Учебный курс для бизнес-аналитиков
1 Предметная область: что такое бизнес-анализ?
- Бизнес-аналитик
- Зачем нужен бизнес-анализ?
- Чем занимаются бизнес-аналитики в IT
- Как построить карьеру бизнес-аналитика в IT
- Навыки и требования к аналитикам данных на разных уровнях в отдельных компаниях
- Глоссарии бизнес-аналитика
- Маршруты профессионального развития для аналитика
- Профессиональный стандарт бизнес-аналитика
- Профессиональный стандарт системного аналитика
- Карта профессионального развития аналитика-проектировщика в IT
- Что будут спрашивать на собеседовании?
2 Управление требованиями и постановка задачи
- Требования к ПО
- Рекомендации по подготовке требований к ПО
- Толковый бизнес-аналитик. Разработка бизнес-требований
- Введение в Rational Unified Process (RUP)
- Шаблон документа с бизнес-требованиями на основе BABOK
- Шаблон матрицы трассировки требований
- Контрольный список требований
- Сбор требований для проекта внедрения BI-системы (системы бизнес-анализа)
- Как бизнес-аналитику работать с требованиями, чтобы закрыть потребности бизнеса
- Сам себе BI-аналитик или как навести порядок в отчётности компании
3 Основы бизнес-анализа. Полезные материалы
- Какие вопросы задать заказчику?
- Карл Вигерс. Разработка требований к программному обеспечению
- Георгий Савельев. Бизнес-требования. Назначение
- Э. Халл, К. Джексон, Д. Дик. Разработка и управление требованиями
- Видеокурс НИУ ВШЭ. Анализ и моделирование бизнес-процессов
- Моделирование бизнес-процессов. Цикл лекций
- Современные методы описания функциональных требований к системам
- Гайд по User Stories для Junior BA / PO / PM
- Описание бизнес-процессов «Как есть» (AS IS) и «Как должно быть» (TO BE)
- Процессная модель, как пошаговая инструкция
- Трудоемкость и цена описания бизнес-процесса
- Что такое бизнес-процесс. Описание бизнес-процесса
4 Моделирование (UML)
- Введение в UML
- UML для IT бизнес-аналитиков. Этап начала проекта
- Как освоить UML самостоятельно за 24 часа?
- Моделирование и проектирование
- Дж. Рамбо, М. Блаха. Объектно-ориентированное моделирование и разработка
5 Проектирование и дизайн пользовательских интерфейсов
- Алан Купер об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия
- Основы Balsamiq Mockups
- Что такое UX/UI-дизайн?
- Дизайн пользовательского интерфейса. Искусство мыть слона
- 10 главных правил UI-дизайна
- Проектирование и дизайн пользовательского интерфейса. Учебное пособие
6 Проектирование информационных систем (дополнительные курсы)
- Курс «Проектирование информационных систем»
- Применение ГОСТ 34 при проектировании АС
- Управление данными
7 Управление IT-проектами (дополнительные курсы)
- Основы управления проектами
- Интенсив Project Manager
- Управление ИТ-проектами: теоретические основы, задачи и решения
- Область знаний по управлению проектами (PMBooK)
8 Вебинары, митапы, онлайн-лекции
Автор - Денис Бесков, руководитель Systems.Education
- Аналитик в IT-проектах: кто это такой?
- IT-аналитик: чем его работа ценна для бизнеса
- Аналитик: Свой среди чужих, чужой среди своих
- Исследование предметной области как квест в работе аналитика
- Пользовательские истории в теории и на практике
- Пиши проще: доклад о том, как делать хорошую документацию
9 Трудоустройство бизнес-аналитика: ценные советы и материалы
- Стать аналитиком: как пройти интервью
- Как выполнить тестовое задание на вакансию IT-аналитика
- Чего хотят наниматели от системного аналитика
- Remote Analyst. Первые шаги и главные вопросы
- Бизнес-аналитик от базового до 80 уровня
- Что такое DataOps?
