Yaxşı bir məlumat alimi və ya məlumat analitiki olmaq üçün lazım olan bacarıqlar haqqında bir çox məqalə var, lakin bir neçə məqalə uğur qazanmaq üçün lazım olan bacarıqlardan bəhs edir - bu müstəsna performans icmalı, rəhbərliyin tərifi, yüksəliş və ya yuxarıda göstərilənlərin hamısı. Bu gün sizə müəllifi məlumat alimi və məlumat analitiki kimi şəxsi təcrübəsini, eləcə də uğur qazanmaq üçün öyrəndiklərini bölüşmək istəyən materialı təqdim edirik.
Bəxtim gətirdi: Data Science sahəsində təcrübəm olmadığı zaman mənə data alimi vəzifəsi təklif olundu. Tapşırığı necə idarə etdiyim fərqli bir hekayədir və demək istəyirəm ki, mən işə başlamazdan əvvəl bir məlumat aliminin nə etdiyi barədə qeyri-müəyyən bir fikrim var idi.
Bir qrup məlumat alimi tərəfindən istifadə edilən proqnozlaşdırıcı analitika üçün data market hazırladığım məlumat mühəndisi kimi əvvəlki işimlə əlaqədar olaraq məlumat boru kəmərləri üzərində işləmək üçün işə götürüldüm.
Data alimi kimi ilk ilim maşın öyrənmə modellərini öyrətmək və onları istehsala qoymaq üçün məlumat kəmərlərinin yaradılması ilə məşğul idi. Mən aşağı profil saxladım və modellərin son istifadəçiləri olan marketinq maraqlı tərəfləri ilə bir çox görüşlərdə iştirak etmədim.
Şirkətdə işlədiyimin ikinci ilində marketinqdən məsul olan məlumatların işlənməsi və təhlili meneceri ayrıldı. O vaxtdan mən əsas oyunçu oldum və modellərin hazırlanmasında və layihə müddətlərinin müzakirəsində daha fəal iştirak etdim.
Maraqlı tərəflərlə qarşılıqlı əlaqədə olarkən anladım ki, Data Elm insanların eşitdiyi, lakin xüsusilə də yüksək səviyyəli rəhbərlik səviyyəsində başa düşülmədiyi qeyri-müəyyən bir anlayışdır.
Mən yüzdən çox model hazırladım, lakin modellər ilk növbədə marketinq tərəfindən tələb olunsa da, onların dəyərini necə göstərəcəyimi bilmədiyim üçün onlardan yalnız üçdə biri istifadə olundu.
Komanda üzvlərimdən biri aylarla yüksək rütbəli rəhbərliyin məlumat elmi komandasının dəyərini nümayiş etdirəcəyini düşündüyü bir modeli inkişaf etdirdi. İdeya, modeli inkişaf etdirdikdən sonra bütün təşkilatda yaymaq və marketinq qruplarını onu qəbul etməyə təşviq etmək idi.
Bu, tamamilə uğursuz oldu, çünki heç kim maşın öyrənmə modelinin nə olduğunu başa düşmədi və ya ondan istifadə etməyin dəyərini başa düşə bilmədi. Nəticədə aylar heç kimin istəmədiyi bir şeyə sərf olundu.
Belə vəziyyətlərdən mən aşağıda verəcəyim müəyyən dərslər aldım.
Uğurlu Məlumat Alimi Olmaq üçün Öyrəndiyim Dərslər
1. Düzgün şirkət seçərək özünüzü uğura hazırlayın.
Bir şirkətdə müsahibə verərkən, məlumat mədəniyyəti və qərar qəbulunda nə qədər maşın öyrənmə modelinin qəbul edildiyini və istifadə edildiyini soruşun. Nümunələr soruşun. Məlumat infrastrukturunuzun modelləşdirməyə başlamaq üçün qurulub-qurulmadığını öyrənin. Əgər vaxtınızın 90%-ni xam məlumatları götürməyə və onu təmizləməyə sərf etsəniz, məlumat alimi kimi öz dəyərinizi nümayiş etdirmək üçün hər hansı bir model yaratmaq üçün çox az vaxtınız qalacaq və ya heç vaxt qalmayacaq. İlk dəfə məlumat alimi kimi işə götürülsəniz, diqqətli olun. Bu, məlumat mədəniyyətindən asılı olaraq yaxşı və ya pis bir şey ola bilər. Yalnız şirkət kimi tanınmaq istədiyi üçün yüksək səviyyəli rəhbər bir Data Scientist işə götürərsə, modeli tətbiq etmək üçün daha çox müqavimətlə qarşılaşa bilərsiniz. daha yaxşı qərarlar qəbul etmək üçün Data Science istifadə, lakin əslində nə demək olduğunu bilmir. Üstəlik, məlumatlara əsaslanan bir şirkət tapsanız, onunla birlikdə böyüyəcəksiniz.
