No-code платформы меняют мир бизнес-аналитики, делая ее более эффективной и доступной. В этой статье рассмотрим преимущества, которые дает подход no-code; необходимые навыки для максимального использования этих преимуществ; а также инструменты, в которые стоит инвестировать.
Роль бизнес-аналитика гибка и предполагает владение навыком быстрого и точного получения данных. Аналитики должны разбираться в вопросах хранения и обработки данных. Конечной их целью является получение реальных результатов, включая создание умных визуализаций.
Чтобы достичь всего этого, раньше аналитикам требовались либо уверенные навыки разработки, либо тесное сотрудничество с разработчиками в команде. В настоящее время в связи с растущим влиянием no-code подхода ситуация изменилась.
За последние 5 лет отрасль no-code росла экспоненциально. Сейчас ее стоимость оценивается в 13 миллиардов долларов, а в ближайшие 4 года она может вырасти до 65 миллиардов долларов. Этот рост связан с фокусированием на узкоспециализированных рынках и разработку решений, ориентированных на них.
Одной из таких ключевых ниш определенно является создание инструментов для бизнес-аналитиков. Важная задача этой роли заключается в предоставлении данных для операционных целей, и именно здесь использование no-code платформ может быть очень полезным.
Преимущества no-code платформ для бизнес-аналитиков
Бизнес-аналитикам не обязательно владеть навыками программирования, но техническими навыками они должны обладать, и чем дальше, тем требования становятся серьезнее.
Визуализация данных
Одна из отличительных особенностей no-code инструментов – это гибкость, позволяющая пользователю визуализировать данные по своему усмотрению. Эти гибкие инструменты дают возможность вносить изменения без участия IT-специалистов.
Создание таких визуализаций не требует навыков кодирования, а значит, аналитики могут собрать требования пользователей и самостоятельно создать конечный продукт.
При этом не тратится время на работу, которая принесет невозможные результаты – поскольку создающий визуализацию человек понимает, что возможно. Также визуализацию можно создавать для разных отделов, предоставляя доступ командам напрямую с понятным им представлением данных. Это избавляет аналитиков от необходимости выступать в роли посредников.
Эффективные решения
Ключевой составляющей работы бизнес-аналитика является создание решений и получение результатов для разных команд, которые каждый раз будут уникальными. Старые BI-инструменты часто ограничивали возможности настройки для конечного пользователя.
Прелесть no-code инструментов и платформ заключается в том, что аналитик может самостоятельно и гибко управлять кастомизацией. Можно взять сложные требования, разбить их на части и реализовывать постепенно, тестируя результаты на каждом этапе.
Поскольку скорость разработки повышается и не приходится ждать поддержки внешних команд для создания решений, это расширяет возможности бизнес-аналитика и повышает эффективность всего процесса.
Экономия затрат
Каждый аналитик действует в рамках бюджета, из которого оплачиваются используемые им BI-инструменты. Дорогие готовые пакеты могут очень быстро съесть этот бюджет.
Создавая собственные BI-приложения, можно сэкономить средства на другие проекты, программное обеспечение или персонал.
Фокус на важном
Последнее преимущество, о котором стоит упомянуть, – это то, как no-code инструменты экономят часы работы бизнес-аналитиков благодаря автоматизации повторяющихся задач. No-code платформы отлично подходят для разработки инструментов, которые устраняют ручные задачи. Скучную работу выполняет платформа, а аналитик сосредотачивается на более интересных задачах.
Необходимые навыки
Чтобы стать успешным бизнес-аналитиком, необходимо обладать множеством навыков, и, к счастью, метод no-code способен усилить некоторые из них.
Построение автоматизации. Часто роль бизнес-аналитика включает в себя тестирование и построение автоматизации процессов. Этот навык сейчас важен и актуален, как никогда. Такие функции, как расширенные возможности рабочих процессов, позволяют бизнес-аналитикам создавать прототипы и быстро тестировать автоматизацию процессов, а затем улучшать их перед релизом.
Управление интеграцией. Данные часто поступают из нескольких источников, поэтому бизнес-аналитикам приходится собирать их вместе, а также обеспечивать точность данных перед тем, как их использовать. Развитие интеграционных no-code платформ, таких как Zapier, упрощает этот процесс и позволяет аналитику управлять им без привлечения ИТ-ресурсов, которое может замедлить процесс.
Визуализация данных. Бизнес-аналитикам важно поставлять точные данные, чтобы обычные пользователи могли принимать решения на их основе. No-code платформы позволяют аналитикам создавать собственные дашборды, которыми можно делиться с другими. Также визуализацию можно автоматизировать и обновлять в режиме реального времени. Это позволяет получать алерты на основе данных – и все это без использования кода.
Прежде чем мы рассмотрим некоторые из инструментов, стоит вспомнить, что сами инструменты все еще нуждаются в привлечения экспертов для работы с ними. No-code инструменты экономят время и становятся доступны более широкому кругу пользователей, но по своей природе они затрудняют пользователю понимание того, почему платформа приняла то или иное решение.
