Oltre i Numeri Il Ruolo Cruciale delle Soft Skills nell’Analisi dei Dati

Soft Skills Crucial in Data Analysis Beyond Numbers

Sfruttare le qualità umane per eccellere nel mondo dei dati

Nell’economia del lavoro di oggi, costruire e mantenere una solida base di competenze tecniche è senza dubbio cruciale; tuttavia, è altrettanto importante riconoscere che le impressionanti soft skills sono un complemento indispensabile alla tua competenza tecnica. Giocano un ruolo vitale nel supportare e migliorare la tua competenza professionale complessiva.

Nell’era dei Big Data e delle analisi avanzate, l’analisi dei dati è diventata parte integrante dei processi decisionali per le imprese di tutti i settori. Tuttavia, l’analisi dei dati all’interno delle organizzazioni è spesso difficile. Sai perché? Mentre raramente riconosciuto apertamente, la verità è che i dati tendono ad essere frammentati e dispersi in diverse unità aziendali dell’organizzazione. Possedere eccezionali soft skills ti consente non solo di individuare ma anche di accedere a tali dati, navigando tra le complessità delle politiche di governance dei dati all’interno dell’organizzazione.

Cosa sono le Soft Skills e le Hard Skills?

Le soft skills e le hard skills sono entrambe categorie distinte di competenze.

Le hard skills si riferiscono a specifiche abilità tecniche e conoscenze acquisite attraverso l’istruzione, la formazione o l’esperienza in un campo o settore specifico. Spesso possono essere quantificate e dimostrate attraverso certificazioni o lauree.

• Esplorazione delle tendenze e modelli di conflitto Analisi dei dati ACLED di Manipur
• Accelerare il tempo per ottenere informazioni aziendali con la connessione diretta di Amazon SageMaker Data Wrangler a Snowflake
• Atlante della letteratura biomedica potrebbe aiutare a rintracciare gli studi falsificati.

Le soft skills comprendono una serie di qualità interpersonali e personali che facilitano la comunicazione efficace, la collaborazione e il lavoro di squadra, la risoluzione dei problemi e il pensiero critico. Ci consentono di navigare in paesaggi complessi di dati, gestire conflitti, adattarci al cambiamento e continuare a imparare e svilupparsi.

In questo articolo, esploreremo l’importanza delle soft skills nel mondo dell’analisi dei dati e come contribuiscono al successo in questo campo in rapida evoluzione dei dati.

Comprendere il Business

Nel corso del mio percorso professionale, il feedback ricorrente che ho ricevuto è la mia curiosità e profondo interesse nel comprendere le complessità del business. Credo fermamente che mentre la tecnologia può essere appresa attraverso corsi e formazione in qualsiasi momento, l’importanza della conoscenza del business va oltre i vantaggi immediati. A differenza della tecnologia, che può essere acquisita attraverso l’apprendimento strutturato, la conoscenza del business è un accumulo graduale di competenze che cresce nel tempo.

Acquisire una comprensione completa degli aspetti fondamentali dei processi aziendali fornisce informazioni preziose sulle dinamiche interne dell’organizzazione. Offre una profonda comprensione non solo di come funziona l’organizzazione, ma anche della meccanica dettagliata del prodotto o del servizio specifico.

Ecco alcuni dei miei approcci personali per migliorare la comprensione del business:

