De mondiale data-analysemarkt Er wordt voorspeld dat deze tussen 2023 en 2028 met 234,4 miljard dollar zal stijgen. Deze snelle stijging zal de groei van de werkgelegenheid in het veld versnellen.
Om meer te weten te komen over de trends op het gebied van data-analyse, hun vooruitzichten en hun uitdagingen, spraken we met Aksinia Chumachenko, teamleider productanalyse bij Simpals, het toonaangevende digitale bedrijf van Moldavië. In dit interview zal Aksinia haar reis, benadering van leiderschap en mentorschap, en visie voor de toekomst van dit snel evoluerende vakgebied delen.
Jouw reis van universiteitsstudent naar teamleider Product Analytics is inspirerend. Kunt u de belangrijkste mijlpalen delen die uw carrière in data-analyse hebben gevormd?
Mijn reis begon bij NUST MISiS, waar ik Computer Science and Engineering studeerde. Ik heb hard gestudeerd en was een zeer actieve student, waardoor ik in aanmerking kwam voor een uitwisselingsprogramma aan de Häme University of Applied Sciences (HAMK) in Finland. Deze ervaring heeft geleid tot mijn eerste echte IT-baan – een stage bij Renault in 2019. Het was mijn eerste baan als data-analist. Het heeft mij geholpen om vertrouwd te raken met populaire tools als Excel en SQL en om mijn analytisch denken te ontwikkelen.
De tijd die ik bij Renault heb doorgebracht, heeft mij doen beseffen dat data-analyse iets is dat ik graag zou willen nastreven als een voltijdse carrière. Na mijn tijd bij Renault ging ik als stagiair-analist aan de slag bij Sberbank, een van de grootste banken in Oost-Europa, via hun zeer competitieve Sberseasons-programma. De concurrentie was hevig, met meer dan 50 sollicitanten per functie. Drie verschillende teams binnen de bank waren echter geïnteresseerd om mij in dienst te nemen, en uiteindelijk heb ik ervoor gekozen om samen te werken met Sberbank CIB, die verantwoordelijk is voor de bedrijfsbeleggingsactiviteiten.
Bij Sberbank werkte ik als analist voor grote B2B-klanten. Deze ervaring heeft mij geholpen mijn Python-vaardigheden te verbeteren en meer praktische ervaring op te doen met het werken met big data.
In 2020 stapte ik over naar productanalyse bij OZON Fintech – een van de toonaangevende marktplaatsen in Rusland. Door deze cruciale rol kon ik mijn salaris verdubbelen en uitgebreide ervaring opdoen met het werken aan fintech-producten. Bij OZON werkte ik met vier financiële producten en door mijn datagestuurde onderzoek hebben we belangrijke meetgegevens zoals gebruik, aantal nieuwe klanten, rendementen en omzet aanzienlijk verhoogd.
In november 2020 benaderde BCS Investments, door een toonaangevend financieel online platform uitgeroepen tot “Beleggingsmaatschappij van het Jaar”, mij. Ze waren op zoek naar een eerste productanalist om een nieuwe afdeling vanaf nul op te bouwen. Die kans sloot aan bij mijn doelen, omdat ik nieuwe leiderschapsvaardigheden wilde opdoen. Tijdens mijn tijd daar heb ik talloze impactvolle initiatieven geïmplementeerd. Een van de belangrijkste was het volledig opnieuw introduceren van het A/B-testproces, waardoor de gebruikerservaring en productstatistieken verbeterden. Dankzij de bedrijfsbrede implementatie van dit A/B-testproces hebben we het onboarding-conversiepercentage in onze app met enkele procentpunten verhoogd, wat uiteindelijk een impact heeft op het aantal klanten dat de app gebruikt en daarmee op onze omzet.
Ongeveer een jaar later stapte ik over naar Simpals in Moldavië, waar ik nog steeds werk als teamleider Product Analytics. Ik geef leiding aan een team van eersteklas data-analyse-experts en werk aan een van de meest bezochte websites in Moldavië.
De laatste tijd ben ik zeer betrokken bij het teruggeven aan de gemeenschap. Ik organiseerde in 2023 een meetup in Moldavië en was daar ook spreker. Een van de sprekers was een collega die ik vanaf het begin heb begeleid; het was een groot genoegen om te zien hoezeer ze snel is gegroeid.
Ook ben ik jurylid bij diverse internationale hackathons, waaronder de Big Data Hackathon van de Verenigde Natieswaar ik 18 verschillende teams evalueerde op basis van de innovatie, kwaliteit en toepasbaarheid van hun oplossingen.
Andere hackathons waarvoor ik als expert ben uitgenodigd zijn de MLH Web3Apps Hackathon en MLH Data Hackfest.
Hoe ga je als leider in jouw vakgebied om met het begeleiden van je teamleden, en welke impact hoop je te hebben op hun carrière?
Ik begon met mentoren zodra ik mijn team had. Tegenwoordig begeleid ik niet alleen binnen Simpals, maar ook externe organisaties zoals Women in Tech en Women in Big Data. Dit zijn gratis internationale programma’s die vrouwen helpen vooruitgang te boeken in hun carrière. Als mentor heb ik verschillende vrouwen geholpen aanzienlijk succes te behalen door een hoger niveau te bereiken of een nieuwe carrière te starten.
Elke mentee is anders, daarom maak ik individuele ontwikkelingsplannen op basis van hun doelen, sterke en zwakke punten. Ook komen we regelmatig een-op-een bij elkaar om te bespreken hoe het gaat.
