Employers should do more to train Business Analysts and Systems Analysts

While the Business Systems Analysis line of work is just beginning to be recognized as a profession of its own, the shortage of business analysts and systems analysts continues to get worse.

And the shortage is global!

Would you believe that India is having a shortage of qualified IT professionals? Well, you better believe it!

On June 12, Mary Hayes posted a great piece on the shortage of IT talent in India. She states that “the IT talent shortage there has hit a tipping point.” Four companies alone, Accenture, IBM, Infosys, and Tata were looking to hire additional 35,000 tech workers in India in just the first 6 months.

A separate article, discussing the business analyst shortage in Australia, states that there are simply not enough people to fill the open business analyst positions.

In the USA, the shortage of qualified analysts is just as bad. Just take a look at the sheer number of job postings for business analysts and systems analysts on the major job boards (Dice.com, Monster.com, etc.).

Should universities crank out more graduates?
The reality is that universities can only teach so many technical skills. And most of them do not teach critical competencies need by analysts such as big picture systems thinking, soft skills, problem solving, and requirements elicitation.

I graduated with a degree in Computer Science from UCLA, a school well known for its engineering degrees. However, I had only one course which taught me skills which I had later used as systems analyst. And that course was taught by an outsider, a consultant from RAND corporation. He split the class into small teams and told us to come up with a software product, pitch the idea in front of the entire class, document the requirements, design the system, build it and try to sell it.

Wow! That was cool!

Unfortunately, that was the only such course that UCLA offered and it was just a pilot course which was available for only two quarters (I hope they brought it back). Most college professors do not have industry experience – they have rarely been involved in developing real systems that customers pay money for.
I am not saying that a technical degree is of no value – I’m just saying that it’s not enough. So what is the answer?

I believe that employers should do more – much more - to address this problem. Large companies should create in-house training programs to teach real-world skills to future business and systems analysts through a variety of methods: seminars, mentoring, real-life projects, etc.

Many recent tech graduates would be willing to commit to a 2-3 year stay with a major company if they are promised a well-thought out training plan and the prospect that at the end of the training period they would have gained the competencies needed to succeed in the real world as professional business analysts or systems analysts.

Some companies are getting the message!
Infosys, started a program called Campus Connect to polish up the basics and teach vital skills to engineering/computer science students in colleges across India. Yes, they have a great incentive: about 24,000 tech job openings per year.

The Campus Connect program teaches students critical skills such as:
- Systems analysis
- Hardware architecture
- Data storage
- Soft skills
- Problem solving,
- Etc.
Do you think the employers should do more to reverse the shortage trend?
Would love to hear your thoughts!

 

4. Translate the following passage:

Системний аналітик повинен володіти достатнім набором інструментів для опису та аналізу тієї частини об'єктивної реальності, з якою взаємодіє або може взаємодіяти суб'єкт. Інструменти можуть включати методи експериментального дослідження систем та їх моделювання. З повсюдним впровадженням сучасних інформаційних технологій в організаціях (комерційних, наукових, медичних та ін.) майже кожен аспект їх діяльності реєструється і зберігається в базах даних, які вже сьогодні мають дуже великі обсяги. Інформація в подібних базах даних містить детальний опис як самих систем, так і історії їх (систем) розвитку і життя. Можна сказати, що сьогодні при аналізі більшості штучних систем аналітик найімовірніше зіткнеться з не достатком ефективних методів дослідження систем, ніж з браком інформації про систему.

Однак суб'єктивне ставлення має сформулювати саме суб'єкт, а він може не володіти спеціальними знаннями і тому не здатний адекватно інтерпретувати результати дослідження, проведеного аналітиком. Тому знання про систему і прогнозні моделі, які в результаті отримає аналітик, повинні бути представлені в явному, доступному до інтерпретації вигляді (можливо природною мовою). Таке уявлення можна назвати знаннями про досліджувану систему.

Нажаль ефективних методів отримання знань про систему на даний момент не запропоновано. Найбільший інтерес представляють моделі та алгоритми Data Mining (інтелектуальні аналіз даних), які в приватних додатках використовуються для вилучення знань з «сирих» даних. Варто відзначити, що Data Mining є еволюцією теорії управління баз даними і оперативного аналізу даннях (OLAP), заснованої на використанні ідеї багатовимірного концептуального уявлення. Але в останні роки у зв'язку з наростаючою проблемою «перевантаження інформацією», все більше дослідників використовують і вдосконалюють методи

Data Mining для вирішення завдань вилучення знань. Широке застосування методів вилучення знань вельми складно, що з одного боку пов'язано з недостатньою ефективністю більшості відомих підходів, які базується на досить формальних математичних та статистичних методах, а з іншого - з складністю використання ефективних методів інтелектуальних технологій, які не мають достатнього формального опису і вимагають залучення дорогих фахівців. Останнє можна подолати, використовуючи перспективний підхід до побудови ефективної системи аналізу даних і отримання знань про систему, заснований на автоматизованій генеруванні та налаштування інтелектуальних інформаційних технологій. Такий підхід дозволить, по-перше, за рахунок застосування передових інтелектуальних технологій істотно підвищити ефективність вирішення завдання вилучення знань, які будуть пред'являтися суб'єкту на етапі виявлення проблеми при системному аналізі. По-друге, виключити потребу у фахівці з налаштування та використання інтелектуальних технологій, бо останні будуть генеруватися і налаштовуватися в автоматичному режимі.

 

UNIT 3

a.Find in the text a very eloquent definition of systems analysis and quality.

b.What is the purpose of 5WH?

c.Name data gathering techniques and define their purpose.

 

1.Consult the dictionary and translate the following terms: