Жакшы маалымат таануучу же аналитик болуу үчүн зарыл болгон көндүмдөр жөнүндө көптөгөн макалалар бар, бирок бир нече макалада ийгиликке жетүү үчүн зарыл болгон көндүмдөр жөнүндө сөз болот — бул өзгөчө аткарууну карап чыгуу, жетекчиликтин мактоосу, көтөрүлүү же жогоруда айтылгандардын бардыгы. Бүгүн биз сиздерге материалды сунуштайбыз, анын автору өзүнүн жеке тажрыйбасын маалымат таануучу жана аналитик катары, ошондой эле ийгиликке жетүү үчүн үйрөнгөн нерселери менен бөлүшкүсү келет.
Мен бактылуу болдум: мага Data Science боюнча тажрыйбам жок болгондо дата илимпозунун кызматын сунушташты. Мен тапшырманы кантип аткарганым бул башка окуя жана мен жумушка орношконго чейин маалымат таануучу эмне кылары жөнүндө бүдөмүк түшүнүк бар экенин айткым келет.
Мен маалымат инженери катары мурунку жумушумдан улам маалымат түтүктөрүндө иштөөгө жалдандым, анда мен маалымат илимпоздорунун тобу тарабынан колдонулган болжолдуу аналитика үчүн дата мартын иштеп чыктым.
Менин маалымат таануучу катары биринчи жылым машина үйрөнүү моделдерин үйрөтүү жана аларды өндүрүшкө киргизүү үчүн маалымат түтүктөрүн түзүүгө катышкан. Мен аз профилди сактап, моделдердин акыркы колдонуучулары болгон маркетингдик кызыкдар тараптар менен көп жолугушууларга катышкан эмесмин.
Компанияда иштегенимдин экинчи жылында маркетинг үчүн жооптуу маалыматтарды иштеп чыгуу жана талдоо боюнча менеджер кетти. Ошондон баштап мен негизги оюнчу болуп, моделдерди иштеп чыгууга жана долбоордун мөөнөтүн талкуулоого активдүүрөөк катыштым.
Мен кызыкдар тараптар менен өз ара аракеттенип жатып, мен Data Science эл уккан, бирок такыр түшүнбөй турган бүдөмүк түшүнүк экенин, айрыкча жогорку жетекчилик деңгээлинде түшүндүм.
Мен жүздөн ашык моделдерди курдум, бирок алардын үчтөн бир бөлүгү гана колдонулду, анткени моделдер биринчи кезекте маркетинг тарабынан суралганына карабастан, алардын баасын кантип көрсөтүүнү билчү эмесмин.
Менин командамдын мүчөлөрүнүн бири жогорку жетекчилик маалымат илим тобунун баалуулугун көрсөтө турган моделди иштеп чыгууга бир нече ай өткөрдү. Модель иштелип чыккандан кийин аны бүткүл уюмга жайылтуу жана маркетинг топторун аны кабыл алууга шыктандыруу идеясы болгон.
Бул толугу менен ийгиликсиз болуп чыкты, анткени машина үйрөнүү модели эмне экенин эч ким түшүнгөн эмес же аны колдонуунун маанисин түшүнө алган эмес. Натыйжада эч ким каалабаган нерсеге айлар текке кетти.
Мындай жагдайлардан мен төмөндө бере турган кээ бир сабактарды алдым.
Ийгиликтүү маалымат таануучу болуу үчүн үйрөнгөн сабактарым
1. Туура компанияны тандап, ийгиликке жетиңиз.
Компанияда интервью алып жатканда, маалымат маданияты жана чечим кабыл алууда канча машина үйрөнүү моделдери кабыл алынып, колдонулганы жөнүндө сураңыз. Мисалдарды сураңыз. Моделдештирүү үчүн маалымат инфраструктураңыз орнотулганын билиңиз. Эгер сиз убактыңыздын 90% чийки маалыматтарды чогултууга жана аны тазалоого жумшасаңыз, маалымат таануучу катары баалуулугуңузду көрсөтүү үчүн кандайдыр бир моделдерди курууга аз же такыр убакыт калбай калат. Эгер сиз биринчи жолу маалымат таануучу катары жалданып жатсаңыз, сак болуңуз. Бул маалымат маданиятына жараша жакшы же жаман нерсе болушу мүмкүн. Компания катары белгилүү болгусу келгендиктен, жогорку жетекчилик маалымат таануучуну жалдаса, моделди ишке ашырууда көбүрөөк каршылыкка туш болушуңуз мүмкүн. жакшы чечимдерди кабыл алуу үчүн Data Science колдонуу, бирок бул эмнени билдирерин билбейт. Андан тышкары, эгер сиз маалыматка негизделген компанияны тапсаңыз, аны менен бирге өсөсүз.
