Advertise on podcast: GetAnalyst

WebSocket встречается всё чаще. И понимать его хотя бы на базовом уровне уже важно почти всем специалистам, включая системных аналитиков. Особенно если вы работаете (или хотите работать) в продуктовых командах и микросервисной архитектуре. Там, где есть чаты, одновременная работа пользователей и любые обновления в реальном времени, WebSocket API появляется очень быстро. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода со ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/websocket В этом эпизоде разберём: - как работает WebSocket и чем он отличается от HTTP; - как встроить WebSocket в архитектуру и как он сочетается с API Gateway; - какие риски важно учесть аналитику: нагрузка, масштабирование и другие нефункциональные требования; - и в чём реальные плюсы от WebSocket. Эпизод будет полезен системным аналитикам, которые хотят уверенно описывать WebSocket в требованиях и заранее понимать, какие технические риски и ограничения проявятся в проде. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Знакомство со спикером + кейс Dion: где WebSocket нужен в продукте. 05:03 | Про WebSocket простыми словами: где и когда нужен. 07:57 | Как работает WebSocket: установка соединения (HTTP Upgrade) и обмен сообщениями. Отличия от HTTP. 14:37 | Примеры реальных кейсов, где нужен WebSocket. 20:50 | Архитектура WebSocket: монолит vs отдельный сервис (масштабирование). 27:10 | Как работают WebSocket и API Gateway в связке. 30:52 | Преимущества и недостатки WebSocket. 35:00 | Требования к WebSocket API от системного аналитика: пример ТЗ / постановки задачи. 38:44 | С чего начинать изучение WebSocket: практические рекомендации. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Владимир Бурмистров, Главный Системный Аналитик, T1.

Иногда аналитикам нужно индивидуально разобрать свою карьерную ситуацию: построить план развития, сменить работу и подготовиться к собеседованию, перейти от теории к практике, разобрать конкретные рабочие вопросы и ошибки.  В такие моменты появляется запрос на ментора — опытного специалиста, который помогает структурировать цели, ответить на вопросы, дать практику, выстроить шаги в развитии, снизить тревогу и двигаться вперёд заметно быстрее. Сообщество GetAnalyst: https://t.me/getanalysts Сайт эпизода со ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/how-to-find-a-good-mentor  В этом эпизоде разбираем кто такой ментор, когда он действительно нужен, как проходит работа с ним и чего от неё можно (и нельзя) ожидать. Говорим о том, как выбрать «своего» человека, не слить время и деньги и в итоге получать от менторства конкретный результат, а не просто галочку «я сходил к ментору».   Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Почему может быть сложно найти своего ментора. Знакомство с ментором - Екатериной Герасимовой. 05:43 | Кто такой ментор в IT и когда он действительно нужен. 12:15 | Рекомендации по стратегии поиска работы системному аналитику. Типичные ошибки при поиске работы, и почему важны не только харды. 18:46 | С чего начинается работа с ментором: какие вопросы ментор задаёт до встречи и как в идеале строится ход первой встречи. 25:21 | Как строится процесс работы на занятии в зависимости от вида встреч по менторству. 38:21 | Критерии выбора и оценки ментора. Какие результаты встречи считать нормальными, а какие — тревожным звоночком.  53:39 | Сколько стоит 1 час работы с ментором, от чего зависит цена и за что вы на самом деле платите. 55:33 | Подведение итогов и рекомендации по поиску «своего» ментора. Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Екатерина Герасимова, Ведущий системный аналитик, ментор.

