何が優れたアナリストになるのか?
に eMetricsマーケティング最適化サミット、優れたデータアナリストになる理由について興味深い会話がありました。 部屋にはアナリストでいっぱいの部屋があるので、それは素晴らしい質問です。 一般的に、私が協力したチームは、ビジネスアナリストとデータアナリストがいることに同意しました。それぞれに対する期待は少し異なっていました。
ビジネスアナリストは、ビジネス目標を念頭に置いて意思決定を行える形式で情報を提供します。 データアナリストは単にデータを提供します。 どちらも、データが聴衆に合わせて調整され、聴衆が可能な限り混乱を最小限に抑えて結論を導き出すことができるように、データを定性的に表現する必要があります。
アナリストの影響力が大きな要因であるというコンセンサスがありました。 マイクロソフトのクリスワーランド アナリストを3つの目立たないバケツに入れる– 受注者 インフルエンサー、 そしてその 信頼できる決定者。 組織の文化と構造によって、アナリストの影響力の重みが決まります。
Andrew Janisは、興味深いデータと実用的なデータを分離するアナリストの能力に要約しました。 成功したデータアナリストの特徴は、コンテキストとデータをラップしてオーディエンスに合わせてカスタマイズし、ビジネスと業界を理解し、視覚化のマスターになる能力であることに全員が同意しました。
大企業は、アナリストの能力と影響力に基づいて成功または失敗する可能性があることは間違いありません。 大規模ではない企業の場合、従業員はさまざまな帽子をかぶることがよくあります。誰もがデータを分析して結果を提供する人がいます。 優れたアナリスト(または分析する従業員)を選択することは、会社の成功または失敗にとって重要です。 賢明に選択してください。