למצוא את הערך שמסתתר במידע: מה עושה דאטה אנליסט

מה עושה דאטה אנליסט?

חברות אוספות נתונים. המון המון נתונים. כולנו מכירים את זה כי כמשתמשים אנחנו הצד שאוספים ממנו את הנתונים. מהצד של החברות מדובר בפרויקט מתמיד של מינוף הנתונים, על מנת לתת מוצר וחווית שירות טובים יותר ללקוחות, וגם כמובן כלי שמטרתו להבין איך אפשר להרוויח יותר כסף. המטרה היא שהחברה תוכל לקבל החלטות בצורה המושכלת ביותר - והחלק של ה"מושכלת" הוא המקום שבו נכנס לתמונה הדאטה אנליסט - מנתח המידע, שתפקידו הוא לעזור לחברה לעבד ולנתח נתונים בסדרי גודל גדולים מאוד.

"בהרבה חברות יש מחלקה של אנליסטים, שהם כמו חברה פנימית של אנשים שטובים בלהציג נתונים. אנליסטים טובים יודעים לקחת את הנתונים האלה ולהבין לא רק מה הם אומרים אלא גם מה במוצר גרם לנתונים להיראות כמו שהם נראים", מסביר שי רמלר מפייפאל.

כל האנליסטים שדיברנו איתם מסכימים שאנליסטים פורחים כשנותנים להם לא רק לנתח את המידע, אלא גם להיות שותפים לקבלת ההחלטות. מטבע הדברים זה קורה יותר בסטארט אפים. "זה תפקיד מאוד רגיש בחברה קטנה. הרבה פעמים אני צריך להיות הבן אדם שלוחץ על הכפתור בסוף", אומר טל מזרחי מהסטארט אפ קיסתרה. אבל גם בחברות גדולות יותר כבר מבינים שאנליסטים לא צריכים להיעלם מהתהליך אחרי שהם מסיקים מסקנות.

למדריך המלא למקצועות בהייטק >

מנתוני סקר השכר של קהילת "צרות בהייטק" ו-tech12 שנערך בתחילת השנה עולה כי השכר בתפקידי BI/Data Analyst מתחיל מ-17 אלף שקל בממוצע, עולה ל-24 אלף שקל לניסיון של שנתיים עד שבע שנות ניסיון, ומטפס בהמשך ל-33.8 בממוצע.

מה תצטרכו לדעת בשביל להיות דאטה אנליסט טוב?

1. חשיבה אנליטית. צריך לדעת להסתכל על בעיות, לנתח אותן ולהסיק מסקנות על סמך מאגרי נתונים. על מנת לפתח את החשיבה האנליטית שלכם אפשר להתאמן ברשת באתרים שמספקים חידות ומפתחים חשיבה מסוג זה.
2. לא להיבהל מנתונים. גם לא מהרבה נתונים. להיות אנליסט מידע אומר שלפעמים מחפשים מחט ברשימת שחת.
3. אין צורך בידע בתכנות, אבל כן צריך לדעת לעבוד מול מסדי נתונים. השפה שרוב האנליסטים עובדים בה היא SQL, שהיא שפה יחסית פשוטה ואפשר ללמוד אותה עצמאית (יש המון מדריכים מצוינים ביוטיוב). ידע ב-SQL הוא לרוב קריטי בקבלה בראיונות עבודה.
4. עם דאטה גדול מגיעה אחריות גדולה. אנליסטים יושבים בצומת קבלת החלטות בהרבה חברות. זה תפקיד שיכול לבוא עם אחריות גדולה כי לפי הניתוח שלהם מסיקים מסקנות על המוצר.
5. אתם צריכים יותר חוש עסקי ממה ששם התפקיד מרמז. דאטה אנליסטים יכולים למצוא את עצמם מתעסקים עם נתונים שנוגעים למוצרים שונים בחברה ובתחומים שונים בתוכה. ההבנה העסקית חשובה, ולכן צריך לבוא מוכנים לנתח את הנתונים מהפריזמה של הביזנס הספציפי של המוצר שמנתחים.
6. רקע. אנליסט יכול בהחלט להיות התפקיד הראשון שלכם בהייטק ואין לו באמת מסלול קלאסי. בקרב אנליסטים ג'וניורים יש גם בוגרי קורסים של SQL וניתוח נתונים וגם כאלו שלימדו את עצמם את השפה ומגיעים ללא נסיון קודם.

