры тратят по 2 часа в день, чтобы собрать информацию о клиенте из разных источников, и часто ошибаются» (проблема).
▫️Ошибочная цель: Тупо добавить поля. Это усложнит интерфейс и не решит задачу.
▫️Правильная постановка: Исследовать потоки данных и болевые точки менеджеров. Решением может быть интеграция с другой системой или автозаполнение полей, а не их добавление.
▫️Вывод: Фича — не цель. Цель — устранить проблему, стоящую за запросом. Иногда лучшая доработка — удаление или упрощение.
🎓 Практический фреймворк
Используйте чек-лист из 4 вопросов, который нужно задать перед любой задачей:
▫️Что происходит сейчас? (Описать текущий процесс, без оценок).
▫️Что в этом плохого? (Конкретные издержки: время, деньги, ошибки, недовольство).
▫️Как мы поймем, что проблема решена? (Измеримые критерии: «менеджеры тратят на сбор данных не более 15 минут в день»).
▫️Что случится, если мы это НЕ будем делать? (Помогает расставить приоритеты).
✨ Умение копать глубже симптомов — суперсистемная аналитика. Это экономит бюджет компании и нервы команды. И да, помогает сделать хороший ремонт.
#BA
Знакомо чувство, когда в процессе ремонта вы понимаете: «столешницу выбрали не ту, розетки не там, и жить неудобно»?
В IT всё точно так же. Команда месяцами дорабатывает функционал, а бизнес разводит руками: «Мы не это хотели». Корень зла один — неверное понимание исходной проблемы.
Бытовая аналогия
▫️Симптом vs Проблема: «Мне негде работать дома» (симптом) vs «Мне не хватает организованного, тихого и эргономичного места для концентрации» (проблема).
▫️Ошибочная цель: Купить первый попавшийся стол.
▫️Правильная постановка: Проанализировать, что мешает продуктивной работе (шум, беспорядок, неудобный стул), и только потом искать решение — может, нужна не новая мебель, а перестановка и наушники.
▫️Вывод: Решая симптом, вы тратите ресурсы и не получаете результата.
IT-мир (доработка функционала)
▫️Симптом vs Проблема: «Нам нужно добавить в CRM еще 5 полей для данных клиента» (симптом) vs «Менеджеры тратят по 2 часа в день, чтобы собрать информацию о клиенте из разных источников, и часто ошибаются» (проблема).
▫️Ошибочная цель: Тупо добавить поля. Это усложнит интерфейс и не решит задачу.
▫️Правильная постановка: Исследовать потоки данных и болевые точки менеджеров. Решением может быть интеграция с другой системой или автозаполнение полей, а не их добавление.
▫️Вывод: Фича — не цель. Цель — устранить проблему, стоящую за запросом. Иногда лучшая доработка — удаление или упрощение.
🎓 Практический фреймворк
Используйте чек-лист из 4 вопросов, который нужно задать перед любой задачей:
▫️Что происходит сейчас? (Описать текущий процесс, без оценок).
▫️Что в этом плохого? (Конкретные издержки: время, деньги, ошибки, недовольство).
▫️Как мы поймем, что проблема решена? (Измеримые критерии: «менеджеры тратят на сбор данных не более 15 минут в день»).
▫️Что случится, если мы это НЕ будем делать? (Помогает расставить приоритеты).
✨ Умение копать глубже симптомов — суперсистемная аналитика. Это экономит бюджет компании и нервы команды. И да, помогает сделать хороший ремонт.
#BA
❤6
В последнее время моим основным фокусом является исследование взаимоотношений между заказчиком и исполнителем в IT-сфере. Часто можно встретить моменты, когда одна сторона начинает обвинять другую, причем по разным вопросам.
Бизнес обвиняет IT, что исполнитель сделал что-то не так.
IT говорит о том, что бизнес требует что-то нереальное, либо поджимает сроки.
В целом, всё упирается во взаимоотношения. Но проблема глубже, чем просто человеческий конфликт. Она системна: у бизнеса и IT часто разные цели, метрики успеха и даже языки общения. И этот разрыв порождает недопонимание.
В своей статье я описал, как аналитику приблизиться к усилению данных отношений, строя совместно с заказчиком единый и гармоничный бизнес, при этом учитывать интересы каждого.
