Πρότυπο σκάλας καριέρας

Πρότυπο σκάλας καριέρας για Data Analyst

Πέντε επίπεδα από Junior έως Principal Analyst, σε επτά ικανότητες: από τη διατύπωση ερωτημάτων ως την αλλαγή αποφάσεων.

Ξεκινήστε δωρεάν Λήψη σε CSV

Δωρεάν πακέτο · Χωρίς πιστωτική κάρτα

Αυτή η σκάλα καριέρας γράφτηκε για εταιρείες περίπου 20 έως 200 ατόμων όπου οι αναλυτές δουλεύουν κοντά στην επιχείρηση: λίγοι αναλυτές, μερικές φορές μόνο ένας, απαντούν σε ερωτήματα από το product, το marketing, τις πωλήσεις και τη διοίκηση, συχνά πάνω σε μια υποδομή δεδομένων που βοηθούν και οι ίδιοι να χτιστεί. Περιγράφει πέντε επίπεδα, από κάποιον που μαθαίνει να γράφει αξιόπιστα queries έως κάποιον που αποφασίζει πώς μετρά τον εαυτό της ολόκληρη η εταιρεία. Το ανώτερο επίπεδό της, ο Principal Data Analyst, είναι επίπεδο ειδικού. Η διοίκηση της ομάδας analytics είναι χωριστή δουλειά.

Κάθε επίπεδο ορίζεται από όσα κάνει ένας αναλυτής και από το πόσο μακριά φτάνει η δουλειά του, όχι από τα εργαλεία που ξέρει ή από τα χρόνια εμπειρίας του. Διαβάστε μια γραμμή του πίνακα ικανοτήτων από αριστερά προς τα δεξιά για να δείτε πώς μεγαλώνει μια προσδοκία. Διαβάστε την ενότητα ενός επιπέδου για να δείτε όλα όσα αναμένονται σε αυτό. Χρησιμοποιήστε τη για να εξηγήσετε τι σημαίνει το επόμενο επίπεδο, για αυτοαξιολογήσεις και check-in, και για να κάνετε συγκρίσιμες τις προτάσεις προαγωγής.

Προσαρμόστε τη πριν τη δημοσιεύσετε. Αντικαταστήστε τη γενική διατύπωση με τα δικά σας εργαλεία και τις δικές σας μετρικές, αφαιρέστε τα επίπεδα που δεν χρειάζεστε ακόμη και αποφασίστε πού τελειώνει το analytics engineering και πού αρχίζει η ανάλυση στην εταιρεία σας.

Τα επίπεδα με μια ματιά

Junior Data Analyst
Απαντά σε σαφώς ορισμένα ερωτήματα με αξιόπιστα queries και καθαρά γραφήματα, με έλεγχο από έναν πιο έμπειρο αναλυτή.
Εύρος ευθύνης
Μεμονωμένα αιτήματα και επαναλαμβανόμενες αναφορές για μία ομάδα, συνήθως με εύρος που ορίζει κάποιος άλλος.
Data Analyst
Έχει την ευθύνη αναλύσεων από άκρη σε άκρη, από ένα αόριστο ερώτημα ως μια σύσταση, και είναι ο αναλυτής αναφοράς για μία περιοχή.
Εύρος ευθύνης
Μία περιοχή της επιχείρησης, όπως το onboarding, η τιμολόγηση ή το funnel πωλήσεων, μαζί με τα dashboards και τα επαναλαμβανόμενα ερωτήματά της.
Senior Data Analyst
Ηγείται των αναλύσεων πίσω από σημαντικές αποφάσεις και ανεβάζει την ποιότητα της ανάλυσης γύρω του.
Εύρος ευθύνης
Πολλές περιοχές της επιχείρησης ή μία μεγάλη πρωτοβουλία της εταιρείας, και οι ορισμοί μετρικών από τους οποίους εξαρτώνται.
Lead Data Analyst
Διαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο η εταιρεία χρησιμοποιεί τα δεδομένα σε όλες τις λειτουργίες και θέτει τα πρότυπα που ακολουθούν οι άλλοι αναλυτές.
Εύρος ευθύνης
Το analytics σε πολλές λειτουργίες, μαζί με τις κοινές μετρικές, τα μοντέλα δεδομένων και το roadmap του analytics.
Principal Data Analyst
Αποφασίζει πώς μετρά τον εαυτό της η εταιρεία και λογοδοτεί για την εμπιστοσύνη που δείχνει η διοίκηση στα νούμερά της.
Εύρος ευθύνης
Οι βασικές μετρικές της εταιρείας, η προσέγγισή της στον πειραματισμό και η στρατηγική analytics για τα επόμενα χρόνια.

