{"id":98221,"date":"2020-10-25T02:42:25","date_gmt":"2020-10-25T00:42:25","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/kak-stat-uspeshnym-data-sajentistom-i-analitikom-dannyh"},"modified":"2020-11-18T00:58:46","modified_gmt":"2020-11-17T22:58:46","slug":"kak-stat-uspeshnym-data-sajentistom-i-analitikom-dannyh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/sk\/blog\/administrirovanie\/kak-stat-uspeshnym-data-sajentistom-i-analitikom-dannyh","title":{"rendered":"Ako sa sta\u0165 \u00faspe\u0161n\u00fdm d\u00e1tov\u00fdm vedcom a analytikom d\u00e1t","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Ako<\/a><\/noindex>
\nExistuje mnoho \u010dl\u00e1nkov o zru\u010dnostiach potrebn\u00fdch na to, aby bol niekto dobr\u00fdm d\u00e1tov\u00fdm vedcom alebo analytikom d\u00e1t, ale len v nieko\u013ek\u00fdch \u010dl\u00e1nkoch sa hovor\u00ed o zru\u010dnostiach, ktor\u00e9 s\u00fa nevyhnutn\u00e9 pre \u00faspech \u2014 \u010di u\u017e ide o v\u00fdnimo\u010dn\u00e9 hodnotenie v\u00fdkonu, pochvalu od vedenia, pov\u00fd\u0161enie, alebo v\u0161etky uveden\u00e9 faktory. Dnes v\u00e1m predstavujeme materi\u00e1l, ktor\u00fd nap\u00edsala osoba, ktor\u00e1 by sa rada podelila o svoje osobn\u00e9 sk\u00fasenosti ako d\u00e1tov\u00fd vedec a analytik d\u00e1t, a o tom, \u010do sa nau\u010dila pre dosiahnutie \u00faspechu.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Mala som \u0161\u0165astie: pon\u00fakli mi poz\u00edciu d\u00e1tov\u00e9ho vedca, ke\u010f som nemala \u017eiadne sk\u00fasenosti v oblasti Data Science. Ako som sa s touto \u00falohou vyrovnala, je in\u00fd pr\u00edbeh, a chcem poveda\u0165, \u017ee som mala iba ve\u013emi rozmazan\u00fa predstavu o tom, \u010do rob\u00ed d\u00e1tov\u00fd vedec, k\u00fdm som prijala t\u00fato pr\u00e1cu. <\/p>\n

Bola som najat\u00e1 na pr\u00e1cu vytv\u00e1rania d\u00e1tov\u00fdch potrub\u00ed kv\u00f4li mojej predch\u00e1dzaj\u00facej pr\u00e1ci ako in\u017einier spracovania d\u00e1t, kde som navrhla datov\u00fd sklad pre predikt\u00edvnu anal\u00fdzu, ktor\u00fd pou\u017e\u00edvala skupina d\u00e1tov\u00fdch vedcov. <\/p>\n

M\u00f4j prv\u00fd rok pr\u00e1ce ako d\u00e1tov\u00fd vedec zah\u0155\u0148al vytv\u00e1ranie d\u00e1tov\u00fdch potrub\u00ed pre \u0161kolenie modelov strojov\u00e9ho u\u010denia a ich uvedenie do produkcie. Zost\u00e1vala som v pozad\u00ed a nez\u00fa\u010dast\u0148ovala som sa na mnoh\u00fdch stretnutiach so zainteresovan\u00fdmi stranami v marketingu, ktor\u00ed boli kone\u010dn\u00fdmi pou\u017e\u00edvate\u013emi modelov. <\/p>\n

V druhom roku mojej pr\u00e1ce v spolo\u010dnosti odi\u0161iel mana\u017e\u00e9r pre spracovanie a anal\u00fdzu d\u00e1t zodpovedn\u00fd za marketing. Od tej doby som sa stala hlavnou postavou a akt\u00edvnej\u0161ie som sa zap\u00e1jala do v\u00fdvoja modelov a diskusi\u00ed o term\u00ednoch realiz\u00e1cie projektov.<\/p>\n

Po\u010das komunik\u00e1cie so zainteresovan\u00fdmi stranami som si uvedomila, \u017ee Data Science je nezrozumite\u013en\u00fd pojem, o ktorom sa \u013eudia po\u010duli, ale \u00faplne nerozumej\u00fa jeho v\u00fdznamu, hlavne pokia\u013e ide o vrcholov\u00e9 vedenie.<\/p><\/blockquote>\n

