👩🏼‍🚀 🙆 🥙 विश्लेषक के साथ साक्षात्कार - डेनिस सोबोलेव, उत्पाद प्रबंधक, बी 2 बी एनालिटिक्स स्काईेंग के प्रमुख 🤶🏾 🍩 🗳️

विश्लेषक का काम क्या है? इस क्षेत्र में सफलतापूर्वक काम करने के लिए किन गुणों की आवश्यकता है? इस पेशे के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं? आज, शीर्षक # एनालिस्ट के तहत, जवाब - डेनिस सोबोलेव, प्रोडक्ट मैनेजर, बी 2 बी एनालिटिक्स स्काईेंग के प्रमुख, प्रोडक्टस्टार पाठ्यक्रम के अध्यक्ष "प्रोफेशन: एनालिस्ट"। पढ़ने का मज़ा लें! :)

आप विश्लेषक कैसे बने?

मैं यह नहीं कह सकता कि मेरी कहानी मूल होगी। चूंकि मैंने भौतिकी और गणित संस्थान से स्नातक किया है, इसलिए मेरा एक सवाल था: "काम पर कहाँ जाना है?" यह समझते हुए कि मेरे पास एक अच्छा गणितीय आधार है, और यह भी विचार करते हुए कि 50% तकनीकी विशेषज्ञ विश्लेषकों के रूप में काम करते हैं, मैंने वही रास्ता चुना। और हां, मुझे यह पसंद आया।

विश्लेषक कौन है?

एक विश्लेषक, सबसे पहले, एक शोधकर्ता है। उनका काम सवालों के जवाब तलाशना है। यह कई तरीकों से किया जा सकता है। आप लोगों के साथ संवाद कर सकते हैं और मात्रात्मक संकेतकों को देखते हैं और परिणामस्वरूप, दुनिया के सबसे उद्देश्यपूर्ण चित्र का निर्माण करते हैं।

विश्लेषक का काम क्या है?

यदि हम गीतों से वास्तविकता की ओर बढ़ते हैं, तो हम विश्लेषक के कार्य के कई चरणों को अलग कर सकते हैं:

जब आप अपना करियर शुरू कर रहे होते हैं, तो विश्लेषक का काम, अधिकांश भाग के लिए, रिपोर्ट बनाने के लिए नीचे आता है। उन्हें विशेष बीआई-सिस्टम, या अच्छे पुराने एक्सेल या Google शीट में बनाया जा सकता है।

अगला चरण है जब अनुसंधान पहले से ही दिखाई दे रहा है, और यह सबसे दिलचस्प चरणों में से एक है। बेशक, इसमें डेटा के साथ काम करना भी शामिल है, लेकिन आप पहले से ही एक विशिष्ट व्यावसायिक समस्या को हल कर रहे हैं। अनुसंधान पूरी तरह से अलग हो सकता है। यह उपयोगकर्ता खंडों का एक अध्ययन हो सकता है: हम यह समझना चाहते हैं कि वे कैसे भिन्न हैं, वे कैसे समान हैं, और यह सब संकेतक के एक सेट द्वारा वर्णित किया जा सकता है। या, अनुसंधान निम्न प्रकार का हो सकता है: हम व्यवसाय में क्या अनुकूलन कर सकते हैं, कौन सी प्रक्रिया अपूर्ण है, या व्यवसाय सबसे अधिक पैसा कहां खर्च करता है? और इन सवालों का जवाब देने के लिए, विश्लेषक बचाव में आते हैं।

विश्लेषक के रूप में सफलतापूर्वक काम करने के लिए किन गुणों की आवश्यकता होती है?