Πίνακας ικανοτήτων

Κάθε γραμμή είναι μια ικανότητα και κάθε στήλη ένα επίπεδο. Διαβάστε μια γραμμή από αριστερά προς τα δεξιά για να δείτε πώς αυξάνεται η προσδοκία.

Τι σημαίνει κάθε ικανότητα

Διατύπωση του προβλήματος: Μετατροπή του ερωτήματος ενός ενδιαφερόμενου σε ερώτημα που μπορούν να απαντήσουν τα δεδομένα και από το οποίο μπορεί να προκύψει απόφαση.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Εξαγωγή σωστών δεδομένων από την αποθήκη δεδομένων και διαμόρφωσή τους ώστε να μπορούν να τα επαναχρησιμοποιήσουν άλλοι.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Συμπεράσματα που αντέχουν, και γνώση του πόσο σίγουρη μπορεί να είναι η εταιρεία γι’ αυτά.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Τα νούμερα είναι σωστά, σημαίνουν παντού το ίδιο και έχουν την εμπιστοσύνη όλων.
Επικοινωνία ευρημάτων: Εξήγηση του τι λένε τα δεδομένα ώστε οι άνθρωποι να το καταλαβαίνουν και να δρουν με βάση αυτό.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Κατανόηση του πώς λειτουργεί η επιχείρηση, ώστε η ανάλυση να αλλάζει όσα κάνουν οι άνθρωποι.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Βοήθεια σε άλλους αναλυτές και χρήστες δεδομένων να βελτιωθούν, ώστε η ομάδα να γίνεται πιο δυνατή.

