Если взять к примеру любую науку, то мы видим как она здорово объясняет как что работает в отрыве от общей картины. Например колесо крутится так, вода кипит вот так, молекулы состоят из… ИТ технологии своего рода тоже наука: цифра, технологии, софт…
Веб-аналитика и просто аналитика аналогична по своим характеристикам — набита всякими техническими штучками, расчетами, функциями и метриками. И многие в этом тонут окончательно уходя в изучение функций, способов расчёта чтения бложиков про че там новенького в Power BI, Data Lens, Метрике… Тренды, бренды в аналитической науке.
Кто-то конкретно замыкается в этом и превращается в ГИКа. В таком подходе нет большого смысла, ведь изучение самопроизвольных процессов, отдельных навыков, это вторичное кнопконажимательство.
Изначально _ГИК_ами называли людей, увлечённых высокими технологиями (обычно компьютерами и гаджетами).
Аналитика и аналитический склад ума вообще не про это. Такой способ мышления находится выше по иерархии и предлагает разобраться в сценарии, цели и смысле анализа.
Можно подумать, что я отрицаю технический опыт специалиста, но это не так. Перед изучения техники нужно подкрепить действие определенным смыслом и логикой. Изучать технику без целей не логично, ведь мы вбиваем в себя операционные навыки, которые в реальной работе вообще могут не пригодится.
Недавно писал про то, что все познается во времени — изучаешь в школе, а выстреливает необходимость знания лет в 40. Да это работает, когда ты ученик в текущий момент, в школе, университете и т.д. Перед тем как идти учиться вы или родители определяют цели, смыслы и задачи.
А если мы изучаем сначала технику выполнения аналитической задачи уже в работе, то потом начинаем искать в ней смысл и лепить куда ни попадя. Типа смотри че умею, слабо? Только возникает вопрос — а оно надо? Оно решит проблему?
Как пример:
Умею строить когортный анализ в табличке, данные грузить, косынку строить. Приходит клиент с доставкой еды, говорит — давай анализ данных проведем, чего вообще происходит? Мы давай ему сразу когорту рисовать, надо же узнать цикл сделки и время принятия решения. Умеем, можем, практикуем! Только в доставке еды и так понятно какой цикл. Оформил заказ, получил, съел. Какие к черту временные ряды!
А если перед кнопокнажимательством задать вопросы, или как сейчас модно говорить получить запрос от клиента? Появится смысл! Далее уже начнете развивать цели, сценарии анализа, а завершите поиском технической инструкции и выполнением работы.
ПОЧЕМУ, ЗАЧЕМ — первично. КАК — вторично.
Едем дальше. А как это делать? — Понимать зачем и что анализировать. Это вопрос из сектора приз на барабане — в духе, кто виноват и что делать.
Для таких измышлений надо иметь:
- время
- кругозор
- жизненный опыт
Это получается гуманитарий сплошной, ему ж не место в ИТ технологиях!
Давайте будем честны. Сейчас шаблончиками все работает. Даже крутые программисты гуглят, копируют код, правят. Некоторые вообще не парятся и ChatGPT им все решает. В какой-то момент от технички начинает подташнивать, процесс изучения кнопок и софта бесконечный, а результат не особо применим в 90% случаев.
Мозг ищет смысл в знаниях, не находит и расстраивается. И так по кругу. Заново учим техническую фишку, не находим где ее грамотно применить, расстраиваемся.
Да простят меня ИТ-коллеги, но вероятно кто столкнулся с этой проблемой частенько в психоанализ уходят. Коучинг там. Там же работа с предназначением, смыслами. И запрос на это растет, все ж сидят кнопки тыкают на удаленке или в офисе. Софты, технологии, новации изучают — такая работа нынче.
Кстати в психологии бывает тоже скатываются к технике, шаблонам, упражнениям. Но там есть лазейка — ИНСАЙТ. Он цепляет, привлекает и становится смыслом! Хлебнул свежей энергии на психологической сессии и погнал менять ЖЫЗУ.
Я к чему этот все. Мы ж про аналитегов-стратегов, нам надо смыслы в расчётах и анализе искать. Тут все не просто. Прежде чем за дело браться, придётся серьезно почитать и материалов много изучить — о предмете анализа, о цели, логике и разобраться в смежных темах. Все как на личной сессии у психолога — он задает вопросы, получает ответы, думает, примеряет варианты решения…
Так кругозор наращиваем, потом связи в голове строим, желательно не половые, а нейронные, да покрепче. После включаем логику, отбрасываем ненужное и как итог переходим к техническому исполнению.
Так что прежде чем анализировать:
- формулируем запрос
- изучаем предмет (сырые данные)
- расширяем кругозор (когнитивно)
- ищем сценарий, цель и смысл
- лезем в техничку
Когнитивная сложность - психологическая характеристика познавательной сферы человека. Склонность создавать многомерную модель реальности, выделяя в ней множество взаимосвязанных сторон. Человек с такой характеристикой способен видеть мир вокруг себя не просто под большим углом зрения, а воспринимать окружающую действительность в ее многообразии, видеть жизнь во всех красках, не ограничивая себя черно - белой палитрой.
Смыслы в данных искать надо, а не в решении техническим способом. Придется учиться выкупать причины проблем или успехов в конкретном случае с помощью КРУГОЗОРА по теме. В этом и есть прелесть аналитики бьющей в цель + бонусом получаем эмпирический опыт. А техничка к задачке сама найдется!
– Василий Иванович, а что такое эмпирический опыт? – Помнишь, ты спрашивал, что такое нюанс? – Помню, помню, не надо больше! – Вот это и есть эмпирический опыт, Петька.
Боярский Глеб Юрьевич @GlebBoyarskii — Telegram | VK
Обо мне:
Настройка Яндекс Директ, Таргет, Google (Yandex) Tag Manager, разработка Power BI и DataLens дашбордов, глубокая аналитика рекламных систем, комплексная веб-аналитика и performance-маркетинг.