¿En qué área los analistas tienen más demanda?
Me parece que la industria más popular en este momento es el análisis de marketing de productos. Y tal vez incluso análisis de productos, que es menos común en las empresas. El análisis financiero es muy antiguo, hay muchas personas que trabajan tradicionalmente, incluso puedes conocer a aquellos con docenas de años de experiencia. El marketing también se ha desarrollado durante mucho tiempo, pero es más joven que el análisis financiero. El análisis de productos se está volviendo cada vez más solicitado en el contexto del desarrollo de productos de TI. Este tema también está comenzando a migrar sin conexión: los conceptos de administración de productos también aparecen en los productos sin conexión. Por eso creo que esta es el área más candente. Aunque, al final, en cada una de estas áreas, debería ser capaz de encontrar un buen lugar con buenos ingresos si es un profesional.
¿Qué tan importante es para un analista construir su marca y, por ejemplo, escribir artículos sobre sus casos en Habré, VC o en otro lugar?
Aquí debe decidir lo que quiere lograr. Los analistas no son personas muy sociables y no hay muchas comunidades de analistas de datos, pero esto no les impide construir una carrera. Si quieres compartir algo con el mundo, entonces, por supuesto, vale la pena hacerlo todo. Y cuando te conviertes en una persona abierta, construyes tu marca personal, te resulta más fácil hacer conocidos, eres más conocido y es más fácil encontrar trabajo y algunas oportunidades. Si existe tal objetivo, ¡adelante! Pero si solo desea encontrar un trabajo, un currículum con los resultados de trabajos anteriores será suficiente. Digamos que es útil, pero no necesario.
¿Dónde obtener ideas para la automatización de procesos?
Vale la pena ver qué cosas requieren más trabajo y en qué más personas están involucradas para comprender si pueden ser reemplazadas por algún tipo de cosas automáticas, por ejemplo, a través de procesos ETL. Y el costo de la automatización debería cubrirse reduciendo la mano de obra, de modo que estas personas estén completamente libres o se involucren en otras cosas. Tomamos un proceso, vemos cuán laborioso es, cuánto pone nerviosa a las personas y cuántos errores cometen, clasificamos todos los procesos principales que tienen lugar en la empresa según estos criterios. Por lo general, cuando hace este trabajo, queda claro qué se puede hacer y qué es más importante.
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La pregunta aquí es qué le atrae más. En las empresas donde hay menos orden, una persona adquiere más experiencia gerencial. Necesita reunir diferentes ingenieros para comprender lo que vale la pena hacer, debe reaccionar rápidamente y tener muchas cosas en mente. Es una experiencia divertida, especialmente si su objetivo es la gestión y le interesa la amplitud de los conocimientos. Pero, en tales empresas, por regla general, no hay suficiente tiempo para la profundidad del conocimiento. Si desea realizar tareas complejas, aplique algunos métodos interesantes, entonces es mejor ir a una empresa con procesos integrados. Por lo tanto, todo depende de la dirección en la que desea desarrollarse. Y allí, y allí, hay una manera de construir una carrera y el nivel de ingresos es comparable.
¿Cómo pasar del control de calidad al análisis?
No creo que haya reglas especiales. Si no tiene experiencia, tiene una hoja de papel en blanco en su currículum. En este caso, debe actuar como un joven: busque los lugares donde sería contratado cuando tenga poca o ninguna experiencia. Al mismo tiempo, si usted, como QA, comprende cosas relacionadas con la estructura de la base de datos, puede escribir consultas SQL, entonces ya tiene una determinada base de datos cuando ingresa al análisis. Aquellos que lo contratan entenderán de inmediato en qué tareas puede ser involucrado y no requerirán habilidades analíticas de su parte, obteniendo beneficios inmediatos, completando gradualmente las tareas en las que desarrollaría sus habilidades analíticas.
¿Qué habilidades debe incluir en su currículum analista? ¿Qué será un plus, qué se apreciará?
Lo primero que se apreciará en cualquier currículum es una descripción de los problemas reales que resolvió. No es una historia triste en la que hubo algunos procesos extraños que constantemente cayeron sobre usted, y pensó que este asunto a fondo, no está claro por qué. Es mejor mencionar logros específicos, métricas inventadas, problemas resueltos, cuando los problemas se resolvieron con la ayuda de la analítica y su trabajo en los negocios. Esto, en primer lugar, sugiere que se le puede confiar una tarea y puede encontrar una solución. Para un empleador, lo más importante es comprender qué le beneficiará como analista.
Además, también será una ventaja si indica habilidades relacionadas con aspectos técnicos: SQL, sistemas BI, Python ARL (depende de la empresa, ya que no todas las empresas lo requieren).
¿Es suficiente comenzar una carrera como analista con conocimiento de SQL y Python, sin estadísticas y análisis matemático?
Este es probablemente un buen conjunto para comenzar una carrera. Pero esto claramente no es suficiente para ser analista. Necesitará obtener el conocimiento necesario. Conociendo SQL y Python, puede ir a la especialización de ingeniería de datos, donde estará más involucrado en la preparación de la transformación de datos. Esta también es una profesión muy popular, muy importante para los analistas, ya que los analistas no pueden trabajar con datos no preparados. Aquí no necesitarás estadísticas ni cálculos. Esta puede ser un área aún más interesante para usted. Pero, si todavía está interesado en el área temática de los negocios, es interesante entrar en las estadísticas, entonces necesita obtener estas habilidades en el trabajo, estar interesado en este tema y comprender cómo puede aplicar estos métodos en su trabajo.
