Como construir uma Carreira em Análise – esta é uma pergunta que me foi feita pela enésima vez por muitas pessoas! Minha resposta à maioria delas tem sido que Analytics está ao seu redor – você só precisa agarrar a oportunidade de aplicar Analytics no mundo dos negócios. Agora, isto pode parecer uma declaração de maternidade, feita com a intenção de não fornecer nenhuma orientação concreta sobre como ela pode ser alcançada. Mas, verdade seja dita, a oportunidade de fazer uma mudança para Analytics como carreira, acena agora, mais do que nunca.
A maioria das grandes empresas de consultoria e pesquisa do planeta compreenderam as implicações de longo alcance de Analytics e começaram a criar equipes para se preparar para a abertura de comportas corporativas para incorporar Analytics em seus processos diários de tomada de decisões empresariais, bem como para moldar seu pensamento estratégico. Há uma enorme escassez de pessoas qualificadas em Analítica que possam ajudar as casas corporativas a aproveitar ao máximo os dados que estão sendo armazenados e gerados em um ritmo frenético.
Aqui estão minhas 5 dicas para entrar em uma Carreira de Analítico:
1. Aprenda as ferramentas da profissão – SAS, SPSS, R, e SQL. Comece com qualquer ferramenta a que você possa ter acesso. Às vezes você ficará surpreso ao descobrir que uma Ferramenta que você pensava que não existia na sua organização realmente existe. Em um de meus trabalhos anteriores, quando eu estava ocupado negociando com a SAS por licenças para minha equipe, um colega meu, que era um atuário, me disse que tinha visto uma SASsession em um PC de um membro de sua equipe, algum tempo atrás. Eu segui com esse membro da equipe e descobri que já tínhamos um servidor SAS à espera de ser usado!
Aprender não é saber tudo, mas aprender porções substanciais a fundo e ganhar bons conhecimentos sobre o que se aprende. Eu preferiria muito mais um candidato que sabe muito sobre como executar uma regressão no SPSS, do que uma pessoa que tem um conhecimento meio elaborado (sabe um pouco sobre CHAID, fez um pouco de regressão,conhece um pouco de SAS e um pouco de SPSS) Se você puder reunir uma ferramenta e alguns módulos/técnicas da ferramenta, então você tem mais chances de conseguir um trabalho e também de ser capaz de fazer um trabalho.
Pega uma ferramenta que esteja facilmente disponível para você e começa a aprendê-la – SAS, SPSS, R (agora disponível como código aberto).
Não recomendo o uso de software pirata, embora eles estejam agora disponíveis no mercado.
2. Aprenda os truques – Se você aprendeu as ferramentas, seu trabalho está apenas meio feito. Você precisa aprender os truques do ofício. Agora há duas opções antes de você – a) Aprenda com outra(s) pessoa(s) experiente(s) que talvez esteja(m) lá na sua organização b) Aprenda com currículos profissionais.
Os tutoriais de auto-ajuda não lhe fornecerão o molho secreto do Analytics que é muito essencial para ser capaz de implantar o Analytics para resolver problemas da vida real. Os resultados da execução de procs em SAS ou modelos em SPSS vomitam um grande número de estatísticas. Saber quais estatísticas analisar e quais ignorar é um dos segredos mais importantes que somente profissionais experientes em Analytics serão capazes de compartilhar.
3. Procure uma oportunidade em sua esfera de trabalho para aplicar Analytics em sua organização atual. Muitas vezes, as pessoas têm dificuldade de identificar por onde começar. A regra simples aqui é identificar fontes de dados e ver se os dados estão sendo coletados em algum repositório de dados. Se os dados estão sendo coletados em um determinado processo ou função de negócio, as chances são de que eles estejam esperando para serem usados.
Sempre lembre-se de que é útil começar com os frutos pendentes baixos. Não tente construir um modelo preditivo na primeira tentativa. Sua organização não estará pronta para uma mudança tão grande e repentina; mais importante, você terá que ganhar a confiança da organização antes que ela comece a confiar no poder preditivo da Analytics e na sua capacidade de aproveitá-lo.
