How to build a Career in Analytics – これは、私が多くの人から何度も聞かれた質問です！アナリティクスでキャリアを積むための5つのヒントは、「アナリティクスでキャリアを積むための5つのヒント」です。 この質問に対する私の答えは、「アナリティクスはあなたの周りにあるもので、ビジネスの世界でアナリティクスを応用する機会をつかむだけでよい」というものでした。 どうすれば実現できるのか、具体的な指針を示さないつもりで言ったので、母性愛のような発言に見えるかもしれません。 しかし、実を言うと、キャリアとしてアナリティクスに転向する機会は、これまで以上に手招きされています。
地球上のほぼすべての大手コンサルティング会社や調査会社は、アナリティクスがもたらす広範囲な意味を理解しており、日々のビジネスの意思決定プロセスや戦略的思考の形成にアナリティクスを埋め込むために、企業の門出に備えるチームの創設に着手しています。
Analytics のキャリアに入るための 5 つのヒントを以下に示します。 SAS、SPSS、R、SQLといった商売道具を学ぶ。 アクセス可能なツールから始める。 自分の組織には存在しないと思っていたツールが、実は存在することに驚くこともある。 前職でSASとライセンス交渉に追われていたとき、アクチュアリーだった同僚が、チームメンバーのPCにSASのセッションがあるのを見たことがある、と言ってきました。 そのチームメンバーをフォローアップしたところ、すでにSASサーバーがあり、使われるのを待っていることがわかりました！
学習とは、すべてを知ることではなく、かなりの部分を徹底的に学び、学んだことについて正しい知識を身に付けることです。 私は、中途半端な知識（CHAIDについて少し知っていて、回帰を少しやり、SASとSPSSを少し知っている）よりも、SPSSで回帰を実行する方法について多くのことを知っている候補者をはるかに好みます。あなたが1つのツールとツールのいくつかのモジュール/テクニックを集めることができれば、仕事を得るチャンスが増え、仕事を終わらせることもできるようになるでしょう。
簡単に手に入るツールをピックアップし、それを学び始める – SAS、SPSS、R（現在はオープンソースとして入手可能）。
海賊版ソフトウェアの使用はお勧めしませんが、それらは現在市場で一般に入手できます。
2 コツを学ぶ -ツールを学んだら、仕事は半分だけ終わったことになるのです。
自己啓発的なチュートリアルでは、現実の問題を解決するために分析を展開できるようにするために非常に不可欠な、分析の秘密のソースを提供することはできません。 SASでプロクシを実行したり、SPSSでモデルを実行したりすると、多くの統計が出力されます。 そのため、このような「掟破り」のような「掟」を守るために、「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」な「掟破り」を守るために、「掟破りな掟」を守るために、掟破りな「掟破りな掟」を守るために、掟破りな掟」を守ってください。 どこから手をつければいいのかわからないということはよくあることです。 ここでの簡単な経験則は、データソースを特定し、何らかのデータリポジトリにデータが収集されているかどうかを確認することです。 データが特定のビジネス プロセスや機能で収集されている場合、それが使用されるのを待っている可能性があります。 最初から予測モデルを構築しようとしないでください。 もっと重要なのは、アナリティクスの予測能力とそれを活用する能力を信頼されるようになるには、組織の信頼を得なければならないということです」
まずは、現在ビジネスレポートに含まれていないデータから、簡単な洞察を生み出すことから始めましょう。 シンプルな指標を作成することで、ビジネスに多大な価値を付加し、組織内の重要な人々があなたのしていることに興味を持つようになります。 以前、私のクライアント（通信販売業）で、最高のBIシステムを導入しているにもかかわらず、BIシステムを活用するための明確な指標を持っていない人がいました。
- どの地域で製品の需要が最大で、より大きな販売チームの存在が必要なのか。
- 顧客はプロモーションに対してどのように反応しているのか。
- どのようなプロモーションがより効果的か？
- 自社製品を二重／三重に所有している顧客は何人か、どの顧客か？ (1年前、2年前、3年前、4年前、5年以上前)
- 通常、顧客は3年後に製品をアップグレードしますが、どの顧客がそのカテゴリーに該当しますか?
How Has Technology Expedited The Transition of Skills…
Smart Skilling: 適切なデータサイエンス…
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私が上記の例を強調した意図は、ほとんどの組織はデータ分析の観点から最も当然のことさえしていない点を明らかにすることです。
組織でアナリティクスを開始する最善の方法は、株主/経営者の視点と顧客の視点の両方から、いくつかの単純で明白な質問をすることから始めることです。 質問と見たい事実のリストができたら、データを使い始め、事実や質問に対する答えが見つかるかどうかを確認します。
次の段階では、事実をレポートに変換し、異なる時間間隔やデータの異なるスライスやダイスに対して生成できるようにします。 これができれば、すでにBIシステムの構築を開始したことになる。 その結果、ビジネスに関する重要で魅力的な事実を示す一連のレポートができ、マネージャーなら誰でも知りたいと思うような洞察や質問への回答が得られるようになれば、あなたはすでに自分の仕事/組織でアナリティクスを使い始めるためのケースを構築していることになります」
4. 自分の仕事のケーススタディを作成して、トップマネジメントに見せる。 または、履歴書に追加する。 もし、あなたの組織がアナリティクスの取り組みに協力的でない場合は、関連する分野の外部に目を向けてください。 あなたの新しいスキルを持った人材には、外にもたくさんのチャンスがあるはずです！
5. アナリティクスに関する記事をたくさん読む – アナリティクスに関するブログやアナリティクススレッドに参加し、アナリティクス企業をフォローし、アナリティクスの最新の出来事を常に把握することです。
魔法の数字「5」に忠実に、アナリティクスで選択できる5つの可能なキャリアパスをご紹介します。
1. ツールエキスパート/エキスパートプログラマ – プログラミングとソフトウェアの細かい部分の専門家。 また、”li “は “li “であり、”li “は “li “であり、”li “は “li “である。 これはおそらく、この2つの異なるスキルセットには異なる種類の気質が必要だからです。
3. ソリューションエキスパート – ビジネス上の問題を解決するために、アナリティクスソリューションを概念化し、作成します。 ソリューションエキスパートは、解決すべき問題を理解し、その問題を解決するために最も適切な分析フレームワークを作成する専門知識を持っています。 また、問題を解決するために使用する最適な方法論を提案します。 このような人材を「アナリティクス・アーキテクト」と呼ぶこともできます。
4. ストーリーテラー – 顧客がビジネスを変えるのに役立つ、最も実用的でインパクトのあるストーリーを創造することができます。 あなたは、クライアントのビジネス、彼らの痛みのポイントを理解し、クライアントのための強力な戦略を一緒に織り成すために分析から洞察を引き出す能力を持っています
5. アナリティクス営業マン – あなたの仕事は、見込み客に自分のビジネスでアナリティクスを使用するよう説得し、彼らがどのように利益を得ることができるかを示すことです。 アナリティクスコミュニティに還元する – 自分が十分に学んだと実感したら、その知識をより大きなコミュニティに向けて発散し始めるのです。 より多くの人が、キャリアにおけるアナリティクスの力を認識すればするほど、より多くの人がアナリティクスを採用し、使い始めるでしょう。
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