Hvordan man skaber en karriere inden for Analytics – dette er et spørgsmål, som jeg er blevet stillet et utal af gange af mange mennesker! Mit svar til de fleste af dem har været, at Analytics er overalt omkring dig – du skal bare gribe muligheden for at anvende Analytics i forretningsverdenen. Nu kan det måske virke som et modersmålsudsagn, der er fremsat med den hensigt ikke at give nogen konkret vejledning i, hvordan det kan lade sig gøre. Men sandheden er, at muligheden for at skifte til Analytics som en karriere nu mere end nogensinde før lokker.
Næsten alle større konsulent- og forskningsfirmaer på planeten har forstået de vidtrækkende konsekvenser af Analytics og er begyndt at oprette teams for at forberede sig på åbningen af virksomhedernes sluser til at indlejre Analytics i deres daglige beslutningsprocesser samt til at forme deres strategiske tænkning. Der er en enorm mangel på folk med færdigheder inden for Analytics, som kan hjælpe virksomhederne med at få mest muligt ud af de data, der bliver lagret og genereret i et rasende tempo.
Her er mine 5 tips til at komme ind i en Analytics-karriere:
1. Lær fagets værktøjer – SAS, SPSS, R og SQL. Start med ethvert værktøj, som du kan få adgang til. Nogle gange vil du blive overrasket over at finde ud af, at et værktøj, som du troede ikke eksisterede i din organisation, faktisk eksisterer. I et af mine tidligere job, hvor jeg havde travlt med at forhandle med SAS om licenser til mit team, fortalte en af mine kolleger, der var aktuar, mig, at han havde set en SAS-session på et af sine teammedlemmers pc’er for et stykke tid siden. Jeg fulgte op med det pågældende teammedlem, og vi fandt ud af, at vi allerede havde en SAS-server på plads, som ventede på at blive brugt!
Læring handler ikke om at vide alt, men om at lære væsentlige dele grundigt og få en solid viden om det, man lærer. Jeg vil langt hellere have en kandidat der ved en masse om hvordan man kører en regression i SPSS, end en person der har en halvfærdig viden (ved lidt om CHAID, har lavet lidt regression,ved lidt om SAS og lidt om SPSS) Hvis man kan mønstre et værktøj og nogle få moduler/teknikker i værktøjet, så har man en bedre chance for at få et job og også for at kunne få et job udført.
Pluk et værktøj, der er let tilgængeligt for dig, og begynd at lære det – SAS, SPSS, R (nu tilgængelig som open source).
Jeg anbefaler ikke at bruge piratkopieret software, selv om de nu er frit tilgængelige på markedet.
2. Lær tricksene – Hvis du har lært værktøjerne, er dit arbejde kun halvt færdigt. Du er nødt til at lære tricksene i faget. Nu er der to muligheder for dig – a) Lær af en anden erfaren person/personer, som måske er der i din organisation b) Lær fra professionelle læreplaner.
Selvhjælpsvejledningerne vil ikke give dig den hemmelige sauce i Analytics, som er meget vigtig for at kunne implementere Analytics til at løse problemer i det virkelige liv. Outputtet fra kørsel af procs i SAS eller modeller i SPSS kaster et stort antal statistikker op. At vide, hvilken statistik man skal se på, og hvilke man skal ignorere, er en af de vigtigste hemmeligheder, som kun erfarne Analytics-professionelle vil kunne dele.
3. Søg efter en mulighed i din arbejdssfære for at anvende Analytics i din nuværende organisation. Ofte finder folk det svært at identificere, hvor de skal starte. Den enkle tommelfingerregel her er at identificere datakilder og se, om data bliver indsamlet i et eller andet dataregister. Hvis der indsamles data i en bestemt forretningsproces eller funktion, er der stor sandsynlighed for, at de venter på at blive brugt.
Husk altid, at det er nyttigt at starte med de lavt hængende frugter. Forsøg ikke at opbygge en prædiktiv model i første omgang. Din organisation vil ikke være klar til en så pludselig stor ændring; endnu vigtigere er det, at du skal gøre dig fortjent til organisationens tillid, før de begynder at stole på Analytics’ forudsigelseskraft og på din evne til at udnytte den.
Start med at generere enkle indsigter fra de data, som ikke på nuværende tidspunkt er fanget i forretningsrapporterne. Skab enkle metricer, som vil tilføre virksomhederne en enorm værdi og få de vigtige personer i din organisation til at interessere sig for det, du laver. Jeg talte engang med en af mine kunder (som var i direkte salg), som havde det bedste BI-system på plads, men de havde ikke veldefinerede metricer, som kunne hjælpe dem med at udnytte BI-systemet. De kendte ikke engang simple fakta som:
- Hvilke regioner havde den største efterspørgsel efter deres produkter og havde brug for et større salgsstyrkehold?
