Karjeras kāpņu veidne

Datu analītiķa karjeras kāpņu veidne

Pieci līmeņi no jaunākā līdz galvenajam datu analītiķim septiņās kompetencēs — no jautājumu formulēšanas līdz lēmumu maiņai.

Sākt bez maksas Lejupielādēt CSV

Bezmaksas plāns · Kredītkarte nav vajadzīga

Šīs karjeras kāpnes ir veidotas uzņēmumiem ar aptuveni 20–200 darbiniekiem, kur analītiķi strādā tuvu biznesam: daži analītiķi, dažkārt tikai viens, atbild uz produkta, mārketinga, pārdošanas un vadības jautājumiem, bieži izmantojot datu rīkus, kurus paši palīdz veidot. Tās apraksta piecus līmeņus — no cilvēka, kurš mācās rakstīt uzticamus vaicājumus, līdz cilvēkam, kurš nosaka, kā viss uzņēmums mēra savus rezultātus. Augstākais līmenis, galvenais datu analītiķis, ir speciālista līmenis; analītikas komandas vadīšana ir atsevišķs darbs.

Katru līmeni nosaka tas, ko analītiķis dara un cik tālu sniedzas viņa darbs, nevis rīki, kurus viņš zina, vai darba stāžs. Lasiet kompetenču matricas rindu no kreisās uz labo, lai redzētu, kā aug viena prasība; lasiet līmeņa sadaļu, lai redzētu visu, kas šajā līmenī sagaidāms. Izmantojiet tās, lai paskaidrotu, ko nozīmē nākamais līmenis, lai rīkotu pašnovērtējumus un check-in sarunas un lai paaugstinājuma pamatojumi būtu salīdzināmi.

Pielāgojiet tās pirms publicēšanas. Aizstājiet vispārīgos formulējumus ar saviem rīkiem un savām metrikām, izņemiet līmeņus, kas jums vēl nav vajadzīgi, un izlemiet, kur jūsu uzņēmumā beidzas analītikas inženierija un sākas analīze.

Līmeņi īsumā

Jaunākais datu analītiķis
Atbild uz skaidri definētiem jautājumiem ar uzticamiem vaicājumiem un skaidriem grafikiem; darbu pārskata pieredzējušāks analītiķis.
Atbildības joma
Atsevišķi pieprasījumi un regulāri pārskati vienai komandai, kuru apjomu parasti nosaka kāds cits.
Datu analītiķis
Pilnībā atbild par analīzēm — no neskaidra jautājuma līdz ieteikumam — un ir galvenais analītiķis vienā jomā.
Atbildības joma
Viena biznesa joma, piemēram, lietotāju ievadīšana, cenas vai pārdošanas piltuve, un tās informācijas paneļi un regulārie jautājumi.
Vecākais datu analītiķis
Vada analīzes, uz kurām balstās svarīgi lēmumi, un paaugstina apkārtējo analīžu kvalitāti.
Atbildības joma
Vairākas biznesa jomas vai viena liela uzņēmuma iniciatīva un metriku definīcijas, no kurām tās ir atkarīgas.
Vadošais datu analītiķis
Veido to, kā uzņēmums izmanto datus dažādās funkcijās, un nosaka standartus, pēc kuriem strādā citi analītiķi.
Atbildības joma
Analītika vairākās funkcijās, ieskaitot kopīgās metrikas, datu modeļus un analītikas ceļa karti.
Galvenais datu analītiķis
Nosaka, kā uzņēmums mēra savus rezultātus, un atbild par to, cik lielā mērā vadība var uzticēties tā skaitļiem.
Atbildības joma
Uzņēmuma galvenās metrikas, tā pieeja eksperimentiem un analītikas stratēģija nākamajiem gadiem.

Kompetenču matrica

Katra rinda ir kompetence, katra kolonna — līmenis. Lasiet rindu no kreisās uz labo, lai redzētu, kā aug prasības.

