Come costruire una carriera nell’analitica – questa è una domanda che mi è stata posta un’infinità di volte da molte persone! La mia risposta alla maggior parte di loro è stata che l’Analytics è tutto intorno a te, devi solo cogliere l’opportunità di applicare l’Analytics nel mondo del business. Ora, questa può sembrare un’affermazione materna, fatta con l’intenzione di non fornire alcuna guida concreta su come può essere realizzata. Ma, a dire il vero, l’opportunità di passare agli Analytics come carriera, chiama ora più che mai.
Quasi tutte le maggiori società di consulenza e ricerca del pianeta hanno capito le implicazioni di vasta portata degli Analytics e hanno iniziato a creare team per prepararsi all’apertura delle porte aziendali per incorporare gli Analytics nei loro processi decisionali quotidiani e per modellare il loro pensiero strategico. C’è un’enorme carenza di persone esperte in Analytics che possono aiutare le aziende a sfruttare al meglio i dati che vengono immagazzinati e generati ad un ritmo frenetico.
Ecco i miei 5 consigli per entrare in una carriera in Analytics:
1. Impara gli strumenti del mestiere – SAS, SPSS, R e SQL. Inizia con qualsiasi strumento a cui puoi avere accesso. A volte sarete sorpresi di scoprire che uno strumento che pensavate non esistesse nella vostra organizzazione in realtà esiste. In uno dei miei lavori precedenti, quando ero impegnato a negoziare con SAS per le licenze del mio team, un mio collega, che era un attuario, mi disse che aveva visto una sessione SAS nel PC di un membro del suo team, qualche tempo prima. Mi sono messo in contatto con quel membro del team e abbiamo scoperto che avevamo già un server SAS in attesa di essere utilizzato!
Imparare non significa sapere tutto, ma imparare a fondo porzioni sostanziali e acquisire una solida conoscenza di ciò che si impara. Preferirei di gran lunga un candidato che sa molto su come eseguire una regressione in SPSS, piuttosto che una persona che ha una conoscenza a metà (sa un po’ di CHAID, ha fatto un po’ di regressione, conosce un po’ di SAS e un po’ di SPSS) Se si riesce a mettere insieme uno strumento e alcuni moduli/tecniche dello strumento, allora si ha una migliore possibilità di ottenere un lavoro e anche di essere in grado di ottenere un lavoro fatto.
Prendi uno strumento che è facilmente disponibile per te e inizia ad impararlo – SAS, SPSS, R (ora disponibile come open source).
Non raccomando di usare software pirata anche se ora sono apertamente disponibili sul mercato.
2. Impara i trucchi – Se hai imparato gli strumenti, il tuo lavoro è solo a metà. Hai bisogno di imparare i trucchi del mestiere. Ora ci sono due opzioni davanti a te: a) Imparare da una o più persone esperte che forse sono presenti nella tua organizzazione b) Imparare dai curricula professionali.
I tutorial di auto-aiuto non ti forniranno la salsa segreta di Analytics che è molto essenziale per essere in grado di implementare Analytics per risolvere problemi della vita reale. I risultati dell’esecuzione dei processi in SAS o dei modelli in SPSS presentano un gran numero di statistiche. Sapere quali statistiche guardare e quali ignorare è uno dei segreti più importanti che solo i professionisti esperti di Analytics saranno in grado di condividere.
3. Cerca un’opportunità nella tua sfera di lavoro per applicare Analytics nella tua attuale organizzazione. Molto spesso, le persone trovano difficile identificare da dove iniziare. La semplice regola pratica qui è di identificare le fonti di dati e vedere se i dati vengono raccolti in qualche archivio di dati. Se i dati vengono raccolti in un certo processo di business o in una certa funzione, è probabile che siano in attesa di essere utilizzati.
Ricorda sempre che è utile iniziare con i frutti più bassi. Non cercate di costruire un modello predittivo al primo tentativo. La vostra organizzazione non sarà pronta per un cambio di passo così grande e improvviso; soprattutto, dovrete guadagnarvi la fiducia dell’organizzazione prima che inizi a fidarsi del potere predittivo delle analisi e della vostra capacità di sfruttarlo.