• Partecipa alle operazioni quotidiane dell’azienda interagendo attivamente con gli stakeholder, partecipando alle riunioni e osservando i processi chiave. Ciò fornirà un’esposizione diretta alle dinamiche del business e ti aiuterà a ottenere informazioni su diverse aree funzionali.
• Collabora con gli stakeholder aziendali per comprendere i loro obiettivi, le sfide e come l’analisi dei dati può supportare i loro processi decisionali.
• Ascoltare attivamente è una competenza sottovalutata ma ha una notevole capacità di favorire una profonda comprensione del business. Ti consente di fare domande pertinenti per comprendere gli obiettivi aziendali dietro le richieste di analisi dei dati e scavare più a fondo per scoprire i problemi o le opportunità sottostanti. Fare domande pertinenti porterà ad analisi più significative e raccomandazioni praticabili.
• Spesso dedico del tempo per studiare e fare ricerche sul settore in cui opera la mia organizzazione e comprendere le tendenze di mercato, il panorama competitivo e i fattori regolamentari che influenzano il business. Questa conoscenza più ampia del settore fornirà maggior contesto e informazioni preziose sull’analisi dei dati.
• Rimani aggiornato sui concetti, i principi e le pratiche aziendali attraverso libri, articoli e podcast. Espandi la tua conoscenza al di là del tuo dominio. Questo approccio multidisciplinare migliorerà la comprensione di come diverse funzioni si interconnettono all’interno dell’azienda.
• Infine, una pratica cruciale che ha costantemente facilitato la mia crescita è quella di cercare attivamente feedback dagli stakeholder riguardo al valore e all’impatto della mia analisi. Comprendi le loro prospettive e utilizza i loro feedback per affinare e migliorare il lavoro. Questo processo iterativo non solo migliorerà la comprensione del business, ma rafforzerà anche la credibilità e gestirà le aspettative.

L’arte della comunicazione e della narrazione dei dati

L’analisi dei dati non riguarda solo la manipolazione di numeri; si tratta di estrarre significativi insight e presentarli in modo convincente.

Nel panorama dei dati, in cui le informazioni sono letteralmente inondanti, avere una solida comprensione è fondamentale e presentare questa comprensione a team più ampi in modo facile ma persuasivo è un compito da Sherlock Holmes.

Ecco alcuni dei miei trucchi preferiti:

• Lavoro spesso con colleghi tecnici e non tecnici. Solitamente adatto il mio linguaggio, tono e livello di dettagli tecnici in base al background, al livello di conoscenza e alle esigenze dei miei colleghi.
• L’analisi dei dati spesso coinvolge concetti complicati e gergo tecnico. Per comunicare efficacemente queste idee complesse, è essenziale semplificarle e presentarle in termini facilmente comprensibili. Un altro feedback frequente che ho ricevuto nel corso degli anni è la mia capacità di comunicare concetti complessi a diversi stakeholder aziendali in modo più semplice. Come raggiungo questo obiettivo?

La mia strategia preferita è utilizzare immagini, analogie ed esempi concreti per rendere i miei punti più chiari.

• Provenendo da un background di visualizzazione dei dati, lo sfrutto per presentare le informazioni in modo visivamente accattivante e facilmente comprensibile. Come faccio? Selezionando attentamente i grafici, i diagrammi e le tabelle più adatti che trasmettono efficacemente i messaggi chiave e facilitano l’interpretazione dei dati. Credetemi, questo approccio è incredibilmente utile. Non solo creo visualizzazioni per questioni legate al lavoro, ma mi diverto anche a creare illustrazioni per tutti i miei articoli.
• Come esseri umani, siamo naturalmente attratti dalle narrazioni e la narrazione è uno strumento potente per l’analisi dei dati. Le visualizzazioni sono essenziali nella narrazione poiché forniscono un quadro che aiuta la storia a svolgersi con contesto. Questa potente combinazione di immagini e narrazione non solo coinvolge il pubblico ma rende anche gli insight più comprensibili. Invece di lottare per decifrare il significato di una visualizzazione bidimensionale, l’uso di narrazione e immagini dà vita ai dati e ne migliora la comprensione.

Collaborazione e lavoro di squadra

L’analisi dei dati raramente è un’impresa solitaria. I progetti legati ai dati spesso richiedono la collaborazione di più team con background e aree di competenza diverse. Questi team sono tipicamente composti da individui come i product manager, i data engineer, i project manager, i BI developer, gli analisti dei dati e gli analisti del business.