Ko nozīmē katra kompetence

Problēmas formulēšana: Ieinteresētās puses jautājuma pārvēršana tādā, uz kuru dati var atbildēt un no kura var izrietēt lēmums.
Vaicājumi un datu modelēšana: Pareizu datu iegūšana no datu noliktavas un to sakārtošana tā, lai citi tos varētu izmantot atkārtoti.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Noturīgu secinājumu izdarīšana un izpratne, cik pārliecināts par tiem var būt uzņēmums.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Gādāšana, lai skaitļi būtu pareizi, visur nozīmētu vienu un to pašu un tiem uzticētos.
Atziņu komunicēšana: Skaidrošana, ko saka dati, lai cilvēki to saprastu un rīkotos.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Izpratne, kā darbojas bizness, un gādāšana, lai analīze mainītu cilvēku rīcību.
Mentorings un komandas izaugsme: Palīdzība citiem analītiķiem un datu lietotājiem pilnveidoties un komandas stiprināšana.

Datu analītiķis: prasības pēc kompetences un līmeņa
Kompetence	Jaunākais datu analītiķis	Datu analītiķis	Vecākais datu analītiķis	Vadošais datu analītiķis	Galvenais datu analītiķis
Problēmas formulēšana	Pirms darba sākuma rakstiski pārformulē katru pieprasījumu, precizē laika periodu, segmentu un definīciju, par ko jautāts, un noskaidro, kādu lēmumu atbilde palīdzēs pieņemt.	Pārvērš neskaidrus jautājumus, piemēram, „kāpēc pieaug klientu aizplūšana?“, īsā analīzes plānā ar hipotēzēm un iebilst, ja pieprasījums nemainītu nevienu lēmumu.	Pārformulē ieinteresēto pušu jautājumus ap lēmumu, kas patiešām jāpieņem, un ierosina analīzes, kuras neviens nav prasījis, ja tās mainītu kādu prioritāti.	Katru ceturksni kopā ar funkciju vadītājiem nosaka analītikas darba kārtību, izvēloties dažus vērtīgākos jautājumus un paskaidrojot, kas netiks analizēts un kāpēc.	Nosaka jautājumus par biznesu, kas vadības komandai būtu jāuzdod, un nodrošina, ka uzņēmumam ir dati atbildēm, pirms tie kļūst steidzami.
Vaicājumi un datu modelēšana	Raksta lasāmu SQL ar savienojumiem, agregācijām un loga funkcijām, pirms uzticas rezultātam, pārbauda rindu skaitu un dublikātus un lūdz pārskatīšanu, strādājot ar nepazīstamām tabulām.	Pārzina savas jomas tabulas un to īpatnības, kopēto vaicājumu vietā veido atkārtoti izmantojamus modeļus vai skatus un dokumentē loģiku aiz katra informācijas paneļa, par kuru atbild.	Projektē biznesa jomas datu modeļus tā, lai biežākajiem jautājumiem pietiktu ar vienkāršiem vaicājumiem, pārskata citu analītiķu loģiku un kopā ar inženieriem labo datu uzskaiti jau pie avota.	Nosaka modelēšanas konvencijas visā analītikas kodā, izlemj, kas pieder kopīgajiem modeļiem un kas vienreizējai analīzei, un plāno darbu trauslu datu konveijeru likvidēšanai.	Kopā ar inženierijas vadību veido kopējo datu arhitektūru, izvēloties, kur analītikai ieguldīt, lai atbildes uz svarīgākajiem jautājumiem paliktu lētas un ātras.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti	Salīdzina salīdzināmo, katrā rezultātā norāda izlases lielumu un sezonalitāti un brīdina, ja atšķirība varētu būt troksnis, nevis pasniedz to kā atklājumu.	Analizē A/B testus no sākuma līdz beigām, ieskaitot izlases lielumu, ilgumu un aizsargmetrikas, un vienkāršiem vārdiem skaidro ticamību un nenoteiktību.	Ja randomizēts tests nav iespējams, izvēlas pamatotu metodi — starpību starpības metodi ar salīdzināmu segmentu, pārtrauktu laika rindu vai pāru salīdzinājumu — un atklāti norāda tās pieņēmumus un ierobežojumus.	Nosaka uzņēmuma eksperimentu standartus — kad testēt, cik ilgi testu turpināt, kā izvērtēt rezultātu — un pārskata analīzes ar augstām likmēm, pirms tās nonāk pie vadības.	