5 Tips to build a Career in Analytics

Jak zbudować karierę w Analytics – to pytanie zadawało mi mnóstwo ludzi! Moja odpowiedź na większość z nich brzmi: Analytics jest wszędzie wokół Ciebie – musisz tylko wykorzystać okazję do zastosowania Analytics w świecie biznesu. Może się to wydawać matczynym stwierdzeniem, bez konkretnych wskazówek, jak można to osiągnąć. Jednak, prawdę powiedziawszy, okazja, aby przejść na Analitykę jako karierę, nadarza się teraz bardziej niż kiedykolwiek.

Prawie każda duża firma konsultingowa i badawcza na świecie zrozumiała dalekosiężne implikacje Analityki i zaczęła tworzyć zespoły, aby przygotować się na otwarcie korporacyjnych wrót do osadzenia Analityki w codziennych procesach podejmowania decyzji biznesowych, jak również do kształtowania myślenia strategicznego. Istnieje ogromny niedobór osób wykwalifikowanych w Analytics, którzy mogą pomóc domy korporacyjne, aby większość danych, które są przechowywane i generowane w szalonym tempie.

Oto moje 5 wskazówek, jak wejść do kariery Analytics:

1. Poznaj narzędzia pracy – SAS, SPSS, R i SQL. Zacznij od każdego narzędzia, do którego możesz uzyskać dostęp. Czasami będziesz zaskoczony, gdy okaże się, że narzędzie, o którym myślałeś, że nie istnieje w Twojej organizacji, w rzeczywistości istnieje. W jednej z moich poprzednich prac, kiedy byłem zajęty negocjowaniem z SAS licencji dla mojego zespołu, mój kolega, który był aktuariuszem, powiedział mi, że widział sesję SAS na komputerze jednego z członków swojego zespołu, jakiś czas temu. Skontaktowałem się z tym członkiem zespołu i okazało się, że mamy już serwer SAS, który czeka na wykorzystanie!

Uczenie się nie polega na poznawaniu wszystkiego, ale na dokładnym poznawaniu istotnych części i zdobywaniu solidnej wiedzy na temat tego, czego się uczysz. Wolałbym kandydata, który wie dużo o tym, jak przeprowadzić regresję w SPSS, niż osobę, która posiada połowiczną wiedzę (wie trochę o CHAID, zrobił trochę regresji, wie trochę o SAS i trochę o SPSS).

Wybierz narzędzie, które jest łatwo dostępne dla Ciebie i zacznij się go uczyć – SAS, SPSS, R (teraz dostępne jako open source).

Nie polecam korzystania z pirackiego oprogramowania, chociaż są one teraz otwarcie dostępne na rynku.

2. Naucz się sztuczek – Jeśli nauczyłeś się narzędzi, twoja praca jest tylko w połowie zrobiona. Musisz nauczyć się sztuczek handlu. Teraz masz przed sobą dwie opcje – a) uczyć się od innych doświadczonych osób, które być może są w Twojej organizacji b) uczyć się z profesjonalnych programów nauczania.

Samouczki nie dostarczą Ci sekretnego sosu Analytics, który jest bardzo istotny, aby być w stanie wdrożyć Analytics do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Dane wyjściowe z uruchomionych profili w SAS lub modeli w SPSS zawierają dużą liczbę statystyk. Wiedza o tym, na które statystyki zwrócić uwagę, a które zignorować, jest jednym z najważniejszych sekretów, którymi mogą podzielić się tylko doświadczeni specjaliści w dziedzinie analityki.

3. Poszukaj w swojej pracy możliwości zastosowania analityki w obecnej organizacji. Dość często ludzie mają problem z określeniem, od czego zacząć. Prostą zasadą jest tutaj zidentyfikowanie źródeł danych i sprawdzenie, czy dane są gromadzone w jakimś repozytorium danych. Jeśli dane są gromadzone w określonym procesie biznesowym lub funkcji, są szanse, że czekają na wykorzystanie.

Zawsze pamiętaj, że pomocne jest rozpoczęcie od nisko wiszących owoców. Nie próbuj budować modelu predykcyjnego za pierwszym zamachem. Twoja organizacja nie będzie gotowa na tak nagłą, dużą zmianę; co ważniejsze, będziesz musiał zdobyć zaufanie organizacji, zanim zacznie ona ufać predykcyjnej mocy Analytics i Twojej zdolności do jej wykorzystania.

