Nie ma zawodu, w którym nie popełnia się błędów, nie ma zawodu, którego nie da się źle wykonywać. Niezależnie co się w życiu robi, trzeba unikać pewnych działań, które obniżają efekty albo wręcz przynoszą straty, nieważne czy nam osobiście, firmie czy innym osobom. Cechy kiepskiego analityka są specyficzne dla tego zawodu i jeżeli jesteś analitykiem, nawet w niewielkim stopniu i niezależnie z jakimi danymi pracujesz zachęcam do zastanowienia się nad listą 10 grzechów głównych analityka, czyli mojej refleksji na temat złych postaw w pracy, których należy unikać.

LISTA 10 CECH KIEPSKIEGO ANALITYKA

1. Nie bądź kalkulatorem

Wielu wpadło w pułapkę liczenia i tylko liczenia. Każdego dnia beznamiętnie przetwarzają tysiące czy miliony liczb. Stają się swoistymi kalkulatorami, do których z jednej strony wpadają liczby, a drugiej strony wysyłają je dalej. Już sami nie wiedzą jakie znaczenie mają te liczby i co się z nimi dzieje. Nie zagłębiają się też w analizę wyników. A przecież słowo analityk oznacza osobę analizującą, a nie liczącą. Skutkiem przeprowadzonej analizy, powinien być zestaw uwag, wniosków dla osoby, do której kierujemy raport. Nadrzędnym zadaniem jest przetworzyć zbiór danych w cenne informacje. Same liczby nic nie znaczą, ale właściwe decyzje podejmowane na ich podstawie decydują o przyszłości.

Jako analitycy często wyciągniemy lepsze wnioski i lepiej zrozumiemy przyczyny zaistniałej sytuacji niż osoby do których kierowane są raporty. Nie wymaga się od dyrektora marketingu, aby był świetnym analitykiem i myślał przyczynowo skutkowo. Dla niego kluczowa jest kreatywność i wiedza z zakresu marketingu, dlatego też oczekuje wniosków analitycznych od Ciebie. Analizuj i dostarczaj informacje, a będziesz cennym i zauważalnym pracownikiem.

2. Brak znajomości biznesu/obszaru

Liczysz i analizujesz, ale czy na pewno wiesz jakie jest źródło takich a nie innych wyników? Chyba największy grzech wielu analityków giełdowych. Jeśli ktoś choć przez tydzień śledził analizy zmian notowań akcji to wie, że analitycy na każdą zmianę znajdą odpowiedź. Jednego dnia notowania rosną i to efekt przyspieszającej gospodarki, następnego dnia spadają, bo jakiś wskaźnik spadł, potem kurs się nie zmienia, bo zmiany zostały uwzględnione we wcześniejszych oczekiwaniach inwestorów. I tak w kółko, co by się nie działo zawsze jest wytłumaczenie. Tak naprawdę większość tych codziennych ruchów to albo efekt psychologiczny zachowania drobnych inwestorów albo działanie dużego gracza, którego transakcja wpływa na kurs, albo nic nieznaczące zmiany wynikające z zawieranych transakcji. To środowisko, w którym prawie zawsze nie wie się, dlaczego doszło do takich a nie innych transakcji.

W przypadku analityków biznesowych kluczowe jest zrozumienie jak dokładnie działa biznes, który analizują. Jeżeli jako wnioski ze swojego raportu powiesz, że zyski wzrosły, ale przychody spadły to nie jest to wartościowa informacja dla menadżera. Dlaczego? Bo koń jaki jest każdy widzi. Jeżeli dobrze znasz biznes to dojdziesz do tego, że kluczowy klient zamówił większą ilość towaru, zgodnie z wcześniejszymi decyzjami zaprzestano sprzedaży nierentownych produktów, zaoszczędzono w kosztach transportu przez optymalizację tras. Każda z tych rzeczy przyczyniła się do obecnych wyników w określonym stopniu. Jeżeli nie wiesz od czego zależą i na co są wrażliwe koszty i przychody, które analizujesz oraz nie znasz działań jakie są podejmowane w danym biznesie to nie wyciągniesz odpowiednich wniosków z danych. Jeśli coś analizujesz to musisz się na tym znać, wtedy staniesz się partner biznesowym dla menadżera a nie dostawcą raportów.