2. Məlumatları və əsas performans göstəricilərini (KPI) bilin.
Başlanğıcda qeyd etdim ki, bir məlumat mühəndisi olaraq bir qrup məlumat alimləri üçün analitik data market yaratdım. Mən özüm data alimi olmaqla, əvvəlki rolumda xam data ilə intensiv işlədiyim üçün modellərin dəqiqliyini artıran yeni imkanlar tapa bildim.
Kampaniyalarımızdan birinin nəticələrini təqdim etməklə, daha yüksək dönüşüm nisbətləri yaradan modelləri göstərə bildim (faizlə) və sonra kampaniya KPI-lərindən birini ölçdüm. Bu, marketinqin əlaqələndirilə biləcəyi biznes performansı üçün modelin dəyərini nümayiş etdirdi.
3. Maraqlı tərəflərə onun dəyərini nümayiş etdirməklə modelin qəbulunu təmin edin
Maraqlı tərəfləriniz biznes qərarları vermək üçün heç vaxt modellərinizdən istifadə etməsələr, siz heç vaxt məlumat alimi kimi uğur qazana bilməyəcəksiniz. Modelin mənimsənilməsini təmin etməyin bir yolu biznesin ağrılı nöqtəsini tapmaq və modelin necə kömək edə biləcəyini göstərməkdir.
Satış komandamızla danışdıqdan sonra başa düşdüm ki, iki nümayəndə komanda lisenziyalarına yüksəltmək ehtimalı daha yüksək olan tək lisenziyalı istifadəçiləri müəyyən etmək üçün şirkətin verilənlər bazasındakı milyonlarla istifadəçini əl ilə darayaraq tam iş günü işləyir. Seçim bir sıra meyarlardan istifadə etdi, lakin nümayəndələr hər dəfə bir istifadəçiyə baxdıqları üçün seçim uzun çəkdi. İnkişaf etdirdiyim modeldən istifadə edərək, nümayəndələr komanda lisenziyası alma ehtimalı yüksək olan istifadəçiləri hədəfə ala bildilər və daha az vaxt ərzində çevrilmə ehtimalını artırdılar. Bu, satış qrupunun aid edə biləcəyi əsas performans göstəriciləri üçün dönüşüm nisbətlərini artırmaqla vaxtdan daha səmərəli istifadə ilə nəticələndi.
Bir neçə il keçdi və mən eyni modelləri təkrar-təkrar inkişaf etdirdim və hiss etdim ki, artıq yeni heç nə öyrənmirəm. Başqa bir vəzifə axtarmağa qərar verdim və nəticədə məlumat analitiki vəzifəsini aldım. Marketinqi dəstəkləməyimə baxmayaraq, məsuliyyətlər arasındakı fərq data alimi olduğum vaxtdan daha əhəmiyyətli ola bilməzdi.
Bu, ilk dəfə idi ki, A/B təcrübələrini təhlil etdim və tapdım bütün eksperimentin səhv çıxa biləcəyi yollar. Bir məlumat alimi olaraq, A/B testi üzərində ümumiyyətlə işləmədim, çünki bu, eksperimental komanda üçün nəzərdə tutulmuşdu. Mən marketinqdən təsirlənən geniş spektrli analitiklər üzərində işləmişəm - mükafat konvertasiya dərəcələrinin artırılmasından tutmuş istifadəçi cəlb edilməsinə və itkilərin qarşısının alınmasına qədər. Mən məlumatlara baxmaq üçün bir çox müxtəlif üsulları öyrəndim və nəticələrin tərtib edilməsinə və maraqlı tərəflərə və yüksək rəhbərliyə təqdim edilməsinə çox vaxt sərf etdim. Data alimi olaraq mən əsasən bir tip model üzərində işlədim və nadir hallarda çıxış etdim. Uğurlu analitik olmaq üçün öyrəndiyim bacarıqlara bir neçə il sürətlə irəliləyin.
