Karjeros laiptų šablonas

Duomenų analitiko karjeros laiptų šablonas

Penki lygiai nuo Junior iki Principal analitiko ir septynios kompetencijos – nuo klausimo formulavimo iki pakeistų sprendimų.

Pradėti nemokamai Atsisiųsti CSV

Nemokamas planas · Mokėjimo kortelės nereikia

Šie karjeros laiptai parašyti maždaug 20–200 žmonių įmonėms, kuriose analitikai dirba arti verslo: keli analitikai, o kartais tik vienas, atsako į produkto, rinkodaros, pardavimų ir vadovybės klausimus ir dažnai patys padeda kurti duomenų infrastruktūrą. Aprašyti penki lygiai – nuo žmogaus, kuris mokosi rašyti patikimas užklausas, iki to, kuris sprendžia, kaip visa įmonė matuoja savo veiklą. Aukščiausias lygis, Principal duomenų analitikas, yra specialisto lygis; vadovavimas analitikos komandai – atskiras darbas.

Kiekvieną lygį apibrėžia tai, ką analitikas daro ir kaip toli siekia jo darbas, o ne žinomi įrankiai ar patirties metai. Skaitykite kompetencijų matricos eilutę iš kairės į dešinę – pamatysite, kaip auga vienas lūkestis; skaitykite lygio skiltį – pamatysite viską, ko tame lygyje tikimasi. Naudokite karjeros laiptus aiškindami, ką reiškia kitas lygis, rengdami įsivertinimus ir check-in pokalbius ir siekdami, kad paaukštinimo atvejai būtų palyginami.

Prieš paskelbdami pritaikykite šabloną. Bendras formuluotes pakeiskite savo įrankiais ir metrikomis, išbraukite kol kas nereikalingus lygius ir nuspręskite, kur jūsų įmonėje baigiasi analitikos inžinerija ir prasideda analizė.

Lygiai trumpai

Junior duomenų analitikas
Atsako į aiškiai apibrėžtus klausimus patikimomis užklausomis ir aiškiais grafikais, o jo darbą peržiūri patyrusesnis analitikas.
Apimtis
Atskiri prašymai ir periodinės ataskaitos vienai komandai, dažniausiai apibrėžti kito žmogaus.
Duomenų analitikas
Nuo pradžios iki galo atsako už analizes – nuo miglotos užklausos iki rekomendacijos – ir yra pagrindinis vienos srities analitikas.
Apimtis
Viena verslo sritis, pavyzdžiui, naujų naudotojų įvedimas, kainodara ar pardavimų piltuvas, ir jos skydeliai bei pasikartojantys klausimai.
Senior duomenų analitikas
Vadovauja analizėms, kuriomis remiasi svarbūs sprendimai, ir kelia aplinkinių analizių kokybę.
Apimtis
Kelios verslo sritys arba viena didelė įmonės iniciatyva ir metrikų apibrėžimai, nuo kurių jos priklauso.
Lead duomenų analitikas
Formuoja, kaip įmonė naudoja duomenis įvairiose funkcijose, ir nustato standartus, kurių laikosi kiti analitikai.
Apimtis
Analitika keliose funkcijose, įskaitant bendras metrikas, duomenų modelius ir analitikos veiksmų planą.
Principal duomenų analitikas
Sprendžia, kaip įmonė matuoja savo veiklą, ir atsako už vadovybės pasitikėjimą jos skaičiais.
Apimtis
Pagrindinės įmonės metrikos, jos požiūris į eksperimentus ir analitikos strategija keleriems ateinantiems metams.

Kompetencijų matrica

Kiekviena eilutė – kompetencija, kiekvienas stulpelis – lygis. Skaitykite eilutę iš kairės į dešinę ir matysite, kaip auga lūkesčiai.

