Топ каноничных событий в карьере аналитика

Топ каноничных событий в карьере аналитика 👍 📈 ➡️ Важные данные, которые удалились по TTL или дропнулись при изменении таблички 💀 В бигтехе, конечно, вряд ли дадут с концами дропнуть базу юзеров, но какой-нибудь подобный прикол всё равно может произойти. Например, если мониторить какую-то интересную метрику, которая не вычисляется в историю просто так, или случайно сохранить какой-то важный датасет в папке с TTL. ➡️ Первый отклонённый хороший оффер Просто потому что встретились не в то время или не в том месте. Хочется ещё попробовать проявиться на нынешнем месте, или показалось, что повышение зарплаты не окупит повышение нагрузки / ответственности, или оказался не готов к переезду, или просто словил минус вайб и послушал интуицию. В этот момент очень важно зафиксировать для себя, что можешь получать крутые офферы , а значит, ещё получишь при необходимости в будущем. И не жалеть, даже если не совсем угадал тогда — наше от нас не уйдёт. ➡️ Очень срочный дашборд или ресёрч, к которому запросили доступ через неделю после очень важного дедлайна... Бонусные очки, если решение в итоге приняли без него 😂 ➡️ Первый запрос вида «а можем устроить, чтобы прокрасилось / метрика пробила порог KPI»? Давай попробуем убрать выбросы и шум, может дело в них... ➡️ Экзистенциальный кризис «а точно ли это и есть та самая аналитика? А где A/B и ML каждый день?» А потом вдруг оказывается, что даже в тех самых ⭐️ топовых бигтехах с аналитической культурой ⭐️ огромная часть реально полезной работы — это разобраться, почему в двух источниках данные не сходятся, договориться с несколькими командами о правильном определении некой метрики и объяснить эти результаты. А не воспроизведение очередной статьи про causal impact ради того, чтобы написать об этом следующую статью. ➡️ Та самая задача, которая для заказчика звучит как 15-минутная, а в реальности заняла две недели Просто добавить другой вариант агрегации на дашборд, например. Бери дашборд и выбирай другое поле для чарта, казалось бы. А потом оказывается, что у источников разная гранулярность данных, исторические данные сами по себе не прорастут, а витрина должна пройти через код-ревью. ➡️ Позитивный пункт напоследок — ситуация, когда ты реально посчитал что-то, что изменило ход событий в продукте 😎 Особенно, если удалось найти какие-то деньги, или не подтвердилась какая-то интуитивно верная гипотеза! Делитесь, сколько из этого у вас уже было? 👀 😺 — прошёл боевое крещение (6—7), 🤓 — в процессе преисполнения в аналитике (3—5), 👩 — у меня ещё всё впереди (0—2) #карьерный_путь #жизнь_в_бигтехах @analytess 👩