Открываю серию постов про боли в мире аналитики. Эту серию постов хочу экспериментально представить в форме аналогий подготовки данных как ингредиентов на кухне при подготовке блюда.

Часто к нам обращаются, когда у компании не хватает нужных знаний и компетенций. Действительно, когда первый раз строишь аналитику собственными силами, можно здорово наломать дров. У нас на аналитической кухне есть свои "рецепты успеха", которые важно знать.

Иногда можно потратить кучу времени на настройку сотрудника и не получить желаемый результат. Скорее всего, в первую очередь вы можете столкнуться с тремя главными ошибками:

1⃣ Неверный состав ингредиентов: вы возьмете на работу аналитиков, в профиле которых не окажется нужных хард и софт-скиллов. Удостоверьтесь, что потенциальный сотрудник обладает необходимыми навыками и вы выбрали подходящего “повара”.
2⃣ **Несогласованность целей**: если ваши интересы как бизнеса (получение пользы от данных) и интересы сотрудника (решение интересных задачек) не согласованы, вы можете оказаться на кухне без мотивации, энтузиазма и хорошего настроения. Важно обсудить цели и ожидания с двух сторон.
3️⃣ Отсутствие поддержки при старте: Нет ничего хуже, чем бросить "повара" на кухню без инструкции, рассказа об имеющемся оборудовании и наборе продуктов в холодильнике. Введение сотрудника в работу, объяснение особенностей домена и задач, онбординг - это важный этап для успешного старта.

Но если эти ошибки обошли вас стороной, знайте, что существует несколько популярных заблуждений, когда подбираешь себе аналитика в команду.

1⃣ “Любой, кто зовется аналитиком подойдет”. Нет, это не всегда так. Как и в кулинарии, нужно проверить навыки "повара" на соответствие вашим требованиям, вам нужен эксперт, который умеет работать с вашими технологиями.
2⃣ "Аналитик решит сам любые задачи с данными”. Это заблуждение может привести к провалу. В реальности вам надо подробно объяснить свою предметную область, чтобы аналитик точно понимал, что и для чего делает.
3️⃣ "Можно довериться специалисту и не париться". Не стоит расслабляться. Попросите аналитика предоставить отчетность по его собственной работе, как он проверяет “консистентность данных”, как перепроверяет метрики, попросите расчет одного и того же показателя разными способами. Так вы сможете контролировать процесс.

Надеюсь, эта кулинарная пауза полезна для тех, кто собирается заняться аналитикой самостоятельно.

#аналитические_боли