Konsulentrollen – Analytikeren3 min read

Andre G Grønlund Linkedin
André Grønlund,
Analytiker/Dataminer, Analysepartner AS

 

Hvorfor bruker kundene eksterne BI-konsulenter?

Eksterne analytikere leies ofte inn for at kunden trenger flere ressurser eller mer spisskompetanse innenfor området Analytics og Big Data. Da enten for å fylle et løpende behov eller for å jobbe med spesifikke prosjekter.  

Typiske prosjekter der man bruker analytikere er i forbindelse med kundeinnsiktsarbeid, utvikling av segmenteringsmodeller, prediktive modeller, kryss/mersalgsmodeller, forecasting, analyse av kundefrafall, målgruppeanalyser og effektmåling av kunde- og markedsaktiviteter.

  

Hva er ditt motiv for å arbeide som Analytiker?

Å jobbe som analytiker er motiverende i at man føler at man kan utgjøre en forskjell og skape «added value» for kunden.  Ofte kan resultatene være direkte målbare eksempelvis ved at man lager en modell som er med på å økte lønnsomheten på en salgsaktivitet,  Jeg trives også i analytiker-rollen ved at den ligger i skjøringspunktet mellom business og fag/IT. Jeg trives i det samspillet, og er takknemlig for å få jobbe med min faglige lidenskap samtidig som jeg sitter tett på «businessen» og får leve ut mitt «kommersielle» gen.

 

Hvilke egenskaper bør en god Analytiker ha?

For å være en god analytiker tror jeg man bør trives med å jobbe i skjøringspunktet mellom business og IT,  ha gode samarbeidsevner og gode kommunikasjonsevner. Ofte må man være en aktiv lytter, flink til å tolke behov og leverer på til dels ufullstendige krav spesifikasjoner (ups… håper ikke dette hørtes ut som ekteskapsrådgivning…).  En god analytiker bør ha spisskompetanse innenfor statistikk, dataanalyse og prediktiv modellering. Man bør typisk beherske SQL og SAS godt, evt. andre dataanalytiske verktøy.   Man må jo også trives med å grave i databasene, og tilrettelegge data for analytiske formål.  

 

Hvordan kan man bedre effekten av konsulentbruken?

Området «advanced analytics» har til tider fått kritikk for å ikke klare å realisere gevinstene i praksis.  Når man setter i gang et nytt analyseprosjekt er mitt råd å sørge for å ha en tydelig konseptuell ide, og et gjennomregnet business case. Vær trygg på hvordan den analytiske løsningen skal skape «added value» og forretningsmessig gevinst.  Det kan noen ganger være nødvendig å foreta et forprosjekt med en «readiness assessment» der man undersøker om organisasjonen har nødvendige forutsetninger for å lykkes med prosjektet.

 

Og man trenger også en god prosjektplan, gjerne «smidig» og «iterativ», der man ikke planlegger for mange detaljer for langt frem i tid.  Start med en enkel løsning først, og bygge økende grad av analytisk kompleksitet etter hvert. Min opplevelse er at det da er større for å lykkes, og får en mer effektiv bruk av ressursene. Godt samarbeid mellom business, analytiker, datavarehus og IT er også viktig.

 

Vær tydelig på hvilken kompetanse og erfaring analytiker bør ha for å gjennomføre prosjektet på en god måte.   Konsulenten bør for øvrig alltid søke å forbedre og oppdatere sin kompetanse, spesielt i disse tider da det skjer så mye innenfor Big Data teknologi og metoder.  

 

Hvilke råd vil du gi til en blivende Analytiker?

Først å fremst vil jeg anbefale yrket og spesialiseringen. Det er en økende etterspørsel etter database-analytikere og data minere) . Og dyktige ressurser innenfor feltet er nok en knapphetsressurs i Norge.

 

Råd om kunde- og prosjektvalg er jo litt avhengig av hvordan man vil spesialisere seg. Men jeg tenker at det er ikke dumt å ha litt erfaring fra risk-analyse innenfor bank og forsikring, så det kan være en god start for mange. Det gir deg en god basis å bygge videre på.  Vil anbefale å spesialisere seg innenfor å bygge prediktive modeller.  Det er mest gøy, og faglig utfordrende, synes jeg.   Det som kommer mer og mer nå er selv-lærende modeller og kunstig intelligens (machine learning). Her vil det komme mange spennende prosjekter og muligheter i årene som kommer.  

Når det gjelder verktøy, så vil jeg anbefale å bli god i SQl, SAS-programmering og Excel.  Samt også lære seg et «visual analytics» verktøy, eksempelvis Tableau eller lignende.

About Andre Grønlund

Andre Grønlund driver Analyseparter AS, et enkeltmannsforetak fokusert på analytisk BI. Han er en erfaren konsulent som har spesialisert seg på analytisk CRM, data mining, prediktive analyser og CI. Hans mål er gjøre forretningsdata om til innsikt og så optimalisere salg, markedsføring og CRM via analytiske løsninger hos sine kunder.