सिस्टम विश्लेषक और उत्पाद मैट्रिक्स - हिलाएं लेकिन मिश्रण नहीं?

उत्पाद विकास में शामिल आईटी कंपनियां अक्सर अपनी टीमों में विश्लेषण की तलाश करती हैं। एक विश्लेषक क्यों है? टीम द्वारा आविष्कार की गई परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए, मीट्रिक सिस्टम विकसित करें (और उनका समर्थन करें), विभिन्न प्रयोगों का संचालन करें, और फिर उत्पाद में सुधार के लिए सिफारिशें दें। यह उत्पाद विश्लेषक है, जिसे "डेटा विश्लेषक" कोड नाम से भी जाना जाता है।

अल्फा बैंक के दूरदराज के चैनलों में, हम उत्पाद भी विकसित करते हैं। लेकिन हमारी टीमों में सिस्टम विश्लेषकों के अलावा कोई अन्य विश्लेषक नहीं हैं, जिनके कर्तव्यों में आवश्यकताओं को एकत्र करना और उनका विश्लेषण करना शामिल है, साथ ही समाधान डिजाइन करना और दस्तावेजीकरण करना भी शामिल है। एक चौकस पाठक यहाँ एक मामूली विरोधाभास नोटिस जाएगा। तो यह क्या है कि सिस्टम विश्लेषक भी उत्पाद विश्लेषण में सक्रिय रूप से शामिल हैं?



कटौती के तहत - एक छोटा अध्ययन, जो यह आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि उत्पाद मैट्रिक्स के साथ काम करने की प्रक्रिया में सिस्टम विश्लेषक कितनी दृढ़ता से शामिल हैं।

पोल

हमारे देश के अन्य शहरों और कस्बों की तरह, उत्पाद का स्वामी खाद्य मुद्दों से संबंधित है, इसलिए मेट्रिक्स से जुड़ी हर चीज उसका सूबा है। और इसलिए, संदर्भ में गोता लगाने के लिए, हमने व्यक्तिगत उद्यमियों और कानूनी संस्थाओं के लिए नए इंटरनेट बैंकिंग के उत्पाद के मालिकों के बीच एक सर्वेक्षण किया। हमारे पास प्रश्नों के तीन मुख्य खंड थे।

• आपकी टीम में कौन और कैसे उत्पाद मीट्रिक निर्धारित करता है?
• आपको मीट्रिक डेटा कहां से मिलेगा? आप किन स्रोतों का उपयोग करते हैं?
• टीम के कौन से सदस्य (भूमिकाएं) अपनी उपलब्धि पर नजर रखने के लिए मैट्रिक्स का निर्धारण, डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने की प्रक्रियाओं में शामिल हैं? उनकी भागीदारी किसमें प्रकट होती है?

यह पता चला कि उत्पाद के मालिक तीन प्रकार के मैट्रिक्स में अंतर करते हैं।

व्यापार मेट्रिक्स। जैसा कि नाम से पता चलता है, वे बताते हैं कि उत्पाद ने कितना पैसा कमाया या बैंक ने कितना पैसा बचाया। वे उत्पाद स्वामी द्वारा निर्धारित किए जाते हैं या रणनीति स्तर पर तुरंत सेट होते हैं। ऐसे मेट्रिक्स पर डेटा कई स्रोतों से डाउनलोड किया जाता है, पढ़ें - विकास टीम की भागीदारी के साथ। लेकिन इस डेटा का विश्लेषण उत्पाद के मालिक और व्यावसायिक विशेषज्ञों के कंधों पर है।

उपयोग मेट्रिक्स। वे यह समझने में मदद करते हैं कि उपयोगकर्ता उत्पाद सुविधाओं के साथ सक्रिय रूप से कैसे काम करते हैं। क्या उनके लिए सेक्शन से सेक्शन में जाना, प्रॉम्प्ट देखना, प्रेस बटन और बहुत कुछ करना सुविधाजनक है। इन मेट्रिक्स का निर्धारण उत्पाद स्वामी द्वारा विकास टीम के साथ मिलकर किया जाता है। और इस डेटा को सुविधाजनक प्रारूप में मॉनिटर करने के लिए, विकास टीम डैशबोर्ड सेट करती है।

स्वास्थ्य मेट्रिक्स। वे उत्पाद की नब्ज पर एक उंगली रखने में मदद करते हैं, यह नोटिस करने के लिए कि क्या त्रुटियां, स्मृति लीक और अन्य बहुत सुखद चीजें नहीं दिखाई देती हैं। अधिकांश भाग के लिए, वे पिछले प्रकार के मैट्रिक्स के समान हैं, यह सिर्फ इतना है कि उत्पाद का मालिक उन्हें निर्धारित करने और विश्लेषण करने की प्रक्रिया में इतनी सक्रिय रूप से शामिल नहीं है।

उसके बाद, हमने उत्पाद विश्लेषकों के साथ काम करने में उनकी भागीदारी के लिए पहले ही सिस्टम विश्लेषकों का साक्षात्कार लिया। और हाँ, यह उन टीमों के लोग थे, जिनके उत्पाद मालिकों के साथ साक्षात्कार किया गया था, जिन्होंने पहले चरण में बात की थी। पूर्व-तैयार उत्तर विकल्पों के साथ 4 प्रश्न थे।

