Análisis de datos de aprendizaje, estaba excesivamente obsesionada con las herramientas y el glamour que podría tener el título de analista de datos.
Mi pasantía comenzó y tenía un objetivo en mente: desarrollar mis habilidades técnicas. Quiero decir, todos quieren hacer que su perfil de LinkedIn sea decorado con habilidades y certificaciones.
Sin embargo, lo que no esperaba era que mi lección más preciosa no provenía de un instrumento o tutorial. Vino de algo mucho más humano: colaboración.
Inicialmente, traté de enfrentar todo yo mismo, viendo cada actividad como un desafío personal. No sabía, mi productividad era de alguna manera limitada porque pasé más horas tratando de entender las soluciones de los problemas cada vez que me bloqueaban.
No fue hasta que comencé a buscar comentarios e involucrar a profesionales expertos que las cosas comenzaron a implementar.
Fue entonces cuando entendí que en el análisis de datos, trabajar con otros no es opcional; Es más una necesidad.
A medida que avanzamos, su objetivo es compartir mi experiencia con la colaboración y cómo me dio forma como un aspirante a analista de datos. Además, porque creo que es una de las habilidades más importantes (y subestimadas) en las que cada analista de datos debe enfocarse.
Los primeros días de mi pasantía
Cuando era joven que entró en el campo, honestamente solo quería tener en mis manos datos reales. Hasta entonces, la mayor parte de mi práctica había sido con un conjunto de conjuntos de ejemplo.
Ahora tengo mi pasantía. Tuve la oportunidad de trabajar con los datos que contaban para una organización.
Me asignaron un proyecto para crear una relación básica utilizando los datos sobre actividades operativas. Los datos no estaban demasiado desordenados, pero ni siquiera estaba limpio. Él contenía algunos valores inconsistentes, líneas duplicadas y algunas voces faltantes.
Lo logré usando Excel y Power Consult, así que limpié lo que pude y construí un tablero que pensé que parecía decente. Honestamente, estaba orgulloso de ello.
Avance rápido, es hora de presentación.
Antes de continuar, aquí hay algo: nadie me contó sobre la aparición de la presentación del análisis de datos.
Por divertido que parezca, es cierto. Anteriormente pensaba que trabajaría con los datos, había querido decir, así que los pasé a los niños en administración o algo así.
Llevado a la realidad, presenté el tablero y mi supervisor no parecía éxito. No porque los elementos visuales fueran malos, de hecho, dijo que parecía bueno.
El problema era que el tablero no comunicaba lo que realmente el equipo necesario Para ver.
Honestamente, no había hablado con nadie qué intuiciones eran útiles para ellos o qué información ayudaría a corregir la efectividad en el proceso de toma de decisiones.
Estos son los fundamentos que cuentan en el análisis de los datos y carecía de este aspecto. Lo construí en base a lo que pensaba que era importante, no de lo que necesitaban.
No había hecho preguntas como:
- «OMS ¿Usarás este tablero? «
- «Qué ¿Las decisiones esto les ayudarán a tomar? «
- «Por qué ¿Esta información cuenta para ellos? «
Este es el poder de la colaboración, haga preguntas antes del inicio de un proyecto y busque comentarios al finalizar.
Lo que me enseñó la colaboración
Con el tiempo, comencé a notar que, a pesar de que mis elementos visuales estaban limpios y mis números precisos, las personas a veces no entendían mis relaciones.
Pasaría horas resolviendo un problema que podría haberse evitado con una conversación de dos minutos. Tómelo o déjelo, creo que los datos deben examinarse y comunicarse de una manera que traiga a otros para la carrera.
El análisis de los datos no solo se refiere a los datos, son personas.
Cuanto más trabajaba con las personas, más me daba cuenta de cómo es la colaboración crítica para todo el proceso de análisis de datos. Mirando hacia atrás, esos momentos de trabajo con otros fueron cuando crecí más.
Una de las primeras veces que me senté con un miembro del personal no técnico, me sorprendió lo que de otra manera vieron los datos.