В этом эпизоде обсуждаем, как AI меняет подход к моделированию бизнес-процессов и работе с BPMN. Telegram-канал GetAnalyst: https://t.me/getanalysts  Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/bpmn-and-ai Вместе с топовым экспертом по BPMN в России Денисом Котовым говорим про StormBPMN — инструмент для создания BPMN-диаграмм с поддержкой AI, разбираем, как создавать BPMN через код и в чём нейросети действительно могут помочь. Если вам только предстоит изучать BPMN или вы уже давно работаете с нотацией, этот выпуск поможет по-новому взглянуть на моделирование процессов и понять, как использовать AI в работе без лишней магии и разочарований. Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Про актуальность использования AI для разработки BPMN. 01:02 | Как нейросети «видят» BPMN-диаграммы. 03:38 | Могут ли нейросети генерировать BPMN-диаграммы через код (XML)? 04:58 | Как работает StormBPMN, как он интегрирован с AI и какие нейросети используются «под капотом». 12:50 | Локальное обучение нейросетей для генерации BPMN на хороших примерах XML-кода. 17:49 | Как начать изучать нотацию BPMN с помощью AI. 23:56 | История появления инструмента StormBPMN. 25:23 | Заключение и рекомендации. Важные ссылки: 1) StormBPMN: https://stormbpmn.com/  2) StormVerse - подборка примеров BPMN-диаграмм: https://stormbpmn.com/stormverse   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst. Гости: Денис Котов, Основатель StormBPMN, перевёл ABPMP CBOK и глоссарий BPMN на русский язык, проектирует процессы в Т-Банк.

Если вы рассматриваете Camunda для внедрения на проект и пытаетесь понять, «а оно нам точно надо?», или хотите разобраться как работает оркестрация процессов в микросервисной архитектуре — этот эпизод для вас. Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts  Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/camunda-success-case   Обсуждаем реальный опыт внедрения Camunda на действующем высоконагруженном проекте со старшим системным аналитиком. Рассказываем, где Camunda реально помогает развивать и поддерживать систему, а где добавляет новые головные боли. Когда стоит выбирать Camunda, а когда лучше пойти другим путём. Тайм-коды к эпизоду: 00:18 | Знакомство с задачей для которой выбрали Camunda. 03:03 | Почему выбрали Camunda: ключевые функции “из коробки” и альтернативы. 04:55 | Camunda 7 vs Camunda 8. Проблемы Camunda 8 в условиях реального проекта. 09:16 | Как Camunda оркестрирует процессы в микросервисной архитектуре: разбор реальных сценариев. 15:08 | Обработка ошибок работы процессов в Camunda: ретраи, компенсации и что заложить в алгоритмах. 16:32 | Проблемы Camunda: что реально вызывает боль у команды. 23:50 | Преимущества внедрения Camunda для команды и бизнеса. 26:49 | Задачи системного аналитика на проектах с Camunda. Кто отвечает за создание BPMN-диаграмм? 31:13 | Может ли аналитик сам настроить и запустить бизнес-процесс в Camunda по BPMN-диаграмме - без кода и разработчиков. 34:38 | Кому подходит Camunda / Кому не подходит Camunda. 37:22 | Заключение и рекомендации, чтобы начать работать с Camunda в проекте.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Елизавета Акманова, Старший cистемный аналитик, компания UseTech

Для многих аналитиков и разработчиков нефункциональные требования к системе — тёмный лес. Понятно, что «система должна работать быстро и надёжно», но вот какие именно цифры написать в ТЗ, какие метрики указать и как всё это потом проверять — часто остаётся загадкой. Мониторинг — один из ключевых инструментов, связанных с архитектурой и инфраструктурой, который позволяет не на словах, а в реальности проверить, выполняются ли нефункциональные требования.   Сообщество системных аналитиков GetAnalyst: https://t.me/getanalysts⁠⁠ Материалы к эпизоду: ⁠⁠https://getanalyst.ru/podcast/monitoring⁠⁠   В этом эпизоде мы разложим по полочкам: + что именно нужно мониторить на проекте, + какие инструменты обычно настраивают, + и главное — какие конкретные метрики и показатели можно и нужно писать в ТЗ.   После выпуска у вас будет структурированное понимание, какие цифры писать в НФТ и как измерять качество системы, а не просто «надеяться, что всё ок».   Тайм-коды эпизода: 01:30 | Мониторинг и диагностика IT-систем: что это такое и зачем нужен системный мониторинг. 6:25 | Что нужно мониторить в продакшене: ключевые метрики и показатели мониторинга для вашей системы. 10:00 | Логирование и трассировка запросов: что это, зачем нужны, как работают и как связаны с системным мониторингом. 11:45 | Конкретные нефункциональные требования к мониторингу: какие цифры по времени отклика писать в спецификации системы. 14:06 | Как мониторить мобильные приложения. 16:21 | Нефункциональные требования к нагрузке: какие значения % CPU и ресурсов указывать в требованиях. 20:10 | Инструменты мониторинга и observability: что выбрать, когда и зачем. Стандарт OpenTelemetry и пример схемы архитектуры. 27:35 | Реальные кейсы, где мониторинг помогает проектам. Мониторинг  кэширования. 33:04 | Кто на проекте настраивает мониторинг системы  и что для этого нужно. 35:41 | Источники требований к мониторингу: от кого они приходят, в каком виде и как собирать требования к метрикам. 37:53 | Кто и как следит за показателями мониторинга на проекте: процессы, роли и работа с инцидентами. 44:37 | Дашборды мониторинга: как понять, что нужен новый дашборд. 46:27 | Итоги эпизода: рекомендации командам по внедрению мониторинга на разных стадиях проекта и практика «учебных тревог» в IT-проектах.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst. Гости: Никита Улько, Техлид VK Tech.

