Em que área os analistas são mais procurados?
Parece-me que a indústria mais popular atualmente é a análise de marketing de produtos. E talvez até análises de produtos, o que é menos comum nas empresas. A análise financeira é muito antiga, há muitas pessoas que trabalham tradicionalmente, você pode até conhecer pessoas com dezenas de anos de experiência. O marketing também vem se desenvolvendo há muito tempo, mas é mais novo que a análise financeira. A análise de produtos está se tornando cada vez mais demanda no contexto do desenvolvimento de produtos de TI. Este tópico também está começando a migrar offline - os conceitos de gerenciamento de produtos também aparecem nos produtos offline. É por isso que acho que essa é a área mais quente. Embora, no final, em cada uma dessas áreas, você seja capaz de encontrar um bom local com uma boa renda se for um profissional.
Qual a importância de um analista criar sua marca e, por exemplo, escrever artigos sobre seus casos em Habré, VC ou em outro lugar?
Aqui você precisa decidir o que deseja alcançar. Os analistas não são pessoas muito sociáveis e não existem muitas comunidades de analistas de dados, mas isso não os impede de construir uma carreira. Se você deseja compartilhar algo com o mundo, é claro que vale a pena fazer tudo. E quando você se torna uma pessoa aberta, constrói sua marca pessoal, fica mais fácil conhecer você, é mais conhecido e fica mais fácil encontrar trabalho e algumas oportunidades. Se existe esse objetivo, vá em frente! Mas se você apenas deseja encontrar um emprego, basta um currículo com os resultados de trabalhos anteriores. Digamos que é útil, mas não obrigatório.
Onde posso obter idéias para automação de processos?
Vale a pena examinar quais coisas exigem mais trabalho e em que mais pessoas estão envolvidas para entender se elas podem ser substituídas por algum tipo de coisa automática, por exemplo, por meio de processos ETL. E o custo da automação deve ser coberto pela redução do trabalho manual, para que essas pessoas sejam completamente libertadas ou se envolvam em outras coisas. Tomamos um processo, vemos o quanto é trabalhoso, o quanto deixa as pessoas nervosas e quantos erros cometem, classificamos todos os principais processos que ocorrem na empresa por esses critérios. Geralmente, quando você faz esse trabalho, fica claro o que pode ser feito e o que é mais importante.
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A questão aqui é o que é mais atraído. Nas empresas com menos pedidos, uma pessoa ganha mais experiência gerencial. Ele precisa montar engenheiros diferentes para entender o que vale a pena fazer, ele precisa reagir rapidamente e manter muitas coisas em mente. É uma experiência divertida, especialmente se você deseja gerenciar e se interessa por amplos conhecimentos. Mas, nessas empresas, como regra, não há tempo suficiente para a profundidade do conhecimento. Se você deseja executar tarefas complexas, aplique alguns métodos interessantes, então é melhor ir a uma empresa com processos construídos. Portanto, tudo depende da direção em que você deseja desenvolver. E existe uma maneira de construir uma carreira e o nível de renda é comparável.
Como mudar do controle de qualidade para a análise?
Acho que não existem regras especiais. Se você não tem experiência, então você tem uma folha de papel em branco em seu currículo. Nesse caso, você precisa agir como um júnior: procure lugares onde você seria contratado quando tiver pouca ou nenhuma experiência. Ao mesmo tempo, se você, como QA, entender as coisas relacionadas à estrutura do banco de dados, poderá escrever consultas SQL e já terá um determinado banco de dados ao inserir a análise. Ficará imediatamente claro para aqueles que o contratarem para quais tarefas você pode ser abandonado e não precisará de habilidades analíticas, beneficiando imediatamente, ampliando gradualmente as tarefas nas quais você desenvolveria suas habilidades analíticas.
Quais habilidades você deve incluir no currículo de analista? O que será uma vantagem, o que será apreciado?
A primeira coisa que será apreciada em qualquer currículo é uma descrição dos problemas reais que você resolveu. Não é uma história triste na qual houve alguns processos estranhos que constantemente caíam sobre você, e você pensou profundamente sobre esse assunto, não está claro o porquê. É melhor mencionar conquistas específicas, métricas inventadas, problemas resolvidos, quando os problemas foram resolvidos com a ajuda da análise e seu trabalho nos negócios. Antes de tudo, isso sugere que você pode confiar uma tarefa e pode encontrar uma solução. Para o empregador, o mais importante é entender que você será bom como analista.
Além disso, também será uma vantagem se você indicar habilidades relacionadas a coisas técnicas: SQL, sistemas de BI, Python ARL (depende da empresa, pois nem todas as empresas precisam).
A análise de conhecimento SQL e Python é suficiente para iniciar uma carreira, sem estatísticas e análise analítica?
Este é provavelmente um bom cenário para iniciar uma carreira. Mas isso claramente não é suficiente para ser um analista. Você precisará obter o conhecimento necessário. Conhecendo SQL e Python, você pode passar para a especialização em engenharia de dados, onde estará mais envolvido na preparação da transformação de dados. Essa também é uma profissão muito popular, muito importante para os analistas, pois os analistas não podem trabalhar com dados despreparados. Aqui você não precisará de estatísticas e cálculo. Essa pode ser uma área ainda mais interessante para você. Mas, se você ainda está interessado na área de negócios, é interessante entrar em estatística, é necessário ter essas habilidades no trabalho, estar interessado neste tópico e entender como você pode aplicar esses métodos em seu trabalho.
