The post has been translated automatically. Original language: Russian
When a project misses deadlines, goes over budget, or turns out to be "not what the customer wanted" after launch, most often the code is not to blame.
The problem starts much earlier, at the analytics stage.
Attitudes towards business analysts have changed dramatically in recent years. Previously, analytics was considered an optional step, but today it determines the success of a digital product. This is especially noticeable in startups, where each mistake can cost months of development and millions of tenge.
What an IT analyst does
Many people think that the analyst is just writing a technical assignment.
In practice, his task is much broader.
The analyst becomes the link between the business, the customer, and the development team. It translates business tasks into understandable technical requirements and helps all project participants speak the same language.
The analyst's work includes:
- study of the company's business processes;
- search for problems and bottlenecks;
- description of the future system;
- modeling user scenarios;
- preparation of requirements for developers;
- coordination of changes with the customer;
- project support before implementation.
It is the analyst who answers the main question: what exactly needs to be developed and why.
Why projects become more expensive without analytics
Let's imagine the situation.
The company wants to develop a CRM system.
Developers start writing code almost immediately. A month later, it turns out that the managers are not working at all as expected. After two months, the logic of approvals changes. Three months later, it turns out that the manager needs completely different reports.
As a result, you have to:
- rewrite the architecture;
- change the interface;
- redesign the database;
- postpone the launch dates.
The cost of corrections increases significantly.
There is a well-known rule of software development: the later an error is discovered in the requirements, the more expensive it is to fix it.
If the problem was found during the analysis, these are the opening hours.
If the system is launched, it may take weeks or even months of development.
Analytics is not about documents, but about reducing risks.
Modern analytics has long ceased to be limited to the creation of voluminous documents.
Today, a good analyst helps answer questions.:
- what problem really needs to be solved;
- what functions will bring value to the business;
- which ones can be postponed;
- how the user will work;
- what kind of integration will be needed;
- what risks may arise during implementation.
In fact, analytics becomes a project management tool even before the first line of code appears.
What artifacts does the analyst create?
Depending on the project, the analyst can prepare:
- description of business processes (AS IS and TO BE);
- functional requirements;
- user stories (User Story);
- Usage scenarios (Use Case);
- BPMN charts;
- UML diagrams;
- interface prototypes;
- a map of the user's path (Customer Journey Map);
- terms of reference;
- API specifications.
But the documents themselves are just the result of the work. The main thing is the understanding of the product by all project participants.
Artificial Intelligence is changing the way analysts work
Over the past two years, large language models (LLM) have been actively introduced into the work of analysts.
AI helps:
- analyze large volumes of requirements;
- automatically create user stories;
- create drafts of technical assignments;
- look for contradictions in the documentation;
- generate BPMN charts;
- create test scenarios;
- analyze user feedback.
At the same time, artificial intelligence is not yet able to completely replace analytics.
They can speed up the preparation of documents, but they don't understand the specifics of a particular business as deeply as a human.
What skills should a modern analyst have?
Today, an analyst is required to know more than just UML or BPMN.
Increasingly, employers are looking for specialists who understand:
- architecture of information systems;
- databases; - REST API;
- microservice architecture;
- UX/UI; - fundamentals of DevOps;
- artificial intelligence capabilities.
The better the analyst understands the technology stack, the fewer errors occur during development.
Why analytics is especially important for startups
Startups rarely have the opportunity to redesign a product several times.
Therefore, analytics is becoming a way to save your budget.
A properly conducted analysis stage allows you to:
- reduce the number of changes during development; Release the MVP faster;
- avoid unnecessary functionality;
- reduce the cost of product maintenance;
- scale the system faster.
That is why many successful technology companies start development not with programming, but with business process analysis.
Instead of a conclusion
Software development is not just about programming.
The more complex a digital product is, the more important analytics plays. It helps businesses formulate real—world tasks, helps the team avoid costly mistakes, and helps users get a system that truly solves their problems.
That is why in modern IT teams, an analyst becomes not just an author of technical documentation, but one of the key participants in creating digital products.
Когда проект срывает сроки, выходит за бюджет или после запуска оказывается «не тем, что хотел заказчик», чаще всего виноват не код.
Проблема начинается намного раньше — на этапе аналитики.
За последние годы отношение к бизнес-аналитикам сильно изменилось. Если раньше аналитика считалась необязательным этапом, то сегодня именно она определяет успех цифрового продукта. Особенно это заметно в стартапах, где каждая ошибка может стоить месяцев разработки и миллионов тенге.
