Jeżeli zastanawiasz się jak być (naj)lepszym analitykiem danych, to prawdopodobnie najczęściej będziesz myślał o technologiach typu Excel, SQL, Tableau. Zgoda, umiejętności techniczne są ważne. Ale prawda jest taka, że stanowią one najwyżej połowę Twojego potencjalnego sukcesu. Druga strona to umiejętności miękkie. I na tych się tutaj skupimy.
Jakość i czyszczenie danych, czyli umiejętności techniczne + umiejętności miękkie
Pierwszym aspektem, o który powinieneś zadbać, to obchodzenie się z danymi. Tutaj jeszcze na moment zahaczymy o umiejętności technicznych. Bez dobrego EDA (Exploratory Data Analysis), ciężko dobrze wyglądać jako data analyst.
Niemniej nie chodzi wyłącznie o to, by sprawdzić duplikaty czy NULLe. Chodzi w ogóle o to, by sprawdzić, czy dane mają sens. I tutaj właśnie pomogą Ci umiejętności miękkie. Dlaczego? Dlatego, że będziesz musiał(a) porozmawiać z ludźmi. Być może jakimś teamem programistów, być może z kimś po stronie klienta. Jeżeli się zastanawiasz jak być lepszym analitykiem danych, to pamiętaj, że tego aspektu ludzkiego nie sposób uniknąć.
Dlaczego jakość danych trzeba tak dokładnie sprawdzić? Dlatego, że chodzi o czas. Dobry analityk, to szybki analityk. A powtarzanie tych samych czynności kilka razy, bo na początku było się niedbałym to kiepska praktyka.
Jak być lepszym analitykiem danych? Poznaj ludzi!
Pracując jako data analyst, czy BI developer, często wydaje nam się, że jesteśmy jednoosobową armią. Samotną wyspą, która przesyła niezbędne raporty centrali. I to jest olbrzymi błąd.
Bez ludzi błyskawicznie odklejamy się od świata, w którym pracujemy. Tempo pracy jest dzisiaj tak duże, że człowiek sam z siebie nie jest w stanie za wszystkim nadążyć. KPI, terminy, projekty, to wszystko zmienia się w błyskawicznym tempie. Jedyną opcją by nadążać, jest posiadanie siatki osób, od których dostajemy regularny feed tego, co jest w nasze pracy najważniejsze.
Praca, szczególnie jeżeli zależy nam na byciu lepszym analitykiem danych, nie polega wyłącznie na wykonywaniu jedynie obowiązków. Polega także na tym, że się „rozglądamy”. O wiele łatwiej o awans czy podwyżkę, jeżeli jesteśmy kimś relatywnie znanym.
Co więcej, nasze znajomości pozwolą nam poprawić znajomość branży w jakiej pracujemy. Nawet jeśli Ci się wydaje, że w Twojej pracy wystarczy formatować tabele, pisać selecty i budować dashboardy, to tak naprawdę prawdziwa wartość płynie z tego, jak te umiejętności techniczne przekładają się na rezultat dla firmy. A żeby ten rezultat uzyskać, potrzebne są umiejętności miękkie. Jedną z niezwykle ważnych a niedocenianych umiejętności jest reagowanie na feedback.
Umiejętności miękkie: asertywność czy komplementy?
Skoro już się tyle rozpisałem o współpracy z ludźmi i umiejętnościach miękkich, to może Ci się wydawać, że, kolokwialnie mówiąc, popieram włażenie ludziom w tyłek. Absolutnie.
Praca z ludźmi to wieczna gra w balans między asertywnością i komplementami. Każdy kto się zastanawia jak być lepszym analitykiem danych, szybko zrozumie, że wyłączne komplementowanie choć przysporzy Ci przyjaciół, to przysporzy Ci również problemów.
Dlaczego? Dlatego, że Cię spowolni. Próbując robić zbyt dużo dla innych, błyskawicznie wpadamy w żonglowanie zbyt wieloma piłeczkami i to nie jest sytuacja, która Ci sprzyja. Także ostrożnie.
Jeżeli o ostrożności mówimy – jest jedna prosta zasada:
Praise in public, criticize in private.
Oczywiście chwalić też możemy prywatnie, ale to właśnie publiczne pochwały (i prywatnie wyrażana asertywność) działa najlepiej. Powoduje, że ludzie po prostu chcą z nami współpracować i nie boją się, że w razie czego rzucimy ich na pożarcie publiczności.
Szybkość i zasada pareto
Aha, jeszcze jedna rzecz – i tutaj ponownie przydadzą się nieco umiejętności techniczne. Pamiętaj o szybkości. Pracuj w myśl zasady pareto.
Chodzi mi o to, że dowożąc jakiś dashboard w Tableau, skup się na najważniejszych KPIach. Najpierw dowieź, potem poprawiaj.
Zasada pareto mówi o tym, że z 20% akcji pochodzi 80% rezultatów. Tak też powinno być u Ciebie.
Podsumowanie
W skrócie: musisz wziąć pod uwagę zarówno umiejętności techniczne, jak i umiejętności miękkie.
Jak być lepszym analitykiem danych?
- Pamiętaj o eskploracji danych (Exploratory Data Analysis), by zapewnić jakość i nie marnować czasu.
- Nie zapominaj o częstej wymianie myśli z innymi ludźmi, by być na bieżąco ze sprawami we własnej firmie i całej branży.
- Staraj się zachować balans między asertywnością i komplementami, szukając sojuszników swoich projektów.
- Pracuj zgodnie z zasadą pareto, tak by z 20% Twoich akcji pochodziło 80% Twoich rezultatów.
Niestety nawet najlepsi analitycy popełniają błędy przy szukaniu pracy – zobacz jakie.
Tyle!
Analizuj w pokoju i pamiętaj, by zapisać się na newsletter, który pozwoli Ci pracować jak najlepsi!
Podobał Ci się ten artykuł?
Podziel się nim w Social Mediach:
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> zrób story na Instagramie, niech się niesie
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Inne ciekawe artykuły
- Średnia ważona
- Jak dostać podwyżkę?
- Analityk biznesowy, analityk danych, BI developer – podobieństwa i różnice
Wolisz oglądać niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