Data Analyst: προσδοκίες ανά ικανότητα και επίπεδο
Ικανότητα	Junior Data Analyst	Data Analyst	Senior Data Analyst	Lead Data Analyst	Principal Data Analyst
Διατύπωση του προβλήματος	Επαναδιατυπώνει γραπτώς κάθε αίτημα πριν ξεκινήσει, επιβεβαιώνει τη χρονική περίοδο, το segment και τον ορισμό που ζητούνται και ρωτά ποια απόφαση θα στηρίξει η απάντηση.	Μετατρέπει αόριστα ερωτήματα όπως «γιατί αυξήθηκε το churn;» σε σύντομο πλάνο ανάλυσης με υποθέσεις και αντιστέκεται όταν ένα αίτημα δεν θα άλλαζε καμία απόφαση.	Επαναδιατυπώνει τα ερωτήματα των ενδιαφερομένων γύρω από την απόφαση που πραγματικά πρέπει να παρθεί και προτείνει αναλύσεις που δεν ζήτησε κανείς, όταν θα άλλαζαν μια προτεραιότητα.	Ορίζει κάθε τρίμηνο την ατζέντα του analytics με τους επικεφαλής των λειτουργιών, επιλέγοντας τα λίγα ερωτήματα που αξίζει περισσότερο να απαντηθούν και εξηγώντας τι δεν θα αναλυθεί και γιατί.	Εντοπίζει τα ερωτήματα που θα έπρεπε να θέτει η ηγετική ομάδα για την επιχείρηση και φροντίζει ώστε η εταιρεία να έχει τα δεδομένα για να τα απαντήσει πριν γίνουν επείγοντα.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων	Γράφει ευανάγνωστη SQL με joins, aggregations και window functions, ελέγχει τον αριθμό γραμμών και τα διπλότυπα πριν εμπιστευτεί ένα αποτέλεσμα και ζητά review για πίνακες που δεν γνωρίζει.	Γνωρίζει τους πίνακες της περιοχής του και τις ιδιαιτερότητές τους, φτιάχνει επαναχρησιμοποιήσιμα μοντέλα ή views αντί να αντιγράφει queries και τεκμηριώνει τη λογική πίσω από κάθε dashboard που έχει στην ευθύνη του.	Σχεδιάζει τα μοντέλα δεδομένων για μια περιοχή της επιχείρησης ώστε τα συνηθισμένα ερωτήματα να θέλουν απλά queries, ελέγχει τη λογική άλλων αναλυτών και συνεργάζεται με τους μηχανικούς για να διορθωθεί το tracking στην πηγή.	Ορίζει συμβάσεις μοντελοποίησης για όλο τον κώδικα του analytics, αποφασίζει τι ανήκει στα κοινά μοντέλα και τι σε μεμονωμένες αναλύσεις και σχεδιάζει την απόσυρση των εύθραυστων pipelines.	Διαμορφώνει τη συνολική αρχιτεκτονική δεδομένων μαζί με την τεχνική διοίκηση, επιλέγοντας πού πρέπει να επενδύσει το analytics ώστε τα πιο σημαντικά ερωτήματα να απαντώνται φθηνά και γρήγορα.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός	Συγκρίνει όμοια με όμοια, σημειώνει το μέγεθος του δείγματος και την εποχικότητα σε κάθε αποτέλεσμα και επισημαίνει πότε μια διαφορά μπορεί να είναι θόρυβος αντί να την παρουσιάζει ως εύρημα.	Αναλύει A/B tests από την αρχή ως το τέλος, μαζί με το μέγεθος δείγματος, τη διάρκεια και τις μετρικές ασφαλείας (guardrails), και εξηγεί την εμπιστοσύνη και την αβεβαιότητα με απλά λόγια.	Επιλέγει μια τεκμηριωμένη μέθοδο όταν ένα τυχαιοποιημένο τεστ είναι αδύνατο — difference-in-differences με ένα συγκρίσιμο segment, διακοπτόμενη χρονοσειρά ή σύγκριση με ταίριασμα — και δηλώνει ανοιχτά τις υποθέσεις και τα όριά της.	Θέτει τα πρότυπα πειραματισμού της εταιρείας — πότε γίνεται τεστ, πόσο διαρκεί, πώς βγαίνει συμπέρασμα — και ελέγχει τις αναλύσεις υψηλού διακυβεύματος πριν φτάσουν στη διοίκηση.	Αποφασίζει πώς χειρίζεται η εταιρεία τα τεκμήρια στις μεγαλύτερες αποφάσεις της, ισορροπώντας την αυστηρότητα με την ταχύτητα, και είναι ο τελικός ελεγκτής για αναλύσεις που αλλάζουν τη στρατηγική.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών	Συμφωνεί τα νέα νούμερα με μια υπάρχουσα πηγή πριν τα μοιραστεί και αναφέρει την ίδια μέρα στον υπεύθυνο τα χαλασμένα δεδομένα ή τις ύποπτες πτώσεις.	Έχει την ευθύνη για την ακρίβεια των dashboards της περιοχής του, προσθέτει απλούς ελέγχους που πιάνουν τα χαλασμένα δεδομένα πριν τα δουν οι ενδιαφερόμενοι και καταγράφει κάθε ορισμό μετρικής που εισάγει.	