מה עושה דאטה אנליסט בחברת ענק

שי רמלר, מנהל בכיר בצוות Global Seller Risk ב-PayPal (יותר מ-30 אלף עובדים)

שי, איך נראים חיים של דאטה אנליסט בפייפאל?
"בהרבה חברות יש מחלקה של אנליסטים, שהם כמו חברה פנימית של אנשים שטובים בלהציג נתונים. אבל אם מסתכלים רק על השכבה של הנתונים מתקבלת תמונה מסוימת ולא בהכרח מלאה. אנליסטים טובים יודעים לקחת את הנתונים האלה ולהבין לא רק מה הם אומרים אלא גם מה במוצר גרם לנתונים להיראות להם כמו שהם נראים. בגלל זה בפייפאל האנליסטים נקראים Decision Scientist. האנליסטים שלנו עובדים מקצה לקצה והאחריות שלהם היא לא רק על האנליזה אלא גם על ההחלטה שמתקבלת ועל האופן שבו היא מיושמת, שזה מבחינתי הכיף הגדול במה שאנחנו עושים.

"אני עובד במחלקה שמטפלת במניעת הונאות מהצד של המוכרים. מאחורי כל הדבר הזה שנראה טבעי - פשוט לוחצים על כפתור כדי לשלם וכסף פשוט עובר לו בכל העולם כמו איזה קסם - יש המון עבודה כדי לשמור על התהליך בטוח ונכון, ולהגן על הקונים ועל המוכרים מהונאות".

איך הגעת לתפקיד?
"הגעתי לתחום מרקע אחר לגמרי. את התואר שלי עשיתי בכלל בהיסטוריה כללית ומדעי המדינה. כשסיימתי ללמוד רציתי להתעסק במשהו גדול שפותר בעיות בעולם, שמאתגר אותי. התפקיד של אנליסט בפייפאל ענה על כל ההגדרות האלה. אנחנו מחפשים אנשים שיודעים לפתור בעיות בצורה לוגית, חכמה, קצת בלשית. את הטכנולוגיה אנחנו כבר מלמדים אותם בעצמנו".

שי רמלר, פייפאל: "בפייפאל האנליסטים נקראים Decision Scientist. אנחנו עובדים מקצה לקצה והאחריות היא לא רק על האנליזה אלא גם על ההחלטה שמתקבלת ועל האופן שבו היא מיושמת, שזה מבחינתי הכיף הגדול במה שאנחנו עושים"

תן לי דוגמה למשהו מעניין שהבנתם באמצעות ניתוח נתונים.
"כשהתפרצה הקורונה אנחנו בצוות ניסינו להבין מה קורה לעסקים, מי מצליח לגדול ומי לא. אני זוכר שהייתה צמיחה מאוד גדולה ברכישות של מוצרי חשמל וכולם נורא שמחו מהעניין, אבל כשניתחנו את הנתונים הבנו שהיא תהיה זמנית, כי כולם קונים עכשיו לפטופ וראוטר חדש ואולי מצלמה ביתית אבל ברגע שלאנשים יש את זה - הקניות שלהם נגמרות. ואני זוכר שאמרנו ליחידה העסקית שלנו: הגל הזה לא ימשך לנצח. זה עזר לנו להתחיל לחלק את התנהגויות השוק החדשות של התקופה לדברים שקונים קבוע ולדברים שקונים רק ברגע הספציפי הזה".

איך היה לך להיכנס למקצוע חדש, בלי ניסיון, בחברה גדולה כמו פייפאל?
"בפייפאל מאמינים בכניסה חלקה ונעימה לתפקיד. ולאנליסטים החדשים שלנו אנחנו עושים קורס משותף, שיכול להימשך גם כמה חודשים. הם לומדים את השפה, את הבעיות, איך החברה בנויה, איך לגשת לגורמים השונים. אני זוכר שהגעתי לקורס לצד אנשים מרקעים שונים, חלקם יותר חזקים טכנית, חלקם פחות, עם יותר ניסיון או פחות. פייפאל יודעת להשקיע את האנרגיה ולהביא את כולם לאותה רמה, כדי שכולם יוכלו לנחות בצוותים ולהתחיל להשפיע. זה היה אולי הדבר הכי מפתיע בתחילת התפקיד: ישר על ההתחלה לקבל אחריות דרמטית, עם יכולת להשפיע על מיליוני לקוחות".

