Hogyan lehet karriert építeni az analitikában – ezt a kérdést már sokan sokadszorra tették fel nekem! A legtöbbjüknek az volt a válaszom, hogy az Analytics mindenhol ott van körülötted – csak meg kell ragadnod a lehetőséget, hogy alkalmazd az Analyticset az üzleti életben. Ez most anyázós kijelentésnek tűnhet, amit azzal a szándékkal tettem, hogy nem adok konkrét útmutatást arra vonatkozóan, hogyan lehet ezt elérni. De az igazat megvallva, a lehetőség, hogy az Analyticsre mint karrierre váltson, most jobban hívogat, mint valaha.
A bolygó szinte minden jelentős tanácsadó és kutatócégében megértették az Analytics messzemenő következményeit, és elkezdtek csapatokat létrehozni, hogy felkészüljenek a vállalati zsilipek megnyitására, hogy az Analyticset beágyazzák a mindennapi üzleti döntéshozatali folyamatokba, valamint a stratégiai gondolkodásuk alakítására. Óriási hiány van az Analyticsben jártas emberekből, akik segíthetnek a vállalati házaknak abban, hogy a legtöbbet hozzák ki a frenetikus ütemben tárolt és generált adatokból.
Itt van az én 5 tippem az Analytics karrierbe való belépéshez:
1. Tanulja meg a szakma eszközeit – SAS, SPSS, R és SQL. Kezdje bármelyik eszközzel, amelyikhez hozzáférhet. Néha meglepődve fogod tapasztalni, hogy egy olyan eszköz, amelyről azt hitted, hogy nem létezik a szervezetedben, valójában létezik. Az egyik korábbi munkahelyemen, amikor éppen a SAS-szal tárgyaltam a csapatom számára szükséges licencekről, egy kollégám, aki aktuárius volt, azt mondta nekem, hogy valamikor régen látott egy SAS-szekciót a csapata egyik tagjának számítógépén. Utánajártam ennek a csapattagnak, és kiderült, hogy már volt egy SAS szerverünk, amely csak arra várt, hogy használjuk!
A tanulás nem arról szól, hogy mindent tudunk, hanem arról, hogy alaposan megtanuljuk a lényeges részeket, és megalapozott ismereteket szerzünk arról, amit megtanulunk. Sokkal jobban örülnék egy olyan jelöltnek, aki sokat tud arról, hogyan kell egy regressziót lefuttatni SPSS-ben, mint egy olyan személynek, aki félkész tudással rendelkezik (tud egy kicsit a CHAID-ról, csinált egy kicsit regressziót,tud egy kicsit SAS-ről és egy kicsit SPSS-ről) Ha össze tudsz szedni egy eszközt és az eszköz néhány modulját/technikáját, akkor nagyobb esélyed van arra, hogy munkát kapj és arra is, hogy el tudj végezni egy munkát.
Válasszon egy olyan eszközt, amely könnyen elérhető az Ön számára, és kezdje el tanulni – SAS, SPSS, R (ma már nyílt forráskódúként is elérhető).
Nem ajánlom a kalózszoftverek használatát, bár ma már nyíltan elérhetőek a piacon.
2. Tanulja meg a trükköket – Ha megtanulta az eszközöket, a munka csak félig van kész. Meg kell tanulnia a szakma trükkjeit. Most két lehetőség áll Ön előtt- a) Tanuljon egy másik tapasztalt személytől/személyektől, akik esetleg ott vannak a szervezetében b) Tanuljon szakmai tananyagból.
Az önsegítő oktatóprogramok nem fogják megadni Önnek az analitika titkos mártását, ami nagyon fontos ahhoz, hogy képes legyen az analitikát a valós élet problémáinak megoldására alkalmazni. A SAS-ban futó procik vagy az SPSS-ben futó modellek kimenetei nagyszámú statisztikát dobnak ki. Annak ismerete, hogy melyik statisztikát érdemes megnézni, és melyiket kell figyelmen kívül hagyni, az egyik legfontosabb titok, amelyet csak tapasztalt Analytics szakemberek tudnak megosztani.
3. Keressen lehetőséget a munkaterületén, hogy az Analyticset alkalmazza a jelenlegi szervezetében. Gyakran előfordul, hogy az emberek nehezen találják meg, hol kezdjék el. Az egyszerű ökölszabály itt az, hogy azonosítsa az adatforrásokat, és nézze meg, hogy gyűjtik-e az adatokat valamilyen adattárban. Ha egy bizonyos üzleti folyamat vagy funkció során adatokat gyűjtenek, akkor nagy az esélye, hogy azok felhasználásra várnak.
Mindig emlékezzen arra, hogy hasznos az alacsonyan lógó gyümölcsökkel kezdeni. Ne próbáljon elsőre prediktív modellt építeni. A szervezet nem lesz felkészülve egy ilyen hirtelen nagy lépésváltásra; ami még fontosabb, ki kell érdemelnie a szervezet bizalmát, mielőtt elkezdenek bízni az analitika előrejelző erejében és abban, hogy Ön képes azt hasznosítani.