मुझे लगता है, यहां भी, दो बिंदुओं को अलग करने की आवश्यकता है:

कठिन कौशल: गणित का ज्ञान और प्रोग्रामिंग भाषाओं का ज्ञान (यह या तो पायथन या SQL क्वेरी भाषा हो सकता है), ठीक है, एक्सेल या Google शीट्स के साथ भी काम करते हैं।

तथाकथित नरम कौशल: ग्राहक के साथ संवाद करने की क्षमता और कार्य को सही ढंग से लेने की क्षमता। यह पता करें कि ग्राहक को वास्तव में क्या चाहिए और इसे गुणवत्तापूर्ण तरीके से लागू करना चाहिए।

विश्लेषकों को व्यापार में क्यों महत्व दिया जाता है?

आज, वास्तव में, दुनिया भर में, लोगों ने महसूस किया है कि सबसे मूल्यवान जानकारी है। हमारे बारे में जानकारी, उपयोगकर्ताओं के बारे में, हमारी आदतों के बारे में, हम जो प्यार करते हैं, जो हम खरीदते हैं। यह ज्ञान पहले स्तर पर जाता है। नतीजतन, रूस में अधिक से अधिक कंपनियां डेटा-आधारित और डेटा-सूचित दृष्टिकोणों को लागू करना शुरू कर रही हैं जब डेटा के आधार पर निर्णय किए जाते हैं।

सबसे पहले, दुर्भाग्य से, सभी लोग डेटा के आधार पर निर्णय नहीं ले सकते हैं, वे सिर्फ यह नहीं समझते हैं कि यह कैसे करना है। और दूसरी बात, इस डेटा को अभी भी प्राप्त करने, संसाधित करने, एकत्र करने और विज़ुअलाइज़ किए जाने की आवश्यकता है ताकि निर्णय लेने में आसानी हो। इस श्रृंखला में विश्लेषक एक महत्वपूर्ण कड़ी है जब कोई समस्या होती है और आपको सही निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। यह एक बड़ी जिम्मेदारी है। आपको इस डेटा को जितनी जल्दी हो सके खोजने की आवश्यकता है और यहां तक कि व्यवसाय के लिए सिफारिशें भी दें।

पेशे के पेशेवरों और विपक्ष

पेशेवरों से, मैं भेद कर सकता हूं:

यह एक बहुत ही शांत काम है, मेरी राय में। और अब भी, जब मैं खुद अपने सवालों के जवाब की तलाश में हूँ और किसी तरह की रिपोर्ट का निर्माण कर रहा हूँ, तो मैं वास्तव में ऊँचा हो जाता हूँ क्योंकि कोई मुझे नहीं खींचता, मैं शांति से अपना काम करता हूँ, और यह बहुत अच्छा है। खैर, निश्चित रूप से, अपवाद हैं जब कुछ गलत हो जाता है और कुछ महत्वपूर्ण रिपोर्ट गिर जाती है, तो आपको इसे जल्दी से ठीक करना होगा, लेकिन यह अपवाद नहीं है।

मुझे लगता है कि यह वास्तव में दिलचस्प काम है। अपने अभ्यास में, मैंने बहुत अलग सवालों के जवाब तलाशे। ये बिक्री विभाग, और सहायता विभाग, और विभिन्न संकेतकों के बीच संबंधों के अध्ययन और मूल्य निर्धारण के साथ काम करने, दोनों के प्रश्न थे। आपके पास एक बड़ी पृष्ठभूमि है, और यह वास्तव में अच्छा है, क्योंकि तब आप अपने विकास के लिए अलग-अलग रास्ते चुन सकते हैं।

विश्लेषक, एक अच्छे तरीके से, एक सम्मानित व्यक्ति हैं। यदि हम मध्य युग में वापस जाते हैं, तो वहां के विश्लेषक कुछ ऐसे जादूगर की तरह दिखते हैं जिनके पास मंत्र का एक सेट होता है, जिसके साथ वह किसी प्रश्न का उत्तर देते हैं या किसी प्रकार का ध्यान केंद्रित करते हैं, और लोग यह नहीं समझते कि उन्होंने यह कैसे किया। यह वास्तव में, बहुत अच्छा है।