Επιλύει αντικρουόμενες εκδοχές της ίδιας μετρικής ανάμεσα σε ομάδες, συμφωνεί έναν ορισμό με όσους τη χρησιμοποιούν και αποσύρει τις αναφορές που έρχονται σε αντίθεση με αυτόν.	Διαχειρίζεται τον κατάλογο μετρικών της εταιρείας και τη διαδικασία αλλαγής ενός ορισμού, και κάνει ορατά τα περιστατικά δεδομένων με υπεύθυνο και διόρθωση.	Λογοδοτεί για την αξιοπιστία των νούμερων που αναφέρονται στη διοίκηση, στους επενδυτές ή στο διοικητικό συμβούλιο και χτίζει τους ελέγχους που τα κρατούν συνεπή καθώς μεγαλώνει η εταιρεία.
Επικοινωνία ευρημάτων	Παρουσιάζει τα αποτελέσματα με ένα καθαρό γράφημα, ένα συμπέρασμα σε μία γραμμή και τις επιφυλάξεις που μετράνε, και κρατά τα dashboards με σαφείς ετικέτες ώστε να τα διαβάζουν άλλοι χωρίς βοήθεια.	Γράφει σύντομες συνόψεις ανάλυσης που ξεκινούν με την απάντηση και τη σύσταση, προσαρμόζει τη λεπτομέρεια στο κοινό και φτιάχνει dashboards που απαντούν σε ένα συγκεκριμένο σύνολο ερωτημάτων.	Αφηγείται την ιστορία πίσω από σύνθετες αναλύσεις σε ανώτερα στελέχη, χειρίζεται με ψυχραιμία την αμφισβήτηση των νούμερων και μετατρέπει τα ευρήματα σε προτάσεις που μπορεί να εφαρμόσει η ομάδα.	Παρουσιάζει τακτικά στη διοίκηση, θέτει το πρότυπο για το πώς γράφονται οι αναλύσεις σε όλη την εταιρεία και φροντίζει ώστε τα σημαντικά ευρήματα να φτάνουν σε όλους όσους αφορούν.	Διαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο μιλά η εταιρεία για την απόδοσή της, από τις ανασκοπήσεις της διοίκησης ως τις ενημερώσεις των επενδυτών, ώστε όλοι να διαβάζουν τα ίδια νούμερα με τον ίδιο τρόπο.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία	Μαθαίνει πώς η ομάδα που υποστηρίζει βγάζει χρήματα ή προσφέρει αξία και, μετά από ένα αίτημα, ρωτά αν χρησιμοποιήθηκε η απάντηση.	Είναι έμπιστος συνεργάτης για μία ομάδα, συμμετέχει στον προγραμματισμό της και μπορεί να αναφέρει αποφάσεις του τελευταίου τριμήνου που άλλαξαν χάρη στη δουλειά του.	Επηρεάζει τις προτεραιότητες πολλών ομάδων, συνδέει τις αναλύσεις με έσοδα, κόστος ή διατήρηση πελατών και σταματά δουλειά που δεν αξίζει πια να γίνεται.	Συνεργάζεται με τους επικεφαλής των λειτουργιών στον καθορισμό στόχων και ποσοτικών δεικτών και φροντίζει ώστε η δυναμικότητα του analytics να πηγαίνει εκεί όπου θα αλλάξει τις πιο σημαντικές αποφάσεις.	Δουλεύει με την ηγετική ομάδα στη στρατηγική και στον προγραμματισμό και μπορεί να δείξει αποφάσεις σε επίπεδο εταιρείας του τελευταίου χρόνου — τιμολόγηση, είσοδο σε αγορές, μεγάλες επενδύσεις — που άλλαξαν χάρη στη δουλειά του analytics.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας	Ζητά ανατροφοδότηση για τα queries και τα κείμενά του, την εφαρμόζει και μοιράζεται με την ομάδα χρήσιμα κόλπα και παγίδες.	Ελέγχει τη δουλειά άλλων αναλυτών με συγκεκριμένα σχόλια, βοηθά τους νέους συναδέλφους να μάθουν τα δεδομένα της περιοχής του και απαντά με υπομονή σε ερωτήσεις συναδέλφων για τα δεδομένα.	Καθοδηγεί junior αναλυτές, οργανώνει reviews κώδικα και αναλύσεων και μαθαίνει σε όσους δεν είναι αναλυτές να απαντούν μόνοι τους σε απλά ερωτήματα με εργαλεία αυτοεξυπηρέτησης.	Βοηθά πολλούς αναλυτές να φτάσουν στο επόμενο επίπεδο, διαμορφώνει τις προσλήψεις και τις συνεντεύξεις για την ομάδα analytics και χτίζει το onboarding και την τεκμηρίωση στα οποία βασίζονται οι νέοι αναλυτές.	Χτίζει την κουλτούρα δεδομένων της εταιρείας, αναπτύσσει τους μελλοντικούς επικεφαλής του analytics και τεκμηριώνει πώς πρέπει να οργανωθεί η ομάδα δεδομένων καθώς μεγαλώνει η εταιρεία.

