Софт-скиллы аналитиков
Кажется, что аналитик — это человек, который просто сидит за ноутбуком, пишет SQL-запросы и строит графики. Но если бы все было так просто, вакансии заполнялись бы мгновенно.
Реальность такова, что даже идеальное знание инструментов не гарантирует успеха.
Реальность такова, что даже идеальное знание инструментов не гарантирует успеха.
На сайте используются файлы cookie, оставаясь на сайте вы принимаете политику конфиденциальности
Интересуетесь анализом данных?
На самом комплексном «Аналитик PRO от Changellenge >> Education вы сможете освоить ключевые навыки дата-аналитика, бизнес-аналитика и финасового аналитика всего за 12 месяцев и соберете портфолио из нескольких проектов!
-
Компании ищут не просто специалистов, умеющих обрабатывать данные, а людей, которые понимают бизнес и его потребности, умеют объяснять сложные вещи и находить нестандартные решения. Это требует не только технических знаний, но и развитых soft skills. Без них хороший аналитик так и останется «человеком, который что-то считает», а не экспертом, на чьи рекомендации опираются руководители. Вот что об этом говорит основатель и генеральный директор платформы по развитию молодых талантов и агентства по развитию бренда работодателя Changellenge >> Андрей Алясов:
А какие именно навыки решают судьбу аналитика и как их прокачать? Давайте разбираться.
Во-первых, может показаться, что современный аналитик работает исключительно через компьютерный интерфейс. Однако в реальности ваш главный интерфейс — это другой человек. Почему? Потому что значительная часть данных находится у менеджеров, клиентов или коллег, и без развитых софт-скиллов их просто не собрать. Простой пример: без хороших коммуникативных навыков не получится составить качественное техническое задание. Вам не расскажут всей информации, а потом придется по десять раз все переделывать. Надеяться на руководителя, который сам сформирует подробное ТЗ, — все равно что ожидать солнца и дубайской погоды в Москве осенью.
Во-вторых, чем выше грейд аналитика, тем больше он нуждается в софт-скиллах и тем меньше завязан на технические навыки. Здесь прямая зависимость: рост позиции требует усиленной работы над мягкими навыками. И сложность в том, что они развиваются долго. Если синьор-аналитик решит быстро прокачать софт-скиллы, чтобы перейти в тимлиды, то вряд ли это сработает — процесс занимает годы.
В-третьих, развитые софт-скиллы помогают не только в работе, но и в повседневной жизни. Они позволяют лучше понимать себя и окружающих, а значит, делают жизнь проще и интереснее. Развивая эти навыки, становишься более открытым и позитивным человеком
Во-вторых, чем выше грейд аналитика, тем больше он нуждается в софт-скиллах и тем меньше завязан на технические навыки. Здесь прямая зависимость: рост позиции требует усиленной работы над мягкими навыками. И сложность в том, что они развиваются долго. Если синьор-аналитик решит быстро прокачать софт-скиллы, чтобы перейти в тимлиды, то вряд ли это сработает — процесс занимает годы.
В-третьих, развитые софт-скиллы помогают не только в работе, но и в повседневной жизни. Они позволяют лучше понимать себя и окружающих, а значит, делают жизнь проще и интереснее. Развивая эти навыки, становишься более открытым и позитивным человеком
1. Продуктовое мышление и бизнес-интуиция
Многие новички в аналитике делают одну и ту же ошибку: смотрят на цифры, но не понимают, что они означают для бизнеса. Можно построить сложную модель прогнозирования продаж, но если она не помогает компании зарабатывать больше (или достигать других бизнес-целей), ее ценность равна нулю.
Аналитик должен не просто находить закономерности, а понимать, почему это важно. Например, если в интернет-магазине снизился средний чек, это не просто «интересный факт». Нужно понять, что за этим стоит: изменился ассортимент, появились скидки, изменилась логика рекомендаций?
Аналитик должен не просто находить закономерности, а понимать, почему это важно. Например, если в интернет-магазине снизился средний чек, это не просто «интересный факт». Нужно понять, что за этим стоит: изменился ассортимент, появились скидки, изменилась логика рекомендаций?
Как развивать продуктовое мышление:
- Прокачивайте бизнес-насмотренность. Читайте отчеты McKinsey, Nielson, следите за бизнес-новостями. Чем лучше вы понимаете рынок, тем проще находить смысл в данных.
- Смотрите на аналитику глазами бизнеса. Когда вас просят что-то посчитать, задавайте уточняющие вопросы: «Какие решения вы хотите принять на основе этого анализа?»
- Разбирайте реальные кейсы. Например, на Kaggle или в кейс-чемпионатах можно увидеть, как аналитические данные помогают принимать решения.
