Cum să-ți construiești o carieră în Analytics – aceasta este o întrebare pe care mi-au pus-o de nenumărate ori o mulțime de oameni! Răspunsul meu pentru cei mai mulți dintre ei a fost că Analytics este peste tot în jurul tău – trebuie doar să profiți de oportunitatea de a aplica Analytics în lumea afacerilor. Acum, aceasta poate părea o declarație de mamă, făcută cu intenția de a nu oferi nicio îndrumare concretă cu privire la modul în care poate fi realizată. Dar, adevărul fie spus, oportunitatea de a face trecerea la Analytics ca și carieră, ne cheamă acum, mai mult ca oricând.
Chiar toate firmele majore de consultanță și cercetare de pe planetă au înțeles implicațiile de mare anvergură ale Analytics și au început să creeze echipe care să se pregătească pentru deschiderea porților corporatiste pentru a încorpora Analytics în procesele de luare a deciziilor de afaceri de zi cu zi, precum și pentru a-și modela gândirea strategică. Există o lipsă uriașă de oameni calificați în Analytics care pot ajuta casele corporatiste să profite la maximum de datele care sunt stocate și generate într-un ritm frenetic.
Iată cele 5 sfaturi ale mele pentru a intra într-o carieră în Analytics:
1. Învățați instrumentele de lucru – SAS, SPSS, R și SQL. Începeți cu orice instrument la care puteți avea acces. Uneori veți fi surprins să descoperiți că un instrument despre care credeați că nu există în organizația dvs. de fapt există. Într-unul dintre locurile mele de muncă anterioare, când eram ocupat să negociez cu SAS pentru licențe pentru echipa mea, un coleg de-al meu, care era actuar, mi-a spus că a văzut o sesiune SAS în PC-ul unui membru al echipei sale, cu ceva timp în urmă. Am continuat discuția cu acel membru al echipei și am descoperit că aveam deja un server SAS care aștepta să fie folosit!
Învățarea nu înseamnă să știi totul, ci să înveți temeinic porțiuni substanțiale și să dobândești cunoștințe solide despre ceea ce înveți. Aș prefera cu mult mai mult un candidat care știe foarte multe despre cum să ruleze o regresie în SPSS, decât o persoană care are cunoștințe pe jumătate (știe un pic despre CHAID, a făcut un pic de regresie,știe un pic de SAS și un pic de SPSS) Dacă poți aduna un instrument și câteva module/tehnici ale instrumentului, atunci ai mai multe șanse de a obține un loc de muncă și, de asemenea, de a fi capabil să faci o treabă.
Alegeți un instrument care vă este disponibil cu ușurință și începeți să îl învățați – SAS, SPSS, R (acum disponibil ca sursă deschisă).
Nu vă recomand să folosiți software piratat, deși acestea sunt acum disponibile în mod deschis pe piață.
2. Învățați trucurile – Dacă ați învățat instrumentele, munca dumneavoastră este doar pe jumătate făcută. Trebuie să învățați trucurile meseriei. Acum aveți două opțiuni în fața dumneavoastră- a) Învățați de la o altă persoană/persoane cu experiență care poate există în organizația dumneavoastră b) Învățați din curricula profesională.
Tutorialele de auto-ajutorare nu vă vor oferi sosul secret al Analytics, care este foarte esențial pentru a putea implementa Analytics pentru a rezolva probleme din viața reală. Ieșirile de la rularea procs în SAS sau modelele din SPSS aruncă un număr mare de statistici. A ști la ce statistici să te uiți și pe care să le ignori este unul dintre cele mai importante secrete pe care numai profesioniștii experimentați în Analytics vor putea să le împărtășească.
3. Căutați o oportunitate în sfera dvs. de lucru pentru a aplica Analytics în organizația dvs. actuală. Destul de des, oamenilor le este greu să identifice de unde să înceapă. Regula de bază simplă în acest caz este să identificați sursele de date și să vedeți dacă datele sunt colectate în anumite depozite de date. Dacă datele sunt colectate într-un anumit proces de afaceri sau într-o anumită funcție, există șanse ca acestea să aștepte să fie utilizate.
Întotdeauna amintiți-vă că este util să începeți cu fructele care atârnă cel mai ușor. Nu încercați să construiți un model predictiv din prima încercare. Organizația dvs. nu va fi pregătită pentru o schimbare atât de bruscă și de mare; mai important, va trebui să câștigați încrederea organizației înainte ca aceasta să înceapă să aibă încredere în puterea predictivă a Analytics și în capacitatea dvs. de a o valorifica.
Începeți prin a genera perspective simple din datele care nu sunt în prezent capturate în rapoartele de afaceri. Creați metrice simple care vor adăuga o valoare extraordinară afacerilor și vor face ca oamenii importanți din organizația dvs. să fie interesați de ceea ce faceți. Vorbeam odată cu un client de-al meu (care lucra în domeniul vânzării directe) care avea cel mai bun sistem BI, dar nu avea metrice bine definite care să îi ajute să valorifice sistemul BI. Nu cunoșteau nici măcar fapte simple, cum ar fi:
- Ce regiuni aveau cererea maximă pentru produsele lor și aveau nevoie de prezența unei echipe mai mari de forță de vânzări?