И да, формально считаю свою "научную" деятельность открытой.
✨ Живите мирно, друзья!
Ссылка на чтение статьи:
https://habr.com/ru/articles/986884/
#BA
Бизнес обвиняет IT, что исполнитель сделал что-то не так.
IT говорит о том, что бизнес требует что-то нереальное, либо поджимает сроки.
В целом, всё упирается во взаимоотношения. Но проблема глубже, чем просто человеческий конфликт. Она системна: у бизнеса и IT часто разные цели, метрики успеха и даже языки общения. И этот разрыв порождает недопонимание.
В своей статье я описал, как аналитику приблизиться к усилению данных отношений, строя совместно с заказчиком единый и гармоничный бизнес, при этом учитывать интересы каждого.
И да, формально считаю свою "научную" деятельность открытой.
✨ Живите мирно, друзья!
Ссылка на чтение статьи:
https://habr.com/ru/articles/986884/
#BA
🔥5
🛠 В 2026 году лучший аналитик — не тот, кто знает ответы, а тот, кто умеет задавать «глупые» вопросы. Вот почему.
На сегодняшний пост навеяла новость РБК Тренды. Вкратце:
Конкуренция за места высокая, а ИИ уже тестирует кандидатов на видеоинтервью и помогает писать ТЗ. В таких условиях hard skills (знание нотаций, инструментов) становятся табличкой «вход» — это обязательный минимум. А что будет вашим ключевым преимуществом, которое не автоматизировать? Умение задавать простые, детские, «глупые» вопросы.
Почему в 2026 это критично?
▫️ИИ забрал рутину.
Нейросети генерируют код, структурируют данные, пишут документацию. Ваша ценность смещается туда, где ИИ слаб: в глубокий контекст, понимание человеческих мотивов и скрытых проблем.
▫️Запрос на предпринимательское поведение.
Компании ищут не исполнителей, а людей, которые «смотрят шире своей функции», видят бизнес-логику и могут влиять на результат. Увидеть это можно только вопросами «Зачем?» и «Что это даст?».
▫️Главный soft skill — коммуникация.
Согласно исследованиям, именно коммуникация — ключевой мягкий навык в 2026 году. А её ядро — не красивая речь, а умение слушать и спрашивать.
Что такое «глупый» вопрос сегодня?
«Глупый» вопрос — это самый простой, наивный и потому самый мощный способ докопаться до сути, отбросив все наносное.
Вместо: «Какие поля добавить в CRM?»
Спросите: «А зачем менеджеру эти данные? Что он будет с ними делать на следующем шаге? Можно ли их получить автоматически?»
Результат: Часто выясняется, что нужна не доработка CRM, а интеграция с другой системой или даже изменение процесса.
🎓 Фреймворк «5 спасительных вопросов на 2026 год»
Перед любой задачей спросите:
▫️Какую бизнес-проблему мы решаем на самом деле? (Отделяем симптом от болезни).
▫️Кто все участники процесса и что для них «больно»? (Включая тех, кто молчит).
▫️Что случится, если мы НИЧЕГО не сделаем? (Оценка реальной критичности).
▫️Как мы поймем, что всё получилось? (Ищем измеримый outcome, а не output).
▫️Какие «слепые зоны» или риски я, как аналитик, могу легко пропустить? (Новые правила регуляции или сдвиг в поведении пользователей).
✨ В мире, где технологии меняются каждые полгода, вашим стержнем станут не временные hard skills, а «вечные» soft skills, среди которых на первом месте — глубокое любопытство и смелость спрашивать. Это то, что сделает вас незаменимым в 2026, 2027 и дальше.
А как думаете, какие навыки станут главными для аналитика через 2-3 года? И какие ваши «глупые» вопросы недавно спасли проект?
Пишите в комментариях — обсудим будущее профессии!
#BA
На сегодняшний пост навеяла новость РБК Тренды. Вкратце:
Судя по цифрам, «рынок кандидата» сменяется «рынком работодателя».
Конкуренция за места высокая, а ИИ уже тестирует кандидатов на видеоинтервью и помогает писать ТЗ. В таких условиях hard skills (знание нотаций, инструментов) становятся табличкой «вход» — это обязательный минимум. А что будет вашим ключевым преимуществом, которое не автоматизировать? Умение задавать простые, детские, «глупые» вопросы.