В более сложных ситуациях, возможно, захочется иметь более надежную поддержку. В отличие от традиционного рынка разработчиков, этого гораздо легче добиться, поскольку есть множество маркетплейсов, помогающих найти доступных специалистов по no-code.
Инструменты для работы
Есть много отличных инструментов как для непосредственного использования бизнес-аналитиками, так и для создания новых инструментов, которые помогают им в работе. Если требуется помощь в развертывании новых прогнозирующих моделей, в работе с машинным обучением или просто с поиском лучших способов визуализации данных, скорее всего, найдется no-code платформа, которая покроет эти потребности.
Integrate.io
Integrate.io – облачная no-code платформа, которая помогает собрать данные из разных источников, превратить хранилище данных в платформу данных и объединить все источники данных.
Она поставляется с разными шаблонами аналитики, что позволяет сразу создавать визуализацию, а также передавать данные всем командам, от руководства компании до аналитиков.
Xano
Xano подойдет для бизнес-аналитиков, желающих перейти от скромных электронных таблиц к созданию внутреннего продукта, включающего масштабируемый сервер, гибкую базу данных и no-code API-конструктор, который позволит собирать, хранить и передавать данные.
Rapid Miner
Rapid Miner – no-code платформа, предназначенная для обработки данных методами Data Mining. Она поставляется с широким набором опций для сбора и обработки различных источников данных, при этом конечный продукт находится в руках аналитика.
Looker
Looker – один из самых крупных BI-инструментов на рынке. Он позволяет объединять различные данные, создавать впечатляющую визуализацию и настраивать алерты на основе данных в режиме реального времени.
Немногие платформы могут управлять таким объемом данных, который обрабатывает Looker. Он действительно хорош для работы с большими данными и подходит бизнес-аналитикам крупных корпораций.
Grow
Grow – полнофункциональный инструмент, который позволяет пользователям разных уровней подготовки принимать решения на основе данных. Он отлично подходит для относительных новичков, но и в руках опытного бизнес-аналитика Grow помогает получать полезную информацию с относительно небольшими временными затратами.
Совсем недавно Grow был приобретен компанией Epicor, поэтому инвестиции в эту платформу должны продолжать расти.
DataRobot
DataRobot – небольшой инструмент для бизнес-аналитиков, позволяющий строить прогнозирующие модели с использованием машинного обучения, но без необходимости писать код. У него удобный интерфейс, который позволяет легко строить прогнозирующие модели и получать модели в реальном времени за считанные минуты.
Bubble
Bubble является одной из крупнейших no-code платформ для разработки. Bubble позволяет создавать внутренние приложения для команд, с помощью которых можно собирать наборы данных и преобразовывать их в удобный дашборд, которым могут пользоваться все заинтересованные лица.
Используя их API-коннектор (или даже коннектор базы данных SQL), можно получать данные из любого стороннего источника и создавать визуализацию. Начать работу можно быстро с одного из доступных шаблонов, а затем настроить его в соответствии с потребностями пользователей.
Zapier
Важной частью роли бизнес-аналитика является проведение интеграции данных из различных источников.
Обычно, чтобы обеспечить интеграцию данных, бизнес-аналитик должен либо обладать различными навыками разработки, либо полагаться на ИТ-отдел, и без того перегруженный работой. Инструменты наподобие Zapier дают аналитику больше свободы, ускоряют развитие проектов и повышают эффективность работы всех отделов.
Я провел лишь краткий обзор инструментов, доступных на сегодняшний день. Для более детального и полного ознакомления я рекомендую этот список, где к тому же можно найти экспертов по no-code практически для каждого из представленных инструментов.
Светлое будущее
В перспективе одной из ключевых областей для аналитиков является «разговорная» аналитика. В ней сходятся ключевые современные данные наблюдений речевой, чатовой и текстовой аналитики. No-code инструменты будут очень важны для извлечения максимальной пользы из этого огромного массива данных, поступающих из множества различных источников.
Они будут использовать новые разработки в области моделей глубокого обучения и алгоритмов NLP, что позволит улучшить анализ поведения человека, например, анализ настроения и чувств.
Это лишь один из примеров, как no-code платформы следуют за быстро меняющимся миром бизнес-аналитики. Если так будет продолжаться и дальше, то будущее no-code бизнес-аналитики представляется действительно радужным.
В завершение материала рекомендую всем желающим посетить открытый урок, посвященный работе аналитика с Miro, как средством для коммуникации и совместного моделирования и проектирования. На этом уроке участники рассмотрят:
ситуации, в которых аналитику может понадобиться онлайн-доска;
базовые функции и навигацию в инструменте;
шаблоны артефактов и их применение на примерах;
презентации в Miro и почему это может быть лучше PowerPoint;
ограничения инструмента и что стоит учитывать при использовании.
Записаться можно по ссылке.