\nVytvorila som viac ako sto modelov, ale len tretina z nich bola vyu\u017e\u00edvan\u00e1, preto\u017ee som nevedela, ako uk\u00e1za\u0165 ich hodnotu, aj ke\u010f boli modely p\u00f4vodne po\u017eadovan\u00e9 marketingom. <\/p>\n

Jeden z \u010dlenov m\u00f4jho t\u00edmu str\u00e1vil mesiace v\u00fdvojom modelu, ktor\u00fd pod\u013ea n\u00e1zoru vrcholov\u00e9ho vedenia preuk\u00e1\u017ee hodnotu t\u00edmu d\u00e1tov\u00fdch vedcov. My\u0161lienkou bolo roz\u0161\u00edri\u0165 tento model na cel\u00fa organiz\u00e1ciu po jeho vyvinut\u00ed a povzbudzova\u0165 marketingov\u00e9 t\u00edmy, aby ho aplikovali.<\/p>\n

Toto sa skon\u010dilo \u00fapln\u00fdm zlyhan\u00edm, preto\u017ee nikto nech\u00e1pal, \u010do je model strojov\u00e9ho u\u010denia, a nedok\u00e1zal pochopi\u0165 hodnotu jeho pou\u017eitia. Nakoniec boli mesiace prem\u00e1rnen\u00e9, na nie\u010do, o \u010do nikto nest\u00e1l.<\/p><\/blockquote>\n

\nZ tak\u00fdchto situ\u00e1ci\u00ed som si vzala ur\u010dit\u00e9 ponau\u010denia, ktor\u00e9 uv\u00e1dzam ni\u017e\u0161ie.<\/p>\n

Ponau\u010denia, ktor\u00e9 som z\u00edskala na to, aby som sa stala \u00faspe\u0161n\u00fdm d\u00e1tov\u00fdm vedcom<\/h2>\n

\n1. Nastavte sa na \u00faspech v\u00fdberom spr\u00e1vnej spolo\u010dnosti.<\/b>
\nPo\u010das pohovoru v spolo\u010dnosti sa p\u00fdtajte na kult\u00faru d\u00e1t a na to, ko\u013eko modelov strojov\u00e9ho u\u010denia je prijat\u00fdch a pou\u017e\u00edvan\u00fdch pri rozhodovan\u00ed. Po\u017eiadajte o pr\u00edklady. Zistite, \u010di je infra\u0161trukt\u00fara d\u00e1t nastaven\u00e1 na za\u010datie modelovania. Ak str\u00e1vite 90% svojho \u010dasu sna\u017een\u00edm sa z\u00edska\u0165 surov\u00e9 \u00fadaje a vy\u010disti\u0165 ich, takmer nebudete ma\u0165 \u010das na vytvorenie ak\u00fdchko\u013evek modelov, aby ste preuk\u00e1zali svoju hodnotu ako d\u00e1tov\u00fd vedec. Bu\u010fte opatrn\u00ed, ak ste na poz\u00edciu d\u00e1tov\u00e9ho vedca najat\u00ed prv\u00fdkr\u00e1t. M\u00f4\u017ee to by\u0165 dobr\u00e9 aj zl\u00e9, v z\u00e1vislosti od kult\u00fary d\u00e1t. M\u00f4\u017eete \u010deli\u0165 ve\u013ek\u00e9mu odporu pri zav\u00e1dzan\u00ed modelu, ak vrcholov\u00e9 vedenie naj\u00edma odborn\u00edka na Data Science len preto, \u017ee spolo\u010dnos\u0165 chce by\u0165 zn\u00e1ma ako pou\u017e\u00edvaj\u00faca Data Science na lep\u0161ie rozhodovanie<\/i>, ale nem\u00e1 tu\u0161enie, \u010do to vlastne znamen\u00e1. Navy\u0161e, ak n\u00e1jdete spolo\u010dnos\u0165, ktor\u00e1 je riaden\u00e1 d\u00e1tami (data driven), budete r\u00e1s\u0165 spolu s \u0148ou.<\/p>\n

