Recientemente, junto con Yuri Trostin, jefe de análisis y ciencia de datos en Worki, realizamos un seminario web "¿Cómo cambiar su profesión y convertirse en un analista genial?" Mira la grabación de este intensivo en línea
¿Por qué necesitas análisis?
El objetivo de cualquier negocio es obtener ganancias. Las ganancias son ingresos menos costos. Las ganancias deben ser maximizadas a largo plazo. ¿Cómo ayuda la analítica aquí?
Hay tres áreas principales en las que la analítica agrega valor:
1. Formación de procesos de negocio.
¿Hacia dónde se dirige el negocio, en la dirección correcta y cómo se sienten los segmentos clave de clientes y negocios? Con estos datos, el analista puede sugerir soluciones a ciertos problemas. Digamos que algo sale mal en los negocios, y en un mundo que se acelera rápidamente, el tiempo es realmente el recurso más valioso. Debe resolver problemas y presentar nuevas hipótesis al mercado más rápido que sus competidores, y aquí es donde su analista puede ayudarlo.
2. Tomar decisiones informadas basadas en datos.
Aquí no solo se trata de alertar, sino también de la formación de decisiones clave. Hacer negocios va acompañado de incertidumbre y no puede obtener la información completa. Si la información siempre fue completa, accesible y distribuida de manera uniforme entre los participantes del mercado, entonces no sería necesaria la analítica como tal. Pero las empresas tampoco tendrían superganancias. Si tiene los datos relevantes para tomar una decisión y comprender cómo extraer información de ellos, automáticamente ganará a aquellos que no tienen los datos y esta comprensión. Por supuesto, en los negocios no siempre puede tomar las decisiones correctas, pero, por ejemplo, utilizando un enfoque basado en datos, puede minimizar la proporción de malas decisiones. Por supuesto, para esto necesita especialistas que puedan analizar estos datos por usted para que sean completos y consistentes, es decir, consistentes.Entonces, a largo plazo, puede beneficiarse de ello.
3. Nuevas ideas para negocios, desarrollo y experimentación.
En esencia, esto es principalmente algún tipo de idea, y puede ingresar al mercado o no. Cuantas más ideas relevantes y más experimentos se generen, más beneficios podrá obtener en el futuro. La belleza de los productos de TI es que al examinar los patrones de comportamiento dentro del servicio, puede comprender ideas que inicialmente no parecerían obvias, pero que hablan de cómo el usuario mejorará a través de análisis y datos. Además, la acumulación de datos sobre lo que vio para generar contenido más relevante para usted se encuentra en la misma dirección. Por ejemplo, esto lo hacen YouTube, Netflix, VKontakte y otras compañías donde el sistema de recomendaciones está muy desarrollado.
La pregunta clave para cualquier análisis, durante y después:¿Y qué?
¿Qué significa todo esto para el negocio? ¿Estás mejorando de alguna manera tu comprensión de lo que está sucediendo en el negocio en este momento? ¿Estás generando más ideas y experimentos a través del análisis? ¿Estás tomando decisiones mejores y más recientes?
Si al menos una respuesta a estas tres preguntas es "sí", entonces el analista no está haciendo su trabajo en vano. Analytics no es solo números y números, es una herramienta poderosa que le permite dirigir un negocio de calidad. Las empresas que entienden esto están listas para invertir seriamente en análisis, porque saben que a pesar del costo del proceso, se puede obtener mucho más.
¿Qué es importante buscar cuando busca su primer trabajo?
Si ha decidido por sí mismo que la analítica es lo que necesita, cuando busque su primer trabajo, necesita encontrar un lugar donde pueda bombear mejor. Por bombeo, nos referimos no solo a las habilidades duras y al uso de herramientas, sino también a cómo abordar los problemas, cómo y qué datos usar.
¿Qué debe buscar cuando busca su primer trabajo?
Los puntos irán en orden descendente de importancia, del más importante al menos:
1. Lo más importante es el equipo y el líder.
Estas son las personas con las que estudiarás durante los próximos seis meses, uno o dos años. Antes de abordar, pregúntate: ¿quieres aprender de ellos, te inspiran, son geniales en lo que hacen?
Intenta averiguar todo lo posible sobre ellos: mira sus discursos en Internet, si tienen algún blog o canal, tal vez escriban textos en comunidades especializadas. Si al menos una persona en el equipo hace algo de esto, entonces esta es una buena señal.
En la entrevista, pregunte en detalle qué se espera de junio, cuál es el formato de interacción en el equipo de la empresa. Recuerde que su objetivo principal es subir de nivel y salir de allí con un equipaje lleno de conocimiento y experiencia.
