Vor kurzem haben wir zusammen mit Yuri Trostin, Leiter Analytics und Data Science bei Worki, ein Webinar abgehalten: "Wie können Sie Ihren Beruf wechseln und ein cooler Analyst werden?" Sehen Sie sich die Aufzeichnung dieses Online-Intensivs an
Warum brauchen Sie Analysen?
Das Ziel eines jeden Unternehmens ist es, Gewinn zu erzielen. Gewinn ist Umsatz abzüglich Kosten. Gewinne müssen langfristig maximiert werden. Wie hilft Analytics hier?
Es gibt drei Hauptbereiche, in denen die Analytik einen Mehrwert bietet:
1. Bildung von Geschäftsprozessen.
Wohin geht das Geschäft in die richtige Richtung und wie fühlen sich wichtige Kunden- und Geschäftsbereiche? Mit diesen Daten kann der Analyst Lösungen für bestimmte Probleme vorschlagen. Nehmen wir an, im Geschäft läuft etwas schief, und in einer sich schnell beschleunigenden Welt ist Zeit wirklich die wertvollste Ressource. Sie müssen Probleme lösen und neue Hypothesen schneller als die Konkurrenz auf den Markt bringen. Hier kann Ihnen Ihr Analyst helfen.
2. Treffen Sie fundierte Entscheidungen basierend auf Daten.
Hier geht es nicht nur um Alarmierung, sondern auch um die Bildung von Schlüsselentscheidungen. Die Geschäftstätigkeit ist mit Unsicherheiten verbunden, und Sie können nicht alle Informationen erhalten. Wenn die Informationen immer vollständig, zugänglich und gleichmäßig unter den Marktteilnehmern verteilt wären, wären Analysen als solche nicht erforderlich. Aber das Geschäft hätte auch keine Supergewinne. Wenn Sie über die relevanten Daten verfügen, um eine Entscheidung zu treffen und zu verstehen, wie Informationen daraus extrahiert werden können, gewinnen Sie automatisch diejenigen, die nicht über die Daten und dieses Verständnis verfügen. Natürlich können Sie im Geschäftsleben nicht immer die richtigen Entscheidungen treffen, aber mit einem datengesteuerten Ansatz können Sie beispielsweise den Anteil von Fehlentscheidungen minimieren. Dazu benötigen Sie natürlich Spezialisten, die diese Daten für Sie analysieren können, damit sie vollständig und konsistent sind, dh konsistent.Dann können Sie langfristig davon profitieren.
3. Neue Ideen für Geschäft, Entwicklung und Experimentieren.
Im Kern handelt es sich in erster Linie um eine Idee, die entweder auf den Markt kommen kann oder nicht. Je relevanter Ideen und je mehr Experimente generiert werden, desto mehr Gewinn können Sie in Zukunft erzielen. Das Schöne an IT-Produkten ist, dass Sie durch Untersuchen der Verhaltensmuster innerhalb des Dienstes Erkenntnisse verstehen können, die zunächst nicht offensichtlich erscheinen, aber darüber sprechen, wie es dem Benutzer durch Analysen und Daten besser geht. Darüber hinaus liegt die Anhäufung von Daten über das, was Sie angesehen haben, um relevantere Inhalte für Sie zu generieren, in die gleiche Richtung. Dies wird beispielsweise von YouTube, Netflix, VKontakte und anderen Unternehmen durchgeführt, bei denen das Empfehlungssystem sehr weit verbreitet ist.
Die Schlüsselfrage für jede Analyse während und nach der Analyse:Na und?
Was bedeutet das alles für das Geschäft? Verbessern Sie irgendwie Ihr Verständnis dafür, was gerade im Geschäft passiert? Generieren Sie durch Analyse mehr Ideen und Experimente? Treffen Sie bessere und neuere Entscheidungen?
Wenn mindestens eine Antwort auf diese drei Fragen "Ja" lautet, erledigt der Analyst seine Arbeit nicht umsonst. Analytics besteht nicht nur aus Zahlen und Zahlen, sondern ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie ein Qualitätsgeschäft führen können. Unternehmen, die dies verstehen, sind bereit, ernsthaft in Analysen zu investieren, da sie wissen, dass trotz der Kosten des Prozesses viel mehr daraus gewonnen werden kann.
