Cómo construir una carrera en Analítica – ¡esta es una pregunta que me han hecho un enésimo número de veces muchas personas! Mi respuesta a la mayoría de ellos ha sido que Analytics está a tu alrededor – sólo tienes que aprovechar la oportunidad de aplicar Analytics en el mundo de los negocios. Ahora bien, esto puede parecer una afirmación de madre, hecha con la intención de no proporcionar ninguna orientación concreta sobre cómo se puede lograr. Pero, a decir verdad, la oportunidad de cambiar a la Analítica como carrera profesional, llama ahora, más que nunca.
Casi todas las grandes empresas de consultoría e investigación del planeta han comprendido las implicaciones de largo alcance de la Analítica y han comenzado a crear equipos para prepararse para la apertura de las compuertas corporativas para incrustar la Analítica en sus procesos cotidianos de toma de decisiones de negocio, así como para dar forma a su pensamiento estratégico. Hay una gran escasez de personas con conocimientos de analítica que puedan ayudar a las empresas a sacar el máximo provecho de los datos que se almacenan y generan a un ritmo frenético.
Aquí están mis 5 consejos para entrar en una carrera de analítica:
1. Aprende las herramientas del oficio: SAS, SPSS, R y SQL. Empieza con cualquier herramienta a la que puedas tener acceso. A veces se sorprenderá al descubrir que una herramienta que pensaba que no existía en su organización, en realidad sí existe. En uno de mis trabajos anteriores, cuando estaba ocupado negociando con SAS para obtener licencias para mi equipo, un colega mío, que era Actuario, me dijo que había visto una sesión de SAS en el PC de un miembro de su equipo, hace algún tiempo. Me puse en contacto con ese miembro del equipo y descubrimos que ya teníamos un servidor SAS a la espera de ser utilizado.
Aprender no consiste en saberlo todo, sino en aprender partes importantes a fondo y adquirir conocimientos sólidos sobre lo que se aprende. Prefiero a un candidato que sepa mucho sobre cómo hacer una regresión en SPSS, que a una persona que tenga conocimientos a medias (sabe un poco de CHAID, ha hecho un poco de regresión, sabe un poco de SAS y un poco de SPSS) Si puedes reunir una herramienta y unos cuantos módulos/técnicas de la herramienta, entonces tienes más posibilidades de conseguir un trabajo y también de ser capaz de hacer un trabajo.
Elija una herramienta que esté disponible fácilmente para usted y empiece a aprenderla – SAS, SPSS, R (ahora disponible como código abierto).
No recomiendo el uso de software pirata aunque ahora están disponibles abiertamente en el mercado.
2. Aprenda los trucos – Si ha aprendido las herramientas, su trabajo está sólo a medias. Es necesario aprender los trucos del oficio. Ahora hay dos opciones ante usted: a) Aprender de otra persona o personas con experiencia que tal vez haya en su organización b) Aprender de los planes de estudios profesionales.
Los tutoriales de autoayuda no le proporcionarán la salsa secreta de Analytics que es muy esencial para poder desplegar Analytics para resolver problemas de la vida real. Los resultados de la ejecución de programas en SAS o modelos en SPSS arrojan un gran número de estadísticas. Saber qué estadísticas mirar y cuáles ignorar es uno de los secretos más importantes que sólo los profesionales experimentados de Analytics podrán compartir.
3. Busque una oportunidad en su esfera de trabajo para aplicar Analytics en su organización actual. A menudo, a la gente le resulta difícil identificar por dónde empezar. La simple regla de oro aquí es identificar las fuentes de datos y ver si los datos se están recogiendo en algún repositorio de datos. Si los datos se recogen en un determinado proceso o función empresarial, lo más probable es que estén esperando a ser utilizados.
Recuerde siempre que es útil empezar con las frutas que cuelgan de la pared. No intente construir un modelo predictivo a la primera. Su organización no estará preparada para un cambio tan grande y repentino; lo que es más importante, tendrá que ganarse la confianza de la organización antes de que empiecen a confiar en el poder predictivo de Analytics y en su capacidad para aprovecharlo.