3. Powierzchowność

Powierzchowność analizowana danych to kolejny problem. Jego powody są dwa, brak czasu lub lenistwo. Pierwszy nas usprawiedliwia, drugi nie. Jedną z najlepszych cech analityka jest, jak ja to mówię „szukanie dziury w całym”. Łatwo zwrócić uwagę na wartości odbiegające od planów lub standardowych poziomów i wtedy zacząć je drążyć. Dobry analityk powinien też zwracać uwagę na to co na pierwszy rzut oka wygląda ok.

Poza samymi liczbami trzeba brać pod uwagę wszystkie inne informacje jakie krążą w powietrzu. Jeżeli z rozmów z jednymi pracownikami dowiedziałeś się, że sprzedaż idzie stabilnie, inni powiedzieli Ci, że część towaru została uszkodzona na magazynie, a jeszcze ktoś powiedział jakie straszne koszty generuje wdrożenie nowego systemu, natomiast w Twoim raporcie wszystko wygląda stabilnie to znaczy, że coś jest nie tak. W tym momencie szukamy dziury w całym, nie szukamy odpowiedzi, dlaczego jest źle. Szukamy powodu, dlaczego w naszym raporcie jest dobrze. Może nie uwzględniono jakieś faktury kosztowej? Może inaczej księgowo potraktowano straty magazynowe? A może celowo jakieś koszty przesunięto na kolejne miesiące? Powierzchowność analiz powoduje, że pomijamy wyjaśnianie obecnej sytuacji, a jej przyczyny mogą mieć istotny wpływ na dalsze decyzje.

Jeśli połączymy trzy pierwsze cechy kiepskiego analityka w jedną osobę, to już całkowicie otrzymujemy kogoś kto tylko coś tam klika w komputerze i nie ma pojęcia co robi. Kariera takiej osoby skończy się szybciej niż myśli.

4. Błędne wyniki = błędne wnioski

Popełniać błędy to rzecz ludzka, ale wszystko ma swoje granice. W pracy analityka jakość ma bardzo duże znaczenie. Raporty i analizy wykorzystywane są do podejmowania tych kluczowych, jak i tych mniej ważnych decyzji. Im większa firma tym większy kładzie się nacisk, aby decyzja była podparta odpowiednimi liczbami. Szczególnie jeśli chodzi o wielomilionowe inwestycje. Im mniej błędnych decyzji tym większa szansa na sukces. A żeby taką decyzję podjąć trzeba kierować się bezbłędnymi analizami.  Błędy w raportach, szczególnie te duże lub przewlekłe mogą prowadzić do złych decyzji, ale też wpływać na postrzeganie pewnych osób lub obszarów, jeśli raportujemy zaniżone wyniki. Z drugiej strony częste błędy przekładają się na postrzeganie nas przez menadżerów. Jeżeli często popełniasz błędy to nie możesz liczyć na duże zaufanie do Twoich raportów oraz na postrzeganie jako dobrego pracownika. Jak już wspominałem, praca analityka to nie liczby, to informacje a te są obecnie najcenniejszym towarem.

5. Brak balansu szybkość/dokładność

Praca analityka często wiąże się ze zmiennym tempem pracy. Jednego dnia jest względny spokój, innego dnia wpada do przygotowania analiza na wczoraj. Powstaje konflikt pomiędzy tym jak szybko możemy przygotować analizę, a tym jak dokładna i ładna ma być. Brak wyczucia balansu prowadzi do skrajności, która zawsze jest zła. Jeżeli musimy na szybko coś wyliczyć to tak robimy z uwzględnieniem akceptowalnego poziomu błędu. Jeśli pomylimy się o kilka procent zapewne nie będzie to problem, bo kluczowy był czas odpowiedzi. Jeżeli będziemy liczyć dokładnie, ale zajmie nam to trzy dni to być może ta informacja będzie już zbędna. Albo co gorsza ktoś już sam sobie przyjął wartość „na oko” i podjął na tej podstawie decyzje.