Почему в 2026 это критично?
▫️ИИ забрал рутину.
Нейросети генерируют код, структурируют данные, пишут документацию. Ваша ценность смещается туда, где ИИ слаб: в глубокий контекст, понимание человеческих мотивов и скрытых проблем.
▫️Запрос на предпринимательское поведение.
Компании ищут не исполнителей, а людей, которые «смотрят шире своей функции», видят бизнес-логику и могут влиять на результат. Увидеть это можно только вопросами «Зачем?» и «Что это даст?».
▫️Главный soft skill — коммуникация.
Согласно исследованиям, именно коммуникация — ключевой мягкий навык в 2026 году. А её ядро — не красивая речь, а умение слушать и спрашивать.
Что такое «глупый» вопрос сегодня?
«Глупый» вопрос — это самый простой, наивный и потому самый мощный способ докопаться до сути, отбросив все наносное.
Вместо: «Какие поля добавить в CRM?»
Спросите: «А зачем менеджеру эти данные? Что он будет с ними делать на следующем шаге? Можно ли их получить автоматически?»
Результат: Часто выясняется, что нужна не доработка CRM, а интеграция с другой системой или даже изменение процесса.
🎓 Фреймворк «5 спасительных вопросов на 2026 год»
Перед любой задачей спросите:
▫️Какую бизнес-проблему мы решаем на самом деле? (Отделяем симптом от болезни).
▫️Кто все участники процесса и что для них «больно»? (Включая тех, кто молчит).
▫️Что случится, если мы НИЧЕГО не сделаем? (Оценка реальной критичности).
▫️Как мы поймем, что всё получилось? (Ищем измеримый outcome, а не output).
▫️Какие «слепые зоны» или риски я, как аналитик, могу легко пропустить? (Новые правила регуляции или сдвиг в поведении пользователей).
✨ В мире, где технологии меняются каждые полгода, вашим стержнем станут не временные hard skills, а «вечные» soft skills, среди которых на первом месте — глубокое любопытство и смелость спрашивать. Это то, что сделает вас незаменимым в 2026, 2027 и дальше.
А как думаете, какие навыки станут главными для аналитика через 2-3 года? И какие ваши «глупые» вопросы недавно спасли проект?
Пишите в комментариях — обсудим будущее профессии!
#BA
🔥2❤1
🎯 Навыки бизнес-аналитика в 2026 году: чек-лист
Основная задача бизнес-аналитика — исследовать процессы компании, находить проблемные зоны и предлагать решения, часто выступая связующим звеном между бизнесом и командой разработки. В 2026 году эта профессия станет еще более востребованной: по некоторым данным, спрос на таких специалистов в IT-секторе вырастет на 45%.
Ниже — ключевые навыки, сгруппированные по категориям.
📊 1. Базовые аналитические компетенции
Аналитическое и критическое мышление: Умение видеть причинно-следственные связи, оценивать данные и их источники, выделять главное и выдвигать обоснованные гипотезы.
Решение проблем: Способность выявлять коренные причины проблем и разрабатывать практические решения, а не просто фиксировать симптомы.
Системное и стратегическое мышление: Понимание, как отдельные процессы влияют на общую картину бизнеса. Способность быстро адаптировать стратегию под меняющиеся условия рынка.
Внимание к деталям и точность: Крайне важно для формулировки требований, анализа данных и документации.
🛠 2. Технические навыки и владение инструментами
Анализ данных и визуализация:
- Excel: Остается фундаментальным инструментом для расчетов, анализа и первичного моделирования.
- SQL: Обязательный язык для извлечения и анализа данных из баз.
- BI-инструменты: Power BI, Tableau, Google Data Studio для создания интерактивных дашбордов и отчетов.
Работа с требованиями и моделирование:
- Нотации: Знание BPMN, UML для моделирования бизнес-процессов.
- Инструменты: Microsoft Visio, draw.io, Figma, Balsamiq для создания схем, диаграмм и прототипов.
Базовое программирование и статистика:
- Языки: Python (особенно библиотеки Pandas для анализа) и R становятся большим преимуществом для углубленной аналитики.
- Статистика: Понимание основ для корректной интерпретации данных и работы с прогнозными моделями.
📈 3. Бизнес-аналитика и Data-Driven подход
Финансовая и бизнес-грамотность: Понимание юнит-экономики (CAC, LTV, ROMI), принципов P&L и того, как решения влияют на прибыль компании.
Управление данными для принятия решений: Умение оценивать качество данных, определять ключевые метрики и превращать инсайты в конкретные бизнес-действия.
Прогнозная (Predictive) аналитика: Способность не только описывать прошлое, но и использовать данные и модели для прогнозирования трендов, спроса и рисков.
Работа в условиях цифровой трансформации: Понимание, как новые технологии и платформы влияют на данные и процессы компании.
🤝 4. Коммуникация и управление
Коммуникация и презентация: Умение ясно излагать мысли как устно, так и письменно, "рассказывать историю" на основе данных и убедительно презентовать решения стейкхолдерам.
Ведение переговоров и фасилитация: Навык согласования требований, приоритетов и разрешения конфликтов между заинтересованными сторонами.
Управление проектами: Базовое понимание гибких (Agile, Scrum) и каскадных методологий. Работа с инструментами (Jira, Confluence, Trello).
🧠 5. Мышление будущего и работа с ИИ
Работа с ИИ как с усилителем: Использование AI-инструментов для автоматизации рутины (сбор данных, генерация отчетов), подготовки данных и получения первичных инсайтов.
Гибкость и адаптивность: Готовность постоянно учиться, осваивать новые инструменты и адаптироваться к изменениям.
Этичное использование данных: Понимание принципов конфиденциальности и ответственного подхода к работе с информацией.
Мультидисциплинарность: Способность совмещать знания из разных областей (бизнес, технологии, данные, UX) для решения комплексных задач
🎓 Выводы и рекомендации
Этот чек-лист отражает конвергенцию ролей: современный бизнес-аналитик все больше сочетает в себе классический бизнес-анализ, навыки data-аналитика и понимание технологических трендов.
#BA #DA
Основная задача бизнес-аналитика — исследовать процессы компании, находить проблемные зоны и предлагать решения, часто выступая связующим звеном между бизнесом и командой разработки. В 2026 году эта профессия станет еще более востребованной: по некоторым данным, спрос на таких специалистов в IT-секторе вырастет на 45%.
Ниже — ключевые навыки, сгруппированные по категориям.
📊 1. Базовые аналитические компетенции
Аналитическое и критическое мышление: Умение видеть причинно-следственные связи, оценивать данные и их источники, выделять главное и выдвигать обоснованные гипотезы.
Решение проблем: Способность выявлять коренные причины проблем и разрабатывать практические решения, а не просто фиксировать симптомы.
Системное и стратегическое мышление: Понимание, как отдельные процессы влияют на общую картину бизнеса. Способность быстро адаптировать стратегию под меняющиеся условия рынка.
Внимание к деталям и точность: Крайне важно для формулировки требований, анализа данных и документации.
🛠 2. Технические навыки и владение инструментами
Анализ данных и визуализация:
- Excel: Остается фундаментальным инструментом для расчетов, анализа и первичного моделирования.
- SQL: Обязательный язык для извлечения и анализа данных из баз.
- BI-инструменты: Power BI, Tableau, Google Data Studio для создания интерактивных дашбордов и отчетов.
Работа с требованиями и моделирование:
- Нотации: Знание BPMN, UML для моделирования бизнес-процессов.
- Инструменты: Microsoft Visio, draw.io, Figma, Balsamiq для создания схем, диаграмм и прототипов.
Базовое программирование и статистика:
- Языки: Python (особенно библиотеки Pandas для анализа) и R становятся большим преимуществом для углубленной аналитики.
- Статистика: Понимание основ для корректной интерпретации данных и работы с прогнозными моделями.
📈 3. Бизнес-аналитика и Data-Driven подход
Финансовая и бизнес-грамотность: Понимание юнит-экономики (CAC, LTV, ROMI), принципов P&L и того, как решения влияют на прибыль компании.
Управление данными для принятия решений: Умение оценивать качество данных, определять ключевые метрики и превращать инсайты в конкретные бизнес-действия.