Κυλήστε τον πίνακα οριζόντια για να δείτε όλα τα επίπεδα.

Λήψη σε CSV Ανοίγει σε Excel, Google Sheets ή Numbers.

Junior Data Analyst: τι αναμένεται

Απαντά σε σαφώς ορισμένα ερωτήματα με αξιόπιστα queries και καθαρά γραφήματα, με έλεγχο από έναν πιο έμπειρο αναλυτή. Μεμονωμένα αιτήματα και επαναλαμβανόμενες αναφορές για μία ομάδα, συνήθως με εύρος που ορίζει κάποιος άλλος.

Διατύπωση του προβλήματος: Επαναδιατυπώνει γραπτώς κάθε αίτημα πριν ξεκινήσει, επιβεβαιώνει τη χρονική περίοδο, το segment και τον ορισμό που ζητούνται και ρωτά ποια απόφαση θα στηρίξει η απάντηση.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Γράφει ευανάγνωστη SQL με joins, aggregations και window functions, ελέγχει τον αριθμό γραμμών και τα διπλότυπα πριν εμπιστευτεί ένα αποτέλεσμα και ζητά review για πίνακες που δεν γνωρίζει.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Συγκρίνει όμοια με όμοια, σημειώνει το μέγεθος του δείγματος και την εποχικότητα σε κάθε αποτέλεσμα και επισημαίνει πότε μια διαφορά μπορεί να είναι θόρυβος αντί να την παρουσιάζει ως εύρημα.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Συμφωνεί τα νέα νούμερα με μια υπάρχουσα πηγή πριν τα μοιραστεί και αναφέρει την ίδια μέρα στον υπεύθυνο τα χαλασμένα δεδομένα ή τις ύποπτες πτώσεις.
Επικοινωνία ευρημάτων: Παρουσιάζει τα αποτελέσματα με ένα καθαρό γράφημα, ένα συμπέρασμα σε μία γραμμή και τις επιφυλάξεις που μετράνε, και κρατά τα dashboards με σαφείς ετικέτες ώστε να τα διαβάζουν άλλοι χωρίς βοήθεια.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Μαθαίνει πώς η ομάδα που υποστηρίζει βγάζει χρήματα ή προσφέρει αξία και, μετά από ένα αίτημα, ρωτά αν χρησιμοποιήθηκε η απάντηση.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Ζητά ανατροφοδότηση για τα queries και τα κείμενά του, την εφαρμόζει και μοιράζεται με την ομάδα χρήσιμα κόλπα και παγίδες.

Data Analyst: τι αναμένεται

Έχει την ευθύνη αναλύσεων από άκρη σε άκρη, από ένα αόριστο ερώτημα ως μια σύσταση, και είναι ο αναλυτής αναφοράς για μία περιοχή. Μία περιοχή της επιχείρησης, όπως το onboarding, η τιμολόγηση ή το funnel πωλήσεων, μαζί με τα dashboards και τα επαναλαμβανόμενα ερωτήματά της.

Διατύπωση του προβλήματος: Μετατρέπει αόριστα ερωτήματα όπως «γιατί αυξήθηκε το churn;» σε σύντομο πλάνο ανάλυσης με υποθέσεις και αντιστέκεται όταν ένα αίτημα δεν θα άλλαζε καμία απόφαση.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Γνωρίζει τους πίνακες της περιοχής του και τις ιδιαιτερότητές τους, φτιάχνει επαναχρησιμοποιήσιμα μοντέλα ή views αντί να αντιγράφει queries και τεκμηριώνει τη λογική πίσω από κάθε dashboard που έχει στην ευθύνη του.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Αναλύει A/B tests από την αρχή ως το τέλος, μαζί με το μέγεθος δείγματος, τη διάρκεια και τις μετρικές ασφαλείας (guardrails), και εξηγεί την εμπιστοσύνη και την αβεβαιότητα με απλά λόγια.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Έχει την ευθύνη για την ακρίβεια των dashboards της περιοχής του, προσθέτει απλούς ελέγχους που πιάνουν τα χαλασμένα δεδομένα πριν τα δουν οι ενδιαφερόμενοι και καταγράφει κάθε ορισμό μετρικής που εισάγει.
Επικοινωνία ευρημάτων: Γράφει σύντομες συνόψεις ανάλυσης που ξεκινούν με την απάντηση και τη σύσταση, προσαρμόζει τη λεπτομέρεια στο κοινό και φτιάχνει dashboards που απαντούν σε ένα συγκεκριμένο σύνολο ερωτημάτων.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Είναι έμπιστος συνεργάτης για μία ομάδα, συμμετέχει στον προγραμματισμό της και μπορεί να αναφέρει αποφάσεις του τελευταίου τριμήνου που άλλαξαν χάρη στη δουλειά του.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Ελέγχει τη δουλειά άλλων αναλυτών με συγκεκριμένα σχόλια, βοηθά τους νέους συναδέλφους να μάθουν τα δεδομένα της περιοχής του και απαντά με υπομονή σε ερωτήσεις συναδέλφων για τα δεδομένα.

Senior Data Analyst: τι αναμένεται

Ηγείται των αναλύσεων πίσω από σημαντικές αποφάσεις και ανεβάζει την ποιότητα της ανάλυσης γύρω του. Πολλές περιοχές της επιχείρησης ή μία μεγάλη πρωτοβουλία της εταιρείας, και οι ορισμοί μετρικών από τους οποίους εξαρτώνται.