Z drugiej strony przesadne komplikowanie i dopieszczanie analizy też nie wnosi wiele dobrego. Jeżeli jest to jednorazowa analiza to nie ma co się bawić w wodotryski i dziesiątki formatowań. Nie ma też co dawać dziesiątek tabel i zestawień prezentujących każdy element prowadzonej analizy. W ten sposób tylko poświęcamy czas, który nie daje odpowiedniej wartości dodanej. Problem narasta, jeśli źle określimy priorytety i zabraknie nam czasu na pilne zadanie, bo niepotrzebnie dopieszczamy inne.

6. Analizowanie wszystkiego co popadnie

Wiele osób ma problem z nadmiarem zadań i brakiem czasu na realizację ich wszystkich. W takiej sytuacji trzeba umieć określić jakie analizy faktycznie mają sens i mogą mieć znaczenie przy podejmowaniu decyzji. Część menadżerów jest nad wyraz dociekliwych i chcieliby mieć regularne raporty na każdy element biznesu, po czym więcej niż raz na te raporty nie spojrzą. Inna grupa osób zaleje pytaniami analityka o każde drobne odchylenie wyników od planów. Przy braku określenia priorytetów oraz znaczenia zadań nie sposób uniknąć sytuacji, gdy niewłaściwie zostaną zrealizowane istotne tematy – patrz punkt piąty. Dla analityka priorytet zadania nie tylko zależy od tego kto je zleca, ale przede wszystkim od tego czy wnioski z danej analizy mogą mieć wpływ na przyszłe decyzje, szczególnie przekładające się na wyniki finansowe. W pracy analityka może się okazać, że to jedna cenna analiza jest warta jego rocznego wynagrodzenia, więc liczy się jakość i trafność a nie ilość.

Jako cechy kiepskiego analityka moglibyśmy tutaj dodać brak asertywności oraz poprawnego określania priorytetów. W normalnej pracy możliwych zadań będzie zapewne więcej niż czasu. Nie da się zrobić wszyskiego ale trzeba zrobić to co ważne.

7. Godzenie się na zbytnie uproszczenia

Godzenie się na zbytnie uproszczenia ma negatywny wpływ szczególnie na budowane modele finansowe. Każdy model opiera się na zestawie założeń i zmiennych. Te pozyskujemy z różnych źródeł, jedne określimy sami, inne otrzymamy od innych osób zaangażowanych w dany projekt. Trzeba tu zwrócić uwagę na dwie kluczowe kwestie. Po pierwsze zmienna zmiennej nie równa. Często jest tak, że to od jednej zmiennej zależy czy cały projekt ma sens. Im model jest bardziej wrażliwy na zmiany parametru tym dokładniej trzeba go określić i nabrać pewności, że jest prawidłowy.

Drugi problem dotyczy parametrów podawanych przez inne osoby. Jeżeli ktoś twierdzi, że sprzeda produkt tysiącu osobom, to na podstawie czego to twierdzi. Bo tak czuje? Bo taką ma nadzieję? Dla analityka to za mało, niestety trzeba krytycznie podchodzić do założeń osób, które chcą realizować dany projekt. Szczególnie że na podstawie modeli podejmowane są decyzje finansowe. Dla przykładu, policzyłeś dokładnie koszty, znana jest cena, a z drugiej strony słyszysz, że liczą sprzedać 1000 sztuk. Patrzysz na model, widzisz, że przy takich kosztach stałych prób rentowności to 900 sztuk i już wiesz, że ryzyko tej inwestycji jest bardzo duże. Wystarczy o 10% mniejsza sprzedaż i będziemy tracić zamiast zarabiać. Co innego, jeżeli próg rentowności wynosiłby 500 sztuk, wtedy ryzykujemy o wiele mniej.