Повсюду «AI, AI, AI»: Generative AI, LLM, Fine-Tuning, RAG — но что это значит для системных и бизнес-аналитиков? Куда бежать, что изучать и с чего начать, если уже сейчас хочется новый виток в карьере в направлении AI? В этом выпуске разбираем реальные проекты, задачи и роли в компании red_mad_robot: где место аналитика в Generative AI, какие навыки нужны на старте и как меняется работа команд по сравнению с «обычными» IT-проектами.   Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠ Статья к эпизоду: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/generative-ai-for-analysts red_mad_robot: https://www.redmadrobot.com/⁠ AI акселератор для БА и СА: ⁠https://getanalyst.ru/education/ai-for-systems-analysts⁠    Анастасия и Игорь «раскрывают кухню» Generative AI-проектов: RAG vs Fine-Tuning, Small LLMs, метрики качества, безопасность и свой реальный опыт работы.  К концу эпизода вы поймёте, с чего начать переход, какие артефакты добавить в портфолио и чего ожидать на собеседованиях. Слушайте, делайте заметки и задавайте вопросы в комментариях, чтобы мы могли дать вам максимум пользы от этого выпуска!    Тайм-коды: 00:00 | Введение в Generative AI и машинное обучение. Знакомство с опытом аналитиков в AI-компании. 7:19 | Что такое Generative AI: короткое погружение и ключевые термины. 12:49 | Популярные направления внедрения Generative AI: типовые бизнес-задачи и запросы. 16:24 | RAG и Fine-Tuning: как адаптируют модели под задачи. 18:37 | Оценка работы AI: качество ответов, замена человека, типичные проблемы. 25:13 | Какие AI-модели внедряют в мире и РФ, безопасность использования AI. 30:22 | Small LLMs: что это и как повышают безопасность внедрения. 35:34 | Навыки для работы с Generative AI: отличия ролей аналитика, разработчика и тестировщика от обычных IT-команд. 40:01 | Как начать карьеру в Generative AI без опыта и компетенций. 50:30 | Страхи и барьеры компаний при внедрении Generative AI. 57:53 | Реальные кейсы и экономика: где Generative AI даёт эффект, а где убытки. 1:04:09 | Пожелания и рекомендации для бизнеса и IT-специалистов.   Ведущая: ⁠Екатерина Ананьева⁠, основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst https://t.me/getanalysts    Гости: Анастасия Панфëрова и Игорь Епанешников, компания red_mad_robot https://www.redmadrobot.com/⁠