Nosaka, kā uzņēmums izmanto pierādījumus savos lielākajos lēmumos, līdzsvarojot pamatotību ar ātrumu, un ir pēdējais pārskatītājs analīzēm, kas maina stratēģiju.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas	Pirms dalīšanās ar jauniem skaitļiem salīdzina tos ar esošu avotu un tajā pašā dienā ziņo īpašniekam par bojātiem datiem vai aizdomīgiem kritumiem.	Atbild par savas jomas informācijas paneļu precizitāti, pievieno vienkāršas pārbaudes, kas pamana bojātus datus, pirms to izdara ieinteresētās puses, un pieraksta katras ieviestās metrikas definīciju.	Novērš vienas metrikas pretrunīgas versijas dažādās komandās, vienojas par vienu definīciju ar tiem, kuri to izmanto, un likvidē pārskatus, kas tai ir pretrunā.	Uztur uzņēmuma metriku katalogu un definīciju maiņas procesu un padara datu incidentus redzamus, nosakot katram atbildīgo un labojumu.	Atbild par to skaitļu ticamību, kas tiek ziņoti vadībai, investoriem vai valdei, un veido kontroles, kas notur tos konsekventus, uzņēmumam augot.
Atziņu komunicēšana	Prezentē rezultātus ar skaidru grafiku, viena teikuma secinājumu un būtiskajām atrunām un uztur informācijas paneļus ar skaidriem nosaukumiem, lai citi tos varētu lasīt bez palīdzības.	Raksta īsus analīžu kopsavilkumus, kas sākas ar atbildi un ieteikumu, pielāgo detalizāciju auditorijai un veido informācijas paneļus, kas atbild uz konkrētu jautājumu kopu.	Izstāsta sarežģītu analīžu būtību augsta līmeņa ieinteresētajām pusēm, mierīgi atbild, kad skaitļi tiek apstrīdēti, un pārvērš atklājumus priekšlikumos, pēc kuriem komanda var rīkoties.	Regulāri prezentē vadībai, nosaka standartu, kā analīzes tiek noformētas visā uzņēmumā, un nodrošina, ka svarīgi atklājumi sasniedz visus, kurus tie skar.	Veido to, kā uzņēmums runā par saviem rezultātiem — no vadības pārskatiem līdz ziņojumiem investoriem —, lai visi vienus un tos pašus skaitļus lasītu vienādi.
Ietekme uz biznesu un sadarbība	Mācās, kā atbalstītā komanda pelna naudu vai rada vērtību, un pēc pieprasījuma izpildes noskaidro, vai atbilde tika izmantota.	Ir uzticams partneris vienai komandai, piedalās tās plānošanā un var nosaukt pēdējā ceturkšņa lēmumus, kas mainījās viņa darba dēļ.	Ietekmē vairāku komandu prioritātes, sasaista analīzes ar ieņēmumiem, izmaksām vai klientu noturēšanu un aptur darbu, ko vairs nav vērts darīt.	Kopā ar funkciju vadītājiem nosaka mērķus un rādītājus un nodrošina, ka analītikas kapacitāte tiek novirzīta tur, kur tā mainīs svarīgākos lēmumus.	Strādā ar vadības komandu pie stratēģijas un plānošanas un var norādīt uz pēdējā gada uzņēmuma līmeņa lēmumiem — cenām, ieiešanu tirgū, lieliem ieguldījumiem —, kas mainījās analītikas darba dēļ.
Mentorings un komandas izaugsme	Lūdz atgriezenisko saiti par saviem vaicājumiem un analīžu aprakstiem, izmanto to un dalās ar komandu noderīgos paņēmienos un zemūdens akmeņos.	Pārskata citu analītiķu darbu ar konkrētiem komentāriem, palīdz jaunpienācējiem iepazīt savas jomas datus un pacietīgi atbild uz kolēģu jautājumiem par datiem.	Mentorē jaunākos analītiķus, vada koda un analīžu pārskatus un māca neanalītiķiem pašiem atbildēt uz vienkāršiem jautājumiem ar pašapkalpošanās rīkiem.	Virza vairākus analītiķus uz nākamo līmeni, veido analītikas komandas atlases procesu un intervijas un izveido ievadīšanas materiālus un dokumentāciju, uz kuriem paļaujas jaunie analītiķi.	Veido uzņēmuma datu kultūru, attīsta nākamos analītikas līderus un pamato, kā datu komanda būtu jāstrukturē, uzņēmumam augot.