Ecco alcuni approcci che trovo preziosi:

• Il mio preferito assoluto, senza dubbio, è connettermi con i miei compagni di squadra non solo come colleghi, ma anche come individui. Tutti noi viviamo alti e bassi nella vita, e considerando che trascorriamo una quantità significativa di tempo al lavoro, è importante riconoscere che la capacità di tutti di gestire il carico di lavoro oscilla a causa di circostanze e impegni personali. Essendo attento alla disponibilità dei miei compagni di squadra e supportandoli durante i momenti difficili, posso redistribuire efficacemente i compiti, garantendo che le milestone del progetto siano comunque rispettate in modo tempestivo.
• È un principio fondamentale radicato nella psicologia che le persone aspettano inherentemente che tu dia priorità all’ascolto della loro prospettiva per prima. Mio padre mi ha regalato una copia di “I 7 habit delle persone altamente efficaci” durante gli anni universitari. Mi ci sono voluti alcuni anni in più per interiorizzare e incorporare veramente questo principio nella mia vita. L’abitudine 5, come articolata da Stephen R. Covey, rimane profondamente rilevante:

“Cerca prima di capire, poi di essere capito”.

Questo è anche un modo efficace per impegnarsi in una conversazione con gli stakeholder aziendali e i team più ampi.

• Ogni progetto è un’esperienza di apprendimento per tutti i membri del team. Non è raro acquisire nuove competenze per soddisfare i requisiti del progetto. Pertanto, è fondamentale essere un po’ pazienti quando qualcuno è nel processo di apprendimento e implementazione di una nuova competenza. Tuttavia, è altrettanto importante cercare attivamente l’aiuto dei compagni di squadra quando necessario, anziché aspettare che vengano in soccorso. Dalla mia esperienza, la maggior parte delle persone è disposta a partecipare a una chiamata Teams per risolvere insieme i problemi, il che accelera significativamente il processo di debugging.
• Organizza regolari chiamate di catch-up di squadra per la condivisione di conoscenze tra i partecipanti interessati. Anche se può essere un po’ difficile poiché non tutti potrebbero essere interessati, è comunque possibile organizzare queste sessioni. In queste chiamate, i membri del team possono alternarsi ogni pochi giorni per insegnare qualcosa in cui sono sicuri al resto del team. Ad esempio, se qualcuno è esperto di SQL, può condurre una rapida sessione per tutti su alcuni consigli rapidi. Allo stesso modo, se un altro membro del team possiede conoscenze o competenze di dominio preziose per un particolare progetto, può condividerle con il team più ampio. Questo rafforza la base di conoscenze collettiva.

Pensiero critico e risoluzione di problemi

Spesso sentiamo parlare dell’importanza del pensiero critico e della risoluzione dei problemi per i professionisti dei dati. Tuttavia, capiamo veramente cosa sono e perché sono considerate competenze cruciali da sviluppare? Semplicemente leggere un blog, seguire un corso o risolvere alcuni problemi online non sarà sufficiente per sviluppare queste competenze. È importante capire che il solo coinvolgimento passivo non è sufficiente quando si tratta di coltivare la propria capacità di pensare criticamente.

Allora cosa bisogna fare? Essere curiosi. La curiosità è un fattore significativo nello sviluppo del pensiero critico e nel miglioramento delle competenze di risoluzione dei problemi.

La curiosità è la nostra propensione naturale ad esplorare, imparare e comprendere il mondo che ci circonda.

Attivare semplicemente le proprie capacità di pensiero critico sul lavoro non è sufficiente. È essenziale integrarlo nella propria routine quotidiana e renderlo una parte naturale del proprio processo di pensiero, sia in contesti professionali che personali.

