这 全球数据分析市场 预计2023年至2028年将增加2344亿美元。这种快速增长将加速该领域就业的增长。
为了更多地了解数据分析领域的趋势、前景和挑战，我们采访了摩尔多瓦领先数字公司 Simpals 的产品分析团队负责人 Aksinia Chumachenko。在这次采访中，Aksinia 将分享她的旅程、领导和指导方法，以及对这个快速发展的领域的未来的愿景。
您从大学生到产品分析团队负责人的旅程非常鼓舞人心。您能分享一下塑造您数据分析职业生涯的关键里程碑吗？
我的旅程始于 NUST MISiS，在那里我学习计算机科学与工程。我学习刻苦，是一个非常活跃的学生，这使我有资格参加芬兰海姆应用科学大学 (HAMK) 的交换项目。这段经历让我找到了第一份真正的 IT 工作——2019 年在雷诺实习。这是我的第一份数据分析师工作。它帮助我熟悉了 Excel 和 SQL 等流行工具，并培养了我的分析思维。
我在雷诺度过的时光让我意识到数据分析是我有兴趣追求的全职职业。在雷诺工作结束后，我通过竞争激烈的 Sberseasons 计划加入了东欧最大的银行之一俄罗斯联邦储蓄银行 (Sberbank)，担任实习分析师。竞争非常激烈，每个职位都有超过 50 名申请人。然而，银行内的三个不同团队有兴趣雇用我，我最终选择了与负责企业投资业务的 Sberbank CIB 合作。
在俄罗斯储蓄银行，我担任主要 B2B 客户的分析师。这段经历帮助我提高了 Python 技能，并获得了更多处理大数据的实践经验。
2020 年，我转到 OZON Fintech（俄罗斯领先的市场之一）从事产品分析工作。这一关键角色使我的薪水翻了一番，并获得了金融科技产品方面的丰富经验。在 OZON，我使用了四种金融产品，通过数据驱动的研究，我们显着提高了关键指标，例如使用情况、新客户数量、回报和收入。
2020年11月，被权威财经在线平台评为“年度投资公司”的BCS Investments找到了我。他们希望聘请第一位产品分析师，并从头开始建立一个新部门。这个机会符合我的目标，因为我想获得新的领导技能。在那里期间，我实施了许多有影响力的举措。其中最重要的一项是从头开始引入 A/B 测试流程，这改善了用户体验和产品指标。由于在全公司范围内实施 A/B 测试流程，我们将应用程序的入门转化率提高了几个百分点，最终影响了使用该应用程序的客户数量，从而影响了我们的收入。
大约一年后，我转到摩尔多瓦的 Simpals，仍然担任产品分析团队负责人。我管理着一支由顶尖数据分析专家组成的团队，并在摩尔多瓦访问量最大的网站之一工作。
最近，我积极参与回馈社区。我于 2023 年在摩尔多瓦组织了一次聚会，并且也是一名演讲者。其中一位演讲者是我从头开始指导的一位同事——我很高兴看到她成长得如此之快。
我还是多个国际黑客马拉松的评委，包括 联合国大数据黑客马拉松，我根据解决方案的创新性、质量和适用性对 18 个不同的团队进行了评估。
我作为专家受邀参加的其他黑客马拉松包括 MLH Web3Apps Hackathon 和 MLH Data Hackfest。
作为您所在领域的领导者，您如何指导您的团队成员？您希望对他们的职业生涯产生什么影响？
我一组建团队就开始指导。如今，我不仅在 Simpals 内部提供指导，还为外部组织（例如 Women in Tech 和 Women in Big Data）提供指导。这些是免费的国际计划，旨在帮助女性取得职业进步。作为一名导师，我帮助几位女性通过升级或开始新的职业生涯取得了巨大的成功。
每个学员都是不同的，这就是为什么我根据他们的目标、优势和劣势制定个人发展计划。我们还定期举行一对一会议，讨论事情的进展情况。
看到我对同事的影响是非常有益的。此外，通过帮助别人，我也帮助自己成长为一名专业人士和一个人。
Aksinia 作为 Simpals（一家对摩尔多瓦数字生态系统具有重大影响的公司）的产品分析团队负责人，数据分析在 999.md 等数字平台的成功中发挥了什么作用？
999.md 每月有超过 200 万独立用户访问，为我们提供了大量数据可供使用。我负责从头开始组建一个团队，并领导他们确保关键指标的增长并优化现有流程。由于对关键功能的调整，我们实现了 13% 的收入增长。
由于我们的工作，该平台可以获得更多收入并尽可能减少支出。这就是分析的作用：它不仅有助于赚更多的钱，而且还可以防止不必要的支出，对于像这样的大型项目来说，这可能是重要的。
数据分析领域在不断发展。当今产品和数据分析面临的最大挑战是什么？
数据积累得很快，收集和分析数据具有挑战性。然而，更重要的是，产生的见解需要与公司的总体战略和目标保持一致。问一个问题：完成这项任务会促使您实现业务目标吗？有时，数据分析师忘记问自己这个问题。但我认为拥有商业思维至关重要。
此外，许多 IT 专业人员发现很难跟上快速变化的技术。为了了解最新动态，我定期参加会议（有时作为演讲者）。我的导师也帮助我不断成长和探索新事物。
您提到了使数据分析与业务战略保持一致的重要性。请举例说明您在 Simpals 的角色中这种调整是如何发挥作用的。
我团队的任务是优化 999.md 的用户体验。我们需要通过使平台更加直观和用户友好来提高用户参与度和转化率。这是我们所做的：
- 识别用户旅程中的痛点；
- 使用用户细分来更好地了解不同群体如何使用该平台；
- 进行 A/B 测试来比较不同的平台版本，看看哪些更改会带来更好的结果。
我之前讨论过使数据分析与业务目标保持一致的重要性。我们获得的见解使我们能够增加收入并提高客户满意度。
将人工智能和机器学习集成到分析中是当前的热门话题。您如何看待这些技术塑造数据分析的未来？
人工智能和机器学习基本上无处不在。没有一个领域不使用这些技术。这些技术还使我们能够自动化复杂的数据处理。这节省了“体力劳动”的时间，使我们能够将更多时间用于解决问题和发挥创造力。
未来，我们将看到人工智能和机器学习在数据分析中变得更加不可或缺，更复杂的模型和工具可以处理日益复杂的任务。这些技术与人类创造力协同作用才能发挥最佳效果，而不是替代技术。对于充分利用人工智能和机器学习提供的功能，对数据和业务环境的深入理解仍然至关重要。
鉴于您在该领域的经验和认可，包括担任国际黑客马拉松和联合国大数据数据马拉松的评委，您如何看待未来几年全球数据分析格局的发展？
分析师的角色将逐渐发生变化和扩大。例如，我现在在市场上看到的一个趋势是分析师必须具备产品管理技能，因为他们需要深入了解如何使用数据和产品知识来做出决策。
另一个重要的变化是新技术极大地加速了数据工作。过去需要几天或几周的事情现在可以在几个小时内完成。例如，许多公司使用的谷歌 BigQuery 云数据仓库已经推出了新工具，使分析师的工作变得更轻松，例如根据特定表搜索见解并监控数据质量。
然而，重要的是要认识到人工智能不会完全取代分析师。相反，它将成为一个强大的工具，让您能够专注于更复杂和更具战略性的任务。人类在分析中的作用仍然非常重要。批判性思维以及与不同人沟通和谈判的能力等软技能是人工智能无法取代的一些关键能力。
