Data analystok Kecskeméten: Vélemények és kedvező árak

Data analyst Kecskemét környékén

A Data analyst akkor kell, amikor a szétszórt számok helyett végre érthető kép kell a bevételekről, költségekről, vásárlói szokásokról vagy egy kisebb saját tevékenység eredményéről. Magánügyfélként ez sokszor nem nagy rendszer bevezetését jelenti, hanem rendet egy táblában, pontosabb kimutatást és olyan összefüggéseket, amelyeket eddig csak sejteni lehetett. Kecskemét térségében is egyre többen jutnak el oda, hogy az ösztön már kevés, és jó lenne látni, melyik hónap jobb, hol csúszik el a pénz, vagy melyik csatorna hoz tényleg eredményt. A Qjob.hu felületén ezért nem feltétlenül céget keresnek, hanem egy önállóan dolgozó adatelemzőt, aki nem csak számol, hanem érthetően vissza is adja a lényeget.

Az én tapasztalatom az, hogy az ügyfelek többsége nem különleges megoldást akar. Inkább azt szeretné, hogy ugyanabból az adatból holnap is ugyanaz az eredmény jöjjön ki. Ez egyszerűnek hangzik, de sokszor itt van a baj. Több helyről jönnek a számok, más a dátumformátum, hiányzik egy oszlop, vagy valaki kézzel javít a táblában. Sok hiba abból ered, hogy túl későn kérnek segítséget. Pedig egy jó adatelemző már azzal is sokat ad, ha kimondja, melyik adat használható és melyik nem.

Adatelemző feladatok a gyakorlatban

Az adatelemzés magánügyfélnél általában feltárással indul. A szakember megnézi, milyen források vannak, például számlák, rendelési listák, hirdetési eredmények, költségek vagy egyszerűen egy régi táblázat, amelyet már senki sem szeret megnyitni. Utána jön a tisztítás. Ez az a rész, amit sokan lebecsülnek, pedig ezen múlik minden. Ha hibás az alap, a szép grafikon is hibás lesz.

Gyakori feladat a bevétel és kiadás összevetése, termékek vagy szolgáltatások teljesítményének elemzése, időszakok összehasonlítása, egyszerű előrejelzés, illetve olyan riport készítése, amit a megrendelő később egyedül is tud használni. Szerintem a legjobb munka nem az, amelyik a leglátványosabb, hanem az, amelyik után kevesebb kérdés marad. Egy data analyst akkor hasznos igazán, ha nem tolja rá az ügyfélre a saját szakmai nyelvét, hanem lefordítja a számokat hétköznapi döntésekre.

Volt eset, amikor egy ügyfél azt hitte, hogy a hétvégi kampányai hozzák a legtöbb pénzt. A nyers táblázat ezt mutatta. Amikor viszont az adatelemzési szakember különválasztotta a visszatérő vevőket és az új érdeklődőket, már egészen más kép jött ki. A kampány sok kattintást adott, de kevés új bevételt. Nem nagy dráma volt, csak rossz következtetés. És ezt egyedül nehéz észrevenni.

Data analyst választása

A megfelelő ember kiválasztásánál nem az a fő kérdés, milyen programokat sorol fel, hanem hogy milyen kérdéseket tesz fel az elején. Egy jó szakember először meg akarja érteni, miből születik a probléma. Hol vannak az adatok, ki vezeti őket, mi számít sikernek, és mi az a döntés, amit a munka végén könnyebb lesz meghozni. Aki már az első üzenetben kész megoldást ígér anélkül, hogy látott volna mintát, az nálam gyanús.

Én személy szerint azt az adatelemzőt választanám, aki mer egyszerűsíteni. Sok megrendelő hibázik, amikor túl sok mindent akar egyetlen első körbe belesűríteni. Heti riportot, havi összevetést, előrejelzést, ügyfélcsoportokat, készletet, költséget egyben. De az ilyen indulásból gyakran zavar lesz. Jobb, ha a munka két vagy három tiszta kérdésre épül. Melyik forrás megbízható. Melyik mutató dönt fontos dolgot el. Mit kell látni minden hónapban.

Hasznos jel az is, ha a szakember beszél az átadásról. Nem elég elkészíteni a kimutatást. Tudni kell, hogyan frissül, mihez nyúlhat a megrendelő, és mit jobb békén hagyni. Egy data analyst munkája akkor ér valamit, ha két hónap múlva sem csak ő érti az egészet.

Adatelemző árak és tipikus díjak

Az árakat leginkább az dönti el, mennyire rendezetlen az adat és mekkora a feladat. Nem ugyanaz egy egyszeri ellenőrzés és nem ugyanaz egy több forrásból felépülő rendszeres riport. Kecskemét környékén a legtöbb magánügyfél kisebb, célzott munkát kér. Ilyen lehet egy havi pénzügyi összesítés rendbetétele vagy egy értékesítési tábla újraszervezése. Az én véleményem az, hogy a túl olcsó ajánlat sokszor többe kerül a végén. 10.000 forint alatt ritkán lesz valóban átgondolt munka, főleg akkor, ha tisztításra és magyarázatra is szükség van.