Надоели бесконечные созвоны и непонятные встречи? Или вы только начинаете карьеру аналитика и хотите разобраться, какие мероприятия вообще есть в Scrum и зачем они нужны? TG-канал сообщества системных аналитиков GetAnalyst: https://t.me/getanalysts   Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/scrum-meetings Практические курсы для СА: https://getanalyst.ru/education   В этом эпизоде мы разбираем все ключевые события Scrum — планирование, дейли, обзоры, ретроспективы и груминг. Делимся своим опытом, ошибками и лучшими практиками, чтобы вы могли увидеть, как это работает в реальных командах и применить полезное в своей работе. Подойдёт и новичкам, которые хотят погрузиться в атмосферу IT-разработки, и опытным аналитикам, которые ищут свежий взгляд и инсайты для улучшения своих процессов. Связанный эпизод: Всё про Agile, Scrum, Kanban и «Документация не нужна»   Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение. Зачем системному аналитику понимать мероприятия Scrum и как это помогает в работе с командой. 01:21 | Основные мероприятия Scrum. 05:07 | Планирование спринта: кто участвует, сколько длится, лучшие практики. Проблема 40 часов / неделю. 20:38 | Когда проводить планирование. 23:53 | Daily Scrum (Stand-up, Дейли): зачем нужны ежедневные митинги, кто участвует, как уложиться в 15 минут. Практики против «болтовни». 34:10 | Обзор спринта (Sprint Review): что обсуждают, кто участвует и как это помогает команде и бизнесу увидеть реальную ценность работы. 43:42 | Ретроспектива спринта: зачем нужна, кто участвует, примеры тем для обсуждения. 57:36 | Методы ретроспектив: от “Mad-Sad-Glad” до “Воздушного шара”. 1:00:02 | Груминг (Product Backlog Refinement, PBR): зачем нужен, кто участвует, cпособы проведения и подготовка. 1:17:35 | Scrum-мастер: нужен ли он? 1:22:45 | Резюме по эпизоду и подведение итогов.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Кристина Виноградова Елена Киселева

Готовитесь к миграции данных между СУБД, планируете переезд с легаси системы на новую платформу, или запускаете проект по импортозамещению? Этот выпуск для вас! Разбираем типовые ошибки связанные с падением продакшн, и показываем, как их избежать. Теперь вы теперь точно не допустите их в своей практике. Слушайте, делайте заметки и делитесь с коллегами.   Telegram-канал сообщества: ⁠https://t.me/getanalysts⁠  Рекомендуемый чеклист НФТ: ⁠https://getanalyst.ru/podcast/nft⁠    Тайм-коды эпизода: 00:00 | Введение и предыстория: погружение в задачу на импортозамещение высоконагруженной системы. 04:47 | Что случилось в день X, когда продакшн лёг: когда нефункциональные требования важны. 08:51 | Разбор технического решения по миграции терабайтов данных. 13:14 | Первые признаки “падения”: какие инструменты мониторинга показали сбой в системе. 14:36 | Реакция команды и результаты анализа проблемы. 18:15 | Погружение в технические детали бага. 20:56 | Индексы в БД. 25:55 | Оперативная реакция: что делать, когда миграция БД положила систему и какова в этом роль системного аналитика. 29:47 | Кто виноват в “падении” продакшн? Проблемы игнорирования нефункциональных требований. 32:17 | Примеры нефункциональных требований, которые надо было зафиксировать. 34:42 | Рекомендации для аналитиков, кому предстоит работать с импортозамещением и миграции между СУБД.   Ведущая: ⁠Екатерина Ананьева⁠, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst   Гости: Елизавета Акманова,  Старший cистемный аналитик компании UseTech

Если вы на пороге смены работы или хотите вырасти до уровня Senior Системного Аналитика — этот выпуск для вас. Мы собрали 10 ключевых вопросов с собеседований на позицию Senior Системный Аналитик (Старший Системный Аналитик), разбор ответов на них и полезные ссылки для самостоятельной подготовки. Telegram-канал сообщества:  https://t.me/getanalysts Статья к эпизоду с полезными материалами и ссылками: https://getanalyst.ru/podcast/top-10-interview-questions-for-senior-analyst После прослушивания вы поймёте, какие темы у вас закрыты, а какие требуют дополнительного изучения или повторения, и сможете заранее закрыть пробелы в знаниях, чтобы уверенно проходить даже самые сложные интервью. Включайте, чтобы начать свой путь к уровню Senior! Тайм-коды эпизода: 01:00 | Виды архитектуры: монолит, SOA, MSA, EDA. 07:42 | 8 шаблонов проектирования микросервисов. 11:44 | Подходы к интеграции сервисов в распределенных системах. 14:15 | API Gateway: что это, зачем нужен, преимущества и недостатки. 19:57 | API Gateway как точка отказа в системе. 22:54 | Оркестрация и хореография микросервисов. 32:16 | Способы управления высокой нагрузкой для систем. 34:59 | Проектирование БД: связь “многие-ко-многим”. 37:53 | Миграция данных без простоя: как реализовать? 44:44 | Виды интеграции систем. 51:03 | Брокеры и очереди сообщений. RabbitMQ и Kafka. 54:41 | Аутентификация и авторизация в API.   Ведущая: Екатерина Ананьева Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst

Монолиты, микросервисы, и… чистая архитектура. Как они связаны? Если вы разработчик или системный аналитик и планируете рост в архитектора, вам так или иначе придётся познакомиться с чистой архитектурой — подходом, который важно не просто изучить, а понять, принять и научиться применять на практике. Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/clean-architecture Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts В этом выпуске объясняем простыми словами, как работает чистая архитектура, зачем она нужна и какие принципы лежат в её основе.   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Знакомство со спикером. Про путь из разработчика в системного архитектора. 4:49 | Как архитекторы проверяют новые технологии: пишут код сами или делегируют? 8:15 | Что такое “Читая архитектура” и чем отличается от микросервисной архитектуры. 10:39 | Как выглядит чистая архитектура в нотации C4 / Component (L3): разбираем слои presentation, domain и data и связи между ними. 15:45 | Какие слои надо дорабатывать в чистой архитектуре, если решили переехать с REST на gRPC? 17:22 | Маппинг данных в чистой архитектуре. Разбор Use Case с описанием потока данных между слоями presentation, domain и data (для лучшего понимания смотреть на схему в статье). 23:42 | Как несколько доменов могут жить внутри одного сервиса: как меняется организация слоёв чистой архитектуры. 27:49 | Связь чистой архитектуры с монолитами, SOA и микросервисами. 29:11 | Преимущества и недостатки чистой архитектуры. 37:00 | Для каких проектов лучше подходит чистая архитектура. 41:25 | Работа аналитиков на проектах с чистой архитектурой: особенности постановки задач и ведения документации. 51:32 | Рекомендации по изучению подхода чистой архитектуры.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst Гости: Никита Улько,  Системный Архитектор, UseTech

Этот технический выпуск мы сделали для системных аналитиков, которые хотят развиваться в направлении архитектуры и освоить микрофронтенды.  Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/microfrontend Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts Рассказываем, когда и почему выбирают микрофронтенд‑архитектуру, как она помогает масштабировать разработку Frontend, какие типичные сложности возникают при внедрении и как их избегать. На примере реального кейса разбираем логику работы и обмен данными в архитектуре микрофронтендов, как формулировать задачи на разработчиков, на что обращать внимание при проектировании UI‑архитектуры, и почему микрофронты — не просто тренд, а взвешенное техническое решение.   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Введение. Знакомство со спикером и актуальность темы. 4:47 | Что такое микрофронтенды. 7:30 | Как разделить приложение на микрофронтенды. 9:45 | Архитектура приложения построенного на микрофронтендах. 12:05 | Разбор кейса: проблемы добавления нового языка для приложения на микрофорнтендах. 17:42 | На что обращать внимание при локализации приложения: язык, валидация данных, бизнес-логика. 23:32 | Как микрофронтенд взаимодействует с микросервисным бэкендом — маршрутизация запросов: разбор кейса с локализацией и соблюдением требований к хранению персональных данных иностранных граждан. 32:13 | Особенности постановки задач на микрофронтенды для системных аналитиков. 37:49 | Каким проектам лучше подойдут микрофронтенды. 44:53 | Шаблон постановки задачи от системного аналитика на разработку микрофронтенда. 49:47 | Заключение.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества Системных Аналитиков GetAnalyst Гости: Елизавета Акманова,  Старший cистемный аналитик компании UseTech

