Data-analyytikon perehdytys
Millainen on tehokas perehdytys uudelle analyytikolle?
Kokemustemme perusteella uuden analyytikon tehokas ja tulosta tuottavaa perehdyttämistä kannattaa lähestyä huomioimalla alla listattuja asioita.
- Liiketoimintamalliin tutustuminen
- Liiketoimintaprosesseihin tutustuminen
- Ilmiöalueosaajiin (SME) tutustuminen
Liiketoimintamalliin tutustuminen
Analyytikon on syytä ymmärtää mistä organisaatio saa rahoituksensa ja mitkä ovat ne keskeiset resurssit, joita se käyttää tuottaessaan palveluita tai tuotteita. Käytännössä organisaatiolla olisi hyvä olla muodollisia kuvauksia tästä aiheesta, miksei vaikka Business Model – canvas kuvauksen muotoon toteutettuna. Luonnollisesti paljon tästä tietämyksestä on organisaation työntekijöillä, kaikkea ei ole mahdollista kuvata ja toisaalta uudella työntekijällä on se ongelma että hän ei välttämättä osaa kysyä oikeita kysymyksiä.
Liiketoimintaprosesseihin tutustuminen
Oikeastaan voisi ajatella että organisaation toiminnassa pysyvyyttä edustavat liiketoimintaprosessit ja niiden muodostamat kokonaisuudet, joku kokonaisuus voisi olla vaikkapa asiakkuuden tyypillinen elinkaari. Liiketoimintaprosesseihin liittyy päätöspisteitä sekä niiden prosessien suorituskykyä kuvaavia metriikoita, osa näistä tai niistä johdettuja voivat olla keskeiset suorituskykymittarit. Analyytikon keskeisenä tehtävänä on usein kehittää sekä seurata organisaation toimintaa johdon tukena ja nämä mittarit ovat siinä keskeisessä roolissa.
Ilmiöalueosaajiin tutustuminen
Ilmiöalueosaajat (SME) ovat organisaation asiantuntijoita, joilla on kokemusta sekä tietämystä toiminnasta, organisaation historiasta sekä yleisesti toimialalta. SME:n roolissa työskennellään prosessien, tuotteiden, hinnoittelun taikka tietyn funktionaalisen vastuualueen kuten HR:n piirissä.
Analyytikon on useimmiten fiksumpaa kysyä kuin yrittää omatoimisesti selvittää, tulkinta voi helposti tuottaa virheen kun mennään analyytikolle uudelle alueelle. Perehdytyksessä on järkevää tutustuttaa analyytikko kaikkiin keskeisiin ilmiöalueosaajiin organisaatiossa.
Käytännön tehtävissä alkuvaiheessa töitä on hyvä tehdä kokeneen ohjaajan kanssa ja kokemuksen karttuessa antaa itsenäisiä tehtäviä.
Perehdytyksen vaaranpaikkoja
Monet pienemmät organisaatiot eivät miellä miten paljon resursseja Data & AI - alueen tekeminen oikeastaan vaatii, yhden osaajan palkkaaminen ei useimmiten riitä. Valitettavasti voi käydä niin että sille yhdelle osaajalle asetetaan paljon paineita onnistumisesta, ikäänkuin palkattu olisi ihmeidentekijä.
Taloudelliset reunaehdot vaikuttavat tämän tilanteen syntymiseen, suomalaiset organisaatiot tyypillisesti ovat suhteellisen pieniä.