Διατύπωση του προβλήματος: Επαναδιατυπώνει τα ερωτήματα των ενδιαφερομένων γύρω από την απόφαση που πραγματικά πρέπει να παρθεί και προτείνει αναλύσεις που δεν ζήτησε κανείς, όταν θα άλλαζαν μια προτεραιότητα.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Σχεδιάζει τα μοντέλα δεδομένων για μια περιοχή της επιχείρησης ώστε τα συνηθισμένα ερωτήματα να θέλουν απλά queries, ελέγχει τη λογική άλλων αναλυτών και συνεργάζεται με τους μηχανικούς για να διορθωθεί το tracking στην πηγή.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Επιλέγει μια τεκμηριωμένη μέθοδο όταν ένα τυχαιοποιημένο τεστ είναι αδύνατο — difference-in-differences με ένα συγκρίσιμο segment, διακοπτόμενη χρονοσειρά ή σύγκριση με ταίριασμα — και δηλώνει ανοιχτά τις υποθέσεις και τα όριά της.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Επιλύει αντικρουόμενες εκδοχές της ίδιας μετρικής ανάμεσα σε ομάδες, συμφωνεί έναν ορισμό με όσους τη χρησιμοποιούν και αποσύρει τις αναφορές που έρχονται σε αντίθεση με αυτόν.
Επικοινωνία ευρημάτων: Αφηγείται την ιστορία πίσω από σύνθετες αναλύσεις σε ανώτερα στελέχη, χειρίζεται με ψυχραιμία την αμφισβήτηση των νούμερων και μετατρέπει τα ευρήματα σε προτάσεις που μπορεί να εφαρμόσει η ομάδα.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Επηρεάζει τις προτεραιότητες πολλών ομάδων, συνδέει τις αναλύσεις με έσοδα, κόστος ή διατήρηση πελατών και σταματά δουλειά που δεν αξίζει πια να γίνεται.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Καθοδηγεί junior αναλυτές, οργανώνει reviews κώδικα και αναλύσεων και μαθαίνει σε όσους δεν είναι αναλυτές να απαντούν μόνοι τους σε απλά ερωτήματα με εργαλεία αυτοεξυπηρέτησης.

Lead Data Analyst: τι αναμένεται

Διαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο η εταιρεία χρησιμοποιεί τα δεδομένα σε όλες τις λειτουργίες και θέτει τα πρότυπα που ακολουθούν οι άλλοι αναλυτές. Το analytics σε πολλές λειτουργίες, μαζί με τις κοινές μετρικές, τα μοντέλα δεδομένων και το roadmap του analytics.

Διατύπωση του προβλήματος: Ορίζει κάθε τρίμηνο την ατζέντα του analytics με τους επικεφαλής των λειτουργιών, επιλέγοντας τα λίγα ερωτήματα που αξίζει περισσότερο να απαντηθούν και εξηγώντας τι δεν θα αναλυθεί και γιατί.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Ορίζει συμβάσεις μοντελοποίησης για όλο τον κώδικα του analytics, αποφασίζει τι ανήκει στα κοινά μοντέλα και τι σε μεμονωμένες αναλύσεις και σχεδιάζει την απόσυρση των εύθραυστων pipelines.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Θέτει τα πρότυπα πειραματισμού της εταιρείας — πότε γίνεται τεστ, πόσο διαρκεί, πώς βγαίνει συμπέρασμα — και ελέγχει τις αναλύσεις υψηλού διακυβεύματος πριν φτάσουν στη διοίκηση.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Διαχειρίζεται τον κατάλογο μετρικών της εταιρείας και τη διαδικασία αλλαγής ενός ορισμού, και κάνει ορατά τα περιστατικά δεδομένων με υπεύθυνο και διόρθωση.
Επικοινωνία ευρημάτων: Παρουσιάζει τακτικά στη διοίκηση, θέτει το πρότυπο για το πώς γράφονται οι αναλύσεις σε όλη την εταιρεία και φροντίζει ώστε τα σημαντικά ευρήματα να φτάνουν σε όλους όσους αφορούν.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Συνεργάζεται με τους επικεφαλής των λειτουργιών στον καθορισμό στόχων και ποσοτικών δεικτών και φροντίζει ώστε η δυναμικότητα του analytics να πηγαίνει εκεί όπου θα αλλάξει τις πιο σημαντικές αποφάσεις.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Βοηθά πολλούς αναλυτές να φτάσουν στο επόμενο επίπεδο, διαμορφώνει τις προσλήψεις και τις συνεντεύξεις για την ομάδα analytics και χτίζει το onboarding και την τεκμηρίωση στα οποία βασίζονται οι νέοι αναλυτές.