Dlatego w każdym modelu warto umieszczać parametry w jednym miejscu i nie wplatać wartości sztywno w formułach. Naszym zadaniem jest spojrzeć na model nie w sposób statyczny a dynamiczny. Musimy widzieć jak będzie się to zmieniało w zależności od skali i miejsca nietrafienia z przyjętymi założeniami. Dobrą praktyką jest też przygotowanie dodatkowo modelu w wariancie pesymistycznym.

8. Niedbanie o czytelność raportów i analiz

Choć możesz być świetnym analitykiem i tworzyć zaawansowane raporty, z których można dowiedzieć się wszystkiego to na niewiele się to zda, jeśli tylko Ty umiesz z nich skorzystać. Twórca odnajdzie się zawsze w swoim dziele, czytelnik raportu często ma z tym problemy. Żeby uniknąć braku czytelności trzeba mieć na uwadze to jak działa ludzki mózg. W ciągu 1-3 sekund weryfikujemy po tytule czy dany news nas interesuje i czy klikniemy w link. W takim świecie żyjemy i lepiej pod tym względem nie będzie.

Określenie które elementy w raporcie są ważniejsze, a które mniej powinno zająć tyle samo czasu. Rzutem oka lecimy po tytułach i nagłówkach, aby zorientować się co przedstawia raport. Potem rozglądamy się po całym arkuszu, aby poznać budowę raportu, gdzie są tabele, gdzie wykresy, które bloki są ważniejsze od innych. Na końcu patrzymy na same wartości, tu też określamy szybko które wartości są kluczowe, zazwyczaj te pogrubione lub wyróżnione kolorem. Dopiero wtedy zaczyna się analizowanie poszczególnych wartości. Każdy z tych etapów zajmuje sekundy. Jeśli jest inaczej to nie zadbaliśmy wystarczająco o czytelność.

Bardzo łatwo o niewystarczającą czytelność raportu. Wystarczy popaść w jedną z dwóch skrajności. Pierwsza to brak odpowiedniego formatowania pliku i wartości. Pozostawienie wszystkiego na białych komórkach, na szarych arkuszach, bez obramowania i sformatowania wartości powoduje to, że odbiorca musi przejrzeć każdą komórkę i samemu określić, czy jest istotna czy nie. Proces ten nie dość, że będzie długi to jeszcze bardzo denerwujący.

Przesadzając w drugą stronę zamiast eleganckiego raportu tworzymy kolorową papugę. Używanych jest wiele intensywnych kolorów, duża część danych jest pogrubiona, stosowane są różne czcionki i wielkości. Dodatkowo każdy arkusz ma inny kolor. W takim raporcie wszystko wygląda na warte uwagi, a jeśli wszystko to i nic. Czytelnika prędzej rozboli głowa niż pochwali Cię za taki raport.

Jeśli samodzielnie tworzysz nowe raporty i zestawienia to zadaj sobie na końcu pytanie. Czy patrząc na swoje dzieło jesteś w stanie powiedzieć po 5 sekundach, gdzie znajduje się najważniejsza wartość? Możesz też poprosić inną osobę, najlepiej taką w ogóle nie związaną z tematem i analizami. Taka osoba nie skupi się na liczbach, bo i tak nie będzie wiedziała do czego dokładnie się odnoszą, ale przy wysokiej czytelności i przejrzystości raportu na pewno po 5 sekundach będzie w stanie określić na którym elemencie skupiłaby się na samym początku. Ponadto, jeżeli często tworzysz nowe raporty to wypracuj sobie pewien własny styl, niech w Twoich raportach w podobny sposób będą podkreślane te same elementy. Dzięki temu ich odbiorcy chętnie będą z nich korzystać.

9. Manipulowanie wykresami i prezentacją danych

Odpowiednie prezentowanie danych to bardzo cenna umiejętność u analityka. Pozwala na bardzo przejrzyste i zrozumiałe przedstawienie wyników i zależności między wartościami. Po drugiej stronie stoi nieczytelność i brak wartości dodanej z prezentacji wykresów. Jest jeszcze inna opcja, to gdy wiemy dokładnie jak prezentuje się dane, ale specjalnie prezentujemy je tak, aby czytelnik odczytywał je i interpretował tak jak tego chcemy.