Iniziate a generare intuizioni semplici dai dati che attualmente non sono catturati nei rapporti aziendali. Create semplici metriche che aggiungeranno un enorme valore al business e faranno sì che le persone importanti nella vostra organizzazione si interessino a ciò che state facendo. Una volta stavo parlando con un mio cliente (che si occupava di vendita diretta) che aveva il miglior sistema di BI sul posto, ma non aveva metriche ben definite che potessero aiutarli a sfruttare il sistema di BI. Non conoscevano nemmeno fatti semplici come:
- Quali regioni avevano la massima domanda per i loro prodotti e avevano bisogno della presenza di un team di forza vendita più grande?
- Come stanno rispondendo i clienti alle promozioni?
- Quali tipi di promozioni hanno più successo?
- Quanti clienti e quali clienti hanno una doppia/tripla proprietà dei loro prodotti?
- Quando è stata l’ultima volta che un cliente ha comprato uno dei loro prodotti? (un anno prima, 2 anni prima, 3 anni prima, 4 anni prima, 5 + anni prima)
- I clienti in genere aggiornano il loro prodotto dopo 3 anni- quali clienti rientrano in questa categoria?
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La mia intenzione di evidenziare l’esempio sopra è quella di portare a casa il punto che la maggior parte delle organizzazioni non fanno nemmeno le cose più ovvie da una prospettiva di analisi dei dati.
Il modo migliore per iniziare l’analisi nella vostra organizzazione è iniziare a fare alcune domande semplici e ovvie, sia dal punto di vista degli azionisti/manager che da quello dei clienti. Una volta che avete una lista di domande e fatti che vorreste vedere, iniziate ad usare i dati e vedete se riuscite a trovare quei fatti e/o le risposte alle domande che avete.
La fase successiva è quella di convertire i fatti in rapporti che possono essere generati per diversi intervalli di tempo e per diverse fette di dati. Quando avete fatto questo, avete già iniziato a costruire un sistema di BI sul posto. Una volta che hai una serie di report che mostrano fatti importanti e accattivanti sul business e che hanno intuizioni e risposte a domande che ogni manager vorrebbe sapere, hai già costruito un caso per te stesso per iniziare a usare Analytics nel tuo lavoro/organizzazione.
4. Fai un caso di studio del tuo lavoro e mostralo al top management. Altrimenti, aggiungilo al tuo CV. Se la tua organizzazione non sostiene la tua iniziativa di analisi, guarda fuori nel dominio pertinente. Ci sarebbero un sacco di opportunità all’esterno per una persona con le tue nuove competenze!
5. Leggi molto sull’analisi – Unisciti ai blog sull’analisi, ai thread sull’analisi, segui le aziende di analisi e tieniti aggiornato sugli ultimi avvenimenti dell’analisi. Questo ti terrà ben posizionato per tenere una traccia su come l’analitica viene applicata in diversi domini e funzioni di business e aumentare la tua conoscenza nel campo.
Facendo fede al magico numero 5, ecco 5 possibili percorsi di carriera che puoi scegliere nell’analitica.
1. Esperto di strumenti/programmatore esperto – Esperto nella programmazione e nei dettagli del software. Puoi diventare la persona a cui rivolgersi per qualsiasi domanda relativa alla programmazione e alla risoluzione dei problemi del software.
2. Modellatore esperto – il più delle volte, i migliori programmatori non sono i migliori modellatori e viceversa. Questo forse perché sono necessari diversi tipi di temperamento per questi due diversi set di abilità.
3. Esperto di soluzioni – concettualizza e crea soluzioni di Analytics per aiutare a risolvere i problemi di business. Un esperto di soluzioni capisce il problema da risolvere e ha la competenza per creare il quadro analitico più appropriato per risolvere il problema. Consigliano anche il miglior metodo/set di metodologie da utilizzare per risolvere i problemi. Sono gli “Architetti di analisi”, se così si può dire.
4. Story Teller – sei in grado di creare la storia più pratica e d’impatto che aiuta i clienti a cambiare il loro business. Hai la capacità di capire il business del cliente, i suoi punti deboli e di mettere insieme le intuizioni dell’analisi per tessere insieme potenti strategie per il cliente.
5. Analytics Salesperson – il tuo compito è quello di convincere i potenziali clienti a utilizzare l’analitica nel loro business e mostrare loro come possono trarne beneficio.
Lascia che ne aggiunga un sesto. Restituisci alla comunità degli analitici – quando ti rendi conto che hai imparato abbastanza, inizia a dissipare questa conoscenza alla comunità più grande. Più le persone diventano consapevoli del potere degli Analytics nella carriera, più li adotteranno e inizieranno ad usarli.