Principal Data Analyst: τι αναμένεται

Αποφασίζει πώς μετρά τον εαυτό της η εταιρεία και λογοδοτεί για την εμπιστοσύνη που δείχνει η διοίκηση στα νούμερά της. Οι βασικές μετρικές της εταιρείας, η προσέγγισή της στον πειραματισμό και η στρατηγική analytics για τα επόμενα χρόνια.

Διατύπωση του προβλήματος: Εντοπίζει τα ερωτήματα που θα έπρεπε να θέτει η ηγετική ομάδα για την επιχείρηση και φροντίζει ώστε η εταιρεία να έχει τα δεδομένα για να τα απαντήσει πριν γίνουν επείγοντα.
Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων: Διαμορφώνει τη συνολική αρχιτεκτονική δεδομένων μαζί με την τεχνική διοίκηση, επιλέγοντας πού πρέπει να επενδύσει το analytics ώστε τα πιο σημαντικά ερωτήματα να απαντώνται φθηνά και γρήγορα.
Στατιστική αυστηρότητα και πειραματισμός: Αποφασίζει πώς χειρίζεται η εταιρεία τα τεκμήρια στις μεγαλύτερες αποφάσεις της, ισορροπώντας την αυστηρότητα με την ταχύτητα, και είναι ο τελικός ελεγκτής για αναλύσεις που αλλάζουν τη στρατηγική.
Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών: Λογοδοτεί για την αξιοπιστία των νούμερων που αναφέρονται στη διοίκηση, στους επενδυτές ή στο διοικητικό συμβούλιο και χτίζει τους ελέγχους που τα κρατούν συνεπή καθώς μεγαλώνει η εταιρεία.
Επικοινωνία ευρημάτων: Διαμορφώνει τον τρόπο με τον οποίο μιλά η εταιρεία για την απόδοσή της, από τις ανασκοπήσεις της διοίκησης ως τις ενημερώσεις των επενδυτών, ώστε όλοι να διαβάζουν τα ίδια νούμερα με τον ίδιο τρόπο.
Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία: Δουλεύει με την ηγετική ομάδα στη στρατηγική και στον προγραμματισμό και μπορεί να δείξει αποφάσεις σε επίπεδο εταιρείας του τελευταίου χρόνου — τιμολόγηση, είσοδο σε αγορές, μεγάλες επενδύσεις — που άλλαξαν χάρη στη δουλειά του analytics.
Καθοδήγηση και ανάπτυξη ομάδας: Χτίζει την κουλτούρα δεδομένων της εταιρείας, αναπτύσσει τους μελλοντικούς επικεφαλής του analytics και τεκμηριώνει πώς πρέπει να οργανωθεί η ομάδα δεδομένων καθώς μεγαλώνει η εταιρεία.

Πώς να προσαρμόσετε αυτή τη σκάλα

Προσαρμόστε τη στο μέγεθος της ομάδας analytics
Με έναν ή δύο αναλυτές πιθανότατα χρειάζεστε τρία επίπεδα, όχι πέντε. Αφήστε έξω τα Lead και Principal μέχρι κάποιος να θέτει πράγματι πρότυπα για πολλές λειτουργίες, και προσθέστε τα όταν υπάρχει αυτή η δουλειά, όχι ως επιβράβευση. Στις περισσότερες εταιρείες αυτού του μεγέθους, το εύρος του Principal ανήκει σε έναν Head of Data ή Head of Analytics. Χρησιμοποιήστε το επίπεδο μόνο αν θέλετε έναν έμπειρο ειδικό δίπλα σε αυτό το άτομο.
Αποφασίστε πού ανήκει το analytics engineering
Αν έχετε analytics engineers ή data engineers που έχουν την ευθύνη των μοντέλων, κάντε πιο ελαφριά τη γραμμή «Ερωτήματα και μοντελοποίηση δεδομένων» και πιο βαριά τη γραμμή «Διατύπωση του προβλήματος». Αν οι αναλυτές σας έχουν την ευθύνη όλης της υποδομής, κρατήστε τη γραμμή όπως είναι και ονομάστε μέσα της τα εργαλεία σας.
Λάβετε υπόψη αν οι αναλυτές είναι ενσωματωμένοι ή κεντρικοί
Οι αναλυτές που είναι ενσωματωμένοι σε ομάδες κρίνονται κυρίως από τις αποφάσεις της ομάδας με την οποία δουλεύουν. Μια κεντρική ομάδα κρίνεται περισσότερο από κοινές μετρικές και πρότυπα. Δώστε βάρος στις γραμμές «Επιχειρηματικός αντίκτυπος και συνεργασία» και «Ποιότητα δεδομένων και ορισμοί μετρικών» ανάλογα με το πώς είναι πραγματικά οργανωμένη η ομάδα σας.
Συλλέξτε τεκμήρια από πραγματικές αναλύσεις
Ζητήστε από τους αναλυτές να συνδέουν τα κείμενα, τα dashboards και τα μοντέλα πίσω από κάθε ισχυρισμό της αυτοαξιολόγησής τους, μαζί με την απόφαση που στήριξε το καθένα. Έτσι τα check-in γίνονται συζήτηση για πραγματική δουλειά αντί για λίστα με εργαλεία που έμαθε κανείς.