Zacznij od generowania prostych spostrzeżeń z danych, które nie są obecnie ujmowane w raportach biznesowych. Twórz proste metryki, które będą stanowić ogromną wartość dodaną do biznesu i zainteresują ważnych ludzi w Twojej organizacji tym, co robisz. Rozmawiałem kiedyś z moim klientem (który zajmował się sprzedażą bezpośrednią), który miał najlepszy system BI, ale nie miał dobrze zdefiniowanych metryk, które mogłyby pomóc mu wykorzystać system BI. Nie znali nawet tak prostych faktów jak:

1. Które regiony mają największy popyt na ich produkty i potrzebują obecności większego zespołu sprzedawców?
2. Jak klienci reagują na promocje?
3. Które rodzaje promocji są bardziej skuteczne?
4. Ilu klientów i którzy klienci posiadali podwójną/potrójną własność ich produktów?
5. Kiedy ostatni raz klient kupił któryś z ich produktów? (rok wstecz, 2 lata wstecz, 3 lata wstecz, 4 lata wstecz, 5 + lat wstecz)
6. Klienci zazwyczaj uaktualniali swój produkt po 3 latach – którzy klienci należeli do tej kategorii?

Moją intencją podkreślenia powyższego przykładu jest zwrócenie uwagi na to, że większość organizacji nie robi nawet najbardziej oczywistych rzeczy z perspektywy analizy danych.

Najlepszym sposobem na rozpoczęcie Analytics w organizacji jest rozpoczęcie od zadania kilku prostych i oczywistych pytań, zarówno z punktu widzenia udziałowców/zarządzania, jak i z punktu widzenia klienta. Kiedy masz już listę pytań i faktów, które chciałbyś zobaczyć, zacznij używać danych i zobacz, czy możesz dojść do tych faktów i/lub odpowiedzi na pytania, które masz.

Kolejnym etapem jest przekształcenie faktów w raporty, które mogą być generowane dla różnych przedziałów czasowych i dla różnych plasterków i kostek danych. Kiedy to zrobisz, masz już za sobą budowę systemu BI. Po, masz zestaw raportów, które pokazują ważne i wciągające fakty na temat biznesu i mają wgląd i odpowiedzi na pytania, które każdy menedżer chciałby wiedzieć, masz już zbudowany przypadek dla siebie, aby rozpocząć korzystanie z Analytics w swojej pracy / organizacji.

4. Zrób studium przypadku swojej pracy i pokazać sprawę do najwyższego kierownictwa. Else, dodać go do swojego CV. Jeśli twoja organizacja nie jest wsparciem dla inicjatywy Analytics, szukać na zewnątrz w odpowiedniej dziedzinie. Nie będzie wiele możliwości na zewnątrz dla osoby z nowo znalezionych umiejętności!

5. Czytaj dużo na temat Analytics – Dołącz do blogów na temat Analytics, wątków Analytics, śledź firmy zajmujące się Analytics i bądź na bieżąco z najnowszymi wydarzeniami w Analytics. To pozwoli Ci zachować dobrą pozycję do śledzenia, jak Analytics jest stosowany w różnych domenach biznesowych i funkcji i zwiększyć swoją wiedzę w tej dziedzinie.

Będąc wiernym magicznej liczbie 5, oto 5 możliwych ścieżek kariery, które można wybrać w Analytics.

1. Ekspert od narzędzi/ekspert programista – Ekspert w programowaniu i nitty-gritty’s oprogramowania. Możesz stać się go do osoby dla wszelkich zapytań związanych z programowaniem i rozwiązywania problemów z oprogramowaniem.

2. Expert Modeller – częściej niż na, najlepsi programiści nie są najlepszymi modelarzami i vice versa. To jest być może, ponieważ trzeba różne rodzaje temperamentów dla tych dwóch różnych skill sets.

3. Solutions Expert – konceptualizacji i tworzenia rozwiązań analitycznych, aby pomóc rozwiązać problemy biznesowe. Ekspert ds. rozwiązań rozumie problem, który ma być rozwiązany i posiada doświadczenie w tworzeniu najbardziej odpowiednich ram analitycznych do rozwiązania problemu. Rekomenduje również najlepsze metody/zestawy metodologii, które mogą być wykorzystane do rozwiązania problemów. Są one „Analytics Architects”, jeśli można nazwać je tak.

4. Story Teller – jesteś w stanie stworzyć najbardziej praktyczną, wpływową historię, która pomaga klientom zmienić ich biznes. Masz zdolność do zrozumienia biznesu klienta, ich punktów bólu i wyciągnąć razem spostrzeżenia z Analizy, aby utkać razem potężne strategie dla klienta.

5. Analytics Salesperson – Twoim zadaniem jest przekonanie potencjalnych klientów do wykorzystania analityki w ich biznesie i pokazanie im, jak mogą na tym skorzystać.

Pozwól, że dodam jeszcze szóste. Oddaj się społeczności analitycznej – kiedy zdasz sobie sprawę, że nauczyłeś się wystarczająco dużo, zacznij rozpraszać tę wiedzę na większą społeczność. Im więcej osób uświadomi sobie potęgę Analityki w karierze, tym więcej z niej skorzysta i zacznie jej używać.

.