Frequentemente Junior é uma pessoa com experiência de até um ano, mas como começar se não houver experiência? Procurando empregos relacionados?
Minha experiência pessoal é a seguinte: fui chamado para trabalhar como analista porque fiz muitas perguntas na empresa. Eu trabalhei em uma empresa e incomodava o departamento de análise com todo tipo de perguntas sobre a base de clientes, sobre o que acontece com eles e como funciona, e um dia eles me fizeram uma oferta para trabalhar para eles. Foi assim que entrei na análise. Muito estranho e aleatório.
E se eu propositalmente procurasse trabalho em análise agora, teria agido como "testa". É preciso escrever um currículo e procurar empresas que aceitem pessoas com pouca experiência ou estagiários para obter essa experiência. Há um certo número de empresas que estão dispostas a pagar um pouco menos, mas você pode obter experiência que poderá usar em seu currículo futuro. Esta é a principal maneira de começar. Se você procurar vagas relacionadas, isso pode se tornar muito indireto. Como resultado, você trabalhará em vários locais e ainda precisará explicar ao empregador como todas essas rotundas estão relacionadas à vaga em que você está tentando entrar. As chances são de que você não ganhe perdendo tempo com trabalhos relacionados.
Como você pode motivar um analista duro a se tornar um mentor? Para que um mentor novato pode ser útil?
Ser um mentor é uma característica do personagem. Uma pessoa gostaria de contar alguma coisa, compartilhar conhecimento e, em certa medida, satisfazer a auto-estima e a auto-importância ensinando outras pessoas. Esse é o motivo para um bom mentor se interessar pelas pessoas com quem ele trabalha. Essa orientação fornece maneiras de se auto-atualizar. Que seu conhecimento mora em outras pessoas, que você desenvolve outras pessoas, que você pode fazer algum tipo de mudança na comunidade de analistas, espalhando assim suas abordagens e métodos nessa comunidade. E também, o mentoring é um dos estágios para o gerenciamento. Se uma pessoa deseja gerenciar outras pessoas, a liderança é muito importante para desenvolver as pessoas com quem você trabalha. É para isso que é útil ser um mentor.Se uma pessoa só quer resolver problemas e não está interessada em ensinar outras pessoas, não está absolutamente preocupada que seus colegas não saibam como fazer alguma coisa, ele não tem tanta vontade de ensiná-las, acredita que existe uma explicação sobre a qual ele precisa trabalhar, então é melhor usar essa pessoa para o propósito a que se destina, para que ela possa trabalhar nessa clareira e ser eficaz, carregá-la com tarefas mais complexas. E como mentor, pegue outra pessoa.
Wrike ?
Na Wrike, o trabalho é estruturado para que tenhamos equipes de produto que tenham um gerente de produto e, geralmente, um analista de produto seja designado a ele, que junto com ele entenda o que está acontecendo com o produto e, juntos, eles tentam entender quais métricas são necessárias, como aplicá-los, como entender a existência de sucesso. O analista descobre quais dados são necessários e como calcular todos.
Nosso kit de ferramentas é o Tableau, ARL Python e consultas SQL. Coletamos muitos dados sobre o comportamento do cliente, agregamos dados de marketing, finanças e tudo isso está em nosso data warehouse centralizado. Esta é a nossa principal caixa de ferramentas. Se você se lembrar de colocar as coisas em ordem, já temos uma parte significativa da ordem básica estabelecida e precisamos nos aprofundar nos próprios produtos, para entender o que está acontecendo neles.
Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst: , , ? , , ?
Parece-me que você não pode misturar essas três direções. É como levar uma pessoa que é front-end e back-end e conhece 20 idiomas, escreve todos os requisitos e gerencia projetos ao mesmo tempo. Nada de bom resultará disso, não haverá especialização e profundidade em nenhuma das direções. Consequentemente, é melhor não misturar essas direções.
Os analistas de dados usam métodos de inteligência de negócios e ciência de dados, mas se especializam um pouco em outras questões. Como os cientistas de dados, eles precisam entender certas técnicas da análise de negócios e de dados para realizar seu trabalho com eficiência. Se uma empresa não pode contratar os três especialistas, a pergunta é: "Por que ela deseja contratar um ou outro especialista?". Esses especialistas resolvem uma certa variedade de tarefas.
Os analistas de negócios formalizam o que queremos fazer para que os desenvolvedores entendam o que precisam fazer, para que os requisitos estejam na forma normal, com a qual o cliente comercial concorda e que os desenvolvedores entendem. Se a empresa é especializada em desenvolvimento de software, ela precisa de uma pessoa para o cargo de analista de negócios ou será da competência do gerente de produto. Se uma empresa deseja analisar os dados que possui, tomar decisões com base nesses dados, eles precisam de analistas de dados. E se uma empresa deseja se envolver em aprendizado de máquina, se possui uma área de assunto para isso, se há algumas tarefas que podem ser resolvidas usando o ML, é necessário contratar um cientista de dados ou terceirizá-las.
Quando você designa um analista de data para um cientista de dados, ele começa a se sentir triste, pois descobre que dificilmente faz aprendizado de máquina. E é uma loucura tentar transformar o aprendizado de máquina em muitas tarefas dos analistas de dados. Consequentemente, um analista de negócios pode simplesmente não conseguir trabalhar com dados, essa não é a direção dele. Portanto, essa prática não faz sentido.