Ritiniet tabulu uz sāniem, lai redzētu visus līmeņus.

Lejupielādēt CSV Atveras programmās Excel, Google Sheets vai Numbers.

Jaunākais datu analītiķis: ko sagaida

Atbild uz skaidri definētiem jautājumiem ar uzticamiem vaicājumiem un skaidriem grafikiem; darbu pārskata pieredzējušāks analītiķis. Atsevišķi pieprasījumi un regulāri pārskati vienai komandai, kuru apjomu parasti nosaka kāds cits.

Problēmas formulēšana: Pirms darba sākuma rakstiski pārformulē katru pieprasījumu, precizē laika periodu, segmentu un definīciju, par ko jautāts, un noskaidro, kādu lēmumu atbilde palīdzēs pieņemt.
Vaicājumi un datu modelēšana: Raksta lasāmu SQL ar savienojumiem, agregācijām un loga funkcijām, pirms uzticas rezultātam, pārbauda rindu skaitu un dublikātus un lūdz pārskatīšanu, strādājot ar nepazīstamām tabulām.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Salīdzina salīdzināmo, katrā rezultātā norāda izlases lielumu un sezonalitāti un brīdina, ja atšķirība varētu būt troksnis, nevis pasniedz to kā atklājumu.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Pirms dalīšanās ar jauniem skaitļiem salīdzina tos ar esošu avotu un tajā pašā dienā ziņo īpašniekam par bojātiem datiem vai aizdomīgiem kritumiem.
Atziņu komunicēšana: Prezentē rezultātus ar skaidru grafiku, viena teikuma secinājumu un būtiskajām atrunām un uztur informācijas paneļus ar skaidriem nosaukumiem, lai citi tos varētu lasīt bez palīdzības.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Mācās, kā atbalstītā komanda pelna naudu vai rada vērtību, un pēc pieprasījuma izpildes noskaidro, vai atbilde tika izmantota.
Mentorings un komandas izaugsme: Lūdz atgriezenisko saiti par saviem vaicājumiem un analīžu aprakstiem, izmanto to un dalās ar komandu noderīgos paņēmienos un zemūdens akmeņos.

Datu analītiķis: ko sagaida

Pilnībā atbild par analīzēm — no neskaidra jautājuma līdz ieteikumam — un ir galvenais analītiķis vienā jomā. Viena biznesa joma, piemēram, lietotāju ievadīšana, cenas vai pārdošanas piltuve, un tās informācijas paneļi un regulārie jautājumi.

