1700433600
Bart在工作中选修了一些课程，并向其他同事学习了工作所需的统计学基础知识。他还读了一些书，Bart的编程经验完全是靠实战获得的。最终，他变成了我所认识的最优秀的分析专家之一。但是在技术方面，他并没有受到过什么正规的学院派训练或者参加过什么技术培训。他就属于那种能够驾驭大数据的人。不要把注意力过多地放在正规教育背景上面。我们真正要关心的是分析专家是否拥有满足工作需要的实用分析技能。
1700433601
1700433603
8.3.2 行业经验
1700433604
1700433605
公司和招聘经理往往会非常关心分析专家或者其他人员的行业背景，这很常见。如果分析专家以前从事的是电信业，他们会认定这个人干不了银行业。如果分析专家以前从事的是银行业，他们会认定这人干不了制造业。如果以前是制造业的，他就干不了零售业。
1700433606
1700433607
这种看法是不公正的。假如说有两名合格的候选人，一个了解某行业而另一个不了解某行业，我们当然选择了解某行业的人了。但是，我们面临的选择往往不会这么简单。譬如说下面这样的两名候选人，一个是普通的分析专家，他了解本行业的方方面面，另一个是其他行业里卓越的分析专家，但他对目标行业没有任何了解。这时我们一定要选择后者，一名卓越的分析专家不分行业，他能很快地在新的行业里变得非常优秀。而平庸的分析专家很可能还驻留在原地踏步。此外，了解其他行业里的一些观点也是非常有益的。每一个行业都有自己特定的做事风格。优秀的团队可以从来自其他行业的分析专家身上学到很多新的知识。
1700433608
1700433609
放眼外部
1700433610
1700433611
招聘分析专家的时候，我们要不停地留意行业外部的情况。优秀的分析专家业务上手的速度会非常快。此外，他们还能带来自己行业里的新鲜思想和方法。从竞争对手那里招聘我们想要的人肯定错不了，但我们要给他们足够多的时间让他们能够更好地融入我们的团队。
1700433612
1700433613
下面我们来看一个真实的案例，主人公名叫Mark。在这个案例里，对行业的要求几乎是不能妥协的。Mark以前在银行业干了好多年。我们团队的人力资源非常紧张，我们需要新的人手来做一个零售业的客户。团队里面每个人都认为Mark是非常非常优秀的分析专家，但以他的银行业背景，他能干好零售业的项目吗？
1700433614
1700433615
优秀的分析专家肯定会认同这样的观点，他们是能跨行业工作的。凡是谈到跨行业工作，肯定是要改变自己以往的思维方式，学习新的术语，计算不同的指标，但他们肯定可以搞定。在其他许多行业中，这种论断也是正确的。Mark有机会在零售业项目中一展拳脚，他愿意投入额外的时间学习零售业的业务知识，也愿意与指定的零售行业专家紧密协作。第一个项目搞定数月后，当Mark再与其他零售业的客户见面时，客户甚至认为Mark已经在零售行业干了很多年。这是因为Mark“掌握”了项目背后的业务知识，能够把自己以往在银行业中学习到的概念灵活运用到零售行业里。Mark非常主动，有创造力，也很聪明，这才是关键所在。
1700433616
1700433618
8.3.3 当心“人力资源清单”
1700433619
1700433620
几年前，公司HR找到我说“我们制定了一些新规矩，你得帮忙更新空缺职位的必备条件和优选条件。从现在开始，任何纸面上写下来的必备条件都是百分百要遵守的绝对必要条件。”换句话说，如果职位描述说候选人要有学士学位，或者统计水平要比较优秀，那我们就不可能面试更不可能招聘不具备这些条件的人员。
1700433621
1700433622
考虑再三，我把修改后的清单发给了HR，上面列举了一长串的优先考虑条件。而必备条件只有一项：学士学位，不限行业。要有学士学位的唯一原因是要确保候选人接受过高等教育。坦白地讲，虽然只有一项必备条件，这份清单还是太过苛刻。
1700433623
1700433624
HR打电话给我，“Bill，你是不是搞错了？必备条件咋啥也没写，你是不是漏掉了一些重要的必备条件？”我告诉了他我的想法，我说，“坦白地讲，如果列出我通常认为的必备条件，那团队现有的成员都多少不符合必备条件。如果将某项列成必备条件，就不可能有例外，你说我还敢列出来吗？我不能因为工作描述的限制而冒险错过优秀的候选人。我宁愿写一个模糊的工作描述，这样我才可以找到合适的人选。”
1700433625
1700433626
根据知识和技能招聘，而非勾选多选框
1700433627
1700433628
招聘行业分析专家，我们可以从列举经验要求和教育背景的详细清单开始。第一轮面试前先准备一些（但非全部）多选框作为选择是合理的。但这种作法并不充分，考核一个优秀的分析专家涉及很多方面，并非只涉及技术因素这么简单。事实上，使优秀的分析专家显得与众不同的更多原因是，我们接下来将要讨论的除了技术因素外的其他因素。
1700433629
1700433631
8.4 优秀分析专家身上经常被低估的特质
1700433632
1700433633
下面我们讨论优秀分析专家身上最关键的特质。这些特质对其他业务领域也是有价值的，我们这么说并不是要否定它们对于分析的重要性。下述的每种特质都比我们以前讨论过的更重要。维持既有的分析流程会容易一些，如若要寻求新的突破，建立新的分析流程，人才招聘和人才挽留就显得比较重要了。要想成功地驾驭大数据，完成支撑大数据所需要的具有创新性的新业务分析流程，我们需要跨过更高的标杆。
1700433634
1700433636
8.4.1 承诺
1700433637
1700433638
承诺是普惠每个行业的特质。总会有人愿意挥洒汗水让项目按时交付，使项目获得最终成功。当然也有人不愿意这么卖力地干活。在公司里，我们得弄清楚哪些人靠得住，哪些人靠不住。任何优秀的分析专家都会言出必行。幸运的是，我们在面试过程中通过候选人对自己以前工作和成果的描述，就可以看出这种特质。认真倾听，就能找出可以满足承诺这项要求的候选人。
1700433639
1700433640
关于承诺真的不需要讲那么多。我们都知道承诺对于各个领域的重要性，这其中当然也包括分析领域。
1700433641
1700433643
8.4.2 创造力
1700433644
1700433645
创造力并不是大多数人一想到的分析专家就会想到的特质。大多数人以为分析专家的工作就是处理那些一成不变的统计公式。他们只需要按书本上说的那样做就行了，并不需要创新。事实是这样的吗？
1700433646
1700433647
肯定不是。根本原因是我们遇到的每个业务问题都是不同的，而解决各种问题的数据往往都会很复杂且不完整。分析专家必须得想清楚要以怎样一种全新的方式，并利用手头上的数据解决新出现的业务问题，这就需要创造力了。没有哪本书或哪套规则能够说清楚我们要怎样做关于业务问题的大量决策，怎样以正确的方式把事情全部做好。
1700433648
1700433649
另外，每次分析专家都会遇到一些不可预见的问题。有时候遇到的只是小问题，有时候会遇到大麻烦。每次遇到“@#％$&*!!!”，分析专家就会意识到碰到大麻烦了。创造力就是解决这类问题的新方法。我们遇到的可能是数据问题，也可能是实际动手分析时才发现自己没有真正理解的业务问题。创造力的存在就是要解决这些困难，并得到最终结果，达成目标。
[
上一页 ]
[ :1.7004336e+09 ]
[
下一页 ]