Minuses में से, मैं इस तथ्य को बाहर कर दूंगा कि विश्लेषक हमेशा अंतिम निर्णय को प्रभावित नहीं कर सकते हैं। आपको यह समझने की आवश्यकता है कि विश्लेषक सिफारिशें करता है, लेकिन परिणाम किसी उत्पाद प्रबंधक या नेता द्वारा नियंत्रित किया जाता है। यहां इस मुद्दे पर उनकी अपनी राय हो सकती है, या आपकी सिफारिश, कई परिस्थितियों के लिए, कहीं नहीं जा सकती है। ऐसा भी होता है, आपको इसके लिए तैयार रहने की जरूरत है। यहां आपको हमेशा समझना चाहिए कि ऐसा क्यों हुआ।

क्या गणित विश्लेषक के लिए जरूरी है?

मुझे लगता है कि यहां एक आरक्षण करना आवश्यक है कि यदि आपके पास एक स्कूल में 11 वीं कक्षा अच्छी है, तो संभवतः 60-70% कार्यों में यह पर्याप्त से अधिक होगा। यहां तक कि अगर हम उच्च गणित, सांख्यिकी का ज्ञान लेते हैं, तो अधिकांश समस्याओं को हल करने के लिए, आपको केवल मूल बातें चाहिए।

तीन संसाधन विश्लेषकों को पता होना चाहिए

मैं टेलीग्राम चैनल "इंटरनेट एनालिटिक्स" की सिफारिश कर सकता हूं ।
सुपर उपयोगी संसाधन। बस जानकारी के टन कर रहे हैं। लगातार उपयोगी लिंक, अनुसंधान साझा करें। मैं सभी को सलाह देता हूं।

मैं आपको दो पुस्तकों की भी सिफारिश करूंगा:

“उद्देश्य। सतत सुधार की प्रक्रिया, “एलियाहू गोल्ड्रैट।
आपको तथाकथित व्यावसायिक सोच को आकार देने की आवश्यकता है। आपको यह जानना होगा कि व्यवसाय के लिए क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं।

"मॉम पूछो," रॉबर्ट फिट्ज़पैट्रिक।
यह आमतौर पर उत्पादों के लिए अनुशंसित है। यह उपयोगकर्ता के कस्टम कार्यों को करने के सर्वोत्तम तरीके प्रदान करता है। और विश्लेषक के लिए, यह भी सुपर महत्वपूर्ण है, क्योंकि आप ग्राहकों के साथ बहुत संवाद करेंगे, और वे बहुत उपयोगकर्ता हैं जिनसे आपको ज़रूरतों को दूर करने और समझने की ज़रूरत है कि उन्हें वास्तव में क्या चाहिए। खैर, सामान्य तौर पर, विश्लेषक की एक महत्वपूर्ण विशेषता बहुत सारे सही सवाल पूछने की क्षमता है।

मैं साइट statista.com की सिफारिश करना चाहता हूं ।
यदि आप अभी अपना रास्ता शुरू कर रहे हैं, तो बस यह देखें कि इस पोर्टल पर क्या रिपोर्टें हैं। यह विश्व के आँकड़ों का एक पोर्टल है, बहुत सारी दिलचस्प बातें हैं। उदाहरण के लिए, मोबाइल ट्रैफ़िक में कौन सा हिस्सा है और कौन सा डेस्कटॉप है? बस देखते हैं कि पेशेवर डेटा की कल्पना कैसे करते हैं और वे वहां क्या सिफारिशें दे सकते हैं।

अपने करियर की शुरुआत में आप खुद को कौन सी पेशेवर सलाह देंगे?