Worauf sollten Sie bei der Suche nach Ihrem ersten Job achten?
Wenn Sie selbst entschieden haben, dass Analytics das ist, was Sie brauchen, müssen Sie bei der Suche nach Ihrem ersten Job einen Ort finden, an dem Sie am besten pumpen können. Mit Pumpen meinen wir nicht nur harte Fähigkeiten und den Einsatz von Werkzeugen, sondern auch, wie man Probleme angeht, wie und welche Daten verwendet werden sollen.
Worauf sollten Sie bei der Suche nach Ihrem ersten Job achten?
Die Punkte werden in absteigender Reihenfolge ihrer Wichtigkeit vergeben, von der wichtigsten bis zur niedrigsten:
1. Das Wichtigste ist das Team und der Anführer.
Dies sind die Leute, mit denen Sie die nächsten sechs Monate, ein oder zwei Jahre studieren werden. Fragen Sie sich vor dem Einsteigen: Wollen Sie von ihnen lernen, inspirieren sie Sie, sind sie cool in dem, was sie tun?
Versuchen Sie, so viel wie möglich über sie herauszufinden: Sehen Sie sich ihre Reden im Internet an. Wenn sie Blogs oder Kanäle haben, schreiben sie möglicherweise Texte in spezialisierten Communities. Wenn mindestens eine Person im Team dies tut, ist dies ein gutes Zeichen.
Fragen Sie im Interview ausführlich, was ab Juni erwartet wird und wie die Interaktion im Team des Unternehmens aussieht. Denken Sie daran, dass Ihr Hauptziel darin besteht, mit einem Gepäck voller Wissen und Erfahrung aufzusteigen und dort herauszukommen.
2. Das Unternehmen selbst.
Hier geht es nicht um die Büro- und Arbeitsbedingungen - das ist natürlich nicht schlecht, aber das ist keine langfristige Motivation. Hier geht es um die Nachricht, die das Unternehmen selbst sendet.
Hochwertiges persönliches Wachstum kann nur mit Motivation kombiniert werden. Wenn es keine Motivation gibt, können Sie nicht abpumpen. Wenn Ihre Stimmung mit der Unternehmensstimmung übereinstimmt, können Sie nur dann Ihre Fähigkeiten effektiv verbessern. Es ist besser, sofort einen Ort zu finden, der Ihnen gefällt. Analytics wird jetzt überall benötigt: in E-Commerce, Kleinanzeigen, Foodtech, Gametech, HR, Medien, Logistik usw. In der Realität gibt es überall Daten, mit denen Sie arbeiten müssen, um Ihr Unternehmen effektiv zu verwalten.
3. Ein Stapel von Technologien, die das Unternehmen verwendet.
Im Juni verstehen Sie sie vielleicht nicht, im Großen und Ganzen erwartet dies niemand von Ihnen, aber wenn die Jungs Excel verwenden und dieselbe MySQL-Datenbank haben, sollten Sie vorsichtig sein. Ja, Excel ist ein sehr leistungsfähiges Tool. Wenn ein Unternehmen jedoch über einen hervorragenden Datenstapel verfügt, bedeutet dies, dass es seine Bedeutung versteht und bereit ist, in dieses Tool zu investieren. Und höchstwahrscheinlich hat das Unternehmen ein großartiges Team, was bedeutet, dass Sie besser pumpen können.
Was können Sie vorschlagen, wenn Sie nach Ihrem ersten Job als Analyst suchen?
1. Kenntnisse in SQL.
Wenn Sie die gewünschten Daten nicht erhalten können, können Sie die Analyse nicht durchführen. Sie können die Daten mit SQL abrufen. Yuri Trostin hatte viele Ablehnungen, weil er SQL nicht kannte. Dann musste er es natürlich lernen.
SQL ist anders:
- SQL, 80- . . SQL sql-ex.ru. SQL, .
- IT- SQL, ClickHouse. ClickHouse — , , .
