GetAnalyst

Ekaterina Ananeva
  • 5,0 (2)
  • CARRIÈRE
  • CHAQUE SEMAINE
GetAnalyst

Подкаст профессионального сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst. Здесь мы разбираем реальные задачи, вопросы с собеседований, рассказываем истории и делимся рабочими челленджами.    

  1. Как оценить эффективность IT-команды: оценка задач аналитика и ценность его работы

    -3 J

    Как оценить эффективность IT-команды: оценка задач аналитика и ценность его работы

    Если вы работаете системным или бизнес-аналитиком в IT, либо руководите командой разработки, и вам хочется понять, как оценивать задачи и измерять эффективность работы аналитика, то этот выпуск для вас. Вместе с Сергеем Кругловым, Chief Product Owner в компаниях ITECH и Vetsy, рассуждаем о том, какую ценность аналитик привносит в команду разработки и как оценивать его работу. Разбираем, какие KPI и метрики помогают отследить эффективность аналитика, и предлагаем практические советы по планированию и оценке задач. Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/analyst-task-estimation-and-value  Telegram-канал сообщества: ⁠⁠ https://t.me/getanalysts⁠   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Знакомство со спикером и его ролью Chief Product Owner (CPO) в проектах. 04:59 | Кто входит в состав типичной IT-команды. 07:41 | Как оценивать задачи на аналитику и исследовательские задачи. 11:37 | Делить ли оценку задачи по ролям или считать её как общую для всех? Кто отвечает за оценку. 17:37 | Почему сложно точно оценить задачи аналитика и что делать при неуверенности. 27:44 | Что делать, если задача выходит за рамки изначальной оценки в процессе разработки. 34:55 | Про детализацию постановок задач от аналитиков и документацию в стартапах. 39:09 | Подходы к оценке аналитических задач. 42:46 | Может ли аналитика занимать больше времени, чем разработка? 46:34 | Как оценить окупаемость аналитики и обосновать её бюджет. В чем ценность аналитики на проекте? 52:19 | KPI и метрики для оценки эффективности системного или бизнес-аналитика. 56:09 | Сколько аналитиков нужно в команде. 59:53 | Кейсы, когда аналитики сокращают время разработки за счёт хорошей проработки требований. 1:09:30 | Заключение: рекомендации по планированию разработки, оценке задач и эффективному управлению IT-командой.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Сергей Круглов, Chief Product Owner ITECH ( https://itech-group.ru / https://t.me/itechgr ) Vetsy ( https://vetsy.ru / https://t.me/vetsy_ru )

    1 h 16 min
  2. Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна»

    30 MAI

    Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна»

    Agile окружён мифами. Одни думают, что это хаос без плана и документации. Другие — что это волшебная палочка, которая решает все проблемы проекта. В этом выпуске разбираемся, что такое Agile на самом деле, и как системные аналитики работают в таких командах: без розовых очков, на практике, с акцентом на документацию, здравый смысл и реальные задачи. Если вы начинающий системный аналитик или только делаете первые шаги в IT, этот эпизод поможет разобраться, что такое Agile (Scrum, Kanban) глазами системных аналитиков. Мы обсудим, как работают Agile-команды, в чём их особенности и что происходит внутри таких проектов. А если вас раздражает фраза “документация не нужна”, вы не понимаете, зачем столько созвонов и почему это всё в Agile — этот выпуск также для вас, опытных аналитиков и IT-специалистов.  Погружаемся в реальную разработку и объясняем на практике, почему процессы влияют на стоимость, качество и гибкость продукта. Важные цитаты: “Agile — это набор принципов здравого смысла” “Agile — это про бизнес” Слушайте и расширяйте свою профессиональную экспертизу! Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/agile-and-documentation Telegram-канал сообщества: ⁠⁠https://t.me/getanalysts⁠ Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение и актуальность темы. 02:27 | Опыт спикеров: что используют в реальной разработке. 05:21 | Agile — что это, история появления, решаемые проблемы. 17:17 | Почему «люди и взаимодействие важнее процессов»: как это работает в реальности. 21:07 | Документация в Agile не нужна? Про реальные подходы к ведению документации в Agile-командах и определение её ценности. 36:17 | Как аргументировать, что документация нужна? Самые важные советы для системных и бизнес-аналитиков. 39:56 | Ценности Agile о сотрудничестве с заказчиком и готовности к внезапным изменениям: отражение в проектной и продуктовой разработке. 51:12 | 12 принципов Agile о которых надо знать: как понять, что вы вписываетесь в Agile-команду и вас не уволят. 55:36 | Scrum Framework: что это, история появления, когда применяют, особенности и связь с Agile. 1:03:22 | Kanban Framework: что это, история появления, как работает и когда применяют, отличия от Scrum. 1:11:13 | Заключение.   Ведущая: Екатерина Ананьева, основатель сообщества Системных аналитиков GetAnalyst Гости: Кристина Виноградова, Системный аналитик Елена Киселева, Системный аналитик