Если вы работаете системным или бизнес-аналитиком в IT, либо руководите командой разработки, и вам хочется понять, как оценивать задачи и измерять эффективность работы аналитика, то этот выпуск для вас. Вместе с Сергеем Кругловым, Chief Product Owner в компаниях ITECH и Vetsy, рассуждаем о том, какую ценность аналитик привносит в команду разработки и как оценивать его работу. Разбираем, какие KPI и метрики помогают отследить эффективность аналитика, и предлагаем практические советы по планированию и оценке задач. Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/analyst-task-estimation-and-value  Telegram-канал сообщества: ⁠⁠ https://t.me/getanalysts⁠   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Знакомство со спикером и его ролью Chief Product Owner (CPO) в проектах. 04:59 | Кто входит в состав типичной IT-команды. 07:41 | Как оценивать задачи на аналитику и исследовательские задачи. 11:37 | Делить ли оценку задачи по ролям или считать её как общую для всех? Кто отвечает за оценку. 17:37 | Почему сложно точно оценить задачи аналитика и что делать при неуверенности. 27:44 | Что делать, если задача выходит за рамки изначальной оценки в процессе разработки. 34:55 | Про детализацию постановок задач от аналитиков и документацию в стартапах. 39:09 | Подходы к оценке аналитических задач. 42:46 | Может ли аналитика занимать больше времени, чем разработка? 46:34 | Как оценить окупаемость аналитики и обосновать её бюджет. В чем ценность аналитики на проекте? 52:19 | KPI и метрики для оценки эффективности системного или бизнес-аналитика. 56:09 | Сколько аналитиков нужно в команде. 59:53 | Кейсы, когда аналитики сокращают время разработки за счёт хорошей проработки требований. 1:09:30 | Заключение: рекомендации по планированию разработки, оценке задач и эффективному управлению IT-командой.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Сергей Круглов, Chief Product Owner ITECH ( https://itech-group.ru / https://t.me/itechgr ) Vetsy ( https://vetsy.ru / https://t.me/vetsy_ru )

Agile окружён мифами. Одни думают, что это хаос без плана и документации. Другие — что это волшебная палочка, которая решает все проблемы проекта. В этом выпуске разбираемся, что такое Agile на самом деле, и как системные аналитики работают в таких командах: без розовых очков, на практике, с акцентом на документацию, здравый смысл и реальные задачи. Если вы начинающий системный аналитик или только делаете первые шаги в IT, этот эпизод поможет разобраться, что такое Agile (Scrum, Kanban) глазами системных аналитиков. Мы обсудим, как работают Agile-команды, в чём их особенности и что происходит внутри таких проектов. А если вас раздражает фраза “документация не нужна”, вы не понимаете, зачем столько созвонов и почему это всё в Agile — этот выпуск также для вас, опытных аналитиков и IT-специалистов.  Погружаемся в реальную разработку и объясняем на практике, почему процессы влияют на стоимость, качество и гибкость продукта. Важные цитаты: “Agile — это набор принципов здравого смысла” “Agile — это про бизнес” Слушайте и расширяйте свою профессиональную экспертизу! Статья к эпизоду: https://getanalyst.ru/podcast/agile-and-documentation Telegram-канал сообщества: ⁠⁠https://t.me/getanalysts⁠ Тайм-коды к эпизоду: 00:00 | Введение и актуальность темы. 02:27 | Опыт спикеров: что используют в реальной разработке. 05:21 | Agile — что это, история появления, решаемые проблемы. 17:17 | Почему «люди и взаимодействие важнее процессов»: как это работает в реальности. 21:07 | Документация в Agile не нужна? Про реальные подходы к ведению документации в Agile-командах и определение её ценности. 36:17 | Как аргументировать, что документация нужна? Самые важные советы для системных и бизнес-аналитиков. 39:56 | Ценности Agile о сотрудничестве с заказчиком и готовности к внезапным изменениям: отражение в проектной и продуктовой разработке. 51:12 | 12 принципов Agile о которых надо знать: как понять, что вы вписываетесь в Agile-команду и вас не уволят. 55:36 | Scrum Framework: что это, история появления, когда применяют, особенности и связь с Agile. 1:03:22 | Kanban Framework: что это, история появления, как работает и когда применяют, отличия от Scrum. 1:11:13 | Заключение.   Ведущая: Екатерина Ананьева, основатель сообщества Системных аналитиков GetAnalyst Гости: Кристина Виноградова, Системный аналитик Елена Киселева, Системный аналитик