- Cum răspund clienții la promoții?
- Ce tipuri de promoții au mai mult succes?
- Câți clienți și care clienți aveau dublă/triplă proprietate asupra produselor lor?
- Când a fost ultima dată când un client a cumpărat vreun produs de-al lor? (cu un an în urmă, cu 2 ani în urmă, cu 3 ani în urmă, cu 4 ani în urmă, cu 5 + ani în urmă)
- Clienții și-au actualizat de obicei produsul după 3 ani – ce clienți se încadrează în această categorie?
Cum a accelerat tehnologia tranziția competențelor…
Smart Skilling: Cum să alegeți o știință a datelor adecvată…
Data Science Myth buster : Cunoașterea statisticii nu este…
Intenția mea de a evidenția exemplul de mai sus este de a sublinia faptul că majoritatea organizațiilor nu fac nici măcar cele mai evidente lucruri din perspectiva analizei datelor.
Cel mai bun mod de a începe Analytics în organizația dumneavoastră este să începeți prin a pune câteva întrebări simple și evidente, atât din punctul de vedere al acționarilor/managementului, cât și din punctul de vedere al clienților. Odată ce, aveți o listă de întrebări și fapte pe care ați dori să le vedeți, începeți să folosiți datele și vedeți dacă puteți găsi acele fapte și/sau răspunsuri la întrebările pe care le aveți.
Etapa următoare este de a converti faptele în rapoarte care pot fi generate pentru diferite intervale de timp și pentru diferite felii și cuburi de date. Când ați făcut acest lucru, ați început deja să construiți un sistem BI la locul lui. Odată ce, aveți un set de rapoarte care arată fapte importante și captivante despre afacere și care au perspective și răspunsuri la întrebări pe care orice manager ar dori să le cunoască, ați construit deja un caz pentru a începe să utilizați Analytics în munca/organizația dumneavoastră.
4. Faceți un studiu de caz al muncii dumneavoastră și prezentați cazul conducerii de top. În caz contrar, adăugați-l la CV-ul dumneavoastră. În cazul în care organizația dvs. nu vă sprijină inițiativa Analytics, căutați în exterior în domeniul relevant. Ar exista o mulțime de oportunități în exterior pentru o persoană cu abilitățile dvs. nou descoperite!
5. Citiți foarte mult despre Analytics – Alăturați-vă blogurilor despre Analytics, discuțiilor despre Analytics, urmăriți companiile de Analytics și fiți la curent cu cele mai recente evenimente din Analytics. Acest lucru vă va menține bine poziționat pentru a urmări modul în care Analytics este aplicat în diferite domenii și funcții de afaceri și vă va spori cunoștințele în domeniu.
Să fim fideli numărului magic 5, iată 5 posibile căi de carieră pe care le puteți alege în Analytics.
1. Expert în instrumente/expert programator – Experți în programare și în detaliile de detaliu ale software-ului. Puteți deveni persoana la care vă puteți adresa pentru orice întrebări legate de programare și pentru depanarea software-ului.
2. Expert modelator – de cele mai multe ori, cei mai buni programatori nu sunt cei mai buni modelatori și viceversa. Acest lucru se datorează, probabil, faptului că aveți nevoie de diferite tipuri de temperamente pentru aceste două seturi de competențe diferite.
3. Expert în soluții – conceptualizați și creați soluții analitice pentru a ajuta la rezolvarea problemelor de afaceri. Un expert în soluții înțelege problema care trebuie rezolvată și are expertiza necesară pentru a crea cel mai potrivit cadru analitic pentru a rezolva problema. De asemenea, aceștia recomandă cea mai bună metodă/cele mai bune seturi de metodologii care trebuie utilizate pentru a rezolva problemele. Aceștia sunt „Arhitecții analitici”, dacă îi putem numi astfel.
4. Story Teller – sunteți capabil să creați cea mai practică și de impact poveste care să ajute clienții să își schimbe afacerile. Aveți abilitatea de a înțelege afacerea clientului, punctele sale de durere și de a aduna informații din Analiză pentru a țese împreună strategii puternice pentru client.
5. Analytics Salesperson – treaba ta este să convingi potențialii clienți să folosească analiza în afacerea lor și să le arăți cum pot beneficia.
Dă-mi voie să adaug un al 6-lea. 6. Dă înapoi comunității Analytics – atunci când vă dați seama că ați învățat suficient, începeți să disipați aceste cunoștințe către comunitatea mai mare. Cu cât mai mulți oameni devin conștienți de puterea Analytics în carieră, cu atât mai mulți o vor adopta și vor începe să o folosească.