    1 h 14 min
  3. Системный аналитик и DWH: всё, что ты хотел знать, но боялся спросить

    2 MAI

    Системный аналитик и DWH: всё, что ты хотел знать, но боялся спросить

    Если вы уже работаете в IT и слышали о хранилищах данных (DWH), но никогда не сталкивались с ними вживую, этот выпуск подкаста для вас.  Мы делимся реальным опытом работы с DWH на крупных проектах: рассказываем про механизмы обмена данными, архитектуру, как выстраивается взаимодействие между аналитиками данных и системными / бизнес- аналитиками, какие процессы и коммуникации необходимы, и что может пойти не так. Слушайте новый эпизод, чтобы перевести свои знания о DWH и BI-системах из разряда «теории» в категорию «я готов решать задачи на реальных проектах». Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/dwh-for-systems-analysts Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Знакомство со спикером. Про старт карьеры аналитика данных. 03:20 | Нужно ли уметь программировать аналитику данных? 05:00 | DWH: что это и зачем нужно. 11:03 | Связь между DWH и BI-системами. 14:35 | Обсуждаем самописные BI-системы и готовые решения на рынке. 18:02 | PostgreSQL, MySQL, SQLite и другие СУБД, и как они связаны с DWH. MPP базы данных. 22:37 | Определение и сравнение OLTP- и OLAP-систем. 23:44 | Архитектура с BI-системами. Способы синхронизации данных в DWH. Использование Kafka. 29:22 | Системный аналитик и Аналитик данных: зоны ответственности  и процессы в разработке. 38:19 | Взаимодействие между командами разработки основной системы и командой аналитики данных. 41:44 | Загрузка данных в DWH: проблемы, решения и оптимизация. 48:40 | Про несоблюдение обратной совместимости при работе с данными и БД. 53:00 | Рекомендации и пожелания для аналитиков, которые хотят лучше понимать BI-системы и DWH.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Екатерина Колпакова, Руководитель направления DWH и BI, EMEX

    1 h 1 min
  4. RabbitMQ и его отличия от Kafka: что важно знать системным аналитикам

    18 AVR.

    RabbitMQ и его отличия от Kafka: что важно знать системным аналитикам

    Рано или поздно системные аналитики сталкиваются с брокерами сообщений — такими как RabbitMQ и Apache Kafka. Эти технологии становятся неотъемлемой частью современной архитектуры систем. Недавно мы выпустили 23-й эпизод подкаста про Kafka (https://getanalyst.ru/podcast/kafka-for-system-analysts), который вызвал много откликов. В продолжение этой темы — новый выпуск, в котором мы подробно разбираем брокер RabbitMQ: как он работает, когда применяется, и чем принципиально отличается от Kafka, чтобы вы могли уверенно выбирать решение под задачи проекта. Этот выпуск будет полезен для опытных системных аналитиков, кто планирует работать в крупных IT-продуктах и проектах с распределенной архитектурой, и для всех, кто интересуется архитектурой систем и интеграциями через брокеры. Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-vs-kafka   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Введение. Про актуальность изучения брокеров для системных аналитиков. 3:00 | Сравнение механизмов обмена сообщениями через брокеры RabbitMQ и Kafka. 10:15 | RabbitMQ - базовое устройство, настройка, масштабируемость и поддержка. 15:01 | Чем отличается очередь в RabbitMQ от топика в Kafka? 23:38 | Потребление, приоритеты и удаление сообщений в RabbitMQ и Kafka. 26:27 | Общая сводка по отличиям между RabbitMQ и Kafka. 31:26 | Примеры использования RabbitMQ на проектах,в том числе совместно с Kafka. 37:15 | Что важно учитывать в постановке задачи для разработчиков на RabbitMQ. 44:55 | За отвечает системный аналитик при постановке задачи на RabbitMQ, а что находится в зоне ответственности архитекторов, DevOps и разработчиков. 47:24 | Подведение итогов и рекомендации.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst Гость: Яна Паршина, Менеджер Системных аналитиков в X5 Tech

    51 min
  5. Полный гид по AI для системных аналитиков: как выбирать нейросети и для каких задач использовать

    10 AVR.

    Полный гид по AI для системных аналитиков: как выбирать нейросети и для каких задач использовать

