Туда-сюда определение ИТ аналитика
В прошлом посте возник вопрос в комментариях, что вообще за аналитик? Так как я хоть как-то, но взаимодействую с областью мысли, то могу составить, ну, не чёткое определение, наверное, но хотя бы примерные очертания аналитика конкретно для информационных технологий.
Кого я не буду рассматривать далее, скажу сразу здесь. Экономика — нечто крайне смутное в понимании разных людей. Это любая деятельность банков? Это взаимодействие с законами? Это математика? Да фиг знает, сам я решил для себя, что экономика суть две ипостаси: матеша с юриспруденцией. Ни тем, ни другим я углублённо не планирую заниматься.
Веб аналитика я не рассматриваю здесь, потому что могу. Неохота чёт.
Рассматривать ИТ аналитика я буду со стороны "утиной типизации". Это же пост про ИТ, значит использую термины оттуда, имейте это тоже в виду. Чем должен владеть туда-сюда ИТ аналитик?
Нулевая часть обязанностей. Субъектный анализ.
Как-то я забыл об это части, после создания основного текста ниже только вспомнил. "Мы живём в обществе" (с) Джокушкер. Помимо замечательных цифровых технологий, которые нас всех связывают, есть те, кого непосредственно ИТ связывает воедино. Субъекты. Их можно анализировать, скажу больше, от вас будут ожидать, что вы будете способны анализировать субъектов ровно двумя видами восприятия информации.
Аудио контроль. Созвон, очный разговор, записанное звуковое сообщение.
Визуальный контроль. Текст, картинка, видео, внешний вид чего угодно.
Здесь мне следует отмежеваться от математического подхода. Видите ли в чём дело, я прекрасно понимаю холодность технической сферы человеческой науки, но считать людей объектами методологически неправильно. Субъекты фундаментально отличаются от объектов, для этого есть ряд причин.
Субъекты являются в подавляющем большинстве чёрными ящиками. Их невозможно оценить по их статичным атрибутам эффективным образом. Дело не в сложности, это попросту не-воз-мож-но.
Тогда мы все вынуждены оценивать субъектов по их поведению. Для этого существует интервью, а не для галочки. Для субъектного анализа, то есть оценки субъекта перед вами. Если вы оцениваете объект, то интервью излишне в принципе.
У субъектов есть такая штука, которая называется "самостоятельность". Мы живём не при рабовладельческом строе, поэтому субъект волен вас легчайшим образом обмануть или кинуть. При идеальном наборе объективных атрибутов.
Первая часть обязанностей. Реляционные оффлайн БД. Excel, Google Sheets, Яндекс таблицы.
Лучше всего я изучил возможности Экселя, так что буду рассматривать его. В его рамках есть ряд характерных особенностей функционирования. ИТ аналитик в идеале должен разбираться во всём, а не только использовать 2.5 инструмента, которые ему показал начальник.
Большие таблицы. Они порождают необходимость в XLSB формате файла, например.
Вся панель инструментов со встроенными формулами. Без них никуда.
Power Query, Pivot Table, Power Pivot. Три сложные штуки, они для оффлайн БД.
VBA. Последний босс Экселя, умение создавать макросы (скрипты для конкретного ПО).
Простой инструмент, наверное, сложный для освоения. Для ИТ аналитика это лишь вопрос времени, а не условия, желания, мотивации, тд.
Вторая часть обязанностей. "Business Insight". MS Power BI, LuxMS BI, Apache Superset.
Инструмент Microsoft Power BI, буду рассматривать его, так как именно для него есть обширная документация. В чём прикол? Он способен на ряд штук, которые делаются онлайн.
Создание отчётов, прям как MS Word, только красочнее (нагляднее).
Создание дешбордов, отчётов, которые обновляются сами.
Создание приложений, то есть заранее сделанных отчётов и дешбордов.
Всё вышеперечисленное опирается на подключенные извне наборы данных из БД.
Потоки данных, они же ETL-процессы. Наборы данных можно менять автоматически.
Из всего выше есть ровно 2 наиболее важных момента, остальные можно делать либо с помощью третей части обязанностей ниже, либо даже в Экселе. Это (1) обновление ВСЕГО в реальном времени, в особенности (2) дешбордов. Эксель больше про оффлайн решения.
Третья часть обязанностей. Самостоятельные технические языки. SQL и Python, XML и JSON.
Мне сразу следует сделать значительные ограничения, чтобы никто никогда не путал аналитика с разработчиком.
ИТ аналитик не занимается разработкой. Очевидно, не правда ли? Зависимости, версии, тесты — это делает разработчик, не надо отбирать у него труд, иначе обидится.
Лучше всего аналитик от ИТ чувствует себя, когда использует CLI. Он напечатал, ему сразу же выдало результат, человек понёс его обрабатывать. Без тысячи строк кода.
Ничего сложного нет в том, чтобы использовать языки разметки по типу XML, то есть ИТ аналитик на глубинном уровне понимает подоплёку того же Экселя, однако, опять, разработать на коленке свою модель данных ИТ аналитик не обязан и вряд ли сможет. Для этого есть разрабы с, внезапно, математиками.
Так это, в чём штука вышеперечисленных языков. Они простые, SQL декларативный, Python во много основан вокруг восприятия технического языка, будто он естественный. При этом всем известно могущество однострочник Python, количество библиотек у него, которые могут очень много. SQL же во многом воспринимается, как первый в ассоциативном ряду, когда речь заходит про БД. Что, нужно тыкать палкой базу данных? Без SQL или чего-то подобного ничего не получится точно.
Ну а языки разметки данных тоже очень простые, осознать их легче лёгкого. В эту же категория технических языков включено вообще все модели данных, которые способен придумать разработчик для своих дел.
Кастомные обязанности. Веб, банковская сфера, dbt, математическое моделирование.
Придумайте что-то своё, право слово, никто не запрещает, тем более я. Веб? Пожалуйста, это сетевые протоколы, это REST, это TypeScript. Банковская сфера? Это образование юриста с бухгалтером, можно даже 1С насыпать сверху. Инструмент dbt? Если вам нужен убер-супер-пупер ИТ специалист всего подряд, ладно, давайте от человека требовать навыки разработки. Мы живём при капитализме, увеличивайте зарплату тогда, и найдёте вообще кого угодно на вашу должность. Сложные математические модели? Это куб данных, это многомерные модели, самодельные технические языки или контейнеры для данных, которые летают между БД. Может вам повезёт, тогда вы обнаружите математика вне его среды обитания — института.
Требовать вообще можно что угодно. Вопрос в том, какой из этого получится результат.