Kezdje azzal, hogy egyszerű meglátásokat generál az adatokból, amelyek jelenleg nem szerepelnek az üzleti jelentésekben. Hozzon létre egyszerű mérőszámokat, amelyek óriási értéket adnak hozzá a vállalkozásokhoz, és felkelti a szervezet fontos embereinek érdeklődését az Ön tevékenysége iránt. Egyszer beszéltem egy ügyfelemmel (aki közvetlen értékesítéssel foglalkozott), aki a legjobb BI-rendszerrel rendelkezett, de nem voltak jól definiált metrikáik, amelyek segítségével kihasználhatták volna a BI-rendszert. Még olyan egyszerű tényeket sem ismertek, mint:
- Mely régiókban volt a legnagyobb kereslet a termékeik iránt, és melyikekben volt szükség nagyobb értékesítési csapat jelenlétére?
- Hogyan reagálnak az ügyfelek az akciókra?
- Mely promóciótípusok a sikeresebbek?
- Hány vásárló és mely vásárlók voltak kettős/háromszoros tulajdonosai a termékeiknek?
- Mikor vásárolt utoljára egy vásárló a termékeik közül? (egy évvel ezelőtt, 2 évvel ezelőtt, 3 évvel ezelőtt, 4 évvel ezelőtt, 5+ évvel ezelőtt)
- Az ügyfelek jellemzően 3 év után frissítették a terméküket – mely ügyfelek tartoztak ebbe a kategóriába?
How Has Technology Expedited The Transition of Skills…
Smart Skilling: Hogyan válasszuk ki a megfelelő adattudományi…
Data Science Myth buster : A statisztikai ismeretek nem…
A fenti példa kiemelésével azt szeretném érzékeltetni, hogy a legtöbb szervezet még a legnyilvánvalóbb dolgokat sem teszi meg adatelemzési szempontból.
A legjobb módja annak, hogy elkezdje az analitikát a szervezetében, ha néhány egyszerű és nyilvánvaló kérdéssel kezdi, mind a részvényesek/vezetők, mind az ügyfelek szempontjából. Amint megvan a kérdések és tények listája, amelyeket látni szeretne, kezdje el használni az adatokat, és nézze meg, hogy meg tudja-e találni ezeket a tényeket és/vagy válaszokat a feltett kérdésekre.
A következő lépés a tények jelentésekké alakítása, amelyek különböző időintervallumokra és az adatok különböző szeleteire és kockáira készíthetők. Ha ezt megtette, már el is kezdte egy BI-rendszer kiépítését a helyén. Amint olyan jelentésekkel rendelkezik, amelyek fontos és érdekfeszítő tényeket mutatnak az üzletről, és olyan betekintést és válaszokat tartalmaznak olyan kérdésekre, amelyeket minden vezető szívesen megtudna, már megalapozta, hogy elkezdje használni az analitikát a munkájában/szervezetében.
4. Készítsen esettanulmányt a munkájáról, és mutassa be az esetet a felső vezetésnek. Ellenkező esetben csatolja az önéletrajzához. Ha a szervezete nem támogatja az Ön Analytics-kezdeményezését, nézzen ki a megfelelő területen kívülre. Az Ön újonnan felfedezett képességeivel rendelkező személy számára rengeteg lehetőség kínálkozna odakint!
5. Olvasson sokat az Analyticsről – Csatlakozzon az Analyticsről szóló blogokhoz, Analytics-fonalakhoz, kövesse az Analytics-vállalatokat, és legyen naprakész az Analytics legújabb eseményeivel kapcsolatban. Ezáltal jó pozícióban lesz ahhoz, hogy nyomon követhesse, hogyan alkalmazzák az analitikát a különböző üzleti területeken és funkciókban, és növelje ismereteit ezen a területen.
A bűvös 5-ös számhoz hűen itt van 5 lehetséges karrierút, amelyet az analitikában választhat.
1. Eszközök szakértője/szakértő programozó – A programozás és a szoftverek finomságainak szakértői. Ön lehet az a személy, akihez bármilyen programozással kapcsolatos kérdéssel és szoftveres hibaelhárítással fordulhat.
2. Szakértő modellező – Gyakran előfordul, hogy a legjobb programozók nem a legjobb modellezők, és fordítva. Ez talán azért van így, mert másfajta temperamentumra van szükség ehhez a két különböző készséghez.
3. Megoldások szakértője – koncepciót alkot és analitikai megoldásokat hoz létre az üzleti problémák megoldásához. A megoldási szakértő megérti a megoldandó problémát, és szakértelemmel rendelkezik a probléma megoldásához legmegfelelőbb Analitikai keretrendszer létrehozásában. Emellett javaslatot tesznek a problémák megoldásához használandó legjobb módszerre/módszertanokra is. Ők az “Analytics Architects”, ha nevezhetjük őket így.
4. Story Teller – képes a legpraktikusabb, leghatásosabb történet megalkotására, amely segít az ügyfeleknek megváltoztatni az üzletüket. Képes vagy megérteni az ügyfél üzleti tevékenységét, a fájdalmas pontjait, és az Elemzésekből származó felismeréseket összeszedve hatékony stratégiákat szősz az ügyfél számára.
5. Analitikai értékesítő – az Ön feladata, hogy meggyőzze a leendő ügyfeleket arról, hogy használják az analitikát az üzletükben, és megmutassa nekik, hogyan profitálhatnak belőle.
Hadd adjak hozzá egy hatodikat. Adj vissza az Analytics közösségnek – amikor rájössz, hogy eleget tanultál, kezdd el szétosztani ezt a tudást a nagyobb közösségnek. Minél többen ismerik meg az Analytics erejét a karrierben, annál többen fogják elfogadni és elkezdik használni.