Ką reiškia kiekviena kompetencija

Klausimo formulavimas: Suinteresuotosios šalies klausimo pavertimas tokiu, į kurį gali atsakyti duomenys ir po kurio gali sekti sprendimas.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Teisingų duomenų gavimas iš duomenų saugyklos ir jų sutvarkymas taip, kad kiti galėtų juos naudoti pakartotinai.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Patikimų išvadų darymas ir supratimas, kiek įmonė gali būti jomis tikra.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Rūpinimasis, kad skaičiai būtų teisingi, visur reikštų tą patį ir jais būtų pasitikima.
Įžvalgų perteikimas: Paaiškinimas, ką sako duomenys, kad žmonės tai suprastų ir imtųsi veiksmų.
Poveikis verslui ir partnerystė: Supratimas, kaip veikia verslas, ir rūpinimasis, kad analizė pakeistų tai, ką žmonės daro.
Mentorystė ir komandos augimas: Pagalba kitiems analitikams ir duomenų naudotojams tobulėti ir komandos stiprinimas.

Duomenų analitikas: lūkesčiai pagal kompetenciją ir lygį
Kompetencija	Junior duomenų analitikas	Duomenų analitikas	Senior duomenų analitikas	Lead duomenų analitikas	Principal duomenų analitikas
Klausimo formulavimas	Prieš pradėdamas raštu performuluoja kiekvieną prašymą, pasitikslina laikotarpį, segmentą ir apibrėžimą ir paklausia, kokiam sprendimui atsakymas bus naudojamas.	Miglotus klausimus, tokius kaip „kodėl išaugo klientų netekimas?“, paverčia trumpu analizės planu su hipotezėmis ir nesutinka, kai prašymas nepakeistų jokio sprendimo.	Performuluoja suinteresuotųjų šalių klausimus pagal sprendimą, kurį iš tiesų reikia priimti, ir pasiūlo niekieno neprašytų analizių, kai jos pakeistų prioritetą.	Kas ketvirtį kartu su funkcijų vadovais nustato analitikos darbotvarkę, atrinkdamas kelis vertingiausius klausimus ir paaiškindamas, kas nebus analizuojama ir kodėl.	Nustato klausimus apie verslą, kuriuos turėtų kelti vadovų komanda, ir pasirūpina, kad įmonė turėtų duomenų atsakyti į juos dar prieš jiems tampant skubiems.
Užklausos ir duomenų modeliavimas	Rašo skaitomą SQL su sujungimais, agregavimu ir lango funkcijomis, prieš pasitikėdamas rezultatu patikrina eilučių skaičių ir dublikatus ir prašo peržiūros dirbdamas su nepažįstamomis lentelėmis.	Žino savo srities lenteles ir jų keistenybes, užuot kopijavęs užklausas kuria pakartotinai naudojamus modelius ar rodinius ir dokumentuoja kiekvieno savo skydelio logiką.	Projektuoja verslo srities duomenų modelius taip, kad įprastiems klausimams užtektų paprastų užklausų, peržiūri kitų analitikų logiką ir kartu su inžinieriais taiso įvykių sekimą pačiame šaltinyje.	Apibrėžia modeliavimo susitarimus visame analitikos kode, sprendžia, kas priklauso bendriems modeliams, o kas – vienkartinei analizei, ir planuoja darbus trapiems duomenų konvejeriams pakeisti.	Kartu su inžinerijos vadovybe formuoja bendrą duomenų architektūrą ir sprendžia, kur investuoti analitikos išteklius, kad atsakyti į svarbiausius klausimus išliktų pigu ir greita.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai	Lygina palyginamus dalykus, kiekviename rezultate nurodo imčių dydžius ir sezoniškumą ir pažymi, kai skirtumas gali būti triukšmas, užuot pateikęs jį kaip atradimą.	Analizuoja A/B testus nuo pradžios iki galo, įskaitant imties dydį, trukmę ir apsaugines metrikas, ir paprastais žodžiais paaiškina pasikliautinumą ir neapibrėžtumą.	Kai atsitiktinių imčių testas neįmanomas, pasirenka pagrįstą metodą – skirtumų skirtumo analizę palyginamo segmento atžvilgiu, pertrauktų laiko eilučių analizę ar suporuotą palyginimą – ir atvirai įvardija jo prielaidas ir ribas.	