2. Poznajte d\u00e1ta a k\u013e\u00fa\u010dov\u00e9 ukazovatele v\u00fdkonnosti (KPI).<\/b>
\nNa za\u010diatku som spomenula, \u017ee ako in\u017einier spracovania \u00fadajov som vytvorila analytick\u00fd v\u00fdh\u013ead pre t\u00edm d\u00e1tov\u00fdch vedcov. Po tom, \u010do som sa stala d\u00e1tov\u00fdm vedcom, som dok\u00e1zala n\u00e1js\u0165 nov\u00e9 pr\u00edle\u017eitosti, ktor\u00e9 zv\u00fd\u0161ili presnos\u0165 modelov, preto\u017ee som intenz\u00edvne pracovala so surov\u00fdmi \u00fadajmi na predch\u00e1dzaj\u00facej poz\u00edcii. <\/p>\n

Predstavila som v\u00fdsledky jednej z na\u0161ich kampan\u00ed, v\u010faka \u010domu som mohla preuk\u00e1za\u0165 modely, ktor\u00e9 generuj\u00fa vy\u0161\u0161ie konverzn\u00e9 pomery (v percent\u00e1ch). N\u00e1sledne bola zmeran\u00e1 jedna z kampan\u00ed KPI. To uk\u00e1zalo hodnotu modelu pre efektivitu podnikania, s ktorou m\u00f4\u017ee by\u0165 spojen\u00fd marketing.<\/p>\n

3. Zabezpe\u010dte akcept\u00e1ciu modelu preuk\u00e1zan\u00edm jeho hodnoty z\u00fa\u010dastnen\u00fdm stran\u00e1m<\/b>
\nNikdy nebudete \u00faspe\u0161n\u00ed ako odborn\u00edk v oblasti Data Science, ak zainteresovan\u00e9 strany nikdy nebud\u00fa aplikova\u0165 va\u0161e modely na obchodn\u00e9 rozhodovanie. Jedn\u00fdm zo sp\u00f4sobov, ako zabezpe\u010di\u0165 prijatie modelu, je n\u00e1js\u0165 bolestiv\u00fa oblas\u0165 podnikania a uk\u00e1za\u0165, ako m\u00f4\u017ee model pom\u00f4c\u0165. <\/p>\n

Po rozhovore s na\u0161\u00edm predajn\u00fdm oddelen\u00edm som si uvedomila, \u017ee dvaja z\u00e1stupcovia pracuj\u00fa na pln\u00fd \u00fav\u00e4zok, ru\u010dne prech\u00e1dzaj\u00fa mili\u00f3ny pou\u017e\u00edvate\u013eov v datab\u00e1ze spolo\u010dnosti, aby identifikovali pou\u017e\u00edvate\u013eov s jednorazov\u00fdmi licenciami, ktor\u00ed maj\u00fa najv\u00e4\u010d\u0161iu pravdepodobnos\u0165 prechodu na t\u00edmov\u00e9 licencie. Pri v\u00fdbere sa pou\u017e\u00edval s\u00fabor krit\u00e9ri\u00ed, av\u0161ak proces trval ve\u013ea \u010dasu, preto\u017ee z\u00e1stupcovia prezerali pou\u017e\u00edvate\u013eov jedn\u00e9ho po druhom. S modelom, ktor\u00fd som vyvinula, mohli z\u00e1stupcovia vybera\u0165 pou\u017e\u00edvate\u013eov s najvy\u0161\u0161ou pravdepodobnos\u0165ou n\u00e1kupu t\u00edmovej licencie a zvy\u0161ova\u0165 pravdepodobnos\u0165 konverzie za krat\u0161\u00ed \u010das. To viedlo k efekt\u00edvnej\u0161iemu vyu\u017e\u00edvaniu \u010dasu zv\u00fd\u0161en\u00edm konverzn\u00e9ho pomeru pre k\u013e\u00fa\u010dov\u00e9 ukazovatele v\u00fdkonnosti, s ktor\u00fdmi m\u00f4\u017ee ma\u0165 predajn\u00e9 oddelenie s\u00favis.<\/p>\n

Pre\u0161li nieko\u013eko rokov a ja som opakovane vyv\u00edjala rovnak\u00e9 modely a c\u00edtila som, \u017ee sa u\u017e ni\u010d nov\u00e9 nenau\u010d\u00edm. Rozhodla som sa h\u013eada\u0165 in\u00e9 zamestnanie a nakoniec som dostala poz\u00edciu analytika d\u00e1t. Rozdiel v povinnostiach nemohol by\u0165 v\u00fdraznej\u0161\u00ed v porovnan\u00ed s t\u00fdm obdob\u00edm, ke\u010f som bola d\u00e1tovou vedky\u0148ou, aj ke\u010f som op\u00e4\u0165 podporovala marketing.<\/p>\n