- Создание дорожной карты развития бизнес-аналитика. From Beginner to Senior and above
10 Техническая база для менеджеров продукта
- Часть 1 — общие понятия
- Часть 2 — frontend
- Часть 3 — backend
- Часть 4 — базы данных
- Часть 5 — архитектура продукта
- Часть 6 — сеть, информационная безопасность и СI/CD
11 Анализ данных open-source
- Как установить на Ubuntu Apache Superset
- Build & Deploy Custom Superset Viz Plugin
- Airbyte Open-Source ELT data pipelines. Docker Compose Install
- Superset Upgrade — ValueError or Unexpected error: Invalid decryption key
- Apache Spark Tutorial. PySpark и DataFrame. Как установить?
- Учебное пособие по Apache NiFi Tutorial (Guide, Инструкция)
- Что такое Apache Superset? Установка Docker. Примеры дашбордов
DataHub — это каталог данных — платформа метаданных с открытым исходным кодом для modern data stack, основной задачей которой является помощь сотрудникам в обнаружении нужных данных. Первоначально DataHub был создан в LinkedIn, а затем был открыт с открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0.
Универсальный инструмент поиска и обнаружения метаданных.
12 Дополнительно
- Глоссарий по управлению данными (Data Governance), хранилищам данных (DWH) и бизнес-аналитике (BI)
- Моделирование данных: зачем нужно и как реализовать
- Новая парадигма «унифицированной схемы звезды» в обзоре моделирования данных Google Analytics
- Разработка требований к ПО: общие понятия
- Роль больших данных в успешной непрерывности бизнеса
- Как анализировать товары, которых нет в наличии, в Google Analytics
- Оптимизация ассортимента с помощью Power BI
Грейды аналитиков
System Design for Interviews and Beyond
1) Про минимум нефункциональных требований (FURPS+), при определении требований к дашикам https://www.marcinziemek.com/blog/content/articles/8/article_en.html
2) Шаблон BRD к дашборду (только структура): https://community.fabric.microsoft.com/t5/Desktop/Business-Requirement-D...
3) Экзампл нормальной заполненной спецификации дашборда: https://urban.digit.org/local-governance-product-suite/local-governance-...
P.S. Это по факту описание дашика, структура которого идеально ложится в базовый шаблон спецификации (а дальше уже каждый подкручивает под себя).
Безопасность данных в BI
Безопасность данных в BI является критически важной, поскольку эти системы обрабатывают и хранят большие объемы информации, включая конфиденциальные данные.
Угрозы безопасности данных в BI можно классифицировать на несколько основных типов:
1) Несанкционированный доступ: ваша кузница дашбордов - всего лишь один из эндпоинтов, по крайней мере в крупной компании, и вопрос ролевой модели должен звучать всегда: согласованно ли организован доступ по всей цепочке доступа к данным?
Нет ли у меня нигде дырок, когда, например, папка, в которой лежат дашборды, закрыта, но API, из которой тянется чувствительный датасет, можно дернуть из Postman без токена?
2) Искажение данных: какую математику мы берем на борт, то у нас и получится. Но даже если механика сборки показателей одинакова и датасет одинаков, пытливый и упорный ум найдет способ сманипулировать данными. Тема дискриминации на данных всегда актуальна)
3) Требования регуляторов: ФЗ-152 и аттестация по нему - тот еще квест, зато в конце нам не будет больно. Но это не точно.
4) Ошибки пользователей: я ловила вшитые пароли там, где их быть не должно, замену техпользователя на перс аккаунт (и наблюдала, как смена владельца таблицы повлекло за собой отказ в чтении данных со стороны СУБД),
Практические рекомендации простые:
Ограничить количество пользователей с правами администратора.
Использовать роли для группировки пользователей с аналогичными правами.
Регулярно пересматривать и обновлять права доступа в соответствии с изменениями в бизнес-процессах.
Настраивать мониторинг действий пользователей для выявления подозрительной активности (и да, для этого надо для себя определить, что в вашем королевстве будет считаться "нормальной активностью")
Что почитать?
Оч простенькая статья https://iso.ru/ru/press-center/journal/1868.phtml - в ней, в основном, ставятся правильные вопросы, которые вы должны себе задавать.