Бизнес-аналитик: эффективные инструменты решения практических задач: Повышение квалификации

День 1.

Цели и задачи современного бизнес-анализа. Аналитические компетенции.

• Аналитическая и цифровая трансформация бизнеса для конкурентного преимущества компании.
• Цели и задачи современного бизнес-анализа на основе российского профессионального стандарта и BaBok 3.0
• Роль Топ-менеджеров и руководителей среднего звена в формировании аналитической культуры.
• Функциональные и специальные аналитические компетенции.
• "Карта методов и задач"
• Центральная концептуальная модель бизнес-анализа (BACCM)
• Уровень зрелости аналитической культуры в российских и зарубежных компаниях.
• Виды анализа данных.
• Практикум: Ставим цели развития аналитики в компании.

Анализ заинтересованных сторон.

• Определение и классификация заинтересованных сторон.
• Сбор и регистрация информации о заинтересованных сторонах, организация ее хранения и поддержания в актуальном состоянии
• Разработка стратегий вовлечения заинтересованных сторон и планы сотрудничества с ними
• Выявление проблем
• Согласование требований к решению с заинтересованными сторонами
• Методы сбора информации о потребностях заинтересованных сторон:
  • техники проведения исследования:
  • фокус группы;
  • интервьюирование;
  • текст как объект исследования;
• Практикум: Готовим реестр и матрицу заинтересованных сторон. Определяем стратегию взаимодействия с ними.

Стратегический анализ.

• Модель сбалансированных показателей
• Анализ внешнего окружения (PEST и его разновидности)
• Анализ конкурентного окружения, рынка и отрасли (5 сил Портера, ADL)
• Анализ продукта, портфеля (Mckinsey/GE, BCG)
• SWOT анализ в авторской редакции.
• Практикум: Проводим стратегический анализ на примере проекта "Цифровая трансформация"

Методы предварительного анализа данных: количественный анализ, описательная статистика.

• Формы представления статистических данных.
• Нахождение доверительного интервала.
• Статистические показатели: абсолютные, относительные и средние.
• Построение ряда вариационного распределения. Анализ его свойств. Виды распределения данных.
• Проверка гипотезы о соответствии теоретическому распределению.
• Выборочный метод.
• Способы формирования выборки.
• Практикум: Решение задач на базе Excel.

День 2.

Анализ рисков.

Методы идентификации рисков.

• Применение методик "Brainstorming" для идентификации и первичного анализа рисков.
• Методы класса Delphi.
• Идентификация основных причин.
• Контрольные списки, опросники, интервью.
• Создание иерархической структуры рисков.
• Практикум: Разрабатываем матрицу рисков на примере проекта "Цифровая трансформация" регистра (матрицы) рисков.

Качественный и количественный анализ рисков.

• Диаграмма причинно-следственных связей.
• Интеллектуальные карты (диаграммы сходства).
• Диаграммы влияния.
• Оценка по распределению вероятностей.
• Метод Монте-Карло.
• Диаграмма Торнадо.
• Анализ ожидаемой денежной стоимости риска.
  • Определение шкалы оценки воздействия рисков.
  • Методы 3 точек и PERT.
  • "Светофор". Риски, требующие максимального внимания.
• Практикум: Рассчитываем резервный фонд рисков на примере проекта "Цифровая трансформация".

Инструменты "классического" анализа.

• Корреляционный анализ.
• Сценарный анализ.
• Регрессионный анализ.
• Факторный анализ.
• Анализ временных рядов.
• Практикум: Строим и интерпретируем модель линейной регрессии для прогнозирования бизнес-результата на примере коммерческой организации.

День 3.

Инструменты рыночной аналитики.

• Анализ размера рынка.
• Анализ рыночных тенденций.
• Прогнозирование спроса.
• Анализ маркетинговых каналов.
• Маркетинговые показатели: темп роста рынка, цена за лид, коэффициент конверсии, он-лайн вовлеченность и прочие.
• Практикум: Прогнозируем спрос на основе трендо-сезональной модели для коммерческой организации

Инструменты клиентской аналитики.

• Анализ сегментации клиентов.
• Анализ ценности клиента.
• Анализ каналов продаж.
• Анализ удовлетворенности клиентов.
• Анализ оттока / привлечения клиентов.
• Веб-аналитика.
• Клиентские показатели: показатели лояльности, удовлетворенности, прибыльности, вовлеченности.
• Практикум: Проводим сегментацию клиентов для коммерческой организации.

Инструменты кадровой аналитики.