Что делает IT-аналитик
Многие считают, что аналитик просто пишет техническое задание.
На практике его задача значительно шире.
Аналитик становится связующим звеном между бизнесом, заказчиком и командой разработки. Он переводит бизнес-задачи в понятные технические требования и помогает всем участникам проекта говорить на одном языке.
Работа аналитика включает:
- изучение бизнес-процессов компании;
- поиск проблем и узких мест;
- описание будущей системы;
- моделирование пользовательских сценариев;
- подготовку требований для разработчиков;
- согласование изменений с заказчиком;
- сопровождение проекта до внедрения.
Именно аналитик отвечает на главный вопрос: что именно нужно разработать и зачем.
Почему без аналитики проекты становятся дороже
Представим ситуацию.
Компания хочет разработать CRM-систему.
Разработчики начинают писать код практически сразу. Через месяц выясняется, что менеджеры работают совсем не так, как предполагалось. Через два месяца меняется логика согласований. Через три месяца оказывается, что руководителю нужны совершенно другие отчеты.
В результате приходится:
- переписывать архитектуру;
- менять интерфейс;
- переделывать базу данных;
- переносить сроки запуска.
Стоимость исправлений возрастает в разы.
Существует известное правило разработки программного обеспечения: чем позже обнаружена ошибка в требованиях, тем дороже её исправление.
Если проблему нашли во время аналитики — это часы работы.
Если после запуска системы — это могут быть недели или даже месяцы разработки.
Аналитика — это не документы, а снижение рисков
Современная аналитика давно перестала ограничиваться созданием объемных документов.
Сегодня хороший аналитик помогает ответить на вопросы:
- какую проблему действительно нужно решить;
- какие функции принесут бизнесу ценность;
- какие можно отложить;
- как будет работать пользователь;
- какие интеграции понадобятся;
- какие риски могут возникнуть при внедрении.
По сути аналитика становится инструментом управления проектом еще до появления первой строки кода.
Какие артефакты создаёт аналитик
В зависимости от проекта аналитик может подготовить:
- описание бизнес-процессов (AS IS и TO BE);
- функциональные требования;
- пользовательские истории (User Story);
- сценарии использования (Use Case);
- BPMN-диаграммы;
- UML-диаграммы;
- прототипы интерфейсов;
- карту пользовательского пути (Customer Journey Map);
- техническое задание;
- спецификации API.
Но сами документы — это лишь результат работы. Главное — понимание продукта всеми участниками проекта.
Искусственный интеллект меняет работу аналитиков
В последние два года в работу аналитиков активно внедряются большие языковые модели (LLM).
ИИ помогает:
- анализировать большие объемы требований;
- автоматически составлять пользовательские истории;
- создавать черновики технических заданий;
- искать противоречия в документации;
- генерировать BPMN-диаграммы;
- формировать тестовые сценарии;
- анализировать обратную связь пользователей.
При этом искусственный интеллект пока не способен заменить аналитика полностью.
Он может ускорить подготовку документов, но не понимает особенностей конкретного бизнеса так глубоко, как человек.
Какими навыками должен обладать современный аналитик
Сегодня от аналитика требуется не только знание UML или BPMN.
Все чаще работодатели ищут специалистов, которые понимают:
- архитектуру информационных систем;
- базы данных; - REST API;
- микросервисную архитектуру;
- UX/UI; - основы DevOps;
- возможности искусственного интеллекта.
Чем лучше аналитик понимает технологический стек, тем меньше ошибок возникает во время разработки.
Почему стартапам аналитика особенно важна
У стартапов редко есть возможность несколько раз переделывать продукт.
Поэтому аналитика становится способом экономии бюджета.
Правильно проведенный этап анализа позволяет:
- сократить количество изменений во время разработки; быстрее выпустить MVP;
- избежать ненужного функционала;
- снизить стоимость сопровождения продукта;
- быстрее масштабировать систему.
Именно поэтому многие успешные технологические компании начинают разработку не с программирования, а с анализа бизнес-процессов.
Вместо заключения
Разработка программного обеспечения — это не только программирование.
Чем сложнее цифровой продукт, тем большую роль играет аналитика. Она помогает бизнесу сформулировать реальные задачи, команде — избежать дорогостоящих ошибок, а пользователям — получить систему, которая действительно решает их проблемы.
Именно поэтому в современных IT-командах аналитик становится не просто автором технической документации, а одним из ключевых участников создания цифровых продуктов.
Share