Nustato įmonės eksperimentavimo standartus – kada testuoti, kiek laiko, kaip vertinti rezultatą – ir peržiūri didelės reikšmės analizes, kol jos dar nepasiekė vadovybės.	Sprendžia, kaip įmonė vertina įrodymus svarbiausiuose sprendimuose, derindamas griežtumą su greičiu, ir yra galutinis strategiją keičiančių analizių peržiūrėtojas.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai	Prieš dalydamasis naujais skaičiais palygina juos su esamu šaltiniu, o apie sugedusius duomenis ar įtartinus kritimus praneša atsakingam žmogui tą pačią dieną.	Atsako už savo srities skydelių tikslumą, prideda paprastų patikrų, kurios aptinka sugedusius duomenis anksčiau nei suinteresuotosios šalys, ir užrašo kiekvienos savo įvestos metrikos apibrėžimą.	Išsprendžia komandų prieštaravimus dėl skirtingų tos pačios metrikos versijų, susitaria dėl vieno apibrėžimo su ja besinaudojančiais žmonėmis ir panaikina jam prieštaraujančias ataskaitas.	Tvarko įmonės metrikų katalogą ir apibrėžimų keitimo procesą, o duomenų incidentus padaro matomus, kiekvienam paskirdamas atsakingą žmogų ir sprendimą.	Atsako už vadovybei, investuotojams ar valdybai teikiamų skaičių patikimumą ir sukuria kontrolės priemones, kurios išlaiko juos nuoseklius įmonei augant.
Įžvalgų perteikimas	Pateikia rezultatus su aiškiu grafiku, vieno sakinio išvada ir svarbiomis išlygomis, o skydelius aiškiai pažymi, kad kiti galėtų juos skaityti be pagalbos.	Rašo trumpas analizių santraukas, prasidedančias atsakymu ir rekomendacija, pritaiko detalumą auditorijai ir kuria skydelius, atsakančius į konkretų klausimų rinkinį.	Aukšto lygio suinteresuotosioms šalims papasakoja, kas slypi už sudėtingų analizių, ramiai atsako į abejones dėl skaičių ir paverčia radinius pasiūlymais, pagal kuriuos komanda gali veikti.	Reguliariai pristato vadovybei, nustato, kaip visoje įmonėje aprašomos analizės, ir pasirūpina, kad svarbūs radiniai pasiektų visus, kuriems jie aktualūs.	Formuoja, kaip įmonė kalba apie savo rezultatus – nuo vadovybės peržiūrų iki ataskaitų investuotojams, – kad visi tuos pačius skaičius skaitytų vienodai.
Poveikis verslui ir partnerystė	Mokosi, kaip aptarnaujama komanda uždirba pinigus ar kuria vertę, ir po prašymo pasidomi, ar atsakymas buvo panaudotas.	Yra patikimas vienos komandos partneris, dalyvauja jos planavime ir gali įvardyti praėjusio ketvirčio sprendimus, kurie pasikeitė dėl jo darbo.	Daro įtaką kelių komandų prioritetams, sieja analizes su pajamomis, kaštais ar klientų išlaikymu ir sustabdo darbus, kurių nebeverta dirbti.	Kartu su funkcijų vadovais nustato tikslus ir siektinus rodiklius ir pasirūpina, kad analitikos ištekliai būtų skiriami ten, kur pakeis svarbiausius sprendimus.	Dirba su vadovų komanda prie strategijos ir planavimo ir gali nurodyti praėjusių metų įmonės lygio sprendimus – kainodaros, įėjimo į rinką, didelių investicijų, – kurie pasikeitė dėl analitikos darbo.
Mentorystė ir komandos augimas	Prašo grįžtamojo ryšio apie savo užklausas ir aprašymus, į jį atsižvelgia ir dalijasi su komanda naudingomis gudrybėmis bei spąstais.	Peržiūri kitų analitikų darbą su konkrečiomis pastabomis, padeda naujokams perprasti savo srities duomenis ir kantriai atsako į kolegų klausimus apie duomenis.	Mentoriauja Junior analitikams, veda kodo ir analizių peržiūras ir moko ne analitikus patiems atsakyti į paprastus klausimus savitarnos įrankiais.	Augina kelis analitikus iki kito lygio, formuoja analitikos komandos atranką ir pokalbius ir kuria įvedimo į darbą medžiagą bei dokumentaciją, kuria remiasi nauji analitikai.	Kuria įmonės duomenų kultūrą, ugdo būsimus analitikos vadovus ir pagrindžia, kaip duomenų komanda turėtų būti organizuota įmonei augant.