מה ההבדל בין להיות אנליסט בפייפאל לעומת אנליסט בחברה אחרת, קטנה יותר?
"לרוב סטארט אפים קטנים הם סטארט אפים של מוצר מסוים, בשוק מסוים, שעונה על צורך מסוים. כשאתה עובד בפייפאל אתה נדרש לעבוד עם קרוב ל-200 מדינות, כמעט עם כל המטבעות שיש, בין כל סוגי הלקוחות. סדר הגודל הוא עצום, אז צריך לדעת לעשות הרבה התאמות, לעבוד רוחבי ולהשתנות".

מה עושה דאטה אנליסט בחברה בצמיחה

רועי צוברי, Head of Product Analytics בלמונייד (Lemonade), חברת ביטוח דיגיטלית (למעלה מ-1,000 עובדים)

רועי, ספר לי על התפקיד שלך בלמונייד.
"למונייד זאת חברת מוצר, יש לנו לא מעט אנליסטים שפזורים בכל רחבי הארגון, והתפקיד שלי הוא לוודא שאנחנו שומרים על רמה מקצועית אחידה וגבוהה. האנליסטים שלנו פזורים בתוך הצוותים עצמם, חיים את היומיום של הצוותים השונים ושותפים למטרות שלהם. התפקיד שלי זה לראות איך מביאים את האנליסטים הכי טובים שיש, איך אנחנו מציעים להם אופק התפתחותי, וגם להבין איך להכניס כלים חדשים ומתודולוגיות חדשות לתוך הארגון".

איך הגעת לתפקיד?
"מאז שאני זוכר את עצמי אהבתי נתונים. גם כשהייתי ילד תמיד שאלתי המון המון שאלות. מה שצריך בשביל להיות אנליסט זו סקרנות טבעית וכל הזמן לאתגר את כל מה שאומרים לך. למדתי סטטיסטיקה ומתמטיקה, ואחרי התואר עבדתי בחברה שמציעה מודלים ושירותי אנליזה לארגונים גדולים. פיתחתי מודלים בתחום ניהול הסיכונים, ולאחר מכן התחלתי לנהל צוותים עד שניהלתי את כל ארגון ניהול הסיכונים בחברה. ללמונייד הגעתי כי היא שידרה לי משהו אחר. זו חברה צומחת, חברה שעושה דיסראפשן בשוק שלה - שוק הביטוח - וגם עניין אותי לעבוד עם ורטיקלים שונים".

רועי צוברי, למונייד: "אנליסט הוא כמו שף. אם אני אקבל ערימת ירקות אני יכול להכין סלט ואני יכול להכין רטטוי, כל אחד יכול להשתמש באותם חומרים בצורה אחרת לגמרי"

מה הופך אנליסט לאנליסט טוב?
"אנליסט טוב הוא כזה שלא צריך לשאול אותו הרבה שאלות, אלא הוא זה שיודע לספק את השאלות שנכון לשאול אותו. בהרבה חברות אנליסטים הם כאלה שמגיעים אליהם כשרוצים לדעת נתונים, או שמבקשים מהם לבנות דשבורד שיספק נתונים לצוות. בלמונייד אנחנו רוצים שאנליסט יהיה כזה שיבין את המטרה העסקית של החברה שבה הוא נמצא. בסופו של דבר המטרה של אנליסט היא להגיע לצוות ולהגיד לו: 'אלו האפשרויות שיש לנו, בואו נבין ביחד מה הכי מתאים לחזון וליעדים של הצוות'. כאן נשאלת השאלה מה זה אנליסט. הרי זה כמו שף, נכון? אם אני אקבל ערימת ירקות, אני יכול להכין סלט קצוץ או שאני יכול להכין רטטוי. כל אחד יכול להשתמש באותם חומרים בצורה אחרת לגמרי".

מה הכי קשה בתפקיד?
"לפעמים הרבה נתונים יכולים לבלבל אותך. אתה בטוח שבנית את המודל הנכון וראית בדיוק את כל מה שצריך לראות, ואז אתה מגלה שזה לא עובד. התחזית לא מתממשת. להיות דאטה אנליסט זה להאיר פנס בתוך חושך, אבל הפנס אחד ויש הרבה מאוד חושך. ככל שצוברים ניסיון לומדים מתי אתה באמת מוכן להתחיל לבנות את הסיפור ולהסיק מסקנות מהנתונים, ומתי אתה צריך עוד נתונים בשביל להגיע למסקנות האמיתיות".