Problēmas formulēšana: Pārvērš neskaidrus jautājumus, piemēram, „kāpēc pieaug klientu aizplūšana?“, īsā analīzes plānā ar hipotēzēm un iebilst, ja pieprasījums nemainītu nevienu lēmumu.
Vaicājumi un datu modelēšana: Pārzina savas jomas tabulas un to īpatnības, kopēto vaicājumu vietā veido atkārtoti izmantojamus modeļus vai skatus un dokumentē loģiku aiz katra informācijas paneļa, par kuru atbild.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Analizē A/B testus no sākuma līdz beigām, ieskaitot izlases lielumu, ilgumu un aizsargmetrikas, un vienkāršiem vārdiem skaidro ticamību un nenoteiktību.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Atbild par savas jomas informācijas paneļu precizitāti, pievieno vienkāršas pārbaudes, kas pamana bojātus datus, pirms to izdara ieinteresētās puses, un pieraksta katras ieviestās metrikas definīciju.
Atziņu komunicēšana: Raksta īsus analīžu kopsavilkumus, kas sākas ar atbildi un ieteikumu, pielāgo detalizāciju auditorijai un veido informācijas paneļus, kas atbild uz konkrētu jautājumu kopu.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Ir uzticams partneris vienai komandai, piedalās tās plānošanā un var nosaukt pēdējā ceturkšņa lēmumus, kas mainījās viņa darba dēļ.
Mentorings un komandas izaugsme: Pārskata citu analītiķu darbu ar konkrētiem komentāriem, palīdz jaunpienācējiem iepazīt savas jomas datus un pacietīgi atbild uz kolēģu jautājumiem par datiem.

Vecākais datu analītiķis: ko sagaida

Vada analīzes, uz kurām balstās svarīgi lēmumi, un paaugstina apkārtējo analīžu kvalitāti. Vairākas biznesa jomas vai viena liela uzņēmuma iniciatīva un metriku definīcijas, no kurām tās ir atkarīgas.

Problēmas formulēšana: Pārformulē ieinteresēto pušu jautājumus ap lēmumu, kas patiešām jāpieņem, un ierosina analīzes, kuras neviens nav prasījis, ja tās mainītu kādu prioritāti.
Vaicājumi un datu modelēšana: Projektē biznesa jomas datu modeļus tā, lai biežākajiem jautājumiem pietiktu ar vienkāršiem vaicājumiem, pārskata citu analītiķu loģiku un kopā ar inženieriem labo datu uzskaiti jau pie avota.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Ja randomizēts tests nav iespējams, izvēlas pamatotu metodi — starpību starpības metodi ar salīdzināmu segmentu, pārtrauktu laika rindu vai pāru salīdzinājumu — un atklāti norāda tās pieņēmumus un ierobežojumus.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Novērš vienas metrikas pretrunīgas versijas dažādās komandās, vienojas par vienu definīciju ar tiem, kuri to izmanto, un likvidē pārskatus, kas tai ir pretrunā.
Atziņu komunicēšana: Izstāsta sarežģītu analīžu būtību augsta līmeņa ieinteresētajām pusēm, mierīgi atbild, kad skaitļi tiek apstrīdēti, un pārvērš atklājumus priekšlikumos, pēc kuriem komanda var rīkoties.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Ietekmē vairāku komandu prioritātes, sasaista analīzes ar ieņēmumiem, izmaksām vai klientu noturēšanu un aptur darbu, ko vairs nav vērts darīt.
Mentorings un komandas izaugsme: Mentorē jaunākos analītiķus, vada koda un analīžu pārskatus un māca neanalītiķiem pašiem atbildēt uz vienkāršiem jautājumiem ar pašapkalpošanās rīkiem.

Vadošais datu analītiķis: ko sagaida

Veido to, kā uzņēmums izmanto datus dažādās funkcijās, un nosaka standartus, pēc kuriem strādā citi analītiķi. Analītika vairākās funkcijās, ieskaitot kopīgās metrikas, datu modeļus un analītikas ceļa karti.

Problēmas formulēšana: Katru ceturksni kopā ar funkciju vadītājiem nosaka analītikas darba kārtību, izvēloties dažus vērtīgākos jautājumus un paskaidrojot, kas netiks analizēts un kāpēc.
Vaicājumi un datu modelēšana: Nosaka modelēšanas konvencijas visā analītikas kodā, izlemj, kas pieder kopīgajiem modeļiem un kas vienreizējai analīzei, un plāno darbu trauslu datu konveijeru likvidēšanai.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Nosaka uzņēmuma eksperimentu standartus — kad testēt, cik ilgi testu turpināt, kā izvērtēt rezultātu — un pārskata analīzes ar augstām likmēm, pirms tās nonāk pie vadības.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Uztur uzņēmuma metriku katalogu un definīciju maiņas procesu un padara datu incidentus redzamus, nosakot katram atbildīgo un labojumu.
Atziņu komunicēšana: Regulāri prezentē vadībai, nosaka standartu, kā analīzes tiek noformētas visā uzņēmumā, un nodrošina, ka svarīgi atklājumi sasniedz visus, kurus tie skar.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Kopā ar funkciju vadītājiem nosaka mērķus un rādītājus un nodrošina, ka analītikas kapacitāte tiek novirzīta tur, kur tā mainīs svarīgākos lēmumus.
Mentorings un komandas izaugsme: Virza vairākus analītiķus uz nākamo līmeni, veido analītikas komandas atlases procesu un intervijas un izveido ievadīšanas materiālus un dokumentāciju, uz kuriem paļaujas jaunie analītiķi.