Het is zeer de moeite waard om mijn impact op collega’s te zien. Bovendien help ik mezelf, door anderen te helpen, groeien als professional en als mens.
Aksinia, als Product Analytics Team Lead bij Simpals, een bedrijf dat een aanzienlijke impact heeft op het digitale ecosysteem van Moldavië, welke rol speelt data-analyse in het succes van digitale platforms zoals 999.md?
999.md wordt elke maand bezocht door meer dan 2 miljoen unieke gebruikers, waardoor we veel gegevens hebben om mee te werken. Ik was verantwoordelijk voor het vanaf het begin opbouwen van een team en het leiden ervan om de groei van belangrijke statistieken te garanderen en bestaande processen te optimaliseren. Dankzij de aanpassingen op de belangrijkste features hebben we een omzetstijging van 13% gerealiseerd.
Dankzij ons werk kan het platform meer omzet genereren en waar mogelijk de uitgaven verlagen. Dit is wat analytics doet: het helpt niet alleen om meer geld te verdienen, maar het voorkomt ook onnodige uitgaven, die voor grote projecten als deze aanzienlijk kunnen zijn.
Het vakgebied van data-analyse is voortdurend in ontwikkeling. Wat zijn vandaag de dag de grootste uitdagingen voor product- en data-analyse?
Gegevens stapelen zich snel op en het is een uitdaging om deze te verzamelen en te analyseren. Maar nog belangrijker is dat de gegenereerde inzichten moeten worden afgestemd op de algemene strategie en doelstellingen van het bedrijf. Stel een vraag: zal het voltooien van deze taak u ertoe aanzetten uw bedrijfsdoelen te bereiken? Soms vergeten data-analisten zichzelf deze vraag te stellen. Maar ik denk dat het cruciaal is om een zakelijke mindset te hebben.
Bovendien vinden veel IT-professionals het moeilijk om op de hoogte te blijven van snel veranderende technologieën. Om up-to-date te blijven, bezoek ik regelmatig congressen (soms als spreker). Mijn mentor helpt me ook voortdurend te groeien en nieuwe dingen te ontdekken.
U noemde het belang van het afstemmen van data-analyse op de bedrijfsstrategie. Geef ons een voorbeeld van hoe deze afstemming heeft gewerkt in uw rol bij Simpals.
De taak van mijn team was het optimaliseren van de gebruikerservaring op 999.md. We moesten de gebruikersbetrokkenheid en conversiepercentages vergroten door het platform intuïtiever en gebruiksvriendelijker te maken. Dit is wat we deden:
- geïdentificeerde pijnpunten in de gebruikersreis;
- gebruikte gebruikerssegmentatie om beter te begrijpen hoe verschillende groepen het platform gebruiken;
- voerde A/B-tests uit om verschillende platformversies te vergelijken en te zien welke veranderingen tot betere resultaten leidden.
Ik heb eerder besproken hoe belangrijk het is om data-analyse af te stemmen op bedrijfsdoelstellingen. Dankzij de inzichten die we hebben verkregen, hebben we de omzet kunnen verhogen en de klanttevredenheid kunnen vergroten.
De integratie van AI en machine learning in analytics is momenteel een hot topic. Hoe zie jij dat deze technologieën de toekomst van data-analyse vormgeven?
AI en machine learning zijn in principe alomtegenwoordig. Er is geen enkel vakgebied waar deze technologieën niet worden gebruikt. Deze technologieën stellen ons ook in staat complexe dataprocessen te automatiseren. Dit bespaart tijd op ‘handenarbeid’ en stelt ons in staat meer tijd te besteden aan probleemoplossing en creativiteit.
In de toekomst zullen we zien dat AI en machine learning nog belangrijker worden in data-analyse, met geavanceerdere modellen en tools die steeds complexere taken aankunnen. Deze technologieën werken het beste in synergie met de menselijke creativiteit, en niet als vervanging. Een diepgaand inzicht in de data en de zakelijke context is nog steeds essentieel om optimaal gebruik te kunnen maken van wat AI en machine learning te bieden hebben.
Hoe ziet u, gezien uw ervaring en erkenning in het veld, inclusief het jureren van internationale hackathons en de Big Data Datathon van de VN, het mondiale data-analyselandschap de komende jaren evolueren?
De rol van analisten zal geleidelijk veranderen en uitbreiden. Een trend die ik momenteel op de markt zie, is bijvoorbeeld dat analisten over productmanagementvaardigheden moeten beschikken, omdat ze een diepgaand inzicht moeten hebben in het werken met data en productkennis om beslissingen te nemen.
Een andere belangrijke verandering is dat de nieuwe technologieën het werken met data enorm versnellen. Wat vroeger dagen of weken duurde, kan nu in een paar uur worden gedaan. Zo introduceert Google’s BigQuery cloud datawarehouse, waar veel bedrijven gebruik van maken, nu al nieuwe tools die het leven van analisten makkelijker maken, zoals het zoeken naar inzichten op basis van een specifieke tabel en het monitoren van de datakwaliteit.
Het is echter belangrijk om te beseffen dat AI analisten niet volledig zal vervangen. Integendeel, het zal een krachtig hulpmiddel worden waarmee u zich kunt concentreren op complexere en strategische taken. De rol van mensen in analytics is nog steeds erg belangrijk. Zachte vaardigheden zoals kritisch denken en het vermogen om met verschillende mensen te communiceren en te onderhandelen zijn enkele cruciale dingen die AI niet kan vervangen.