Toto bol prv\u00fdkr\u00e1t, ke\u010f som analyzovala A\/B experimenty a zistila v\u0161etky<\/i> sp\u00f4soby, ak\u00fdmi m\u00f4\u017ee experiment zlyha\u0165. Ako d\u00e1tov\u00fd vedec som sa v\u00f4bec nezaoberala A\/B testovan\u00edm, preto\u017ee to patrilo t\u00edmu experiment\u00e1torov. Pracovala som na \u0161irokom spektre analytick\u00fdch \u0161t\u00fadi\u00ed, na ktor\u00e9 mal vplyv marketing \u2013 od zvy\u0161ovania konverzn\u00e9ho pomeru pr\u00e9mie a\u017e po anga\u017eovanos\u0165 pou\u017e\u00edvate\u013eov a prevenciu odchodu. Nau\u010dila som sa mno\u017estvo r\u00f4znych sp\u00f4sobov, ako nazera\u0165 na \u00fadaje, a str\u00e1vila som ve\u013ea \u010dasu kompilovan\u00edm v\u00fdsledkov, prezentovan\u00edm zainteresovan\u00fdm stran\u00e1m a vrcholov\u00e9mu vedeniu. Ako d\u00e1tov\u00fd vedec som sa v\u00e4\u010d\u0161inou zaoberala jedn\u00fdm typom modelu a zriedkavo vystupovala s prezent\u00e1ciami. Presu\u0148me sa o nieko\u013eko rokov nesk\u00f4r a prejdime k zru\u010dnostiam, ktor\u00e9 som sa nau\u010dila, aby som bola \u00faspe\u0161n\u00e1 analytik.<\/p>\n

Zru\u010dnosti, ktor\u00e9 som sa nau\u010dila, aby som sa stala \u00faspe\u0161nou analytikou d\u00e1t<\/h2>\n

\n1. Nau\u010dte sa rozpr\u00e1va\u0165 pr\u00edbehy pomocou \u00fadajov<\/b>
\nNeh\u013eadte na KPI jednotlivo. Prepojte ich, pozrite sa na podnik ako na celok. To umo\u017en\u00ed ur\u010di\u0165 vz\u00e1jomne sa ovplyv\u0148uj\u00face oblasti. Vrcholov\u00e9 vedenie sleduje podnik cez prizmu a osobu, ktor\u00e1 ukazuje t\u00fato schopnos\u0165, si v\u0161imn\u00fa, ke\u010f pr\u00edde \u010das na rozhodovanie o pov\u00fd\u0161en\u00ed.<\/p>\n

2. Poskytnite praktick\u00e9 n\u00e1pady<\/b>
\nPoskytnite podniku praktick\u00fd n\u00e1vrh<\/i> na rie\u0161enie probl\u00e9mu. E\u0161te lep\u0161ie, ak proakt\u00edvne navrhnete rie\u0161enie, ke\u010f sa e\u0161te nepovedalo, \u017ee sa zaober\u00e1te prioritn\u00fdm probl\u00e9mom. <\/p>\n

Napr\u00edklad, ak by ste povedali marketingov\u00e9mu t\u00edmu: \"V\u0161imol\/a som si, \u017ee v poslednej dobe kles\u00e1 po\u010det n\u00e1v\u0161tevn\u00edkov webov\u00fdch str\u00e1nok ka\u017ed\u00fd mesiac\"<\/i>. Toto je tendencia, ktor\u00fa mohli zaznamena\u0165 na kontrolnom paneli a nie ste prispeli \u017eiadnym hodnotn\u00fdm rie\u0161en\u00edm ako analytik, preto\u017ee ste len uviedli pozorovanie. <\/p>\n

Namiesto toho presk\u00famajte \u00fadaje, aby ste na\u0161li pr\u00ed\u010dinu a navrhli rie\u0161enie. Najlep\u0161\u00edm pr\u00edkladom pre marketing by bolo: \"V\u0161imol\/a som si, \u017ee v poslednej dobe kles\u00e1 po\u010det n\u00e1v\u0161tevn\u00edkov na\u0161ich webov\u00fdch str\u00e1nok. Zistil\/a som, \u017ee zdrojom probl\u00e9mu je organick\u00e9 vyh\u013ead\u00e1vanie, kv\u00f4li ned\u00e1vnym zmen\u00e1m, ktor\u00e9 viedli k poklesu na\u0161ej poz\u00edcie vo vyh\u013ead\u00e1va\u010di Google\"<\/i>. Tento pr\u00edstup ukazuje, \u017ee ste sledovali KPI spolo\u010dnosti, v\u0161imli ste si zmenu, presk\u00famali pr\u00ed\u010dinu a navrhli rie\u0161enie probl\u00e9mu.<\/p>\n