2. Маалыматтарды жана негизги көрсөткүчтөрдү (KPI) билүү.
Башында мен маалымат инженери катары маалымат боюнча окумуштуулар тобу үчүн аналитикалык маалымат мартын түзгөнүмдү айттым. Өзүм маалымат таануучу болуп, мен мурунку ролумда чийки маалыматтар менен интенсивдүү иштегендиктен, моделдердин тактыгын арттырган жаңы мүмкүнчүлүктөрдү таба алдым.
Кампанияларыбыздын биринин жыйынтыгын көрсөтүү менен, мен конвертациянын жогорку көрсөткүчтөрүн (пайыз менен) түзгөн моделдерди көрсөтө алдым, андан кийин өнөктүктүн KPIларынын бирин өлчөй алдым. Бул маркетинг менен байланыштыра турган бизнестин натыйжалуулугу үчүн моделдин маанисин көрсөттү.
3. Кызыкдар тараптарга анын баалуулугун көрсөтүү аркылуу моделдин кабыл алынышын камсыз кылуу
Эгер кызыкдар тараптарыңыз бизнес чечимдерди кабыл алуу үчүн моделдериңизди эч качан колдонбосо, сиз эч качан маалымат таануучу катары ийгиликке жете албайсыз. Моделди кабыл алууну камсыз кылуунун бир жолу бизнестин көйгөйүн табуу жана модель кандайча жардам бере аларын көрсөтүү.
Биздин сатуу тобу менен сүйлөшкөндөн кийин, мен эки өкүл толук убакытта иштеп жатканын түшүндүм, бул компаниянын маалымат базасындагы миллиондогон колдонуучуларды кол менен карап, бир лицензиясы бар колдонуучуларды аныктоо үчүн, команда лицензияларына жаңыртылат. Тандоодо бир катар критерийлер колдонулган, бирок өкүлдөр бир эле учурда бир колдонуучуну карагандыктан тандоо көпкө созулду. Мен иштеп чыккан моделди колдонуп, өкүлдөр команданын лицензиясын сатып алып, азыраак убакыттын ичинде конвертациялоо ыктымалдыгын жогорулата турган колдонуучуларды максаттуу кыла алышты. Бул сатуу командасы тиешелүү болушу мүмкүн болгон негизги натыйжалуулугун көрсөткүчтөрү үчүн өзгөртүү чендерди жогорулатуу менен убакытты натыйжалуу пайдаланууга алып келди.
Бир нече жыл өттү жана мен бир эле моделдерди кайра-кайра иштеп чыктым жана мындан ары жаңы эч нерсе үйрөнбөй калганымды сездим. Мен башка кызмат ордун издөөнү чечтим жана маалымат аналитигинин ордун алдым. Жоопкерчиликтердеги айырмачылык мен маркетингди колдогонум менен, мен маалымат таануучу болгон кездегиге караганда олуттуураак болушу мүмкүн эмес болчу.
Бул биринчи жолу мен A/B эксперименттерин анализдеп, таптым бардык эксперимент ката кетириши мүмкүн болгон жолдор. Маалымат таануучу катары мен A/B тести боюнча такыр иштеген жокмун, анткени ал эксперименталдык топ үчүн сакталган. Мен маркетингге таасир эткен аналитиканын кеңири спектринин үстүндө иштедим - премиум конверттөө чендерин жогорулатуудан колдонуучунун катышуусуна жана иштен чыгуунун алдын алууга чейин. Мен маалыматтарды кароонун ар кандай жолдорун үйрөндүм жана натыйжаларды түзүүгө жана аларды кызыкдар тараптарга жана жогорку жетекчиликке көрсөтүүгө көп убакыт короттум. Маалымат таануучу катары мен көбүнчө моделдин бир түрү боюнча иштечүмүн жана сейрек баяндамаларды жасадым. Ийгиликтүү аналитик болууга үйрөнгөн көндүмдөрдү бир нече жыл алдыга жылдырдым.