Galvenais datu analītiķis: ko sagaida

Nosaka, kā uzņēmums mēra savus rezultātus, un atbild par to, cik lielā mērā vadība var uzticēties tā skaitļiem. Uzņēmuma galvenās metrikas, tā pieeja eksperimentiem un analītikas stratēģija nākamajiem gadiem.

Problēmas formulēšana: Nosaka jautājumus par biznesu, kas vadības komandai būtu jāuzdod, un nodrošina, ka uzņēmumam ir dati atbildēm, pirms tie kļūst steidzami.
Vaicājumi un datu modelēšana: Kopā ar inženierijas vadību veido kopējo datu arhitektūru, izvēloties, kur analītikai ieguldīt, lai atbildes uz svarīgākajiem jautājumiem paliktu lētas un ātras.
Statistiskā pamatotība un eksperimenti: Nosaka, kā uzņēmums izmanto pierādījumus savos lielākajos lēmumos, līdzsvarojot pamatotību ar ātrumu, un ir pēdējais pārskatītājs analīzēm, kas maina stratēģiju.
Datu kvalitāte un metriku definīcijas: Atbild par to skaitļu ticamību, kas tiek ziņoti vadībai, investoriem vai valdei, un veido kontroles, kas notur tos konsekventus, uzņēmumam augot.
Atziņu komunicēšana: Veido to, kā uzņēmums runā par saviem rezultātiem — no vadības pārskatiem līdz ziņojumiem investoriem —, lai visi vienus un tos pašus skaitļus lasītu vienādi.
Ietekme uz biznesu un sadarbība: Strādā ar vadības komandu pie stratēģijas un plānošanas un var norādīt uz pēdējā gada uzņēmuma līmeņa lēmumiem — cenām, ieiešanu tirgū, lieliem ieguldījumiem —, kas mainījās analītikas darba dēļ.
Mentorings un komandas izaugsme: Veido uzņēmuma datu kultūru, attīsta nākamos analītikas līderus un pamato, kā datu komanda būtu jāstrukturē, uzņēmumam augot.

Kā pielāgot šīs kāpnes

Pielāgojiet tās savas analītikas komandas lielumam
Ja jums ir viens vai divi analītiķi, jums visticamāk vajag trīs līmeņus, nevis piecus. Neiekļaujiet vadošā un galvenā analītiķa līmeni, kamēr kāds tiešām nenosaka standartus vairākās funkcijās, un pievienojiet tos, kad šāds darbs pastāv, nevis kā atlīdzību. Lielākajā daļā šāda izmēra uzņēmumu galvenā analītiķa atbildības apjoms pieder datu vai analītikas vadītājam; izmantojiet šo līmeni tikai tad, ja vēlaties līdzās šim cilvēkam augsta līmeņa speciālistu.
Izlemiet, kur atrodas analītikas inženierija
Ja jums ir analītikas inženieri vai datu inženieri, kuri atbild par modeļiem, padariet rindu „Vaicājumi un datu modelēšana“ vieglāku, bet rindu „Problēmas formulēšana“ — smagāku. Ja jūsu analītiķi atbild par visu datu rīku kopumu, atstājiet rindu, kā ir, un ierakstiet tajā savu rīku nosaukumus.
Ņemiet vērā, vai analītiķi strādā komandās vai centralizēti
Komandās iekļautos analītiķus galvenokārt vērtē pēc tās komandas lēmumiem, kurā viņi strādā; centralizētu komandu vairāk vērtē pēc kopīgām metrikām un standartiem. Piešķiriet rindām „Ietekme uz biznesu un sadarbība“ un „Datu kvalitāte un metriku definīcijas“ svaru atbilstoši tam, kā jūsu komanda patiešām ir organizēta.
Vāciet pierādījumus no reālām analīzēm
Palūdziet analītiķiem pašnovērtējumā pie katra apgalvojuma pievienot saites uz analīžu aprakstiem, informācijas paneļiem un modeļiem, kā arī norādīt lēmumu, kuru katrs no tiem ietekmēja. Tas pārvērš check-in sarunas par reāla darba apspriešanu, nevis apgūto rīku sarakstu.

