В десятом выпуске третьего сезона подкаста Радио “Аналитик“ обсудили, какие задачи решают аналитики в сфере страхования, какие знания и навыки необходимы для работы в этом домене.
Гость эфира: Дмитрий Макаров, руководитель отдела анализа в компании Ренессанс Страхование
Ведущая подкаста: Мария Серёгина
О чём поговорим:
0:34 - Про профессиональный путь Дмитрия.
2:10 - Что из себя представляет страхование как домен и чем он отличается от других доменов.
16:04 - Какие задачи решают аналитики в этом домене.
22:12 - Какие знания и навыки необходимы аналитику для работы в сфере страхования.
27:13 - Что нужно знать и уметь аналитикам 1С, чтобы быть востребованными в сфере страхования.
Интервью с заказчиком часто решает судьбу 1С-проекта: получится ли понять процесс, выявить риски и собрать нормальные требования — или встреча уйдёт в общие разговоры. Разбираем, как 1С-аналитику использовать ИИ для подготовки к интервью: изучить предметную область, составить вопросы, продумать риски, сценарии, документы, роли и интеграции.
Управленческий учет часто начинают строить с отчетов. Но отчет - это уже верхний слой. Если факт отражается неправильно, ДДС, ОПиУ, баланс и бюджеты только красиво оформят искаженную картину. В статье разбираю структуру контуров управленческого учета: от оперативного факта и финансовой отчетности до поддержки решений, автоматических правил и владельческого контроля бизнеса.
Практическая адаптация модели жизненного цикла Адизеса для 1С-команд. Как понять, на какой стадии находится команда: героизм, авралы, взросление, расцвет или бюрократия — и что усиливать руководителю: результат, порядок, развитие или командное взаимодействие.
Разбираем, почему классический бизнес-анализ, построенный вокруг сбора требований и написания ТЗ, все чаще не помогает попасть в реальную проблему бизнеса. На практических кейсах показываем, как переводить требования в гипотезы, проверять их через эксперименты, метрики и данные из системы, а не только через интервью с пользователями. Отдельно рассматриваем, как логи 1С и машинное обучение помогают находить скрытые факторы, убирать лишние функции и улучшать процессы без долгих обследований. Статья будет полезна аналитикам, архитекторам и руководителям проектов, которые хотят перейти от фиксации пожеланий к исследованию того, что действительно работает.
Интеллектуализация предприятия — это не чат-боты, не RPA и не модные ИИ-агенты. Это переход от ERP как системы регистрации к предприятию как системе действия: с процессами, доменной памятью, KPI, стресс-сценариями и способностью быстро перестраиваться под давление среды. В статье разбирается, как к этому движутся Microsoft, SAP, Oracle, Palantir, Celonis, Alibaba и Yonyou, почему цифровые ИИ-бусы не заменят живучесть предприятия, и зачем российскому производству нужен собственный ответ — Nexus.
Уход SAP, кадровый дефицит и рост запросов на собственные разработки заставляют компании пересматривать подходы к автоматизации. Разбираем ключевые тренды развития 1С-практик, сценарии ближайших 3–5 лет и то, как меняются требования к аналитикам и интеграторам. Обсудим, почему успех будущих проектов будет зависеть от коллабораций, объединения экспертизы и инвестиций в обучение, и какие шаги помогут компаниям сохранить лидерство на рынке и «играть вдолгую».
Интеграции – одно из самых сложных направлений в работе аналитика. Объясняем, почему интеграции часто вызывают тревогу, и как аналитик может подойти к ним системно, не теряя уверенности. Расскажем, какие инструменты помогают проектировать и документировать интеграции, как использовать НСИ, метаданные и конфигуратор 1С, а также когда стоит «прикручивать» шину. Отдельный блок посвящен применению искусственного интеллекта в анализе и автоматизации интеграционных процессов.
Автоматизация бизнес-решений включает такие действия, как выявление, спецификация и изменение требований в течение жизненного цикла программного продукта. На каждом из этих этапов аналитик может столкнуться с неочевидными бизнес-правилами и их противоречиями, которые затрудняют описание логики системы. Расскажем о том, как выявить, специфицировать и проверить требования на полноту с помощью таблиц принятия решений (Decision Model and Notation, DMN).