Slinkite lentelę į šoną, kad matytumėte visus lygius.

Atsisiųsti CSV Atsidaro su „Excel“, „Google Sheets“ ar „Numbers“.

Junior duomenų analitikas: ko tikimasi

Atsako į aiškiai apibrėžtus klausimus patikimomis užklausomis ir aiškiais grafikais, o jo darbą peržiūri patyrusesnis analitikas. Atskiri prašymai ir periodinės ataskaitos vienai komandai, dažniausiai apibrėžti kito žmogaus.

Klausimo formulavimas: Prieš pradėdamas raštu performuluoja kiekvieną prašymą, pasitikslina laikotarpį, segmentą ir apibrėžimą ir paklausia, kokiam sprendimui atsakymas bus naudojamas.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Rašo skaitomą SQL su sujungimais, agregavimu ir lango funkcijomis, prieš pasitikėdamas rezultatu patikrina eilučių skaičių ir dublikatus ir prašo peržiūros dirbdamas su nepažįstamomis lentelėmis.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Lygina palyginamus dalykus, kiekviename rezultate nurodo imčių dydžius ir sezoniškumą ir pažymi, kai skirtumas gali būti triukšmas, užuot pateikęs jį kaip atradimą.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Prieš dalydamasis naujais skaičiais palygina juos su esamu šaltiniu, o apie sugedusius duomenis ar įtartinus kritimus praneša atsakingam žmogui tą pačią dieną.
Įžvalgų perteikimas: Pateikia rezultatus su aiškiu grafiku, vieno sakinio išvada ir svarbiomis išlygomis, o skydelius aiškiai pažymi, kad kiti galėtų juos skaityti be pagalbos.
Poveikis verslui ir partnerystė: Mokosi, kaip aptarnaujama komanda uždirba pinigus ar kuria vertę, ir po prašymo pasidomi, ar atsakymas buvo panaudotas.
Mentorystė ir komandos augimas: Prašo grįžtamojo ryšio apie savo užklausas ir aprašymus, į jį atsižvelgia ir dalijasi su komanda naudingomis gudrybėmis bei spąstais.

Duomenų analitikas: ko tikimasi

Nuo pradžios iki galo atsako už analizes – nuo miglotos užklausos iki rekomendacijos – ir yra pagrindinis vienos srities analitikas. Viena verslo sritis, pavyzdžiui, naujų naudotojų įvedimas, kainodara ar pardavimų piltuvas, ir jos skydeliai bei pasikartojantys klausimai.