Empiece generando ideas sencillas a partir de los datos que no se recogen actualmente en los informes empresariales. Cree métricas sencillas que añadirán un enorme valor a los negocios y harán que las personas importantes de su organización se interesen por lo que está haciendo. Una vez hablé con un cliente mío (que estaba en la venta directa) que tenía el mejor sistema de BI en su lugar, pero no tenían métricas bien definidas que podrían ayudarles a aprovechar el sistema de BI. Ni siquiera conocían datos sencillos como:
- ¿Qué regiones tenían la máxima demanda de sus productos y necesitaban la presencia de un mayor equipo de fuerza de ventas?
- ¿Cómo están respondiendo los clientes a las promociones?
- ¿Qué tipos de promociones tienen más éxito?
- ¿Cuántos clientes y qué clientes tenían doble/triple propiedad de sus productos?
- ¿Cuándo fue la última vez que un cliente había comprado alguno de sus productos? (un año atrás, 2 años atrás, 3 años atrás, 4 años atrás, 5 + años atrás)
- Los clientes normalmente actualizaban su producto después de 3 años- ¿qué clientes entraban en esa categoría?
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Mi intención de resaltar el ejemplo anterior es hacer ver que la mayoría de las organizaciones ni siquiera hacen las cosas más obvias desde la perspectiva del análisis de datos.
La mejor manera de iniciar la analítica en su organización es empezar por hacer algunas preguntas simples y obvias, tanto desde el punto de vista de los accionistas/dirección como de los clientes. Una vez que tenga una lista de preguntas y hechos que le gustaría ver, comience a utilizar los datos y vea si puede llegar a esos hechos y/o respuestas a las preguntas que tiene.
La siguiente etapa es convertir los hechos en informes que pueden ser generados para diferentes intervalos de tiempo y para diferentes rebanadas de datos. Cuando haya hecho esto, ya habrá empezado a construir un sistema de BI en su lugar. Una vez que tenga un conjunto de informes que muestren hechos importantes y atractivos sobre el negocio y que tengan perspectivas y respuestas a las preguntas que a cualquier gerente le gustaría saber, ya ha construido un caso para usted para comenzar a usar Analytics en su trabajo/organización.
4. Haga un estudio de caso de su trabajo y muestre el caso a la alta dirección. Si no, añádelo a tu CV. Si su organización no apoya su iniciativa de análisis, busque fuera en el ámbito correspondiente. Habrá muchas oportunidades fuera para una persona con tus nuevas habilidades. Lea mucho sobre Analytics – Únase a blogs sobre Analytics, hilos de Analytics, siga a empresas de Analytics y manténgase al día de los últimos acontecimientos en Analytics. Esto te mantendrá bien posicionado para mantener un seguimiento de cómo se está aplicando Analytics en diferentes dominios y funciones empresariales y aumentar tu conocimiento en el campo.
Siendo fiel al número mágico 5, aquí hay 5 posibles trayectorias profesionales que puedes elegir en Analytics.
1. Experto en herramientas/programador experto – Expertos en programación y en los detalles del software. Puede convertirse en la persona a la que acudir para cualquier consulta relacionada con la programación y la resolución de problemas del software.
2. Experto en modelización – La mayoría de las veces, los mejores programadores no son los mejores modelizadores y viceversa. Esto es tal vez, porque se necesitan diferentes tipos de temperamentos para estos dos conjuntos de habilidades diferentes.
3. Experto en Soluciones – conceptualizar y crear soluciones de Analytics para ayudar a resolver los problemas de negocio. Un experto en soluciones entiende el problema a resolver y tiene la experiencia en la creación del marco analítico más adecuado para resolver el problema. También recomiendan el mejor método o conjunto de metodologías que deben utilizarse para resolver los problemas. Son los «arquitectos analíticos» si se les puede llamar así.
4. Contador de historias: es capaz de crear la historia más práctica e impactante que ayude a los clientes a cambiar sus negocios. Tienes la capacidad de entender el negocio del cliente, sus puntos de dolor y reunir las ideas del Análisis para tejer estrategias poderosas para el cliente.
5. Vendedor de Analytics – su trabajo es convencer a los posibles clientes de que utilicen la analítica en su negocio y mostrarles cómo pueden beneficiarse.
Déjeme añadir una sexta. Devuelve a la comunidad de Analytics- cuando te des cuenta de que has aprendido lo suficiente, empieza a disipar ese conocimiento a la comunidad en general. Cuanta más gente sea consciente del poder de Analytics en su carrera, más lo adoptarán y empezarán a utilizarlo.
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