Прогнозная (Predictive) аналитика: Способность не только описывать прошлое, но и использовать данные и модели для прогнозирования трендов, спроса и рисков.
Работа в условиях цифровой трансформации: Понимание, как новые технологии и платформы влияют на данные и процессы компании.
🤝 4. Коммуникация и управление
Коммуникация и презентация: Умение ясно излагать мысли как устно, так и письменно, "рассказывать историю" на основе данных и убедительно презентовать решения стейкхолдерам.
Ведение переговоров и фасилитация: Навык согласования требований, приоритетов и разрешения конфликтов между заинтересованными сторонами.
Управление проектами: Базовое понимание гибких (Agile, Scrum) и каскадных методологий. Работа с инструментами (Jira, Confluence, Trello).
🧠 5. Мышление будущего и работа с ИИ
Работа с ИИ как с усилителем: Использование AI-инструментов для автоматизации рутины (сбор данных, генерация отчетов), подготовки данных и получения первичных инсайтов.
Гибкость и адаптивность: Готовность постоянно учиться, осваивать новые инструменты и адаптироваться к изменениям.
Этичное использование данных: Понимание принципов конфиденциальности и ответственного подхода к работе с информацией.
Мультидисциплинарность: Способность совмещать знания из разных областей (бизнес, технологии, данные, UX) для решения комплексных задач
🎓 Выводы и рекомендации
Этот чек-лист отражает конвергенцию ролей: современный бизнес-аналитик все больше сочетает в себе классический бизнес-анализ, навыки data-аналитика и понимание технологических трендов.
#BA #DA
🔥3
🎯 Навыки системного аналитика в 2026 году: чек-лист
Профессия системного аналитика трансформируется. К 2026 году успех будет определяться сбалансированным сочетанием технических и надпрофессиональных компетенций.
🛠 Технические навыки (Hard Skills)
Продвинутая работа с данными: SQL, A/B-тестирование, чтение Data Flow и C4 схем.
Проектирование в современных парадигмах: принципы DevOps (CI/CD), безопасность (OWASP), микросервисы, event-driven архитектуры.
Взаимодействие с ИИ: составление промптов для LLM, валидация выводов ИИ, интеграция AI в бизнес-логику.
Безопасность и compliance: знание GDPR, ФЗ-152, принципов Privacy by Design.
🧠 Стратегические и социальные компетенции (Soft Skills)
Бизнес-трансляторство: перевод бизнес-стратегии в технические требования и обратно.
Работа с неопределенностью: hypothesis-driven подход, итеративное прототипирование.
Архитектура коммуникаций: фасилитация, управление ожиданиями стейкхолдеров.
Этическое лидерство: ответственное отношение к данным, оценка долгосрочных последствий решений.
🎓 Выводы
Будущее за T-shaped специалистами, сочетающими глубинную экспертизу с широким кругозором для работы на стыке бизнеса, технологий и человеческих ценностей.
#SA
Профессия системного аналитика трансформируется. К 2026 году успех будет определяться сбалансированным сочетанием технических и надпрофессиональных компетенций.
🛠 Технические навыки (Hard Skills)
Продвинутая работа с данными: SQL, A/B-тестирование, чтение Data Flow и C4 схем.
Проектирование в современных парадигмах: принципы DevOps (CI/CD), безопасность (OWASP), микросервисы, event-driven архитектуры.
Взаимодействие с ИИ: составление промптов для LLM, валидация выводов ИИ, интеграция AI в бизнес-логику.
Безопасность и compliance: знание GDPR, ФЗ-152, принципов Privacy by Design.
🧠 Стратегические и социальные компетенции (Soft Skills)
Бизнес-трансляторство: перевод бизнес-стратегии в технические требования и обратно.
Работа с неопределенностью: hypothesis-driven подход, итеративное прототипирование.
Архитектура коммуникаций: фасилитация, управление ожиданиями стейкхолдеров.
Этическое лидерство: ответственное отношение к данным, оценка долгосрочных последствий решений.
🎓 Выводы
Будущее за T-shaped специалистами, сочетающими глубинную экспертизу с широким кругозором для работы на стыке бизнеса, технологий и человеческих ценностей.
#SA
🔥4🤔1