Ajankohtaista

Data-analyytikon perehdytys

Data-analyytikko

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.

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Mitä on Unit Economics -analyysi?
Tiedät liikevaihtosi, katteesi ja tuloksesi — mutta tiedätkö, tuottaako yksittäinen asiakkuus enemmän arvoa kuin sen hankkiminen ja palveleminen maksaa? Unit economics vastaa juuri tähän kysymykseen. Tämä artikkeli avaa, mitä unit economics tarkoittaa, mistä komponenteista se rakentuu ja miten sitä sovelletaan käytännössä — esimerkkinä sopimusperusteinen B2C-liiketoiminta, jossa asiakas voi pitää yhtä aikaa useita voimassaolevia sopimuksia.
Tutustu tarinaan
Millainen on data-alustan kehittämisprojekti?
Organisaation data-alustan rakentaminen tai modernisointi ei ole perinteinen IT-projekti. Se on kehityshanke, jossa teknologia, liiketoiminnan ymmärrys ja tiedonhallinta kietoutuvat yhteen — ja jossa todellinen työ alkaa vasta kun oikea data kohtaa oikean maailman haasteet. Tässä blogissa pureudumme data-alustaprojektin luonteeseen, vaiheisiin, riskeihin ja parhaisiin käytäntöihin. Käymme läpi, miksi data-alustaprojekti on enemmän tutkimusmatka kuin kartta, ja miten tekoäly muuttaa tätä kokonaisuutta.
Tutustu tarinaan
Mitä on henkilöstöanalytiikka
Jokainen organisaatio tekee jatkuvasti päätöksiä ihmisistä — rekrytoinneista, palkankorotuksista, osaamisen kehittämisestä, työvoimasuunnittelusta. Mutta kuinka moni näistä päätöksistä perustuu dataan? Tämä artikkeli avaa, mitä henkilöstöanalytiikka käytännössä tarkoittaa, mitä hyötyjä se tuo ja miten hajallaan oleva HR-data muutetaan päätöksentekoa ohjaavaksi kokonaisuudeksi.
Tutustu tarinaan
Datasopimus käytännössä — miten data-alustan luotettavuus rakennetaan
Datatiimit käyttävät jopa 40–60 % ajastaan virheiden selvittämiseen, joiden syy on muualla. Sarake vaihtaa nimeä, tyyppi muuttuu, kenttä alkaa tulla tyhjänä — ja loppupään raportit hajoavat ääneti. Datasopimus estää tämän tekemällä odotukset näkyviksi ja valvottaviksi.
Tutustu tarinaan
Mitä on tekoälyavustettu sovelluskehitys?
Lisää tuottavuutta ohjelmistokehitykseen agenttisella kehityksellä.
Tutustu tarinaan