Ийгиликтүү маалымат талдоочусу болууну үйрөндүм
1. Маалыматтар менен окуяларды айтууну үйрөнүңүз
KPIлерди өзүнчө карабаңыз. Аларды бириктирип, бизнести бүтүндөй караңыз. Бул бири-бирине таасир этүүчү аймактарды аныктоого мүмкүндүк берет. Жогорку жетекчилик бизнести объектив аркылуу карайт жана бул чеберчиликти көрсөткөн адам кызматка көтөрүлүү жөнүндө чечим кабыл алууга келгенде байкалат.
2. Ишке жарамдуу идеяларды бериңиз.
Бизнес менен камсыз кылуу натыйжалуу идея маселени чечүү үчүн. Негизги көйгөй менен күрөшүп жатканыңыз айтыла элек кезде, активдүү түрдө чечимди сунуштасаңыз, андан да жакшы.
Мисалы, эгер сиз маркетингди айтсаңыз: "Мен акыркы убакта сайтка киргендердин саны ай сайын азайып жатканын байкадым.". Бул алар аспаптар тактасында байкаган тенденция жана сиз аналитик катары эч кандай баалуу чечимди сунуштаган жоксуз, анткени сиз байкоону гана айттыңыз.
Анын ордуна, себебин табуу жана чечүү жолун сунуштоо үчүн маалыматтарды карап. маркетинг үчүн жакшы мисал болот: «Мен акыркы убакта биздин сайтка киргендердин саны азайып жатканын байкадым. Мен көйгөйдүн булагы органикалык издөө экенин түшүндүм, себеби акыркы өзгөртүүлөр биздин Google издөө рейтингибиздин төмөндөшүнө алып келди.". Бул ыкма сиз компаниянын KPI көрсөткүчтөрүнө көз салып, өзгөрүүнү байкап, себебин иликтеп, маселени чечүү жолун сунуштаганыңызды көрсөтөт.
3. Ишенимдүү кеңешчи болуңуз
Сиз кызыкдар тараптарыңыз сиз колдогон бизнес боюнча кеңеш же суроолор үчүн кайрылган биринчи адам болушуңуз керек. Эч кандай кыска жол жок, анткени бул жөндөмдөрдү көрсөтүү үчүн убакыт керек. Мунун ачкычы ырааттуу түрдө минималдуу каталар менен жогорку сапаттагы анализди жеткирүү болуп саналат. Кандайдыр бир туура эмес эсептөө сизге ишенимдүүлүк упайларын жоготот, анткени кийинки жолу талдоо бергениңизде, адамдар таң калышы мүмкүн: Өткөн жолу жаңылсаңыз, бул жолу да жаңылып жаткандырсыз?. Ар дайым ишиңизди эки жолу текшериңиз. Ошондой эле, эгер анализиңизге шектенсеңиз, менеджериңизден же кесиптешиңизден сандарыңызды көрсөтүүдөн мурун сурасаңыз зыяны жок.
4. Татаал жыйынтыктарды так айтууну үйрөнүңүз.
Дагы бир жолу, натыйжалуу баарлашууну үйрөнүү үчүн кыска жол жок. Бул практиканы талап кылат жана убакыттын өтүшү менен сиз аны жакшыраак кыласыз. Негизгиси, сиз эмнени кааласаңыз, анын негизги пункттарын аныктоо жана талдооңуздун натыйжасында кызыкдар тараптар бизнести өркүндөтүү үчүн жасай турган аракеттерди сунуштоо. Уюмда канчалык жогору болсоңуз, баарлашуу жөндөмүңүз ошончолук маанилүү. Комплекстүү натыйжаларды билдирүү - бул көрсөтүү үчүн маанилүү жөндөм. Мен көптөгөн жылдар бою маалымат таануучу жана аналитик катары ийгиликтин сырларын үйрөндүм. Адамдар ийгиликке ар кандай аныктама беришет. "Укмуш" жана "жылдыздуу" аналитик деп сыпатталуу менин көз алдымда ийгилик. Эми сиз бул сырларды билгениңизден кийин, сиздин жолуңуз сизди кандай гана аныктасаңыз да ийгиликке жетелейт деп ишенем.
Ийгиликке жетүү жолун дагы тезирээк кылуу үчүн, промокодду сактаңыз ХАБР, анын жардамы менен сиз баннерде көрсөтүлгөн арзандатууга кошумча 10% ала аласыз.
Көбүрөөк курстар
Өзгөчөлөнгөн макалалар
Source: www.habr.com