BUJ

Jautājumi par šīm kāpnēm

Kāda ir atšķirība starp datu analītiķi un datu zinātnieku karjeras kāpnēs?

Datu analītiķis palīdz cilvēkiem pieņemt lēmumus, atrodot, pārbaudot un skaidrojot, ko saka dati. Datu zinātnieks pārsvarā veido statistiskos vai mašīnmācīšanās modeļus, kas kļūst par daļu no produkta vai darbības procesiem. Mazākos uzņēmumos šie amati pārklājas, taču tie aug dažādos virzienos, tāpēc veidojiet tiem atsevišķas karjeras kāpnes vai atsevišķus karjeras virzienus. Dažos uzņēmumos „datu zinātnieks“ ir vienkārši amata nosaukums analītiķiem, kuri koncentrējas uz eksperimentiem.

Cik līmeņu vajag datu analītiķa karjeras kāpnēm?

Uzņēmumam ar 20–200 darbiniekiem — trīs līdz piecus. Lielākajai daļai mazu komandu vajag jaunākā datu analītiķa, datu analītiķa un vecākā datu analītiķa līmeni; vadošā un galvenā datu analītiķa līmenim ir jēga tikai tad, kad analītika apkalpo vairākas funkcijas un kāds nosaka standartus tām visām.

Vai vecākajam datu analītiķim vajag Python, vai pietiek ar SQL?

Šīs karjeras kāpnes apzināti nesaista līmeņus ar programmēšanas valodām. Daudzi izcili vecākie analītiķi pārsvarā strādā ar SQL un BI rīku. Līmeņus atšķir jautājumu kvalitāte, analīzes pamatotība un lēmumi, ko tā maina; pievienojiet prasību pēc rīka tikai tad, ja jūsu komanda bez tā tiešām nevar strādāt.

Kā parādīt datu analītiķa ietekmi, pamatojot paaugstinājumu?

Norādiet uz lēmumiem, nevis informācijas paneļiem. Katrai mērķa līmeņa kompetencei uzskaitiet divas vai trīs analīzes ar jautājumu, metodi, ieteikumu un to, kas notika pēc tam. Ieinteresētās puses apstiprinājums, ka lēmums mainījās, ir spēcīgāks pierādījums nekā izveidoto pārskatu skaits.

Vai datu analītiķis var turpināt augt, nekļūstot par analītikas vadītāju?

Jā. Vadošais un galvenais datu analītiķis ir speciālista līmeņi: tie aug atbildības apjomā un ietekmē uz to, kā uzņēmums izmanto datus, nevadot cilvēkus. Analītikas komandas vadīšana ir atsevišķs darbs ar savām karjeras kāpnēm, un pārejai uz to vajadzētu būt karjeras virziena maiņai, nevis vienīgajam ceļam uz augšu.

Izveidojiet šīs karjeras kāpnes platformā LadderKit — bez maksas

Iestatiet to līmeņus un prasmes savai komandai, vērtējiet cilvēkus pēc tiem check-in sarunās un pieņemiet konsekventus lēmumus par paaugstinājumiem.

Sākt bez maksas Skatīt demoversiju Bez reģistrācijas