Příručka datové analytičky

Tak jsem byla na projektu v Londýně, byla jsem obdařena důvěrou ze strany Billigence, že vyvinu reporty v Alteryxu a Tableau pro našeho klienta v oblasti telekomunikací.

Projekt byl nastaven jako „Time & Material“, což znamená, že jsem zde k dispozici daný počet dní, klient má využívat mých kapacit a nenesu odpovědnost za výstupy mé činnosti. To je docela výhodná pozice. Dokud ovšem nezjistíte, že klient neví, co chce, moc mu nezáleží na kvalitě výstupů ani na tom, jestli drahocenné hodiny vašeho času, které platí, máte čím vyplnit.

A tak ve volných chvílích přemýšlím, jak se to má dělat správně. Zkušeností moc nemám, takže to, co zde píši je spíš vedeno pocity a mými představami o ideálním světě. Možná je to příspěvek do diskuze. Zajímalo by mě, jaké na danou věc existují různé pohledy.

Jsem zvyklá na to, že existují teorie nebo příručky, ty pak pomáhají v praxi udržet směr. Ale datovou analytiku ani konzultantství jsem nestudovala na vysoké škole. Spíš se učím praxí za pochodu. Tak by mě zajímalo, jestli existuje nějaká příručka, zavedený postup, návod na to, jak má konzultant/konzultantka a datový/datová analytik/analytička postupovat, na co si dát pozor a jak pomoct klientovi, aby zjistil, co chce a byl spokojen poté, co to dostane. A taky to pak používal, ale to už je ten ideální svět.

Možná mi doporučíte hromadu knih o datové analytice, konzultantství, projektovém řízení, apod. Ale já si tak nějak myslím, že by se to dalo shrnout do několika bodů. V podstatě jde o to pokládat správné otázky..

Co třeba takto.

Mám vyrobit report a ptám se:

  • Kdo ho používá a jak?

    Je to report pro management/obchod/analytiky, kolik času mají na to do něj koukat?

  • K čemu souží, co zobrazuje?

    Jaké indikátory, metriky, cíle?

  • Co přesně znamenají jednotlivá čísla a sloupce v něm?

    Trocha data governance, je potřeba vědět, co přesně má v reportu být obsaženo, jaké jsou definice a mají všichni potenciální uživatelé reportu ty definice všichni stejné?

  • Kde jsou data k získání, jakou logikou se vytvoří?

    Tohle se týká databází, zdrojů. Mám přístupy tam, kde data jsou? Pokud je třeba metriky dopočítat, kde a jak zjistím vzorce a algoritmy (to souvisí i s bodem výše).

  • V jakém formátu a frekvenci se má report tvořit?

    Tabulka v databázi, excel nebo vizualizace a přístup z cloudu?

Po zodpovězení těchto otázek můžu začít report tvořit. Myslím, že iterativní práce je pořád nejlepší. Tedy vytvořit prototyp a zvalidovat si s klientem, jestli jsem na správné cestě a postupně takto dojít k dokonalému výsledku.

Co je však klíčové, je mluvit s konečnými uživateli reportu. Například obchodníci, nebo prostě lidé z jiného oddělení než toho analytického. Tady se dostáváme na tenký led měkkých dovedností a psychologie. Konzultant(ka) je totiž často primárně v kontaktu s někým jiným, kdo je přesvědčen, že ví, co je pro konečné uživatele reportu nejlepší, co potřebují a co jim pomůže. Ovšem propracovat se k těmto lidem, pochopit jejich potřeby a pomoci jim je z mého pohledu ta uspokojivá a dost těžká část práce.

A teď přecházím do teorie, protože do této fáze se mi v Londýně nepodařilo dostat. Překážky byly příliš velké a klientovi k naprosté spokojenosti stačilo mít reporty hotové a jejich užívání už nemělo být v mé odpovědnosti. Bohužel taková je realita. Člověk nemůže jít hlavou proti zdi a musí pracovat s prostředím, v jakém se nachází. To je důležitá zkušenost a poznatek o tom, jak je třeba si tuhle práci nebrat moc osobně.

Takže z Londýna jsem odjela už před 4 měsíci a až teď mám dostatečný odstup na to hledět racionálně.

Příručka datové analytičky