A menudo, un Junior es una persona con hasta un año de experiencia, pero ¿cómo comenzar si no hay experiencia? ¿Buscas trabajos relacionados?
Mi experiencia personal es esta: me llamaron para trabajar como analista porque hice demasiadas preguntas dentro de la empresa. Trabajé en una empresa y molesté al departamento de análisis con todo tipo de preguntas sobre la base de clientes, sobre lo que les sucede y cómo funciona, y un día me hicieron una oferta para trabajar para ellos. Así es como me metí en el análisis. Bastante extraño y al azar.
Y si ahora buscara un trabajo a propósito en análisis, entonces hubiera actuado "de frente". Debe escribir un currículum y buscar empresas que acepten personas con poca experiencia o pasantes para obtener esta experiencia. Hay un cierto número de compañías que están listas para pagarle un poco menos, pero puede obtener experiencia que puede usar en su currículum futuro. Esta es la principal forma de comenzar. Si está buscando trabajos relacionados, puede ser demasiado indirecto. Como resultado, trabajará en varios lugares y aún tendrá que explicarle al empleador cómo todas estas rotondas están relacionadas con la vacante en la que está tratando de ingresar. Lo más probable es que no gane al perder tiempo en trabajos relacionados.
¿Cómo puede motivar a un analista genial para que se convierta en mentor? ¿Qué puede ser útil para un mentor principiante?
Ser un mentor es un rasgo de carácter. Una persona debe disfrutar de contar algo, compartir conocimientos y, en cierta medida, satisfacer la autoestima y la importancia personal a través de la enseñanza a otros. Este es el motivo para que un buen mentor se interese en las personas con las que trabaja. Tal tutoría proporciona formas de autorrealizarse. El hecho de que tu conocimiento vive en otras personas, que desarrollas a otras personas, que puedes hacer algún tipo de cambio en la comunidad analítica, extendiendo así tus enfoques y métodos en esta comunidad. Y también, la tutoría es una de las etapas de la gestión. Si una persona quiere controlar a otras personas, entonces el liderazgo es, de muchas maneras, desarrollar a las personas con las que trabaja. Por eso es bueno ser un mentor.Si una persona solo quiere resolver problemas y no está interesado en enseñar a otras personas, no está absolutamente preocupado de que sus colegas no sepan cómo hacer algo, no tiene tal picazón para enseñarles esto, cree que existe su claro sobre qué Si necesita trabajar, es mejor utilizar a esta persona para su propósito previsto, de modo que trabaje en este claro y sea efectivo, cargándolo con tareas más complejas. Y toma a alguien más como mentor.
Wrike ?
En Wrike, el trabajo está estructurado de tal manera que tenemos equipos de productos que tienen un gerente de producto y, por lo general, se le asigna un analista de producto, que entiende con él lo que está sucediendo con el producto, y juntos intentan comprender qué métricas se necesitan, cómo para aplicarlos, cómo entender la existencia del éxito. El analista descubre qué datos se necesitan y cómo calcularlos.
Nuestro kit de herramientas es Tableau, ARL Python y consultas SQL. Recopilamos una gran cantidad de datos sobre el comportamiento del cliente, datos agregados sobre marketing, finanzas y todo esto se encuentra en nuestro almacén de datos centralizado. Esta es nuestra caja de herramientas principal. Si recuerda haber ordenado las cosas, entonces tenemos una parte significativa del orden básico ya establecido y necesitamos profundizar en los productos mismos, para comprender lo que está sucediendo en ellos.
Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst: , , ? , , ?
Me parece que estas tres direcciones no pueden confundirse. Es como tomar una persona que es front-end y back-end, y conoce 20 idiomas, escribe todos los requisitos y gestiona proyectos al mismo tiempo. Nada bueno saldrá de esto, no habrá especialización y profundidad en ninguna de las direcciones. En consecuencia, es mejor no mezclar estas instrucciones.
Los analistas de datos utilizan métodos de inteligencia empresarial y datos científicos, pero se especializan un poco en otros temas. Al igual que los científicos de datos, necesitan comprender ciertas técnicas de análisis de negocios y datos para hacer su trabajo de manera efectiva. Si una empresa no puede contratar a los tres especialistas, la pregunta es: "¿Por qué quiere contratar a uno u otro especialista?". Estos especialistas resuelven un cierto rango de tareas.
Los analistas de negocios formalizan lo que queremos hacer para que los desarrolladores comprendan lo que deben hacer para que los requisitos estén en su forma normal, con lo que el cliente comercial está de acuerdo y lo que entienden los desarrolladores. Si la empresa se especializa en el desarrollo de software, entonces necesita una persona individual para el puesto de analista de negocios, o será competencia del gerente de producto. Si una empresa quiere analizar los datos que tiene, tomar decisiones basadas en estos datos, entonces necesitan análisis de datos. Y si una empresa quiere participar en el aprendizaje automático, si tiene un área temática para esto, si hay algunas tareas que se pueden resolver con ML, entonces necesita contratar a un científico de datos o externalizarlas.
Cuando le das una fecha al científico, la fecha del analista, comienza a estar triste, ya que descubre que casi no está involucrado en el aprendizaje automático. Y es una locura tratar de atornillar el aprendizaje automático en muchas de las tareas de los analistas de datos. En consecuencia, un analista de negocios simplemente no puede trabajar con datos, esta no es su dirección. Por lo tanto, esta práctica no tiene sentido.