Klausimo formulavimas: Miglotus klausimus, tokius kaip „kodėl išaugo klientų netekimas?“, paverčia trumpu analizės planu su hipotezėmis ir nesutinka, kai prašymas nepakeistų jokio sprendimo.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Žino savo srities lenteles ir jų keistenybes, užuot kopijavęs užklausas kuria pakartotinai naudojamus modelius ar rodinius ir dokumentuoja kiekvieno savo skydelio logiką.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Analizuoja A/B testus nuo pradžios iki galo, įskaitant imties dydį, trukmę ir apsaugines metrikas, ir paprastais žodžiais paaiškina pasikliautinumą ir neapibrėžtumą.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Atsako už savo srities skydelių tikslumą, prideda paprastų patikrų, kurios aptinka sugedusius duomenis anksčiau nei suinteresuotosios šalys, ir užrašo kiekvienos savo įvestos metrikos apibrėžimą.
Įžvalgų perteikimas: Rašo trumpas analizių santraukas, prasidedančias atsakymu ir rekomendacija, pritaiko detalumą auditorijai ir kuria skydelius, atsakančius į konkretų klausimų rinkinį.
Poveikis verslui ir partnerystė: Yra patikimas vienos komandos partneris, dalyvauja jos planavime ir gali įvardyti praėjusio ketvirčio sprendimus, kurie pasikeitė dėl jo darbo.
Mentorystė ir komandos augimas: Peržiūri kitų analitikų darbą su konkrečiomis pastabomis, padeda naujokams perprasti savo srities duomenis ir kantriai atsako į kolegų klausimus apie duomenis.

Senior duomenų analitikas: ko tikimasi

Vadovauja analizėms, kuriomis remiasi svarbūs sprendimai, ir kelia aplinkinių analizių kokybę. Kelios verslo sritys arba viena didelė įmonės iniciatyva ir metrikų apibrėžimai, nuo kurių jos priklauso.

Klausimo formulavimas: Performuluoja suinteresuotųjų šalių klausimus pagal sprendimą, kurį iš tiesų reikia priimti, ir pasiūlo niekieno neprašytų analizių, kai jos pakeistų prioritetą.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Projektuoja verslo srities duomenų modelius taip, kad įprastiems klausimams užtektų paprastų užklausų, peržiūri kitų analitikų logiką ir kartu su inžinieriais taiso įvykių sekimą pačiame šaltinyje.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Kai atsitiktinių imčių testas neįmanomas, pasirenka pagrįstą metodą – skirtumų skirtumo analizę palyginamo segmento atžvilgiu, pertrauktų laiko eilučių analizę ar suporuotą palyginimą – ir atvirai įvardija jo prielaidas ir ribas.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Išsprendžia komandų prieštaravimus dėl skirtingų tos pačios metrikos versijų, susitaria dėl vieno apibrėžimo su ja besinaudojančiais žmonėmis ir panaikina jam prieštaraujančias ataskaitas.
Įžvalgų perteikimas: Aukšto lygio suinteresuotosioms šalims papasakoja, kas slypi už sudėtingų analizių, ramiai atsako į abejones dėl skaičių ir paverčia radinius pasiūlymais, pagal kuriuos komanda gali veikti.
Poveikis verslui ir partnerystė: Daro įtaką kelių komandų prioritetams, sieja analizes su pajamomis, kaštais ar klientų išlaikymu ir sustabdo darbus, kurių nebeverta dirbti.
Mentorystė ir komandos augimas: Mentoriauja Junior analitikams, veda kodo ir analizių peržiūras ir moko ne analitikus patiems atsakyti į paprastus klausimus savitarnos įrankiais.

Lead duomenų analitikas: ko tikimasi

Formuoja, kaip įmonė naudoja duomenis įvairiose funkcijose, ir nustato standartus, kurių laikosi kiti analitikai. Analitika keliose funkcijose, įskaitant bendras metrikas, duomenų modelius ir analitikos veiksmų planą.

