צרות של אנליסטים וכיצד ניתן לפתור אותן

הקדמה

אני תמיד מאחל לכל הדאטה אנליסטים שאני מכיר שימצאו את המקום המושלם עבורם ואת הארגון שיתמוך בכל השאיפות המקצועיות שלהם, אך יחד עם זאת אני יודע שבהרבה חברות, אנליסטים נתקלים בקשיים מקצועיים רבים.

בפוסט הבא אנסה לתאר חלק מהצרות שדאטה אנליסטים נתקלים בהן וכיצד ניתן לפתור אותן.

מידע השמור במבנה נתונים של JSON

JSON הינו מבנה נתונים המאפשר לשמור מידע היררכי ולא רלציוני. היתרון של עבודה ב- JSON הוא שמירת נתונים היררכים, למשל – במבנה של JSON אפשר לשמור בקלות רבה מידע על אירועים (events) שמתרחשים.

הבעיה עם שמירת נתונים בצורה של JSON היא שלא ניתן ליצור מפתח (או Partition) בדאטה-בייס על השדות ולכן זמני הריצה של שאילתות SQL הוא מאד ארוך.
בנוסף, כתיבת קוד SQL השולף נתונים משדות JSON הוא מאד מסורבל לקריאה.

ישנם מספר פתרונות לשליפת נתונים משדות של JSON:

* שימוש בשאילתות  CTE – בשאילתת ה- CTE ניצור את השדות מתוך ה- JSON כשלב מקדים ובשאילתה המרכזית נשתמש בהם כשדות לכל דבר. כך, יקל עלינו להשתמש בשדות שהתחבאו ב- JSON.

* יצירת טבלאות קבועות או זמניות – ניצור טבלה קבועה או זמנית שבה יהיו השדות שאנחנו רוצים לעבוד מתוך ה- JSON, נוסיף לטבלה מפתח (או Partition) ונשלוף את הנתונים מטבלה זו.

הגדרת תפקיד לא נכונה

כיוון שהמקצוע של דאטה אנליסט עדיין חדש למנהלים רבים עדיין לא תמיד ברור מה ההבדל בין התפקידים של דאטה אנליסט לבין מפתח BI ודאטה אנליסט עלול בטעות להכנס לתפקיד של מפתח BI. וכך במקום לבצע עבודה של ניתוח נתונים (או סידור הנתונים והכנתם לניתוח), הוא מתבקש לבצע משימות של תחזוקת דאטה-בייס, בניית ETL וכדומה.

כדי להימנע ממצב כזה, כדאי כבר בשלב המיון לתפקיד לבצע תיאום ציפיות באשר לאופי התפקיד.

אם למרות תיאום הצפיות הגעתם למצב בו אתם משמשים כאנשי BI, ההמלצה שלי היא להציף את הבעיה למנהלים ולנסות להוסיף תוכן של אנליזות לתפקיד. כמו כן, בהמשך אם יהיה גיוס חדש של מפתח BI אפשר יהיה להעביר אליו את המשימות בנושאים אלו.

כלי BI לא נוחים לביצוע של אנליזות

ישנם היום כלי BI רבים בשוק. חלקם כיפים לעבודה וניתן לבצע בעזרתם אנליזה בצורה קלה ומהירה ובחלקם יצירה של אנליזה דורשת שעות רבות של עבודות עיצוב שלא קשורה לאנליזה.

אם נתקלתם בכלי שמעכב את ביצוע האנליזה שלכם ואתם נאלצים להשקיע שעות בעיצוב הגרפים במקום לעבוד על אנליזה, אני ממליץ לשקול את השימוש של יצירת התרשימים בגיליון נתונים כדוגמת גוגל-שיט או אקסל.

ישנם המון חסרונות לגיליונות נתונים, במיוחד אם רוצים ליצור אנליזה קבועה או דוחות דינמים ומודרנים, אבל לפעמים כאשר רוצים לבצע אנליזה שדורשת הצגה של מספר גרפים פשוטים וכלי ה BI שלכם מאד לא נוח, השימוש בגליון נתונים יכול לפתור את הבעיה.

התמקדות בשליפות ללא ביצוע של אנליזות

ישנם מנהלים שרואים את התפקיד של דאטה אנליסט כשולף נתונים. הם אינם מבקשים ביצוע אנליזות או הפקה של תובנות מתוך הנתונים, והם אינם יודעים שהם יכולים להפיק יותר מהיכולות של הדאטה אנליסט.

מצב זה עלול להיות מתסכל לדאטה אנליסט שלא מביא לידי ביטוי את היכולות שלו ולכן אם אתם נמצאים במצב כזה, כדאי לדבר עם המנהלים ולהסביר להם על דברים שדאטה אנליסט יכול לעזור בהם ולתת כדי לשפר את החברה.

אם הדיבורים לא שיכנעו אפשר לבצע אנליזות יזומות ולהציג אלו תובנות אפשר להפיק מהנתונים אותם אתם שולפים.  

קיבלתם Mac אבל אתם רגילים לעבוד עם ווינדוס

בישראל בדרך כלל נהגו לעבוד עם מחשבים מבוססי מערכת הפעלה של ווינדוס. מגמה זאת מתחילה להשתנות כיוון שבחברות היי-טק רבות החלו להשתמש במחשבי Mac, ולכן גם אם אתם ממש רגילים לווינדס ייתכן ותאלצו לשנות חלק מההרגלים שלכם ותעברו לעבוד עם Mac.

מעבר לחוסר נוחות הקשור במעבר זה, מדובר גם בירידה ביעילות העבודה, טכדי להתמודד עם הבעיה הזאת כתבתי מאמר עם טיפים על איך להתאים את ה Mac שלכם כך שהוא יהיה דומה ל- Windows.

* המאמר נכתב בלשון זכר אך מתאים לכל המינים.