מה עושה דאטה אנליסט בסטארט אפ

טל מזרחי, מנהל Data Science בקיסתרה (Kissterra), חברה שמפתחת מערכת מבוססת ענן לניהול השיווק הדיגיטלי של חברות ביטוח בארה״ב (65 עובדים)

טל, איך הגעת למקצוע?
"הייתי אנליסט בצבא, אבל לא קראו לזה ככה אז לא ידעתי שזה מה שאני עושה. קראו לזה בכלל מש"ק תכנון, אבל בפועל התעסקתי שם עם מודלים סטטיסטיים. בדקתי כמה חיילים עתידים להשתחרר, כמה עתידים להתגייס, איפה אני יכול לשבץ חיילים כדי שלא יהיה חסר כוח אדם. כשהשתחררתי חשבתי שחבל שאין דבר כזה גם באזרחות.

"אחרי הצבא הלכתי לעולם ההשקעות. רציתי להבין איך מרוויחים כסף בבורסה ואיך לנתח חברות. ככה גיליתי עולם שלם של ניתוח דוחות עסקיים וניתוח תמחור. עבדתי בבית השקעות, ניהלתי תיקי השקעות וניתחתי חברות. באיזשהו שלב החלטתי שאני רוצה לעשות הסבה ולנתח את הנתונים מבפנים - לקבל את הנתונים של החברה ולעזור לה להרוויח. וככה עברתי מעולם ההשקעות להייטק. הרבה פעמים כשמישהו אומר לי שהוא גם כן אנליסט, אני עדיין לא באמת יודע מה הוא עושה כי זה תחום שיש בו המון נישות שונות".

איך זה לעבוד כדאטה אנליסט בחברה קטנה?
"זה אומר שצריך ליצור הרבה דברים מאפס והרבה יותר קשה לקבל פידבק טוב כי אף אחד לא עשה את זה קודם. זה המון אחריות וצריך לקבל הרבה יותר החלטות. יש תפקידים של דאטה אנליסט שבהם אתה רק מנתח את הנתונים ושולח להנהלה שמחליטה מה לעשות, אבל בתפקיד שלי אני הרבה פעמים צריך להיות הבן אדם שלוחץ על הכפתור בסוף. זה תפקיד מאוד רגיש בחברה קטנה.

"לדוגמה פרטנר שלנו רוצה להגיע לכמות הכנסות מסוימת בחודש, אז אני צריך לדעת האם זה אפשרי. אם זה לא אפשרי - אני צריך לגרום לזה להיות אפשרי. אם זה לא יכול להיות אפשרי אז אני צריך לדעת איך לשקף את זה. למשל, אנחנו באים לתת ערך ללקוח קצה שמחפש ביטוח בארה"ב. אנחנו רוצים להתאים לו את החברה שהכי טובה לו, ומצד שני גם לעזור לחברה להגיע ללקוחות שהכי מתאימים להם. לנתח טוב נתונים זה לכרות זהב, כי אפשר להגיע למסקנות ותובנות עסקיות מרחיקות לכת.

טל מזרחי, קיסתרה: "מי שבוערת בו האש לקבל המון נתונים ולגלות דרכם תשובות, לעזור לעסקים להתייעל, לפרק שאלות מורכבות ולקבל פתרונות מורכבים - הוא גם יהיה אנליסט טוב"

ואיך זה לעומת חברות גדולות?
"בחברות גדולות לאנליסטים בדרך כלל יש גישה רק לחלק מסוים של הדאטה, ואם אתה רוצה לקבל עוד נתונים אז צריך לקבל אישור וזה יכול להיות גם עניין של רגולציה. בחברה קטנה, התקשורת הרבה יותר מיידית ומהירה והיכולת להשפיע הרבה יותר גדולה. כל רעיון יכול להרים את העסק. בגלל זה צריך להיות מאוד ער לניתוח הנתונים ולמה שאפשר לעשות איתם".

מה הכי קשה בלהיות דאטה אנליסט?
"את הכלים הטכניים הכי קל ללמוד - איך לכתוב קוד ב-SQL ופייתון זה לא נורא מסובך. אבל מעט מאוד מלמדים איך לענות על שאלה אנליטית מורכבת, איך להגיע לתוצאה הכי מדויקת ואיך לבדוק את התוצאה. וזה החלק הקשה באמת".

מה הדבר שהכי עוזר לך בתפקיד?
"אני יודע שזה נשמע כמו קלישאה אבל תשוקה. פשוט תשוקה לנתונים. מי שבוערת בו האש לקבל המון נתונים ולגלות דרכם תשובות, לעזור לעסקים להתייעל, לפרק שאלות מורכבות ולקבל פתרונות מורכבים - בסוף הוא גם יהיה אנליסט טוב".