Non ho alcun talento speciale. Sono solo appassionatamente curioso. ~ Albert Einstein

Ecco alcune tecniche che amo:

• Fare domande. Trovo utile porre domande, mettere in discussione le conoscenze esistenti e esplorare prospettive alternative. Quando si pongono domande, si può approfondire i problemi e identificare potenziali soluzioni. Tuttavia, è importante tenere presente che:

C’è un delicato equilibrio tra porre domande pertinenti e consumare inutilmente il tempo di tutti sollevando questioni superflue.

• Aggiornare le proprie conoscenze del settore. Sviluppare una forte comprensione del settore o dell’industria in cui si lavora è essenziale. Familiarizzandosi con le sfide specifiche, gli obiettivi e la terminologia del settore, è possibile porre domande più pertinenti e approfondite. Queste conoscenze aiutano a comprendere il contesto dei dati e identificare i fattori chiave che influenzano l’analisi dei dati e, di conseguenza, la presa di decisioni. ad esempio, se si desidera approfondire la propria comprensione delle operazioni di prestito nel settore bancario, provare a comprendere i suoi concetti chiave, le operazioni, le regolamentazioni, le tendenze del settore e le migliori pratiche.
• Sfide dei dati sporchi: Prima di immergersi nell’analisi dei dati, è fondamentale valutare accuratamente la qualità e l’affidabilità dei dati a disposizione. L’obiettivo finale dell’analisi dei dati è convertire le informazioni in insight utili. Tuttavia, questo percorso raramente è un processo lineare e semplice. L’analisi dei dati comporta la scrutinizzazione dell’accuratezza, della pertinenza e delle fonti dei dati, nonché l’affrontare eventuali assunzioni, lacune, errori o pregiudizi potenziali.

In realtà, il valore dei dati risiede nella loro capacità di fornire risposte a domande pertinenti del business.

Le organizzazioni privilegiano i dati che vanno oltre i dashboard visivamente accattivanti e invece affrontano le loro domande specifiche e contribuiscono alla crescita potenziale.

Sfruttando le dimensioni della qualità dei dati, è possibile stabilire un quadro che garantisce che le analisi successive siano fondate su dati affidabili e significativi, portando a insight più accurati e informati.

• Nel mondo dei dati, ogni problema è diverso e non esistono regole fisse che possano essere seguite per risolvere facilmente i problemi. A mio parere, è di estrema importanza articolare il problema o la domanda con chiarezza fin dall’inizio. Altrettanto cruciale è garantire l’accordo tra i membri del team riguardo alla dichiarazione del problema e le aspettative che la accompagnano. Da qui in poi, è possibile iniziare il compito di identificare e raccogliere le informazioni pertinenti necessarie per avviare il proprio progetto.
• Affrontare la possibilità di sbagliare. I dati sono spesso complessi e disordinati. Come abbiamo già discusso, è essenziale mettere in discussione l’affidabilità dei dati stessi, soprattutto poiché la presa di decisioni dipende da essi. Durante l’analisi dei dati, è molto probabile che la propria prospettiva iniziale sia errata. Accettare questo fatto e adattare l’analisi in corso. Come si può fare ciò? Esaminando i dati da diverse prospettive per scoprire schemi, rilevare anomalie e derivare insight che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Ciò aiuterà a ottenere una comprensione più profonda di ciò che si sta cercando di risolvere prima di formare un’opinione.

Conclusioni

Nel panorama in continua evoluzione dell’analisi dei dati, eccellere richiede più che semplicemente competenze tecniche. A livello personale, lavorare sulle proprie soft skills ha trasformato il mio approccio all’analisi dei dati, sono diventato più abile nel presentare le mie conclusioni e coinvolgere le parti interessate, guadagnando la loro fiducia e il loro supporto. In definitiva, le soft skills consentono di colmare il divario tra i dati e i decisori, comprendere il contesto in cui vengono utilizzati i dati, migliorando la qualità e la pertinenza degli insight.

Diventa un membro e leggi tutte le storie su Nisoo.

Buon apprendimento!