2. Коммуникация: умение объяснять сложное простыми словами
«Мы нашли корреляцию между динамикой DAU и изменением CAC» – это фраза, понятная аналитику, но это не конечная цель анализа. Заказчик (тот, кто ставил задачу аналитику) хочет понять: «Что мне с этим делать?»
Хороший аналитик умеет не только работать с данными, но и доносить свои выводы до людей, которые не разбираются в аналитике. Можно сколько угодно рассказывать о p-value и ошибках первого рода, но если заказчик не понимает, как это влияет на его бизнес, работа аналитика остается невидимой.
Хороший аналитик умеет не только работать с данными, но и доносить свои выводы до людей, которые не разбираются в аналитике. Можно сколько угодно рассказывать о p-value и ошибках первого рода, но если заказчик не понимает, как это влияет на его бизнес, работа аналитика остается невидимой.
Как развивать этот навык:
- Тренируйтесь объяснять сложные вещи максимально просто. Попробуйте рассказать другу, который не работает с данными, чем вы занимаетесь. Если он понял — отлично, если нет — объясните еще раз, но проще.
- Используйте структуру «проблема → причина → решение». Например: «Мы заметили, что трафик на сайт вырос на 20%, но конверсия в заказы осталась прежней. Скорее всего, пришла менее целевая аудитория. Предлагаем пересмотреть рекламные каналы».
- Используйте визуализацию данных. Иногда одна правильно построенная диаграмма говорит больше, чем абзац текста.
3. Готовность учиться и обучать других
Аналитика — это сфера, в которой вчерашние знания могут устареть завтра. Новая библиотека Python, обновленный SQL-синтаксис, более продвинутый BI-инструмент — если не следить за развитием технологий, через пару лет можно оказаться «аналитиком прошлого поколения».
Но важно не только учиться самому, но и делиться знаниями с командой. Часто аналитики замыкаются в своем мире данных, но умение обучать коллег делает специалиста незаменимым.
Но важно не только учиться самому, но и делиться знаниями с командой. Часто аналитики замыкаются в своем мире данных, но умение обучать коллег делает специалиста незаменимым.
Как развивать этот навык:
- Следите за трендами. Читайте блоги Habr, KDnuggets, слушайте подкасты о data science, проходите курсы на Coursera и других ресурсах
- Практикуйте метод «учить, чтобы понять». Если вам кажется, что вы разобрались в новой теме, попробуйте объяснить ее коллеге или написать разбор в корпоративный чат.
- Заведите аналитический дневник. Записывайте новые подходы, фреймворки, решения сложных задач. Это не только поможет систематизировать знания, но и пригодится для будущих проектов.
4. Структурное мышление: порядок в голове — порядок в данных
Аналитик каждый день работает с хаосом: тысячи строк данных, десятки переменных, разрозненные источники информации. Без структурного мышления легко утонуть в этих данных и сделать неправильные выводы.
Хороший аналитик умеет разбирать сложные задачи на составляющие и искать в данных логику, а не случайные совпадения.
Хороший аналитик умеет разбирать сложные задачи на составляющие и искать в данных логику, а не случайные совпадения.
Как развивать этот навык:
- Используйте принцип MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive). Когда анализируете проблему, разделяйте все факторы так, чтобы они не пересекались и охватывали всю картину.
- Работайте с диаграммами причин и следствий. Например, диаграмма Исикавы помогает разложить проблему на логичные составляющие.
Подробнее об этом можно прочитать в статье от Changellenge.
Ещё, конечно, очень важный навык — хороший тайм-менеджмент и стрессоустойчивость.
Ещё, конечно, очень важный навык — хороший тайм-менеджмент и стрессоустойчивость.
5. Критическое мышление: не верить всему подряд
Аналитик, который без проверки верит данным, рискует делать неверные выводы.
Данные могут быть неполными, источники — ошибочными, а цифры — случайными.
Данные могут быть неполными, источники — ошибочными, а цифры — случайными.
Поэтому аналитик должен уметь задавать неудобные вопросы:
1. Эти данные корректны?
2. Нет ли в них ошибки?
3. Действительно ли это закономерность, а не случайность?
2. Нет ли в них ошибки?
3. Действительно ли это закономерность, а не случайность?
Как развивать этот навык?
Тренируйтесь выявлять когнитивные искажения.
Например, если аналитик хочет подтвердить гипотезу, он может невольно искать только те данные, которые ее подтверждают (ошибка подтверждения).
Тренируйтесь выявлять когнитивные искажения.