Había pasado muchas horas creando un gráfico para mostrar tendencias mensuales de las actividades, pero cuando lo expliqué, dijeron:
«Está bien … pero ¿cómo sé si vamos mejor o peor que el último trimestre?»
Tuve un cambio en la mentalidad.
En lugar de construir gráficos que parezcan buenos, comencé a pensar desde el punto de vista de un miembro del personal no técnico. Es como tener ojos adicionales en un problema; Podría ayudarlo a ver las cosas de manera diferente.
Comentario
Antes de mi pasantía, habría construido algo, le daría un par de cheques y luego saltaría a otro sin pedir nuevas opiniones sobre mi análisis.
Por otro lado, en un entorno de equipo, la retroalimentación a menudo es parte del flujo de trabajo.
A veces, esto significaba revisar un gráfico porque no estaba claro o hacer un KPI que pensé que era útil ser irrelevante para la persona que leyó la relación.
Cada ronda de comentarios me ayudó a perfeccionar tanto los gráficos como la historia que los datos estaban contando. Me enseñó que incluso en el análisis de datos, la creatividad y la revisión van de la mano.
Y aquí está la cosa, la retroalimentación no siempre se refiere a la corrección de los errores. A veces se trata de descubrir oportunidades que no has visto solas.
Para muchos, buscar comentarios es incómodo y puede ser una resistencia. No te preocupes, no estás solo. En el centro de este tema se encuentra la noción de este estudio que explica el pico repentino en la frecuencia cardíaca de los individuos durante la recepción de la retroalimentación.
La lección clave de este estudio muestra que la retroalimentación no es una crítica, sino que es la colaboración bajo mentiras.
Son otras personas que le dan sus perspectivas para que su trabajo pueda brillar más. Y confía en mí, invítelo más rápido, más rápido tus habilidades crecen.
Aprendí a dejar de esperar a que mi trabajo fuera «perfecto» antes de compartirlo. En cambio, presentaría los primeros borradores, recolectaría información y mejoraría a lo largo del camino.
La colaboración desarrolla más que simples habilidades: construye su red
Personalmente, la red en el sector de datos está altamente subestimada y no se habla lo suficiente. Si hubo una cosa que no había hecho antes de mi pasantía, es cuánta colaboración crea naturalmente relaciones.
Cuando trabaja en estrecha colaboración con las personas, tal vez haciendo preguntas, hablando sobre soluciones técnicas durante el almuerzo o incluso arreglando un proyecto juntos, no solo está completando las actividades; Estás creando conexiones.
Comencé a ver lo precioso que era cuando un desarrollador con el que había colaborado en un problema de la tubería de datos me envió una recomendación del curso que resultó ser un punto de inflexión para mis habilidades SQL. Está en YouTube y le recomiendo que lo verifique.
Desde un punto de vista técnico, la colaboración expande su «caja de herramientas» de manera que el estudio autónomo no hará la debida diligencia. Cada vez que trabajaba con alguien, recolecté algo nuevo (no importa tan bien como lo básico).
Ahora aquí está la mejor parte: estas relaciones no terminan solo cuando la pasantía lo hace. Las mismas personas con las que colabora hoy pueden convertirse en sus mentores, sus árbitros para futuros trabajos o incluso sus compañeros de equipo en otra organización.
La colaboración es el puente entre su conjunto de habilidades actuales y sus oportunidades futuras.
Conclusión y comida para llevar
Mirando hacia atrás, mi pasantía no solo me ha enseñado las habilidades de datos; Me enseñó a trabajar con la gente. Entendí que mi valor real se multiplicaba cuando trabajo con otros, no solo junto a ellos.
La verdad es que no importa lo bueno que seas con Python, Tableau o SQL, siempre irás más allá y a un ritmo impresionante cuando aproveches el conocimiento y las perspectivas de las personas que te rodean.
Si está comenzando en el análisis de los datos, tenga en cuenta que sus herramientas estarán obsoletas, la pila tecnológica evolucionará, pero su capacidad para trabajar bien con las personas nunca perderá su valor.