Uğurlu Data Analitiki Olmağı Öyrəndiyim Bacarıqlar
1. Məlumatlarla hekayələr danışmağı öyrənin
KPI-lərə ayrı baxmayın. Onları birləşdirin, biznesə bütövlükdə baxın. Bu, bir-birinə təsir edən sahələri müəyyən etməyə imkan verəcəkdir. Yüksək səviyyəli rəhbərlik biznesə obyektiv baxır və bu bacarığı nümayiş etdirən şəxs vəzifə yüksəlişi ilə bağlı qərarlar qəbul etmək vaxtı gələndə nəzərə çarpır.
2. Həyata keçirilə bilən ideyalar təqdim edin.
Biznes təmin edin təsirli ideya problemi həll etmək üçün. Əsas problemlə məşğul olduğunuz hələ deyilmədiyi halda, fəal şəkildə bir həll təklif etsəniz, daha da yaxşı olar.
Məsələn, marketinq desəniz: “Mən müşahidə etdim ki, son vaxtlar sayta daxil olanların sayı hər ay azalır.”. Bu, onların tablosunda fərq edə biləcəyi bir tendensiyadır və siz analitik kimi heç bir dəyərli həll təklif etmədiniz, çünki siz yalnız müşahidəni qeyd etdiniz.
Bunun əvəzinə səbəbi tapmaq və həll yolu təklif etmək üçün məlumatları araşdırın. Marketinq üçün daha yaxşı bir nümunə ola bilər: “Mən müşahidə etdim ki, son vaxtlar saytımıza daxil olanların sayında azalma müşahidə olunur. Google axtarış reytinqimizin aşağı düşməsinə səbəb olan son dəyişikliklər səbəbindən problemin mənbəyinin üzvi axtarış olduğunu kəşf etdim.". Bu yanaşma göstərir ki, siz şirkətin KPI-lərini izləmisiniz, dəyişikliyi görmüsünüz, səbəbi araşdırmısınız və problemin həllini təklif etmisiniz.
3. Etibarlı məsləhətçi olun
Siz maraqlı tərəflərinizin dəstəklədiyiniz bizneslə bağlı məsləhət və ya suallar üçün müraciət etdiyi ilk şəxs olmalısınız. Qısa yol yoxdur, çünki bu qabiliyyətləri nümayiş etdirmək üçün vaxt lazımdır. Bunun açarı ardıcıl olaraq minimal səhvlərlə yüksək keyfiyyətli analizlər təqdim etməkdir. Hər hansı bir səhv hesablama sizə etibarlılıq xalları bahasına başa gələcək, çünki növbəti dəfə analiz təqdim edəndə insanlar maraqlana bilər: Keçən dəfə yanılmısınızsa, bəlkə bu dəfə də yanılırsınız?. Həmişə işinizi iki dəfə yoxlayın. Təhlilinizdə hər hansı bir şübhəniz varsa, onları təqdim etməzdən əvvəl menecerinizdən və ya həmkarınızdan nömrələrinizə baxmasını xahiş etməyiniz zərər vermir.
4. Mürəkkəb nəticələri aydın şəkildə çatdırmağı öyrənin.
Yenə də effektiv ünsiyyət qurmağı öyrənmək üçün qısa yol yoxdur. Bu təcrübə tələb edir və zaman keçdikcə daha yaxşı olacaqsınız. Əsas odur ki, nə etmək istədiyinizin əsas məqamlarını müəyyənləşdirin və təhliliniz nəticəsində maraqlı tərəflərin biznesi təkmilləşdirmək üçün edə biləcəyi istənilən hərəkətləri tövsiyə edin. Bir təşkilatda nə qədər yüksəkdə olsanız, ünsiyyət bacarıqlarınız bir o qədər vacibdir. Mürəkkəb nəticələrin əlaqələndirilməsi nümayiş etdirmək üçün vacib bir bacarıqdır. Mən data alimi və data analitiki kimi uğurun sirlərini öyrənməyə illər sərf etdim. İnsanlar uğuru fərqli təyin edirlər. “Heyrətləndirici” və “ulduzlu” analitik kimi təsvir olunmaq mənim gözümdə uğurdur. İndi bu sirləri bildiyiniz üçün ümid edirəm ki, yolunuz sizi tez bir zamanda uğura aparacaq, necə müəyyənləşdirsəniz də.
Və uğura gedən yolunuzu daha da sürətli etmək üçün promo kodunu saxlayın HABR, bununla siz bannerdə göstərilən endirimə əlavə 10% əldə edə bilərsiniz.
Daha çox kurslar
Tövsiyə olunan məqalələr
Mənbə: www.habr.com