    В этом эпизоде вы познакомитесь с актуальными AI-инструментами для системных аналитиков и получите практическое руководство по их применению в рабочих задачах: сравнение нейросетей, связки инструментов и особенности промпт-инжиниринга. Ключевые нейросети в обзоре: ChatGPT: ⁠https://chatgpt.com/ DeepSeek: ⁠https://www.deepseek.com/⁠ Gemini: ⁠https://gemini.google.com⁠ YandexGPT: ⁠https://alice.yandex.ru/ ⁠⁠ Эпизод основан на исследовании работы AI в “чистых” и обученных аккаунтах. Он будет полезен как опытным системным аналитикам, которые хотят убедиться, что используют нейросети по максимуму, так и новичкам, только начинающим путь в мир AI и желающим понять, с чего начать и как встроить нейросети в рабочие процессы. Реальные кейсы, примеры и личный опыт.  Подкаст, который точно стоит послушать сегодня!   Статья к эпизоду с дополнительными материалами:  ⁠https://getanalyst.ru/podcast/ai-tools-for-systems-analysts Telegram-канал сообщества СА и БА: ⁠⁠https://t.me/getanalysts⁠⁠   Часть 1. Общий обзор нейросетей 00:00 | Введение. Про начало эры нейросетей и почему тема искусственного интеллекта актуальна для системных аналитиков. 2:37 | Обзор и история появления ChatGPT и DeepSeek. Сравнение возможностей. 12:47 | Обзор Gemini AI от Google и YandexGPT. Сравнение возможностей. 15:44 | Для каких задач лучше всего подходит каждая из нейросетей. API для разработки собственных приложений. Стоимость и доступность для пользователей разных стран. 22:38 | Особенность, которая привела меня к использованию Gemini AI: почему я выбираю его для задач, где мне нужна проверенная информация.   Часть 2. Применение нейросетей для решения задач системных аналитиков 31:55 | Введение в тему использования нейросетей системными и бизнес-аналитиками. 32:57 | Разработка требований с использованием нейросетей. Рекомендации к формированию промптов (запросов). 43:26 | Анализ голоса и преобразование в структурированный текст. Личный опыт в помощи для рабочих задач. Дополнительные инструменты для анализа, поиска и генерации информации со встроенными возможностями AI. 49:43 | Создание UML диаграмм через нейросети. 54:57 | Создание BPMN диаграмм через нейросети. 59:36 | Визуализация информации и её структурирование: mind map, user story mapping и другие. Разработка презентаций. 01:01:04 | Диаграмма C4 для проектирования схем архитектуры. 01:03:49 | ER-диаграмма для описания БД на логическом и физическом уровнях. SQL-запросы к БД на основе загруженной ER-диаграммы. 1:12:22 | Проектирование API и требования к брокерам. 1:15:35 | Другие задачи аналитиков, с которыми могут помочь нейросети.   Ведущая подкаста: Екатерина Ананьева,  основатель сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst

    1 h 24 min
  6. Kafka: что нужно знать Системному аналитику

    7 MARS

    Kafka: что нужно знать Системному аналитику

    Многие компании ожидают, что системные аналитики умеют работать с Kafka. Но с чего начать изучение этой технологии? В этом эпизоде мы подробно разбираем устройство Kafka и ключевые особенности, которые важно понимать аналитикам. Презентация к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/kafka-for-system-analysts Вы узнаете, что важно учитывать при постановке задач разработчикам, познакомитесь с принципами работы распределенной архитектуры и асинхронным взаимодействием сервисов внутри системы на примере подсистемы технической поддержки. Этот выпуск будет полезен как опытным аналитикам, уже работающим с Kafka, так и тем, кто только планирует развиваться в этом направлении, чтобы начать работать на проектах с распределенной архитектурой.   00:00 | Введение. Почему знание Kafka может быть актуально для Системного аналитика. 03:37 | Знакомство с Kafka - базовое устройство, принцип работы и примеры использования. 05:26 | Возможно ли прямое подключение Frontend (мобильных, веб- и других) приложений к Kafka. 09:51 | Pull- и Push- модели взаимодействия консьюмеров с брокером. 11:17 | Почему выбирают Kafka, а не другие брокеры. Для решения каких задач она подходит лучше всего. 13:21 | Внутреннее устройство Kafka. Кто принимает решения в проекте за выделение топиков (тем) внутри брокера. 22:12 | Способы организации сообщений в Kafka (FIFO). Порядок чтения сообщений консьюмерами. Оффсеты (offset). 26:24 | Как понять, когда сообщение можно удалять из брокера. И про вечное хранение сообщений в брокере. 28:49 | Current offset. Log-start offset. Log-end offset. 30:09 | Из чего состоят сообщения, передаваемые в брокер Kafka. 31:58 | Сравнение Kafka и RabbitMQ. Что выбрать? 35:36 | Что нужно знать Системному аналитику про Kafka, чтобы начать работать с постановками задач. Шаблон постановки задачи. 40:05 | Инструменты для работы с Kafka. 41:45 | Подведение итогов и рекомендации для аналитиков.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Елизавета Акманова, Старший системный аналитик в компании UseTech