Comece gerando insights simples a partir dos dados que não são atualmente capturados nos relatórios de negócios. Crie métricas simples que agregarão um enorme valor aos negócios e farão com que as pessoas importantes da sua organização se interessem pelo que você está fazendo. Uma vez eu estava falando com um cliente meu (que estava em venda direta) que tinha o melhor sistema de BI no lugar, mas eles não tinham metrices bem definidas que poderiam ajudá-los a alavancar o sistema de BI. Eles nem conheciam fatos simples como:
- Que regiões tinham a demanda máxima para seus produtos e precisavam da presença de uma equipe de vendas maior?
- Como os clientes estão respondendo às promoções?
- Que tipos de promoções são mais bem sucedidas?
- Quantos clientes e que clientes tinham dupla/tripla propriedade dos seus produtos?
- Quando foi a última vez que um cliente comprou algum dos seus produtos? (um ano atrás, 2 anos atrás, 3 anos atrás, 4 anos atrás, 5 + anos atrás)
- Clientes normalmente melhoraram os seus produtos após 3 anos – quais os clientes que pertenciam a essa categoria?
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A minha intenção de destacar o exemplo acima é levar para casa o ponto de que a maioria das organizações nem sequer fazem as coisas mais óbvias a partir de uma perspectiva de análise de dados.
A melhor maneira de iniciar a Análise em sua organização é começar fazendo algumas perguntas simples e óbvias, tanto do ponto de vista do acionista/gerência quanto do ponto de vista do cliente. Uma vez, você tem uma lista de perguntas e fatos que gostaria de ver, comece a usar os dados e veja se você pode apresentar esses fatos e/ou respostas às perguntas que você tem.
A próxima etapa é converter os fatos em relatórios que podem ser gerados para diferentes intervalos de tempo e para diferentes fatias e dados. Quando você tiver feito isso, você já começou a construir um sistema de BI no lugar. Uma vez, você tem um conjunto de relatórios que mostram fatos importantes e envolventes sobre o negócio e tem insights e respostas a perguntas que qualquer gerente adoraria saber, você já construiu um caso para você mesmo começar a usar Analytics no seu trabalho/organização.
4. Faça um estudo de caso do seu trabalho e mostre o caso para a alta gerência. Caso contrário, adicione-o ao seu CV. Se a sua organização não apoia a sua iniciativa Analytics, olhe para fora no domínio relevante. Haveria muitas oportunidades lá fora para uma pessoa com suas novas habilidades encontradas!
5. Leia muito em Analytics – Junte-se aos blogs em Analytics, aos tópicos de Analytics, siga as empresas Analytics e mantenha-se a par dos últimos acontecimentos em Analytics. Isto irá mantê-lo bem posicionado para manter um registro de como Analytics está sendo aplicado em diferentes domínios de negócios e funções e aumentar seus conhecimentos no campo.
Sendo fiel ao mágico número 5, aqui estão 5 possíveis caminhos de carreira que você pode escolher em Analytics.
1. Perito em ferramentas/expert programador – Peritos em programação e nitty-gritty’s do software. Você pode se tornar o go to person para qualquer consulta de programação e solução de problemas de software.
2. Expert Modeller – mais frequentemente do que on, os melhores programadores não são os melhores modeladores e vice-versa. Isto talvez, porque você precisa de diferentes tipos de temperamentos para estes dois conjuntos de habilidades diferentes.
3. Expert Solutions – conceitualize e crie soluções analíticas para ajudar a resolver problemas de negócios. Um especialista em Soluções compreende o problema a ser resolvido e tem a experiência de criar a estrutura analítica mais apropriada para resolver o problema. Eles também recomendam o melhor método/sets de metodologias a serem usados para resolver os problemas. Eles são os “Arquitetos Analíticos” se você pode chamá-los assim.
4. Story Teller – você é capaz de criar a história mais prática e impactante que ajuda os clientes a mudar seus negócios. Você tem a capacidade de entender o negócio do cliente, seus pontos de dor e reunir insights da Análise para tecer estratégias poderosas para o cliente.
5. Vendedor Analítico – seu trabalho é convencer potenciais clientes a usar a análise em seus negócios e mostrar como eles podem se beneficiar.
Deixe-me adicionar um sexto. Retribua à comunidade Analytics – quando perceber que já aprendeu o suficiente, comece a dissipar esse conhecimento para a comunidade maior. Quanto mais as pessoas tomarem consciência do poder da Analytics na carreira, mais elas vão adotá-lo e começar a usá-lo.
