Лягушачья аналитесса 🐸

🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝
🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝🌝

Вакансия из Твинби натолкнула меня на размышления. Предметом моей мысли стала аналитика в молодых и/или небольших продуктах. Часто мы обобщённо называем их "стартапами".

В чём, на мой взгляд, дихотомия построения аналитики в стартапах? Проблема на поверхности -- разница между "хотим" и "можем". Хотелки диктуются сверху, "могучки" обнаруживаются в горизонтали исполнителей.

🌝Чего обычно хочется инвесторам? Максимально быстрой окупаемости вложений. Им должно быть видно, что их деньги не просраны, а работают и приумножаются. 🤑

⬆Чего хочется топ-менеджменту, к которому сверху приходят с вопросами?

🌝Быстрый кратный рост
🌝Минимум критических и прочих багов, т.е. стабильный прод
🌝Скорейший выход на плато в жизненном цикле компании (тут я имею в виду переход от стадии с приоритетом в наборе клиентской базы к стадии, когда она уже стабильно есть и требуется работа над удержанием)
🌝Оптимальное расходования средств и ресурсов и т.л.

⬆Это возможно, но, цитируя классику, есть нюанс. Для того, чтобы вся верхушка взаимно друг друга удовлетворяла, топ-менеджмент должен быть действительно профессиональным. Менеджмент венчурных проектов штука крайне непростая, специалисты на дороге не валяются. Чаще у управленцев не хватает знаний в той или иной области, тогда как требуется всё и сразу.

⬆Как результат: нереалистичные планы и сроки➡некорректные дедлайны и их срывы➡чрезмерные ожидания без погружения в причины➡перегрузка команд➡поломки на проде➡падение метрик➡переработки➡недовольства и т.д.

⬆Примеры проблем:
🌝Мало навыков найма, нанимаем посредственных лидов (не всегда, но бывает)
🌝Плохо декомпозируем задачи команд и планируем спринты
🌝Не ведём документацию/ нет стандартов её ведения, база знаний непонятная, обрывочная и неоднозначная
🌝Нет понимания разницы между имеющимися ресурсами с их ограничениями и тем, как "хочется/должно быть".

И ещё вагон всего, с чем я не сталкивалась.

⬆То, как ДОЛЖНО БЫТЬ -- ещё одна грань проблемы. В умных книгах пишут, на конференциях говорят, что DWH должен быть такой-то и ETL/ELT процессы должны быть такие-то, под каждый блок (маркетинг/продукт/данные/DS) должны быть отдельные data-специалисты. Ну вы поняли.

⬆А по факту за стеной миллионного сервиса может оказаться команда из 10-12 человек, которая ищет себе универсального бойца, чтобы он был у них *бырь, пекарь и аптекарь. Те самые вакансии, где за ставку миддла полный цикл задач от ELT/ETL до А/Б тестирования и ML.

⬆А теперь идём по стрелочкам наверх и находим причину, из-за которой у нас куча таких вакансий на рынке, кризис найма и рынок работодателя. ДЕНЬГИ. В СТРАНЕ (т.е. во всех наших Сберах и прочих бигтехах) ИХ НЕТ. 😡

Как говориться, @twinbyofficial, свяжитесь со мной, если вам нужен ответственный аналитик с опытом работы в анализе контента, айтишке и очень насмотренным глазом в дейтингах.

А то чё как эти.😁

Ситуация на моём рынке вакансий 2026: ферритин 🌝.

Я вот всё думаю.

Как продать себя на рынке, если на нём потребность в людях с опытом от 3 лет, которые смогут тащить прямо пласт задач в одиночку (собирательный вывод из вакансий, которые пока наблюдала в конце 2026-2026)

Если у меня прям релевантного опыта 1.5 года и в моём резюме нет никакого rocket science, я просто делала задачки и хочу расти.

У меня закончились идеи, как себя ПРОДАВАТЬ.😁