Доклад Дениса Алексейчука и Павла Усачева на конференции Analyst Days-6 www.analystdays.com

1. Как помочь
развиваться
аналитику
Денис Алексейчук Павел Усачев
Сбербанк – Технологии

2. • Time to market
• Высокие ожидания
пользователей
• Большая конкуренция
Требования отрасли Личное развитие
Развитие —
как закономерное
продолжение
удовлетворения
базовых
потребностей
Зачем
развиваться?

3. Университетское
образование
Курсы повышения
квалификации
Долгосрочная
перспектива
Саморазвитие
Способы
обучения
1
2
ИПР (индивидуальные
планы развития)
On-line курсы различной
направленности
Краткосрочная
перспектива
1
2

4. Получение фундаментальных
знаний о предметной области
Возможность вносить изменения
на ранних этапах
Углубленное изучение
конкретных аспектов
в предметной области
Изучение той области знаний,
в которой хочет развиваться сотрудник
Гибкость процесса обучения
и постоянное совершенствование
На чём
фокусируется
Долгосрочная
перспектива
Краткосрочная
перспектива
1
2
1
2
3

5. Как
появился
Skillset

6. Skillset изнутри
01 02 03Всего
в Skillsete
21 навык
Навыки
сгруппированы
по 3-м областям
знаний
Каждый навык
имеет 3
уровня знания

7. Skillset изнутри
01 02 03Навыки
сгруппированы
по 3-м областям
знаний
Всего
в Skillsete
21 навык
Каждый навык
имеет 3
уровня знания

8. 3
2
1 Системный и
бизнес-анализ
Mobile apps
Личная коммуникация
и эффективность
Skillset изнутри
Области знаний
01

9. Владение инструментарием
и программными средствами
Стандарты описания
требований к ПО
Моделирование процессов
и поведения систем
Личная эффективность
и самостоятельность
Skillset изнутри
Навыки
02 3
2
1
4

10. Basic
Good
Strong
Skillset изнутри
Уровни знания
03
3
2
1

11. Skillset изнутри
Все вместе
Поведенческая аналитикаSkillset
Моделирование
и бизнес анализ
Основы
мобильной
разработки
Коммуникация
и личные
навыки
1. Следует шаблону ТЗ на встраивание
аналитики в программные продукты.
2. При описании нового функционала
предлагает метрики, которые позволят
оценить его «успешность»
1. Использует наиболее простой
функционал систем аналитики —
воронки, дашборды, когорты.
2. Понимает разницу между Data Driven
и Data Informed подходами.
1. Понимает архитектуру используемых
сервисов для анализа данных.
Может работать с большей частью его
функционала.
skill 1
skill 2
skill n
Basic
Good
Strong
Basic
Good
Strong

12. А теперь
всё это
на практике

13. Процесс
оценки
Skillset

14. Процесс
оценки
Skillset
Цель 1
Цель 2
Цель 3

15. Процесс
оценки
Skillset
Цель 1
Цель 2
Цель 3
Задача 1
Задача 1

16. Как поставить
результат
01Подготовить
презентацию

17. Как поставить
результат
02Получить
сертификат

18. Как поставить
результат
03Получить ОК
от своих коллег

19. Итоги
Q1

20. Результаты
3 2Не успели,
но попробуют
нагнать в Q2
Полностью
выполнили свои
задачи на Q1

21. Планы
на будущее

22. Что делать
дальше
01Скорректировать
список скиллов
по итогам собранной
обратной связи

23. Что делать
дальше
01 02Скорректировать
список скиллов
по итогам собранной
обратной связи
Дополнить
Skillset
библиотекой
знаний

24. Что делать
дальше
01 02 03Скорректировать
список скиллов
по итогам собранной
обратной связи
Дополнить
Skillset
библиотекой
знаний
Транслировать
практику
в другие отделы

25. Подытожим
Рассказали о Skillsete как
об инструменте развития1

26. Подытожим
Рассказали о skillsete как
об инструменте развития
Поделились собственным
опытом внедрения ИПР в
Сбербанке
1
2

27. Подытожим
Рассказали о skillsete как
об инструменте развития
Поделились собственным
опытом внедрения ИПР в
Сбербанке
Выполнили один пунктов в
Skillset ;)
1
2
3

28. Подытожим
Рассказали о skillsete как
об инструменте развития
Поделились собственным
опытом внедрения ИПР в
Сбербанке
Выполнили один пунктов в
Skillset ;)
Готовы ответить на Ваши
вопросы
1
2
3
4

29. Спасибо ;)