ClickHouse wird jetzt überall von allen verwendet, z. B. Mail.ru Group, Avito, Yandex. Die Syntax unterscheidet sich nicht wesentlich von der Hauptsyntax, obwohl es natürlich Unterschiede gibt, die die Funktionalität bei der Arbeit mit ClickHouse verbessern. Seine Aufgaben konzentrieren sich speziell auf die Analyse, auf Leads und nicht nur auf die Datenextraktion.
2. Python.
Dies ist ein Industriestandard für Datenanalyse und Datenwissenschaft. Sie können auch sofort Visualisierungen erstellen. Wenn Sie Python kennen, können Sie bestimmte Vorgänge viel schneller ausführen, wenn Sie es in Verbindung mit SQL verwenden, als wenn Sie nur SQL verwenden. Python-Kenntnisse sind ein großes Plus für einen potenziellen Junior.
Yuri Trostin merkt an, dass Python für ihn viel einfacher war als SQL. Er hat viel auf kaggle.com rumgehangen und dort Wettbewerbe durchgeführt. Es gibt auch viele verschiedene Skripte für Analyse, Bereinigung und Datenvisualisierung in Python. Der zweite Punkt sind die Kurse. Zum Beispiel der gleiche Kurs von ProductStar.
3. Datenvisualisierungssysteme / BI-Systeme.
Ohne Datenvisualisierung macht Ihre Analyse keinen Sinn. Mithilfe eines BI-Systems können Sie Daten analysieren, visualisieren, Diagramme in einem einzigen Dashboard sammeln, um eine bessere Vorstellung von den Geschäftsabläufen zu erhalten, und aus diesen Daten auch im laufenden Betrieb Erkenntnisse gewinnen. Produkte wie Tableau, Power BI und QlikView beziehen sich alle auf die BI-Funktionalität. Sie ähneln sich. Wenn Sie sich also mit einem dieser Produkte vertraut machen, fällt es Ihnen nicht schwer, später zu etwas anderem zu wechseln.
4. Spezifische Produkte, die in der Analytik verwendet werden.
Es ist kein Geheimnis, dass es Marketinganalysen, Geschäftsanalysen und Produktanalysen gibt. Einige Orte verfügen über strategische Analysen, Call Center-Analysen, Support-Linien usw.
Schmale Tools für Marketinganalysen sind Google Analytics und Yandex.Metrica. Für die Produktanalyse - Amplitude, die zur Analyse des Benutzerverhaltens in Anwendungen benötigt wird.
5. Ökonometrie, A / B-Tests, Datenwissenschaft.
Auf der Junior-Ebene ist dies nicht so wichtig, aber in Zukunft benötigen Sie definitiv Kenntnisse über solche Tools, wenn Sie sich in der Analytik auszeichnen möchten.
Sie müssen nicht zu den unten stehenden Werkzeugen springen, wenn Sie die oben genannten Werkzeuge nicht zuerst gelernt haben. Wenn Sie SQL noch nicht kennen, sollten Sie nicht mit dem Erlernen von Python usw. beginnen.
Was kann Ihnen bei der Suche nach Ihrem ersten Job noch helfen?
1. Lösung von Geschäftsfällen.
Bei der Lösung von Geschäftsfällen lernen Sie, strukturiert, schnell und klar zu denken und zu sprechen. Sie lernen, Hypothesen zu formulieren, relevante Daten abzufragen, qualitative Analysen durchzuführen und korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen. Außerdem lernen Sie, verschiedenen Personen Informationen über die geleistete Arbeit klar zu vermitteln.
2. Ein Verständnis der Funktionsweise der IT.
Dies liegt daran, dass sich der Analyst normalerweise zwischen dem Unternehmen und dem technischen Team befindet. Ein Analyst muss in der Lage sein, eine Verbindung sowohl zum Unternehmen als auch zum technischen Team herzustellen.
3. Dating in der Branche.
Dies ist besonders wertvoll für Personen ohne technischen Hintergrund. Durch Dating können Sie Empfehlungen erhalten, dies ist natürlich nicht bestimmend, aber irgendwann kann es helfen.