Az árat nem érdemes önmagában nézni. Olcsóbb munka lehet gyors, de könnyen előfordul, hogy később újra kell kezdeni mindent. Szerintem a reális díj ott kezdődik, ahol a szakember nem csak elkészít valamit, hanem el is mondja, mire jó és mire nem. Ez különösen fontos akkor, ha az ügyfél nem napi szinten dolgozik számokkal.

Data analyst Kecskemét városrészekben és a környéken

A helyi keresésnek van értelme. Bár sok adatelemzői feladat távolról is megoldható, az első egyeztetésnél gyakran számít, hogy a szakember Kecskemét melyik részére jut el könnyen, vagy mennyire rugalmas az időpontokkal. A belváros, Széchenyiváros, Petőfiváros vagy Máriaváros más tempót jelenthet a szervezésben. És van, akinek ez fontos, főleg akkor, ha személyesen szeretné megmutatni a forrásfájlokat vagy röviden átbeszélni a problémát.

A környező helyek is ide tartoznak. Kadafalva, Hetényegyháza, Ballószög, Katonatelep vagy Helvécia felől sokan inkább olyan elemzőt keresnek, aki nem ragaszkodik hosszú helyszíni munkához. Ez szerintem jó irány. A személyes találkozó segíthet az elején, de utána a legtöbb munka mehet távolról. Ettől gyorsabb és olcsóbb is lehet a folyamat. És közben megmarad az a biztonság, hogy mégis van helyi kötődés, nem egy teljesen ismeretlen távoli kapcsolat az egész.

Sok megrendelő azt hiszi, hogy a helyi jelenlét csak kényelmi kérdés. Pedig bizalmi ügy is. Ha valaki saját pénzügyi vagy értékesítési adatait adja át, érthető, hogy jobban nyit egy olyan adatelemzési szakember felé, akivel könnyebb időpontot találni, akit el lehet érni, és aki nem tűnik el az első leadás után.

A közös munka menete és a tipikus hibák

A jó együttműködés rövid mintával kezdődik. Nem kell rögtön minden fájlt elküldeni. Elég egy részlet, amelyből látszik a szerkezet és a gond. Utána a szakember megmondja, mi hiányzik, mi javítható gyorsan, és mi az, ami több időt kér. Ez őszinte helyzetet teremt. És ezt én többre tartom, mint a túl szép ígéreteket.

Sokan ott rontják el, hogy a saját táblájukat eleve kész rendszernek gondolják. Pedig gyakran csak egy nyers alap. Mások meg az ellenkező hibát követik el. Azt hiszik, minden rossz, és mindent újra kell építeni. A valóság többnyire a kettő között van. Van használható rész, csak nincs jól elválasztva a feleslegestől. Egy data analyst egyik fontos feladata épp az, hogy ne nulláról építsen mindent, ha nem muszáj.

Egyszer egy megrendelő három külön fájlt küldött ugyanarról a hónapról. Mindháromban más végösszeg szerepelt. Elsőre ez komoly hibának tűnt. Aztán kiderült, hogy az egyikben a visszatérítések külön lapon voltak, a másikban a szállítási díj nem szerepelt, a harmadik pedig félkész export volt. Sokak szerint ez apróság. De pont az ilyen apróságokon csúszik el a döntés. Azóta még inkább úgy gondolom, hogy az adatelemzés első lépése nem a számolás, hanem a rendrakás.

És van még egy gyakori probléma. Túl sok mutató készül, de egyik sem segít valódi döntést hozni. Szerintem jobb három biztos szám, mint tizenkét bizonytalan. Ha a munka végén világosabb, melyik termék hoz hasznot, melyik időszak gyenge, vagy hol folyik el a pénz, akkor a szolgáltatás elérte a célját. Nem kell több. Egy jó adatelemző ezt felismeri, és nem terheli túl a megrendelőt fölösleges részletekkel.

Adatelemzői segítség konkrét helyzetekre

Magánügyfélként sokféle okból lehet szükség ilyen támogatásra. Valaki mellékállásban árul termékeket, valaki több ingatlan bevételeit követi, más a családi költségvetést akarja tisztábban látni. Van, aki hirdet, de nem tudja, melyik csatorna térül meg. Másnak a készlet és az eladás nincs összhangban. Ezek nem látványos technikai kérdések, mégis napi szinten pénzt befolyásolnak.

Az én benyomásom az, hogy a legjobb eredmény akkor születik, ha a cél szűk és emberi marad. Nem általános jobb rálátás kell, hanem például az, hogy havonta fél óra alatt látszódjon a nyereség. Vagy az, hogy a rendelési lista ne mondjon mást, mint a számlázás. Ilyen helyzetekben egy szakember gyorsabban hozhat tiszta képet, mint ahogy a megrendelő egyedül végigpróbálna tíz külön mintát és képletet.

És igen, néha az is eredmény, ha kiderül, hogy nincs szükség bonyolult rendszerre. Ezt sokan nem szeretik hallani, pedig szerintem ez korrekt hozzáállás. Ha elég egy letisztított tábla, akkor az elég. Ha kell rendszeres támogatás, akkor arra is lehet jó embert találni. A lényeg az, hogy a Data analyst munkája ne önmagáért legyen érdekes, hanem azért, mert utána egyszerűbb lesz dönteni.