אם אתם עובדים עם נתונים באופן מקצועי ויומיומי, או אפילו מדי פעם, יתכן שאתם מבצעים טעויות. לא טעויות בחישובים, אלא טעויות מהותיות הנוגעות לאופן העובדה עצמו. אז הנה כמה מהטעויות הנפוצות שאני נתקל בהן:

💡 מדלגים על שלב ניקוי הנתונים

הביטוי "Garbage in - Garbage out" נהיה מאוד פופולארי מאז תחילת גל ה-AI ששוטף אותנו, בהקשר של פרומפטים. אבל הוא תמיד היה ותמיד יהיה סופר רלוונטי בכל מה הקשור לדאטה. אם איכות הנתונים נמוכה, כל תהליך העבודה, ניתוח והסקת המסקנות מהם יהיו בהתאם.

כל תהליך עבודה עם נתונים חייב להתחיל בניקוי ובקרת איכות, ללא יוצא מהכלל, וחשוב להקצות מספיק זמן לניקוי ואימות (ולידציה) נתונים יסודי. אחרת, אנחנו מסתכנים בתוצאות לא מדויקות (במקרה הטוב) או שגויות לחלוטין, מה שכמובן יוביל למסקנות מוטעות. אם אתם מוצאים את עצמכם מבלים זמן רב בחזרה על רוטינות קבועות של ניקוי נתונים מאותו הסוג, כלים כמו פייתון או Power Query יכולים לעזור ביצירת אוטומציות של התהליכים האלו, ולחסוך לכם המון זמן.

💡 לא בוחנים את ההקשר העסקי

נתונים לא קיימים בחלל ריק. הם תמיד יהיו חלק מקונטקסט - וחשוב מאד להבין אותו. מפרשנות שגויה של ההקשר העסקי, הבנה לא נכונה של מה כל עמודה מתארת, זיהוי המפתח הייחודי, ועד פירוש לא נכון של רמת הפירוט (Granularity) של הטבלה עצמה. כל אלה יכולים להוביל לניתוחים שאולי נכונים טכנית, אך אינם רלוונטיים ואף מטעים.

💡 מזלזלים בכוחה של ויזואליזציה

ניתוחים מורכבים יאבדו את האפקטיביות שלהם אם אינם מוצגים באופן ברור. כלים גרפיים כמו Excel, Power BI ו-Tableau הם הדרך שלנו לתקשר את העבודה שלנו לקולגות ומקבלי החלטות בארגון, ויעזרו להפוך נתונים "יבשים" לסיפור קוהרנטי. אין מה לעשות, המוח שלנו פשוט לא בנוי להתמודדות עם הררי נתונים מאורגנים בטבלאות. תמונה שווה אלף מילים וגרף מוצלח יכול להיות שווה אלף גיליונות אקסל.

💡 עובדים ללא KPIs או שאלות עסקיות מסודרות

תמיד אפשר לפתוח טבלת ציר ולהתחיל "לחפש דברים מעניינים"... אבל בדרך כלל אם אין מטרה מוגדרת, תכלית לניתוח שאנחנו מבצעים, בדרך כלל סתם מתפזרים והולכים לאיבוד. הגדרת KPIs או שאלת מחקר עסקית בתחילת תהליך העבודה משאירה אותנו "על המסילה" ובכיוון הנכון.

💡 לא שואלים מספיק שאלות

תרחיש לדוגמה: מנהל המוצר (או ראש צוות, או סמנכ"לית כספים) פונה אליכם ומבקש דו"ח מסוים. אתם, שמחים על ההזדמנות לרצות ולהראות את המומחיות שלכם, עונים "בטח, אין בעיה". 

אתם לא לגמרי סגורים על הפרטים הקטנים אבל אתם לא רוצים להציק או להשמע "לא מבינים מספיק", וגם ככה הדברים יסתדרו תוך כדי העבודה. אחרי יומיים של עבודה. אתם שולחים את הדו"ח, רק כדי שיתברר שלא הבנתם לעומק מה הוא בדיוק רצה, וכך יצא שבזבזתם שעות על עבודה מיותרת. מצב כזה יכול להימנע בקלות - אל תפחדו לשאול שאלות. זה לא יוציא אתכם לא מקצועיים, להיפך - לנסות להבין לעומק את הצורך והדרישה - זה הדבר המקצועי לעשות, ויגרום לעבודה שלכם להיות נכונה, מדויקת ואפקטיבית. 

💡 מפסיקים ללמוד ולהתפתח

ממש כמו כל תחום אחר בהייטק, גם תחום ניתוח הנתונים וה-BI מתפתח ומשתנה ללא הפסקה, מה שחדש היום עשוי להיות מיושן מחר. לא קל לצאת מאזור הנוחות והמשבצת הקבועה שאנחנו מכירים היטב, אבל אם אנחנו לא מתקדמים, אנחנו נשארים מאחור. זיכרו למה נכנסתם לתחום העיסוק שלכם מלכתחילה, ושאפו לשפר את העבודה שאתם עושים. בין אם זה הכרות עם כלים חדשים, או למידה של טכניקות מתקדמות יותר בכלים בהם אתם כבר משתמשים.

שכחתי משהו?🤓