Es gibt verschiedene Offline- und Online-Meetups, bei denen Sie Leute treffen können. Es gibt auch eine große Slack-Community, Open Data Science (ODS), mit über 30.000 Personen, unter denen Sie auch Personen finden können, die Sie interessieren.
Was erwartet Sie beim Interview?
Typisches Interviewschema:
1. Bekanntschaft;
2. Der technische Teil.
Überprüfen der Fähigkeiten, die Sie in Ihrem Lebenslauf aufgeführt haben;
3. Hausaufgaben.
Sie erhalten entweder ein Datenschema, nach dem Sie eventuell keine bestimmte Antwort in Form von Zahlen, sondern SQL senden sollten. Alternativ erhalten Sie einen Datensatz, der mit Python oder einer anderen Programmiersprache analysiert werden muss, und senden dann Empfehlungen für diese Analyse.
4. Motivationsinterview.
Finden Sie heraus, warum Sie diesen speziellen Job benötigen.
Was soll Jun bei seinem ersten Job tun?
Die Hauptsache beim ersten Job ist das maximale Pumpen.
1. Kommunizieren Sie so viel wie möglich mit dem Team.
Wenden Sie sich bei der Lösung von Problemen immer an Ihre Kollegen, damit Sie deren Erfahrung aufnehmen und besser arbeiten können.
2. Versuchen Sie genau zu verstehen, wie das Geschäft funktioniert.
Fragen stellen:
- Was verkauft Ihr Unternehmen?
- Was ist die Wirtschaftlichkeit eines Verkaufs?
- Was ist das Monetarisierungsmodell?
- Was bekommt ein Benutzer, wenn er das Produkt Ihres Unternehmens verwendet?
Auf diese Weise können Sie sich ein umfassendes Bild von Ihrem Unternehmen machen und gleichzeitig die Daten analysieren und Hypothesen formulieren.
3. Kommunizieren Sie nicht nur mit Ihrem Team.
Chatten Sie mit allen Arten von Menschen: Entwicklung, Produkt, Marketing, Vertrieb. Sie können coole Geschäfts- und Markteinblicke mit Ihnen teilen.
4. Erweitern Sie Ihre Fachgebiete, nicht nur die Analytik.
5. Setzen Sie sich nicht an einen Ort.
Wenn Sie feststellen, dass sich Ihre Verantwortlichkeiten allmählich wiederholen, können Sie nicht mehr so viel von diesem Ort nehmen wie zuvor. Denken Sie dann darüber nach. Vielleicht müssen Sie sich den Angeboten öffnen, die zu Ihnen kommen, damit Sie als Analyst weiter wachsen können.
Worauf muss man bei der Bildung eines Teams achten?
1. Wunsch und Leidenschaft, mit Daten zu arbeiten.
Wenn Sie nach Mustern in Daten suchen möchten, wenn Sie verstehen, dass die Daten eine physikalische Bedeutung haben, wenn Sie mithilfe von Daten etwas beeinflussen können, dann ist diese Arbeit definitiv für Sie.
2. Fahren.
Es geht um den Wunsch, Dinge zu ändern. Ein guter Analyst sollte proaktiv sein.
3. Vielfältige Erfahrungen.
Wenn eine Person über ein breites Spektrum an Erfahrungen verfügt, kann sie dem Problem ihren eigenen, nicht standardmäßigen Standpunkt hinzufügen. Es ist interessanter, mit solchen Menschen zu arbeiten.
4. Motivation.
Es ist wichtig, dass die Person klar weiß:
- Was will er als Ergebnis dieser Arbeit bekommen?
- Warum hat sich die Person entschieden, mit Daten zu arbeiten?
5. Technische Fähigkeiten.
Nirgendwo ohne sie.
Nützliche Links von Yuri Trostin:
Victor Cheng ist eine Beratungsikone ... Er hat coole Bücher und Vorträge auf YouTube sowie Audioaufnahmen von Fallinterviews. Sie können sie finden und anhören.
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Yuri Trostins Rede in Minsk, wo er darüber spricht, wie sie das datengetriebene Startup Worki machen.