Портфолио аналитика

Портфолио системного и бизнес-аналитика

Аналитические проекты в EdTech, розничной торговле и BI: требования, бизнес-процессы, UML/BPMN-диаграммы, ER-модели, user stories, backlog, техническое задание и работа с данными.

Обо мне

Я начинающий системный и бизнес-аналитик с практическим опытом анализа требований, моделирования бизнес-процессов и проектирования информационных систем.

В портфолио представлены три проекта, в которых показан полный аналитический цикл: от выявления проблемы и определения пользователей до подготовки требований, моделей данных, процессов и артефактов для разработки.

Подробнее обо мне

Проекты

Union / EduTrack

Информационная система контроля и оценки знаний студентов: требования, BPMN AS-IS / TO-BE, UML-диаграммы, ER-модель, user stories и backlog.

Открыть проект

RetailFlow

Система передачи смен и контроля задач в розничной торговле: анализ AS-IS, TO-BE процессы, требования, ER-модель, техническое задание и traceability matrix.

Открыть проект

P&L Dashboard

BI-кейс по проектированию дашборда прибыльности: стейкхолдеры, discovery, MVP, финансовая логика, DoR, источники данных, pivot и onboarding.

Открыть проект

SQL Stroy Analytics

Итоговый SQL-проект по PostgreSQL на базе stroy: аналитические запросы, оконные функции, рекурсивные CTE, работа с массивами и материализованное представление.

Открыть проект

Ключевые навыки

– анализ предметной области;

– описание AS-IS и TO-BE процессов;

– сбор и формализация требований;

– функциональные и нефункциональные требования;

– моделирование BPMN и UML;

– проектирование ER-моделей;

– user stories, acceptance criteria, backlog;

– MVP и приоритизация;

– техническое задание и traceability matrix;

– BI-аналитика, P&L-логика и источники данных;

– Markdown, Git, GitVerse.

Что демонстрирует портфолио

  1. понимание бизнес-проблемы;
  2. определение стейкхолдеров и пользователей;
  3. описание текущего процесса;
  4. выявление проблем и точек риска;
  5. проектирование целевого состояния;
  6. формирование требований;
  7. описание структуры данных;
  8. подготовка backlog и артефактов для разработки.