Manipulowanie prezentacją danych stosowane jest najczęściej w takich sytuacjach:

• Wyolbrzymienie różnicy między wartościami – jeśli chcemy pokazać, że jest o wiele lepiej niż oczekiwano
• Zminimalizowanie różnica między danymi – gdy, naszym celem jest pokazanie, że w cale nie jest tak źle
• Wyszczególnienie pewnej wartości, na której chcemy, aby inni skupili uwagę
• Ukrycie pewnych wartości

Celowe manipulowanie wizualizacją danych to duży problem, jeśli faktycznie wprowadza czytelników w błąd. Najczęściej z takimi manipulacjami spotkamy się ze strony wszelakich dziennikarzy. Ich odbiorcy na ogół nie weryfikują wszystkich elementów wykresów, nie patrzą na skalę, legendę i jak są przedstawione etykiety wartości. Zmanipulowany wykres wprowadza w błąd i pozwala nakierować czytelnika na wnioski jakie chcemy mu wcisnąć.

Przykłady manipulacji wykresami:

10. Brak rozwoju

Świat analiz przechodził przez kilka faz. Najpierw mieliśmy analizy księgowe, już w starożytności zliczano zasoby, prognozowano zbiory czy optymalizowano podatki. Następnie w rewolucji przemysłowej rozwinął się kontroling. Już nie tylko liczyły się wartości, znaczenia nabrały wydajność, efektywność i wszelka optymalizacja wyników. Następnie pojawił się rozwój analiz statystycznych oraz ogromny rozwój analiz giełdowych i instrumentów finansowych. Później mieliśmy rozwój narzędzi Business Intelligence oraz powszechne stosowanie makr. A terach wchodzimy w erę automatyzacji (RPA) oraz stosowania sztucznej inteligencji.

Co powyższe dla nas oznacza? Świat analiz nie tylko cały czas się zmienia, ale przejście do kolejnych faz jest coraz szybsze. Zobacz, że 60-letni analityk pamięta czasy, gdy pracował bez komputera, za to 25-letni analityk wykorzystuje procesy uczenia maszynowego. A oboje mogą pracować w tym samym pokoju. Tempo zmian rośnie, do tej pory pędziliśmy z prędkością Ferrari, a czas pandemii wcale nie spowodował puszczenia gazu. To był czas, kiedy z Ferrari przesiedliśmy się do najnowszej Tesli.

Taka specyfika analityki wymaga od nas ciągłego rozwoju. Z jednej strony należy poznawać nowe sposoby przeprowadzania analiz, przetwarzania danych oraz ich prezentowania. Dzięki temu rośnie zakres naszych możliwości. Z drugiej strony trzeba poznawać nowe narzędzia, które są wielokrotnie wydajniejsze niż wcześniejsze. Jeżeli nadal wiele czasu zajmują Ci powtarzalne czynności takie jak ręczne przeklejanie danych, ich obrabianie i odświeżanie to nie dobrze. Przez to stajesz się nieefektywny, a więc też nieopłacalny dla firmy. Duża część pracy analityka powinna skupiać się na tworzeniu nowych rzeczy oraz dostarczaniu cennych informacji, a nie na samym utrzymywaniu procesów. Jeśli nie chcesz inwestować we własny rozwój to z kolejnymi latami będzie Ci coraz trudniej w pracy.

Cechy kiepskiego analityka – podsumowanie

Przedstawione cechy kiepskiego analityka oczywiście nie przedstawiają wszystkich złych postaw w pracy jakie występuja w tym zawodzie. Kluczowe było przedstawienie cech specyficznych dla tego zawodu. Mam nadzieję, że po przeczytaniu tego wpisu zastanowisz się czy jakieś cechy kiepskiego analityka możesz przypisać do siebie. Jeśli tak to czas zacząć pracować nad sobą 🙂