# 1 उत्पाद मैट्रिक्स को नियंत्रित करने के लिए आप कितनी बार डेटा संग्रह और विश्लेषण कार्यों का सामना करते हैं?

आधे से अधिक लोगों (58%) ने उत्तर दिया कि वे ऐसा अनियमित आधार पर करते हैं, यानी आप बैठते हैं और आमतौर पर सिस्टम के विश्लेषक क्या करते हैं, तब उत्पाद का मालिक आपके पास आता है और आपसे उनके अनुरोध पर डेटा अपलोड करने के लिए कहता है। उत्तरदाताओं के 17% ने कहा कि इस कप ने उन्हें बिल्कुल पारित कर दिया, इसलिए हमने उनसे निम्नलिखित प्रश्न पूछना शुरू नहीं किया।



चूंकि उत्पाद मालिकों ने बताया कि विकास टीम विश्लेषण के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा डाउनलोड कर रही है, इसलिए दूसरा सवाल था:

# २ उत्पाद मैट्रिक्स को नियंत्रित करने के लिए डेटा एकत्र करने और उसका विश्लेषण करने के लिए आप किन स्रोतों का उपयोग करते हैं?

सबसे लोकप्रिय स्रोत स्वचालित बैंकिंग प्रणाली थी, यह हमारे साथ है - समीकरण (35%)। रजत ने 26% के साथ अल्फा मीट्रिक का आधार लिया (हमने एक समय में इसी तरह के टुकड़ों के लिए यैंडेक्स मीट्रिक का अपना एनालॉग बनाया)।


(ALBO = अल्फा बिजनेस ऑनलाइन)

तीसरा सवाल संबंधित उपकरण।

# 3 उत्पाद मैट्रिक्स को नियंत्रित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करने के लिए आप किन उपकरणों का उपयोग करते हैं?

शीर्ष ने अनुमानित रूप से SQL और एक्सेल पर कब्जा कर लिया (क्रमशः 53% और 40%)। 7% ने पायथन को प्राथमिकता दी, लेकिन यह नियम के अपवाद की संभावना है।

# 4 आप किन डेटा मॉनिटरिंग टूल का उपयोग करते हैं?

यह स्वाद और रंग - एक साथ तीन मुख्य उपकरण हैं।

• सुपरसेट (40%) - अल्फा मीट्रिक डेटाबेस से डेटा के आधार पर डैशबोर्ड बनाने के लिए उपयोग किया जाता है;
• किबाना (33%) - आवेदन लॉग से डेटा के आधार पर डैशबोर्ड बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, साथ ही स्थानीय उत्पाद डेटाबेस से डेटा;
• ग्राफाना (20%) - अक्सर स्वास्थ्य मैट्रिक्स की निगरानी के लिए डैशबोर्ड बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

तो निष्कर्ष क्या है?

उत्पाद मीट्रिक को नियंत्रित करने के लिए डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के कार्य के साथ एक सिस्टम विश्लेषक का सामना किया जाता है। हालांकि, वे प्रकृति में अनियमित हैं, इसलिए, सबसे अधिक संभावना है, वे मुख्य कार्यों से सिस्टम विश्लेषक को विचलित नहीं करते हैं। और विश्लेषक उत्पाद मैट्रिक्स को नियंत्रित करने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों का उपयोग करता है। यह स्रोतों के एक हिस्से तक सीधी पहुंच है, अन्य डेटा से इसे आवेदन पर प्राप्त करना आवश्यक है। विश्लेषक के जीवन को सरल बनाने के लिए, उसे आवश्यक स्रोतों तक पहुंच प्रदान करके अनुप्रयोगों से दूर होने की जगह नहीं होगी।

उत्पाद मीट्रिक की निगरानी के लिए मुख्य डेटा विश्लेषण उपकरण SQL और Excel हैं। सिस्टम विश्लेषक को डेटा विश्लेषण के लिए अन्य विशेष उपकरणों की आवश्यकता नहीं है, वह उत्पाद मैट्रिक्स को नियंत्रित करने के लिए डेटा निगरानी प्रक्रिया में शामिल है और इसके लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग करता है। डेटा की निगरानी के लिए एकल टूल पर जाना उपयोगी हो सकता है।

हाल ही में, मेरे सहकर्मी ने एक लेख लिखा, जिसमें उसने इस सवाल का जवाब देने की कोशिश की कि बैंक में एक सिस्टम विश्लेषक क्या करता है। विश्लेषक, विकास टीम के अन्य सदस्यों की तरह, वास्तव में उत्पाद मुद्दों से निपट सकते हैं, जिसमें शामिल हैं उत्पाद मैट्रिक्स के साथ काम करते हैं।

लेकिन इस तरह के कार्य एक सहायक प्रकृति के अधिक होते हैं, जिसका उद्देश्य उत्पाद स्वामी को व्यावसायिक मैट्रिक्स का विश्लेषण करने के लिए डेटा अपलोड करने में मदद करना, उपयोग मेट्रिक्स का विश्लेषण करना और उत्पाद की कार्यक्षमता को विकसित करने के लिए विचार उत्पन्न करना, स्वास्थ्य मैट्रिक्स का विश्लेषण और निगरानी करके एप्लिकेशन का स्थिर संचालन सुनिश्चित करना है।