3. Sta\u0148te sa d\u00f4veryhodn\u00fdm poradcom<\/b>
\nMus\u00edte se st\u00e1t prvn\u00ed osobou, na kterou se va\u0161i zainteresovan\u00ed klienti obracej\u00ed s doporu\u010den\u00edmi nebo ot\u00e1zkami ohledn\u011b v\u00e1mi podporovan\u00e9 oblasti \u010dinnosti. Neexistuje \u017e\u00e1dn\u00e1 zkratka, proto\u017ee k prok\u00e1z\u00e1n\u00ed t\u011bchto schopnost\u00ed je pot\u0159eba \u010das. Kl\u00ed\u010dem k tomu je konzistentn\u00ed poskytov\u00e1n\u00ed kvalitn\u00ed anal\u00fdzy s minimem chyb. Jak\u00e1koliv chyba ve v\u00fdpo\u010dtech v\u00e1s p\u0159iprav\u00ed o d\u016fv\u011bru, proto\u017ee p\u0159\u00ed\u0161t\u011b, kdy\u017e poskytnete anal\u00fdzu, se lid\u00e9 mohou pt\u00e1t: Pokud jste se minule m\u00fdlili, m\u00fdl\u00edte se snad i tentokr\u00e1t?<\/i>. V\u017edy dvakr\u00e1t zkontrolujte svou pr\u00e1ci. Tak\u00e9 se vyplat\u00ed po\u017e\u00e1dat va\u0161eho mana\u017eera nebo kolegu, aby se pod\u00edvali na va\u0161e \u010d\u00edsla, ne\u017e je p\u0159edstav\u00edte, pokud m\u00e1te n\u011bjak\u00e9 pochybnosti o va\u0161\u00ed anal\u00fdze.<\/p>\n

4. Nau\u010dte se jasn\u011b komunikovat slo\u017eit\u00e9 v\u00fdsledky<\/b>
\nZnovu, neexistuje \u017e\u00e1dn\u00e1 zkratka k tomu, jak se nau\u010dit efektivn\u00ed komunikaci. To vy\u017eaduje praxi, a s \u010dasem se v tom zlep\u0161\u00edte. Hlavn\u00ed je ur\u010dit kl\u00ed\u010dov\u00e9 body toho, co chcete sd\u011blit, a doporu\u010dit jak\u00e9koliv akce, kter\u00e9 by na z\u00e1klad\u011b va\u0161\u00ed anal\u00fdzy mohli zainteresovan\u00ed klienti podniknout ke zlep\u0161en\u00ed podnik\u00e1n\u00ed. \u010c\u00edm v\u00fd\u0161e jste na kari\u00e9rn\u00edm \u017eeb\u0159\u00ed\u010dku v organizaci, t\u00edm d\u016fle\u017eit\u011bj\u0161\u00ed je um\u011bn\u00ed komunikace. P\u0159ed\u00e1v\u00e1n\u00ed slo\u017eit\u00fdch v\u00fdsledk\u016f je d\u016fle\u017eit\u00e1 dovednost, kterou je t\u0159eba demonstrovat. Str\u00e1vila jsem roky u\u010den\u00edm se tajemstv\u00ed \u00fasp\u011bchu jako datov\u00fd v\u011bdec a analytik dat. Lid\u00e9 posuzuj\u00ed \u00fasp\u011bch r\u016fzn\u011b. Z\u00edskat charakteristiku \"\u00fa\u017easn\u00e9ho\" a \"hv\u011bzdn\u00e9ho\" analytika - to je \u00fasp\u011bch v m\u00fdch o\u010d\u00edch. Te\u010f, kdy\u017e zn\u00e1te tato tajemstv\u00ed, douf\u00e1m, \u017ee va\u0161e cesta rychleji povede k \u00fasp\u011bchu, jak\u00fdmkoli zp\u016fsobem jej definujete.<\/p>\n

Aby byla va\u0161e cesta k \u00fasp\u011bchu je\u0161t\u011b rychlej\u0161\u00ed, m\u011bjte promo k\u00f3d HABR<\/b>, d\u00edky kter\u00e9mu m\u016f\u017eete z\u00edskat dal\u0161\u00ed 10% slevu na uvedenou slevu na banneru.<\/p>\n

\"Ako<\/a><\/noindex><\/p>\n