Ερωτήσεις

Ερωτήσεις για αυτή τη σκάλα

Ποια είναι η διαφορά ανάμεσα σε data analyst και data scientist σε μια σκάλα καριέρας;

Ο data analyst βοηθά τους ανθρώπους να παίρνουν αποφάσεις βρίσκοντας, ελέγχοντας και εξηγώντας τι λένε τα δεδομένα. Ο data scientist κυρίως φτιάχνει στατιστικά μοντέλα ή μοντέλα μηχανικής μάθησης που γίνονται μέρος του προϊόντος ή των λειτουργιών της εταιρείας. Στις μικρότερες εταιρείες οι ρόλοι επικαλύπτονται, αλλά εξελίσσονται σε διαφορετικές κατευθύνσεις, οπότε δώστε τους χωριστές σκάλες ή χωριστές διαδρομές. Σε κάποιες εταιρείες, «data scientist» είναι απλώς ο τίτλος των αναλυτών που εστιάζουν στον πειραματισμό.

Πόσα επίπεδα πρέπει να έχει μια σκάλα καριέρας για data analysts;

Για μια εταιρεία 20 έως 200 ατόμων, τρία έως πέντε. Οι περισσότερες μικρές ομάδες χρειάζονται Junior, Data Analyst και Senior. Τα Lead και Principal έχουν νόημα μόνο όταν το analytics εξυπηρετεί πολλές λειτουργίες και κάποιος θέτει πρότυπα για όλες.

Χρειάζεται Python ένας senior data analyst ή αρκεί η SQL;

Αυτή η σκάλα σκόπιμα δεν συνδέει τα επίπεδα με γλώσσες. Πολλοί εξαιρετικοί senior αναλυτές δουλεύουν κυρίως με SQL και ένα εργαλείο BI. Αυτό που ξεχωρίζει τα επίπεδα είναι η ποιότητα των ερωτημάτων, η αυστηρότητα της ανάλυσης και οι αποφάσεις που αλλάζει. Προσθέστε απαίτηση για εργαλείο μόνο αν η ομάδα σας πραγματικά δεν μπορεί να δουλέψει χωρίς αυτό.

Πώς δείχνετε τον αντίκτυπο ενός data analyst σε μια πρόταση προαγωγής;

Δείξτε αποφάσεις, όχι dashboards. Για κάθε ικανότητα του επιπέδου-στόχου, καταγράψτε δύο ή τρεις αναλύσεις με το ερώτημα, τη μέθοδο, τη σύσταση και το τι έγινε στη συνέχεια. Ένας ενδιαφερόμενος που επιβεβαιώνει ότι άλλαξε μια απόφαση είναι ισχυρότερο τεκμήριο από τον αριθμό των αναφορών που φτιάχτηκαν.

Μπορεί ένας data analyst να συνεχίσει να εξελίσσεται χωρίς να γίνει head of analytics;

Ναι. Τα Lead και Principal είναι επίπεδα ειδικού: μεγαλώνουν σε εύρος και σε επιρροή στον τρόπο με τον οποίο η εταιρεία χρησιμοποιεί τα δεδομένα, χωρίς διοίκηση ανθρώπων. Η διοίκηση της ομάδας analytics είναι χωριστή δουλειά με δική της σκάλα, και η μετάβαση σε αυτήν πρέπει να είναι αλλαγή διαδρομής και όχι ο μόνος δρόμος προς τα πάνω.

Στήστε αυτή τη σκάλα καριέρας στο LadderKit — δωρεάν

Ορίστε τα επίπεδα και τις δεξιότητές της για την ομάδα σας, αξιολογήστε τους ανθρώπους με βάση αυτά στα check-in και κρατήστε τις αποφάσεις προαγωγής συνεπείς.

Ξεκινήστε δωρεάν Δείτε την επίδειξη Χωρίς εγγραφή