2. La propia empresa.
No se trata de la oficina y las condiciones de trabajo; esto, por supuesto, no es malo, pero esto no es una motivación a largo plazo. Se trata del mensaje que la propia empresa transmite.
El crecimiento personal de alta calidad solo se puede combinar con la motivación. Si no hay motivación, no puedes bombear frío. Si su ambiente resuena con el ambiente de la compañía, solo entonces puede mejorar efectivamente sus habilidades. Es mejor encontrar de inmediato un lugar de su agrado. La analítica ahora se necesita en todas partes: en comercio electrónico, clasificados, foodtech, gametech, RRHH, medios, logística, etc. En realidad, hay datos en todas partes y debe trabajar con ellos para administrar su negocio de manera efectiva.
3. Una pila de tecnologías que utiliza la empresa.
En junio, es posible que no los entiendas, en general nadie espera esto de ti, pero si los chicos usan Excel y tienen la misma base de datos MySQL, entonces debes ser cauteloso. Sí, Excel es una herramienta súper poderosa, pero si una empresa tiene una gran pila de datos, significa que comprende su importancia y está lista para invertir en ella. Y, muy probablemente, el negocio tiene un gran equipo, lo que significa que puede bombear mejor.
¿Qué puedes sugerir cuando buscas tu primer trabajo como analista?
1. Conocimiento de SQL.
Si no puede obtener los datos que desea, entonces no puede hacer el análisis. Puede obtener los datos usando SQL. Yuri Trostin tuvo muchos rechazos debido al hecho de que no conocía SQL. Entonces, por supuesto, tuvo que aprenderlo.
SQL es diferente:
- SQL, 80- . . SQL sql-ex.ru. SQL, .
- IT- SQL, ClickHouse. ClickHouse — , , .
ClickHouse ahora es utilizado en todas partes por todos, por ejemplo, Mail.ru Group, Avito, Yandex. Su sintaxis no difiere mucho de la principal, aunque, por supuesto, hay diferencias que lo hacen más funcional cuando se trabaja con ClickHouse. Sus tareas se centran específicamente en el análisis, en clientes potenciales y no solo en la extracción de datos.
2. Python.
Este es un estándar de la industria para el análisis de datos, la ciencia de datos, y también puede crear visualizaciones de inmediato. Conocer Python le permite realizar ciertas operaciones mucho más rápido si lo usa junto con SQL, en lugar de cuando solo tiene SQL. El conocimiento de Python será una gran ventaja para un potencial junior.
Yuri Trostin señala que Python fue mucho más fácil para él que SQL. Salía mucho en kaggle.com, hacía competiciones allí. También hay muchos scripts diferentes para análisis, limpieza, visualización de datos en Python. El segundo punto son los cursos. Por ejemplo, el mismo curso de ProductStar.
3. Sistemas de visualización de datos / sistemas BI.
Sin visualización de datos, su análisis no tiene sentido. Con la ayuda de un sistema de BI, puede analizar datos, visualizarlos, recopilar gráficos en un solo tablero, lo que le dará una mejor idea de lo que está sucediendo en los negocios, y también puede generar información a partir de estos datos sobre la marcha. Productos como Tableau, Power BI, QlikView, todos están relacionados con la funcionalidad de BI. Son similares entre sí, por lo que si se familiariza con alguno de estos productos, no le resultará difícil cambiar a otra cosa más adelante.
4. Productos específicos utilizados en análisis.
No es ningún secreto que hay análisis de marketing, análisis de negocios, análisis de productos. Algunos lugares tienen análisis estratégicos, análisis de call center, líneas de soporte, etc.
Las herramientas estrechas para el análisis de marketing son Google Analytics y Yandex.Metrica. Para análisis de productos: amplitud, que es necesaria para analizar el comportamiento del usuario en las aplicaciones.
5. Econometría, pruebas A / B, ciencia de datos.
En el nivel junior, esto no es tan importante, pero en el futuro definitivamente necesitará conocimiento de tales herramientas si desea sobresalir en análisis.
No necesita saltar a las herramientas a continuación si no ha aprendido las herramientas de arriba primero. Si aún no conoce SQL, entonces no debería comenzar a aprender Python, etc.
¿Qué más puede ayudarte cuando buscas tu primer trabajo?
1. Solución de casos comerciales.
Al resolver casos comerciales, aprenderá a pensar y hablar de manera estructurada, rápida y clara. Aprenderá a formular hipótesis, consultar datos relevantes, realizar análisis cualitativos y sacar conclusiones correctas. También le enseñará a transmitir claramente información sobre el trabajo realizado a diferentes personas.
