Найти в Дзене
Data Lab

Почему опыт важнее набора инструментов 🧠🛠

Многие, да я сам ранее, пытался стать сильнее в аналитике через стэк инструментов. Мол, почему бы не выучить еще какое-то приложение, чтобы записать его в свое резюме. На первый взгляд это звучит вполне разумно, логика железная: выучил Python, стал ценнее. Выучил Power BI, стал еще ценнее. Добавил Airflow, dbt и еще десяток букв - вообще красавчик. И рынок эту логику постоянно подкрепляет. Вакансии выглядят как список покупок. Курсы тоже. Люди обсуждают, "в чем ты делаешь дашборды", а не "какие решения ты помог принять". Поэтому легко поверить, что аналитика - это про стек. Но есть неприятная новость: инструменты дают только скорость.
А правильность дает опыт. И это совсем разные вещи. Инструмент - это способ сделать действие. Он отвечает на вопрос "как посчитать", "как построить график", "как автоматизировать". А опыт отвечает на вопрос, который обычно сложнее и неприятнее: "а что мы вообще пытаемся понять". Например, бизнес приходит и говорит: "Сделай дашборд по текучести". И начин
Оглавление

Многие, да я сам ранее, пытался стать сильнее в аналитике через стэк инструментов. Мол, почему бы не выучить еще какое-то приложение, чтобы записать его в свое резюме.

На первый взгляд это звучит вполне разумно, логика железная: выучил Python, стал ценнее. Выучил Power BI, стал еще ценнее. Добавил Airflow, dbt и еще десяток букв - вообще красавчик.

И рынок эту логику постоянно подкрепляет. Вакансии выглядят как список покупок. Курсы тоже. Люди обсуждают, "в чем ты делаешь дашборды", а не "какие решения ты помог принять". Поэтому легко поверить, что аналитика - это про стек.

Но есть неприятная новость: инструменты дают только скорость.
А
правильность дает опыт. И это совсем разные вещи.

Инструменты отвечают на вопрос "как", опыт отвечает на вопрос "что именно делать" 🎯

Инструмент - это способ сделать действие. Он отвечает на вопрос "как посчитать", "как построить график", "как автоматизировать".

А опыт отвечает на вопрос, который обычно сложнее и неприятнее: "а что мы вообще пытаемся понять".

Например, бизнес приходит и говорит: "Сделай дашборд по текучести". И начинающий аналитик начинает делать дашборд по текучести. Вроде все логично.

Опытный аналитик сначала спросит: а вы чего хотите - снизить увольнения? удержать ключевых? понять причины? сравнить подразделения? посчитать риск?

Потому что если просто
"покрасить цифры" - вы получите красивый экран. А не решение.

И вот здесь и появляется разница. Не в Python. Не в BI. А в том, что один человек делает отчет, а другой делает управленческий инструмент 📊

Курсы учат кнопкам, но не учат реальности 🧩

Курсы полезны. Я вообще не против обучения и различных курсов, только за.

Тут проблема получается в другом: курсы почти всегда учат на стерильных данных и с нормальным запросом. А вот в жизни данные чаще всего не стерильные, а запрос чаще всего не нормальный.

Все данные обычно кривые, косые, а особенно ретро данные. Источники между собой не сходятся, метрики плавают и по срезам не разделяются, и вообще половина полей в таблице называется "Что-то древнее_2" 😅

Запрос от бизнеса звучит в формате:
"необходимо просто понять, что происходит".

Вот тут инструменты не спасают. Тут уже спасает опыт. Потому что опыт - это когда ты видел, как метрики могут врать, как структура может меняется, как сезонность легко притворяется трендом, как один сегмент ломает весь вывод, и как руководство может прочитать график вообще не так, как ты его задумал ⚠️

И именно этого курсы не дают. Не потому что плохие. А потому что это нельзя выучить по видео. Это проживается.

Самые сильные аналитики часто используют простой стек ⚖️

Это выглядит парадоксально, но это правда.

Сильные аналитики иногда делают очень простые вещи. И не потому что не умеют сложнее, а просто потому что понимают, где сложность реально добавляет ценности в решении, а где она просто добавляет "ощущение умности".

Опытный аналитик может спокойно сказать, что-то типа: давайте не будем строить ML-модель, потому что нам сейчас важнее разобраться с определениями и сегментацией.

И это не про
"откат назад". Это профессионализм, потому что сложная модель поверх кривой логики - это далеко от аналитики.

Инструменты стареют, опыт переносится 🔄

Инструменты меняются намного быстрее, чем кажется, а уж особенно в начинающуюся эру ИИ. Но даже без ИИ, лидеры BI рынка часто меняются или банально в разных компаниях разрешено использовать разное ПО.

Поэтому, если твоя ценность построена вокруг конкретного инструмента, ты будешь постоянно в позиции догоняющего.

А вот если твоя ценность построена вокруг опыта и мышления, тогда новый инструмент - это просто новый интерфейс, в котором ты реализуешь свой потенциал.

Это как с вождением. Можно изучить как ездить на одной конкретной модели машины. А можно научиться ездить и понимать в принципе как всё устроено. Второе полезнее 🚗

Бизнес покупает не стек, а снижение неопределенности 💼

Бизнесу в целом все равно, на чем ты посчитал. На екселе, на питоне, да хоть на калькуляторе. Ему важно, что он получит на выходе.

Как правило, компания покупает у аналитика две вещи:

  1. понимание, что происходит
  2. меньше шансов принять плохое решение

Можно идеально владеть всем стеком мира и при этом не помочь бизнесу ни на миллиметр, потому что выводы слабые. Или наоборот, можно на простых инструментах дать сильный инсайт, который реально меняет решение и экономит деньги компании, ее время и нервы ✅

И это опять не про технологии, это про опыт.

Итог 🎯

Инструменты важны, спору нет. Без них ты ничего не сделаешь.

Инструменты - это руки, а
опыт - это голова.

Поэтому в долгую побеждают не те, у кого больше названий в резюме, а те, кто умеет разбираться в ситуации, чувствовать ограничения данных, задавать правильные вопросы и не делать выводы "на автомате".

А инструменты потом прикрутятся. Они всегда прикручиваются. 🔧

Я регулярно разбираю такие темы в своём Telegram-канале, если вам интересно глубже понимать аналитику и работать с данными, там регулярно выходят короткие заметки и практические примеры.