- Hvordan reagerer kunderne på kampagner?
- Hvilke typer kampagner er mere vellykkede?
- Hvor mange kunder og hvilke kunder havde dobbelt/tredobbelt ejerskab af deres produkter?
- Hvornår var sidste gang, at en kunde havde købt et af deres produkter? (et år tilbage, 2 år tilbage, 3 år tilbage, 4 år tilbage, 5+ år tilbage)
- Kunderne opgraderede typisk deres produkt efter 3 år – hvilke kunder faldt i den kategori?
Hvordan har teknologien fremskyndet overgangen af færdigheder…
Smart Skilling: How to choose a appropriate data science…
Data Science Myth buster : Viden om statistik er ikke…
Min hensigt med at fremhæve eksemplet ovenfor er at understrege, at de fleste organisationer ikke engang gør de mest indlysende ting ud fra et dataanalyseperspektiv.
Den bedste måde at starte Analytics i din organisation på er at starte med at stille nogle enkle og indlysende spørgsmål, både fra et aktionær/ledelsessynspunkt og fra et kundesynspunkt. Når du har en liste over spørgsmål og fakta, som du gerne vil se, skal du begynde at bruge dataene og se, om du kan finde frem til disse fakta og/eller svar på de spørgsmål, du har.
Den næste fase er at konvertere fakta til rapporter, som kan genereres for forskellige tidsintervaller og for forskellige skiver og tern af data. Når du har gjort dette, er du allerede begyndt at opbygge et BI-system på plads. Når du har et sæt rapporter, der viser vigtige og engagerende fakta om virksomheden og har indsigt og svar på spørgsmål, som enhver leder gerne vil vide, har du allerede opbygget en sag for dig selv om at begynde at bruge Analytics i dit arbejde/organisation.
4. Lav et casestudie af dit arbejde og vis sagen til den øverste ledelse. Ellers kan du tilføje det til dit CV. Hvis din organisation ikke støtter dit Analytics-initiativ, skal du søge udenfor inden for det relevante område. Der vil være masser af muligheder udenfor for en person med dine nyfundne færdigheder!
5. Læs masser om Analytics – Deltag i blogs om Analytics, Analytics-tråde, følg Analytics-virksomheder, og hold dig ajour med de seneste begivenheder inden for Analytics. På den måde er du godt rustet til at holde styr på, hvordan Analytics anvendes inden for forskellige forretningsområder og funktioner, og du øger din viden på området.
Som tro mod det magiske tal 5 er her 5 mulige karriereveje, som du kan vælge inden for Analytics.
1. Værktøjsekspert/ekspertprogrammør – Eksperter i programmering og nitty-gritty’s af softwaren. Du kan blive den person, du skal henvende dig til, når der er spørgsmål om programmering og fejlfinding i forbindelse med software.
2. Ekspertmodeller – oftest er de bedste programmører ikke de bedste modelleringsfolk og omvendt. Det skyldes måske, at man har brug for forskellige temperamenter til disse to forskellige færdigheder.
3. Løsningsekspert – konceptualisere og skabe analyseløsninger for at hjælpe med at løse forretningsproblemer. En løsningsekspert forstår det problem, der skal løses, og har ekspertise til at skabe den mest hensigtsmæssige Analytiske ramme til at løse problemet. De anbefaler også den bedste metode/det bedste sæt af metoder, der skal bruges til at løse problemerne. De er “Analytics Architects”, hvis man kan kalde dem det.
4. Story Teller – du er i stand til at skabe den mest praktiske og virkningsfulde historie, der hjælper kunderne med at ændre deres forretning. Du har evnen til at forstå kundens forretning, deres smertepunkter og samle indsigter fra analysen for at flette stærke strategier sammen for kunden.
5. Analytics Salesperson – dit job er at overbevise potentielle kunder om at bruge analytics i deres forretning og vise dem, hvordan de kan drage fordel af det.
Lad mig tilføje en 6. Giv tilbage til Analytics-fællesskabet – når du indser, at du har lært nok, begynder du at sprede denne viden til det større fællesskab. Jo mere folk bliver opmærksomme på Analytics’ magt i karrieren, jo mere vil de tage det til sig og begynde at bruge det.