Klausimo formulavimas: Kas ketvirtį kartu su funkcijų vadovais nustato analitikos darbotvarkę, atrinkdamas kelis vertingiausius klausimus ir paaiškindamas, kas nebus analizuojama ir kodėl.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Apibrėžia modeliavimo susitarimus visame analitikos kode, sprendžia, kas priklauso bendriems modeliams, o kas – vienkartinei analizei, ir planuoja darbus trapiems duomenų konvejeriams pakeisti.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Nustato įmonės eksperimentavimo standartus – kada testuoti, kiek laiko, kaip vertinti rezultatą – ir peržiūri didelės reikšmės analizes, kol jos dar nepasiekė vadovybės.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Tvarko įmonės metrikų katalogą ir apibrėžimų keitimo procesą, o duomenų incidentus padaro matomus, kiekvienam paskirdamas atsakingą žmogų ir sprendimą.
Įžvalgų perteikimas: Reguliariai pristato vadovybei, nustato, kaip visoje įmonėje aprašomos analizės, ir pasirūpina, kad svarbūs radiniai pasiektų visus, kuriems jie aktualūs.
Poveikis verslui ir partnerystė: Kartu su funkcijų vadovais nustato tikslus ir siektinus rodiklius ir pasirūpina, kad analitikos ištekliai būtų skiriami ten, kur pakeis svarbiausius sprendimus.
Mentorystė ir komandos augimas: Augina kelis analitikus iki kito lygio, formuoja analitikos komandos atranką ir pokalbius ir kuria įvedimo į darbą medžiagą bei dokumentaciją, kuria remiasi nauji analitikai.

Principal duomenų analitikas: ko tikimasi

Sprendžia, kaip įmonė matuoja savo veiklą, ir atsako už vadovybės pasitikėjimą jos skaičiais. Pagrindinės įmonės metrikos, jos požiūris į eksperimentus ir analitikos strategija keleriems ateinantiems metams.

Klausimo formulavimas: Nustato klausimus apie verslą, kuriuos turėtų kelti vadovų komanda, ir pasirūpina, kad įmonė turėtų duomenų atsakyti į juos dar prieš jiems tampant skubiems.
Užklausos ir duomenų modeliavimas: Kartu su inžinerijos vadovybe formuoja bendrą duomenų architektūrą ir sprendžia, kur investuoti analitikos išteklius, kad atsakyti į svarbiausius klausimus išliktų pigu ir greita.
Statistinis griežtumas ir eksperimentai: Sprendžia, kaip įmonė vertina įrodymus svarbiausiuose sprendimuose, derindamas griežtumą su greičiu, ir yra galutinis strategiją keičiančių analizių peržiūrėtojas.
Duomenų kokybė ir metrikų apibrėžimai: Atsako už vadovybei, investuotojams ar valdybai teikiamų skaičių patikimumą ir sukuria kontrolės priemones, kurios išlaiko juos nuoseklius įmonei augant.
Įžvalgų perteikimas: Formuoja, kaip įmonė kalba apie savo rezultatus – nuo vadovybės peržiūrų iki ataskaitų investuotojams, – kad visi tuos pačius skaičius skaitytų vienodai.
Poveikis verslui ir partnerystė: Dirba su vadovų komanda prie strategijos ir planavimo ir gali nurodyti praėjusių metų įmonės lygio sprendimus – kainodaros, įėjimo į rinką, didelių investicijų, – kurie pasikeitė dėl analitikos darbo.
Mentorystė ir komandos augimas: Kuria įmonės duomenų kultūrą, ugdo būsimus analitikos vadovus ir pagrindžia, kaip duomenų komanda turėtų būti organizuota įmonei augant.