आपको यह समझने की ज़रूरत है कि एनालिटिक्स 100% तक नहीं पहुंचता है। आपको हमेशा किसी न किसी प्रकार की त्रुटि रहेगी।

जब मैं बस काम करना शुरू कर रहा था, मेरे पास यह मामला था: मुझे यह पता लगाने के लिए पूरे सप्ताह की हत्या हुई कि मुझे कुछ जानकारी एकत्र करने के लिए किस तालिका तक पहुंचने की आवश्यकता है, और इनमें से केवल तीन तालिकाएँ थीं। कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैंने उन्हें कैसे घुमाया, कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैं क्या अनुरोध करता हूं, मैं कभी भी डेटा से नहीं मिला। फिर मैं सिर्फ लेखा विभाग में गया और पता किया कि कौन सी त्रुटि अनुमन्य है, और एक निर्णय लिया। इसलिए, यह याद रखें।

आपको बस सबसे विश्वसनीय स्रोतों का चयन करने की आवश्यकता है और सभी विवरणों का पता लगाने में बहुत समय बिताने की ज़रूरत नहीं है, सबसे अधिक संभावना है कि आपको वैसे भी पता नहीं चलेगा।

बाकी उम्मीदवारों से बाहर खड़े होने और नौकरी पाने के लिए कैसे?

ओह, यह एक जटिल प्रश्न है, क्योंकि सबसे पहले साक्षात्कार में, निश्चित रूप से, वे अनुभव को देखते हैं और समझते हैं कि एक व्यक्ति किन कार्यों को हल कर सकता है। लेकिन, जब मैंने बिना किसी अनुभव के लोगों को लिया, तो मैंने ध्यान दिया:

अच्छा परीक्षण।
आमतौर पर एक परीक्षण एक प्रकार का Google डॉक होता है, जिसमें आपको अपने फॉर्मूले के ज्ञान को प्रदर्शित करने की आवश्यकता होती है, और यह बहुत अच्छा है यदि आप स्वयं कुछ फॉर्मूलों में फेरबदल कर सकते हैं और उन्हें टेस्ट में दर्शा सकते हैं। कहते हैं, यदि आप सरलतम कार्यों का उपयोग नहीं करते हैं, तो यह एक प्लस होगा।

कंपनी में रुचि दिखाई गई।
मैं Google को सलाह देता हूं कि कंपनी क्या कर रही है, और यहां तक कि संख्याओं से संबंधित कुछ प्रश्नों को तैयार करें। यह हमेशा स्वागत है, क्योंकि यह तुरंत स्पष्ट है कि एक व्यक्ति रुचि रखता है।

विश्लेषक क्यों बनें?

मेरा मानना है कि एनालिटिक्स भविष्य के व्यवसायों में से एक है। और आगे, ये लोग अधिक मांग में होंगे, क्योंकि, जैसा कि हमने पहले ही कहा था, दुनिया डेटा के लिए शिकार कर रही है, और अधिक से अधिक कंपनियां घर पर एनालिटिक्स का निर्माण करेंगी और सीखेंगी कि इसके साथ कैसे काम किया जाए। और हां, यह काफी दिलचस्प पेशा है। यदि आप एक शोधकर्ता बनना पसंद करते हैं, तो आपकी इच्छाओं को पूरा करने के लिए एनालिटिक्स एक बहुत अच्छा अवसर है।

क्यों यह ProductStar पेशे में जाने के लायक है : विश्लेषक पाठ्यक्रम ?

यह मुझे लगता है कि इस पाठ्यक्रम पर बहुत ही शांत वक्ता इकट्ठे हुए हैं। मैं खुद भी कई व्याख्यान देखना चाहता हूं। यह अच्छा है जब आप वास्तविक अनुभव, व्यावहारिक मामले आपके साथ साझा कर सकते हैं, और मेरे व्याख्यान में मैंने इसे करने की कोशिश की। इसलिए, मैं ProductStar पाठ्यक्रम को सभी के लिए सुझाता हूं।

विश्लेषक के साथ साक्षात्कार - डेनिस सोबोलेव, उत्पाद प्रबंधक, बी 2 बी एनालिटिक्स स्काईेंग के प्रमुख