    45 min
  7. 13 ошибок в использовании BPMN: разбор на примере задачи

    21 FÉVR.

    13 ошибок в использовании BPMN: разбор на примере задачи

    В этом эпизоде подкаста мы разбираем 13 типичных ошибок при использовании нотации BPMN на примере задачи, которую может получить на собеседовании Системный или Бизнес-аналитик. Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/bpmn-top-mistakes  Вы наглядно познакомитесь со списком ошибок, которые чаще всего допускают специалисты, а также получите рекомендации по их исправлению и полезные материалы, которые помогут в работе с нотацией. Эпизод будет полезен как начинающим, так и опытным аналитикам, стремящимся улучшить свои навыки в создании BPMN-диаграмм для описания бизнес-процессов. 00:00 | Введение. Зачем нотация BPMN нужна системным аналитикам и в разработке в целом? 06:12 | Ключевые элементы нотации BPMN. 07:54 | Инструменты для создания BPMN-диаграмм. 11:34 | Знакомство с бизнес-процессом. Обзор BPMN-диаграммы процесса с ошибкой. 15:50 | Группы ошибок в BPMN, которые можно выделить. 17:24 | Элементы не из BPMN. 18:52 | Процесс сверху-вниз или “змейка”. 19:50 | Неверные события. 20:45 | Неверные шлюзы. 23:02 | Неверные потоки. 24:17 | Текст вместо элементов диаграммы. 27:02 | Неверные символы для действий / задач. 30:05 | Все события завершаются в одном. 31:53 | Отсутствие начального и/или конечного событий. 32:47 | Много стрелок из/в задачи. 36:01 | Дорожки или развернутые пулы. 39:28 | Одна задача для множественной логики. 41:10 | Задачи “передать - получить” информацию. 42:09 | Обзор итоговой диаграммы. 43:13 | Подведение итогов и рекомендации по самостоятельному изучению BPMN.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гость: Яна Паршина, Менеджер Системных аналитиков в X5 Tech   Подкаст сообщества системных аналитиков GetAnalyst.

    51 min
  8. Авторизация в API: что нужно знать системным аналитикам для работы с требованиями и собеседований

    7 FÉVR.

    Авторизация в API: что нужно знать системным аналитикам для работы с требованиями и собеседований

    В этом эпизоде мы разбираемся, как работает авторизация в API: какие шаги она включает, виды авторизации и что нужно описывать в требованиях разработчикам. Эпизод будет полезен системным аналитикам, кто работает с Backend, API и интеграциями, а также тем, кто только начинает осваивать эту область. Кроме того, он станет отличным ресурсом для подготовки к собеседованиям, помогая освежить теоретические знания и понять практические аспекты безопасности в API. Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/api-authorization Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts 00:19 - Когда системный аналитик встречается со сценариями авторизации в системе. 2:51 - Предварительные шаги процесса авторизации: идентификация и аутентификация. 8:19 - Секретный ключ для работы с API - Token для подписания запросов. 9:23 - Понятие авторизации запросов к API. 14:25 - Постановки задач на разработчиков, связанные с авторизацией пользователей в системе. 15:53 - Задачи на авторизацию при проектировании собственного API, например - REST API. 24:12 - Задачи на авторизацию при проектировании интеграций с внешними системами. Особенности процесса авторизации для приложений и пользователей. 24:12 - Задачи на авторизацию при проектировании интеграций с внешними системами. Особенности процесса авторизации для приложений и пользователей. 34:20 - Способы авторизации в API. API-key. 40:26 - Basic Authorization 45:22 - Bearer Token 48:47 - JWT Token (JSON Web Token) 50:00 - OAuth 2.0 55:54 - Подведение итогов и рекомендации.   Ведущая: Екатерина Ананьева, основатель сообщества GetAnalyst

    59 min
Tout afficher (28)

Notes et avis

5
sur 5
2 notes

À propos

Подкаст профессионального сообщества системных и бизнес-аналитиков GetAnalyst. Здесь мы разбираем реальные задачи, вопросы с собеседований, рассказываем истории и делимся рабочими челленджами.    

Informations

  • Création
    Ekaterina Ananeva
  • Années d’activité
    2024 - 2025
  • Épisodes
    28
  • Classification
    Tous publics
  • Copyright
    © Ekaterina Ananeva
  • Site web de l’émission
    GetAnalyst

Vous aimeriez peut‑être aussi

Pour écouter des épisodes au contenu explicite, connectez‑vous.

Recevez les dernières actualités sur cette émission

Connectez‑vous ou inscrivez‑vous pour suivre des émissions, enregistrer des épisodes et recevoir les dernières actualités.
Choisissez un pays ou une région

Afrique, Moyen‑Orient et Inde

Asie‑Pacifique

Europe

Amérique latine et Caraïbes

États‑Unis et Canada