Kaip pritaikyti šiuos laiptus

Pritaikykite prie savo analitikos komandos dydžio
Turint vieną ar du analitikus, greičiausiai reikia trijų lygių, o ne penkių. Lead ir Principal lygių neįtraukite, kol kas nors iš tiesų nenustato standartų keliose funkcijose, ir pridėkite juos, kai toks darbas atsiranda, o ne kaip atlygį. Daugumoje tokio dydžio įmonių Principal lygio atsakomybės priklauso duomenų ar analitikos vadovui (Head of Data); naudokite šį lygį tik tada, jei šalia to žmogaus norite turėti aukšto lygio specialistą.
Nuspręskite, kur yra analitikos inžinerija
Jei turite analitikos ar duomenų inžinierių, kurie atsako už modelius, palengvinkite užklausų ir duomenų modeliavimo eilutę, o klausimo formulavimo eilutę sustiprinkite. Jei jūsų analitikai atsako už visą infrastruktūrą, palikite eilutę kaip yra ir įrašykite į ją savo įrankius.
Atsižvelkite, ar analitikai dirba komandose, ar centralizuotai
Komandose dirbantys analitikai daugiausia vertinami pagal tų komandų sprendimus; centrinė komanda – labiau pagal bendras metrikas ir standartus. Poveikio verslui ir duomenų kokybės eilučių svorį suderinkite su tuo, kaip jūsų komanda iš tiesų organizuota.
Rinkite įrodymus iš tikrų analizių
Paprašykite analitikų prie kiekvieno įsivertinimo teiginio pridėti nuorodas į aprašymus, skydelius ir modelius, kuriais jis grindžiamas, ir nurodyti, kokiam sprendimui kiekvienas jų buvo naudotas. Taip check-in pokalbiai tampa tikro darbo aptarimu, o ne išmoktų įrankių sąrašu.

DUK

Klausimai apie šiuos laiptus

Kuo karjeros laiptuose skiriasi duomenų analitikas ir duomenų mokslininkas?

Duomenų analitikas padeda žmonėms priimti sprendimus – randa, patikrina ir paaiškina, ką sako duomenys. Duomenų mokslininkas daugiausia kuria statistinius ar mašininio mokymosi modelius, kurie tampa produkto ar veiklos dalimi. Mažesnėse įmonėse šios pareigybės persidengia, bet auga skirtingomis kryptimis, todėl joms skirkite atskirus karjeros laiptus arba atskiras karjeros kryptis. Kai kuriose įmonėse „duomenų mokslininkas“ – tiesiog pavadinimas analitikams, kurie daugiausia dirba su eksperimentais.

Kiek lygių turėtų turėti duomenų analitiko karjeros laiptai?

20–200 žmonių įmonei – nuo trijų iki penkių. Daugumai mažų komandų reikia Junior, duomenų analitiko ir Senior lygių; Lead ir Principal prasmingi tik tada, kai analitika aptarnauja kelias funkcijas ir kas nors nustato standartus joms visoms.

Ar Senior duomenų analitikui reikia Python, ar užtenka SQL?

Šie karjeros laiptai sąmoningai nesieja lygių su programavimo kalbomis. Daug puikių Senior analitikų daugiausia dirba su SQL ir BI įrankiu. Lygius skiria klausimų kokybė, analizės griežtumas ir sprendimai, kuriuos ji pakeičia, – reikalavimą dėl įrankio pridėkite tik tada, jei jūsų komanda be jo tikrai negali dirbti.

Kaip parodyti duomenų analitiko poveikį, rengiant paaukštinimo atvejį?

Nurodykite sprendimus, o ne skydelius. Kiekvienai siekiamo lygio kompetencijai išvardykite dvi ar tris analizes: klausimą, metodą, rekomendaciją ir tai, kas nutiko toliau. Suinteresuotosios šalies patvirtinimas, kad sprendimas pasikeitė, – stipresnis įrodymas nei sukurtų ataskaitų skaičius.

Ar duomenų analitikas gali toliau augti netapdamas analitikos vadovu?

Taip. Lead ir Principal yra specialisto lygiai: juose auga atsakomybės ribos ir įtaka tam, kaip įmonė naudoja duomenis, nevadovaujant žmonėms. Vadovavimas analitikos komandai – atskiras darbas su savais karjeros laiptais, o perėjimas į jį turėtų būti karjeros krypties pakeitimas, o ne vienintelis kelias aukštyn.

Sukurkite šiuos karjeros laiptus LadderKit platformoje – nemokamai

Sukonfigūruokite lygius ir įgūdžius savo komandai, vertinkite pagal juos žmones check-in pokalbiuose ir priimkite nuoseklius sprendimus dėl paaukštinimų.

Pradėti nemokamai Žiūrėti demonstraciją Be registracijos