2. Una comprensión de cómo funciona TI.
Esto se debe a que el analista suele estar entre la empresa y el equipo técnico. Un analista necesita poder encontrar una conexión tanto con la empresa como con el equipo técnico.
3. Citas en la industria.
Esto es especialmente valioso para aquellos sin antecedentes técnicos. A través de las citas, puede obtener recomendaciones, esto, por supuesto, no es determinante, pero en algún momento puede ayudar.
Hay varias reuniones fuera de línea y en línea donde puedes conocer gente. También hay una gran comunidad Slack, Open Data Science (ODS), con más de 30 mil personas, entre las cuales también puedes encontrar personas de tu interés.
¿Qué esperar en la entrevista?
Esquema típico de entrevista:
1. Conocimiento;
2. La parte técnica.
Verificando las habilidades que enumeraste en tu currículum;
3. Tarea.
Se le proporciona un esquema de datos, según el cual eventualmente no debe enviar una respuesta específica en forma de números, sino SQL. Alternativamente, se le dará un conjunto de datos que deberá analizarse utilizando Python u otro lenguaje de programación y luego enviar recomendaciones para este análisis;
4. Entrevista motivacional.
Descubra por qué necesita este trabajo en particular.
¿Qué debería hacer Jun en su primer trabajo?
Lo principal en el primer trabajo es el bombeo máximo.
1. Comuníquese con el equipo tanto como sea posible.
Siempre consulte con sus colegas cuando resuelva cualquier problema, para que absorba su experiencia y haga un mejor trabajo.
2. Intente comprender exactamente cómo funciona el negocio.
Hacer preguntas:
- ¿Qué está vendiendo su empresa?
- ¿Cuál es la economía de una venta?
- ¿Qué es el modelo de monetización?
- ¿Qué obtiene un usuario cuando usa el producto de su empresa?
Esto lo ayudará a formar una imagen general de su negocio, a la vez que lo ayudará a analizar los datos y formular hipótesis.
3. Comunícate no solo con tu equipo.
Chatea con todo tipo de personas: desarrollo, producto, marketing, ventas. Pueden compartir ideas interesantes de negocios y de mercado con usted.
4. Amplíe sus áreas de especialización, no solo análisis.
5. No te sientes en un solo lugar.
Cuando se da cuenta de que sus responsabilidades comienzan a repetirse, no puede tomar de este lugar tanto como lo hizo antes, luego piense en ello, tal vez necesite abrirse a las ofertas que se le presentan para poder seguir creciendo como analista.
¿Qué buscar al formar un equipo?
1. Deseo y pasión por trabajar con datos.
Si desea buscar patrones en los datos, si comprende que existe un significado físico detrás de los datos, si puede influir en algo con la ayuda de los datos, entonces este trabajo es definitivamente para usted.
2. Conducir.
Se trata del deseo de cambiar las cosas. Un gran analista debe ser proactivo.
3. Diversas experiencias.
Cuando una persona tiene una amplia gama de experiencias, puede agregar su propio punto de vista no estándar al problema. Es más interesante trabajar con esas personas.
4. Motivación.
Es importante que la persona sea claramente consciente de:
- ¿Qué quiere obtener como resultado de este trabajo?
- ¿Por qué la persona decidió trabajar con datos?
5. Habilidades técnicas.
En ninguna parte sin ellos.
Enlaces útiles de Yuri Trostin:
Victor Cheng es un ícono de consultoría ... Tiene libros y conferencias geniales en YouTube, así como grabaciones de audio de entrevistas de casos. Puedes encontrarlos y escucharlos.
Un libro muy común en el campo de la consultoría, que es una colección de casos de negocios. Intenta leer y resolver los casos de este libro tú mismo.
El libro está destinado a una gran capa de especialistas, desde Juns hasta profesionales. El libro desarrolla bien la idea de por qué es necesaria la analítica. Incluso crea un marco sobre cómo pensar en análisis en una empresa.
El canal de YouTube favorito de Yuri. Hay muchos cursos rápidos, incluidos cursos de informática. Con este curso, podrá aprender los conceptos básicos de la informática y comprender dónde se originó.
Un buen libro sobre cómo funciona Internet. Bastante simple, recomiendo leerlo.
Esta fuente le permite echar un nuevo vistazo a los análisis, la importancia de las métricas individuales. Esta guía contiene tutoriales sobre cómo puede usar todo este conocimiento en Amplitude.
Discurso de Yuri Trostin en Minsk, donde habla sobre cómo hacen Worki, una startup basada en datos.