• Анализ результатов работы сотрудников.
• Анализ профессиональных способностей.
• Анализ приобретения компетенций.
• Анализ текучести кадров.
• Анализ каналов найма сотрудников.
• Анализ удовлетворенности сотрудников.
• Кадровые аналитические показатели: доход на одного сотрудника, индекс удовлетворенности, коэффициент текучести, средний стаж, окупаемость инвестиций в обучение и прочие.
• Практикум: Выбор и контекст применения инструментов кадровой аналитики в зависимости от поставленной задачи

День 4.

Инструменты операционной аналитики.

• Анализ цепочки поставок.
• Анализ проектов / продуктов / программ.
• Анализ загрузки производственных мощностей.
• Анализ эффективности использования ресурсов.
• Анализ обнаружения случаев мошенничества.
• Операционные показатели: коэффициент использования ресурсов, полнота и своевременность поставок, логистический цикл, отклонения по срокам / стоимости, качественные показатели и прочие.
• Практикум: Выбор и контекст применения инструментов операционной аналитики в зависимости от поставленной задачи.

Обоснование изменений в организации.

• Моделирование и описание требований к решению.
• Верификация и валидация требований к решению.
• Анализ готовности организации к проведению изменений.
• Разработка и реализация мероприятий по подготовке организации к проведению изменений.
• Анализ параметров проводимых в организации изменений.
• Практикум: Оцениваем готовность организации к изменению на примере проекта "Цифровая трансформация"

Мониторинг и оценка успешности проведенных изменения.

• Мониторинг проводимых изменений с точки зрения достижения разработанных целевых показателей решения.
• Анализ и оценка эффективности реализованного решения.

Обоснование решений.

• Лучшие практики визуализации.
• Лучшие практики аргументации.

Итоговая работа: Прохождение тестирования и подготовка презентации для обоснования внедрения "Цифровой трансформации" для руководства компании.

Материал курса построен решении сквозного бизнес-кейса "Цифровая трансформация в крупной коммерческой компании". В рамках решения кейса будут рассмотрены особенности проведения цифровой трансформации в госструктурах. Курс представляет собой "экосистему бизнес-анализа" и позволяет сформировать навыки проведения анализа от постановки задачи до оценки эффективности бизнес-результата.

Преимущества курса:

• Обучение на курсе построено на основе примеров российских и зарубежных компаний, ТОП-15 в своей отрасли.
• Ряд инструментов будет дан в авторской интерпретации преподавателя, доказавшей эффективность за 12+ лет руководства подразделениями эффективности бизнеса и обучения сотрудников компании и слушателей бизнес-школ.
• По каждой теме даются не только примеры реальных предприятий, но и практические кейсы, которые участники решают под руководством преподавателя. В процессе решения кейсов участники смогут в комплексе применить полученные знания и навыки.
• Участники курса на практике смогут овладеть принципами бизнес-анализа компании с целью выявления на ранней стадии проблем и обосновании изменений, необходимых для повышения эффективности и устойчивого развития бизнеса в будущем.
• В течение курса слушатели имеют возможность предлагать для обсуждения ситуации, с которыми они уже сталкивались в работе. Кейсы будут проанализированы преподавателем, и по ним будут даны необходимые разъяснения и рекомендации.

В результате обучения слушатели:

• поставят цели развития аналитики в своей компании;
• подготовят реестр и матрицу заинтересованных сторон;
• определят стратегию взаимодействия с заинтересованными сторонами;
• проведут стратегический анализ на примере проекта "Цифровая трансформация";
• решат задачи количественного анализа и описательной статистики на базе Excel;
• разработают матрицу рисков на примере проекта "Цифровая трансформация" регистра (матрицы) рисков;
• рассчитают резервный фонд рисков на примере проекта "Цифровая трансформация";
• построят и интерпретируют модель линейной регрессии для прогнозирования бизнес-результата на примере коммерческой организации;
• спрогнозируют спрос на основе трендо-сезональной модели для коммерческой организации;
• проведут сегментацию клиентов для коммерческой организации;
• выберут инструменты кадровой аналитики в зависимости от поставленной задачи;
• выберут инструменты операционной аналитики в зависимости от поставленной задачи;
• оценят готовность организации к изменению на примере проекта "Цифровая трансформация";
• подготовят презентации с обоснованием внедрения "Цифровой трансформации" для руководства компании;

Условия участия:

В стоимость обучения входит: Методический материал, кофе-паузы.

Документ по окончании обучения: По итогам обучения слушатели, успешно прошедшие итоговую аттестацию по программе обучения, получают Удостоверение о повышении квалификации в объеме 32 часов (в соответствии с лицензией на право ведения образовательной деятельности, выданной Департаментом образования и науки города Москвы).