Как не ошибиться в выборе информационного аналитика?

Принимая на работу специалиста в области анализа данных, работодателю важно сделать правильный выбор. Сегодня информационные аналитики крайне востребованы и запрашивают довольно высокую зарплату. Именно поэтому у работодателя нет права на ошибку.

Посетив 6-недельный тренинг для информационных аналитиков Data Incubator, мы побеседовали с десятками людей, которые ищут специалистов в области анализа данных. Как оказалось, потребность в подобных кадрах испытывают многие организации: от больших корпораций, вроде Pfizer и JPMorgan Chase, до стартапов таких, как Foursquare и Upstart.

Работодатели, имевшие неудачный опыт найма информационных аналитиков в прошлом, скорее всего, забывали задать один важный вопрос:

Для кого проводится аналитика: для машин или для людей?

Во многом это зависит от типа компании, сферы деятельности и конкретной должности (аналитик, статистик, специалист по биржевому анализу и т.д.). Как бы там ни было, работодатель должен получить ответ на поставленный вопрос и только потом принимать решение.

Аналитика для машин

В данном случае решение на основе аналитики принимает компьютер. Примерами могут послужить онлайн реклама, контекстный таргетинг, алгоритмическая торговля, персонализированные рекомендации продуктов и т.д.

Информационные аналитики, работающие в этой области, строят сложные модели на основе огромных массивов данных. Такие модели могут функционировать без посторонней помощи: они сами выбирают рекламу и рекомендации для отображения на экране и даже заключают сделки на фондовом рынке. Скорость этих процессов ошеломляет.

Специалисты в области «машинной» аналитики должны хорошо разбираться в математике, статистике и программировании, ведь их главная  задача – создать модель, способную делать точные прогнозы. Обычно такие специалисты имеют дело с цифрами (например, подсчитывают прибыль, количество покупок и переходов по ссылке). Затем при помощи ряда «технических хитростей» создают идеальную модель для решения той или иной задачи. Все это в итоге может принести работодателю колоссальную прибыль.

Аналитика для людей

В этом случае анализ выполняется непосредственно для другого человека, и право принятия окончательного решения тоже остается за ним. Примерами работы информационного аналитика в этой сфере являются оценка эффективности продукта, составление отчетов и анализ активности пользователей на сайте.

Информационные аналитики, взаимодействующие с людьми, равно как их «компьютерные» коллеги, отфильтровывают огромное количеств информации. Но их конечная цель – доступно изложить результаты своей работы клиенту, который может не обладать знаниями в области количественного анализа. На основе рекомендаций аналитика, человек САМ принимает решение.

Таким образом, аналитики, работающие с людьми, должны уметь как можно проще и понятнее преподнести информацию. Поэтому в данном случае простые модели предпочтительнее сложным. Они должны давать ответы на два ключевых вопроса: «как?» и «почему?».

Безусловно, взаимодействовать с людьми – более сложная задача, нежели проводить операции с «голыми» цифрами.

Итак, мы пришли к выводу, что идеальный кандидат на должность компьютерного аналитика должен непременно обладать глубокими познаниями в области естественных и точных наук, инженерии (это может подтверждать научная степень), программировании и математике. Без необходимых технических навыков кандидаты на эту должность попросту не справятся с огромным количеством информации или будут создавать слишком простые и малоэффективные модели.

Однако компьютерные аналитики не подойдут для работы с людьми. Например, задействовать команду физиков Массачусетского технологического института в построении простых моделей было бы глупо — такие специалисты должны решать более сложные задачи.

А вот кандидаты, имеющие научную степень в области медицины или обществоведения, как правило, прекрасно взаимодействуют с людьми и могут доступно преподнести любую информацию.

Так что получив ответ на вопрос о том, на кого будет ориентирована работа аналитика, вы, наверняка, сможете сделать правильный выбор.

Перевод Марии Бондаренко

По материалам: Harvard Business Review 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =