Не все проекты одинаково успешны
К нам пришла британская страховая компания с задачей создать им новые дашборды.

▶️ Такие проекты мы начинаем с того, что беремся за небольшой кусочек работы. Так  поступили и сейчас — согласовали стартовый скоуп, построили мокапы отчетов и презентовали заказчику. Ему все понравилось, и он попросил оценить, во сколько обойдется проект целиком. Когда мы это сделали, заказчик сказали, что надо бы обсудить цену за час, оптимизировать ее. Мы пошли навстречу.

▶️ Мы сформировали договор, который еще неделю обсуждали, вносили правки и согласовывали. В конце концов, подписали, и на следующий же день мне написал заказчик, что хочет созвониться, потому что есть «некоторые изменения». А изменения состояли в том, что они решили сократить бюджет на проект и в итоге вообще его не делать.

Я был в полном ступоре, как такое возможно. Мы обсуждаем проект, даем оценку, они с ней соглашаются, начинают что-то обсуждать по цене, подписывают договор… и потом отказываются.

В конечном итоге попросил объяснить в чем же, собственно, дело. Увы, ответа так и не получил. Не могли ведь они внезапно передумать. Или могли?

Последней попыткой предложил встретиться лично, когда был в Лондоне, чтобы прояснить вопрос, но и тут ответа не получил.

С чего начать работу с данными
Постил у себя в линке классную схему, как понять, с чего начать работу с данными, и решил поделиться ей здесь.

⭐️ Путь к data driven может быть долгим и сложным, иногда бывает непонятно, как его начать. Поэтому я создал эту простую схему, которая поможет определить, каким должен первый шаг.

Пора становиться инфобароном?
Знаете, какой бизнес самый лучший?

▶️ Бизнес о том, как делать бизнес. Когда есть какой-то человек, который стоит и рассказывает о том, как ты сможешь увеличить доход до шести знаков, до семи знаков и до скольких-то еще знаков.

▶️ Почему я так думаю? Потому что все этого всегда хотят. И все хотят, чтобы им кто-то рассказал, что надо сделать, чтобы вырасти.

Ваши мнения? Согласны, не согласны? Пора ли идти в инфобизнесмены?

Проблемы при найме аналитиков
Я уже несколько раз писал про то, как сложно найти подходящих людей в команду. Сегодня расскажу конкретно про аналитиков и с какими проблемами и заблуждениями чаще всего сталкиваются люди, когда нанимают дата-специалистов.

1️⃣ Найм неподходящих сотрудников, у которых нет необходимых компетенций. Убедитесь, что ваш потенциальный сотрудник подходит по скиллам.
2️⃣ Несоответствие целей — то есть интересы бизнеса и сотрудников не совпадают, и из-за этого страдает мотивация.
3️⃣ Отсутствие адаптации на старте. Не бросайте нового сотрудника без онбординга.

▶️ Если вы избежали этих ошибок, остерегайтесь распространенных заблуждений при найме:

1️⃣ «Любой спец подойдет». Совсем не любой. Убедитесь, что его навыки соответствуют вашими потребностями.
2️⃣ «Аналитик сам во всем разберется». Нет, это ваша задача разъяснить ему все тонкости и помочь погрузиться в проект.
3️⃣ «Можно довериться специалисту и не лезть в его работу». Любых сотрудников надо контролировать. Запрашивайте отчеты, следите за их работой.

А с какими трудностями вы сталкивались при подборе сотрудников — аналитиков и других специалистов?

Красные флаги на дата-проектах
Я насмотрелся на разные дата-проекты – хорошие и не очень. Поделюсь инсайтами, как понять, что у проекта есть проблемы.

1️⃣ Неясные цели, когда никто толком не понимает, зачем нужен проект. Все участники должны четко понимать, что и зачем делают, каких результатов от них ждут.
2️⃣ Низкое качество данных. Мусор на входе - мусор на выходе. С неполными, некорректными или устаревшими данными аналитика не получится.
3️⃣ Слишком маленькая команда. Нельзя свалить проект на одних аналитиков – нужно участие бизнеса и нередко руководства. Без них процесс может быстро выйти из-под контрля.
4️⃣ Scope creep – то есть постоянный неконтролируемый рост. Проект становится все больше и больше, при этом никто не принимает решения о его расширении. Это может привести к срыву сроков и выходу за рамки бюджета.
5️⃣ Недостаток знаний или ресурсов. Иногда команде просто не хватает нужных навыков, инструментов для работы или рук.