Если вы уже работаете в IT и слышали о хранилищах данных (DWH), но никогда не сталкивались с ними вживую, этот выпуск подкаста для вас.  Мы делимся реальным опытом работы с DWH на крупных проектах: рассказываем про механизмы обмена данными, архитектуру, как выстраивается взаимодействие между аналитиками данных и системными / бизнес- аналитиками, какие процессы и коммуникации необходимы, и что может пойти не так. Слушайте новый эпизод, чтобы перевести свои знания о DWH и BI-системах из разряда «теории» в категорию «я готов решать задачи на реальных проектах». Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/dwh-for-systems-analysts Telegram-канал сообщества: https://t.me/getanalysts   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Знакомство со спикером. Про старт карьеры аналитика данных. 03:20 | Нужно ли уметь программировать аналитику данных? 05:00 | DWH: что это и зачем нужно. 11:03 | Связь между DWH и BI-системами. 14:35 | Обсуждаем самописные BI-системы и готовые решения на рынке. 18:02 | PostgreSQL, MySQL, SQLite и другие СУБД, и как они связаны с DWH. MPP базы данных. 22:37 | Определение и сравнение OLTP- и OLAP-систем. 23:44 | Архитектура с BI-системами. Способы синхронизации данных в DWH. Использование Kafka. 29:22 | Системный аналитик и Аналитик данных: зоны ответственности  и процессы в разработке. 38:19 | Взаимодействие между командами разработки основной системы и командой аналитики данных. 41:44 | Загрузка данных в DWH: проблемы, решения и оптимизация. 48:40 | Про несоблюдение обратной совместимости при работе с данными и БД. 53:00 | Рекомендации и пожелания для аналитиков, которые хотят лучше понимать BI-системы и DWH.   Ведущая: Екатерина Ананьева Гости: Екатерина Колпакова, Руководитель направления DWH и BI, EMEX

Рано или поздно системные аналитики сталкиваются с брокерами сообщений — такими как RabbitMQ и Apache Kafka. Эти технологии становятся неотъемлемой частью современной архитектуры систем. Недавно мы выпустили 23-й эпизод подкаста про Kafka (https://getanalyst.ru/podcast/kafka-for-system-analysts), который вызвал много откликов. В продолжение этой темы — новый выпуск, в котором мы подробно разбираем брокер RabbitMQ: как он работает, когда применяется, и чем принципиально отличается от Kafka, чтобы вы могли уверенно выбирать решение под задачи проекта. Этот выпуск будет полезен для опытных системных аналитиков, кто планирует работать в крупных IT-продуктах и проектах с распределенной архитектурой, и для всех, кто интересуется архитектурой систем и интеграциями через брокеры. Сайт эпизода: https://getanalyst.ru/podcast/rabbitmq-vs-kafka   Тайм-коды эпизода: 00:00 | Введение. Про актуальность изучения брокеров для системных аналитиков. 3:00 | Сравнение механизмов обмена сообщениями через брокеры RabbitMQ и Kafka. 10:15 | RabbitMQ - базовое устройство, настройка, масштабируемость и поддержка. 15:01 | Чем отличается очередь в RabbitMQ от топика в Kafka? 23:38 | Потребление, приоритеты и удаление сообщений в RabbitMQ и Kafka. 26:27 | Общая сводка по отличиям между RabbitMQ и Kafka. 31:26 | Примеры использования RabbitMQ на проектах,в том числе совместно с Kafka. 37:15 | Что важно учитывать в постановке задачи для разработчиков на RabbitMQ. 44:55 | За отвечает системный аналитик при постановке задачи на RabbitMQ, а что находится в зоне ответственности архитекторов, DevOps и разработчиков. 47:24 | Подведение итогов и рекомендации.   Ведущая: Екатерина Ананьева, Основатель сообщества системных аналитиков GetAnalyst Гость: Яна Паршина, Менеджер Системных аналитиков в X5 Tech