Например, если аналитик хочет подтвердить гипотезу, он может невольно искать только те данные, которые ее подтверждают (ошибка подтверждения).
Почему soft skills решают судьбу аналитика
Технические навыки можно освоить за полгода-год. Научиться писать SQL-запросы, работать с Python и строить дашборды в Tableau — вопрос времени и практики.
Но если аналитик не умеет мыслить стратегически, объяснять свои выводы, работать с бизнесом и задавать правильные вопросы, его ценность остается ограниченной. Вот что об этом думают выпускники наших программ:
Но если аналитик не умеет мыслить стратегически, объяснять свои выводы, работать с бизнесом и задавать правильные вопросы, его ценность остается ограниченной. Вот что об этом думают выпускники наших программ:
-
Так считает наша выпускница, карьерный коуч, психолог по вопросам профессионального развития, Анастасия Горчакова.
Soft-skills важны при карьерном продвижении и в развитии своих навыков. Нужно уметь коммуницировать с коллегами или другими опытными специалистами, чтобы выстроить надежные отношения, в которых старший коллега сможет помочь с твоим развитием. Важно уметь рассказать о своих результатах. Помогает быстрее решить какую-то проблему в проекте, если ты четко ее проговоришь коллегам, или поможет для собственного развития в плане продвижения” (Юлия Герасименко, старший консультант в ex-Big4).
“Аналитики редко получают задачи в стиле «посчитай 2+2». Чаще это что-то вроде «какими способами можно получить 4». Заказчик, как правило, сам не до конца понимает, что именно нужно сделать для достижения результата. И здесь задача аналитика — не просто посчитать, а найти оптимальное решение и сформулировать выводы. Для этого необходимы инициативность и амбициозность, желание разбираться в вопросе максимально глубоко”.
“Зачастую на аналитиков падает большое количество задач одновременно, и все задачи с пометкой «срочно». Здесь главное не поддаться панике, а грамотно распределить время на эти задачи. Также в таких ситуация снова потребуются коммуникативные навыки, что корректно объяснить заказчикам задач, что та или иная задача не может быть выполнена в установленные сроки на должном уровне” (Елена Скобелева,, аналитик в консалтинге, ex-Сбер, ex-Wildberries).
Карьерный рост ждет аналитиков, которые могут не просто найти закономерность в данных, а понять, как она влияет на бизнес, и предложить решение. Именно эти навыки делают разницу между «обычным» специалистом и человеком, которого приглашают на сложные интересные проекты и которому предлагают повышения. И в целом, очень важно “отстаивать свои профессиональные границы, проталкивать идеи, просить о повышении и делать качественную самопрезентацию. Это те софт-скиллы, которых чаще всего не хватает аналитикам. Для многих из них становится открытием то, что можно быть «и умным, и красивым». Не обязательно останавливаться на чём-то одном.
“Аналитики редко получают задачи в стиле «посчитай 2+2». Чаще это что-то вроде «какими способами можно получить 4». Заказчик, как правило, сам не до конца понимает, что именно нужно сделать для достижения результата. И здесь задача аналитика — не просто посчитать, а найти оптимальное решение и сформулировать выводы. Для этого необходимы инициативность и амбициозность, желание разбираться в вопросе максимально глубоко”.
“Зачастую на аналитиков падает большое количество задач одновременно, и все задачи с пометкой «срочно». Здесь главное не поддаться панике, а грамотно распределить время на эти задачи. Также в таких ситуация снова потребуются коммуникативные навыки, что корректно объяснить заказчикам задач, что та или иная задача не может быть выполнена в установленные сроки на должном уровне” (Елена Скобелева,, аналитик в консалтинге, ex-Сбер, ex-Wildberries).
Карьерный рост ждет аналитиков, которые могут не просто найти закономерность в данных, а понять, как она влияет на бизнес, и предложить решение. Именно эти навыки делают разницу между «обычным» специалистом и человеком, которого приглашают на сложные интересные проекты и которому предлагают повышения. И в целом, очень важно “отстаивать свои профессиональные границы, проталкивать идеи, просить о повышении и делать качественную самопрезентацию. Это те софт-скиллы, которых чаще всего не хватает аналитикам. Для многих из них становится открытием то, что можно быть «и умным, и красивым». Не обязательно останавливаться на чём-то одном.
Статью подготовила:
Завадская Юлия
Changellenge >> Education
Методист
Интересуетесь анализом данных?
Мы предлагаем потренировать софт-скиллы и работу в команде уже во время обучения — участники программ Changellenge >> Education решают от трёх до шести бизнес-проектов в течение обучения, активно взаимодействуя с другими членами команд и защищая совместное решение перед экспертами.