Der globalen Markt für Datenanalysen wird von 2023 bis 2028 voraussichtlich um 234,4 Milliarden US-Dollar steigen. Dieser schnelle Anstieg wird das Wachstum der Arbeitsplätze in diesem Bereich beschleunigen.
Um mehr über die Trends in den Bereichen Datenanalyse, ihre Aussichten und Herausforderungen zu erfahren, haben wir mit Aksinia Chumachenko, Teamleiterin für Produktanalysen bei Simpals, Moldawiens führendem Digitalunternehmen, gesprochen. In diesem Interview wird Aksinia ihren Werdegang, ihre Herangehensweise an Führung und Mentoring sowie ihre Vision für die Zukunft dieses sich schnell entwickelnden Bereichs teilen.
Ihr Weg vom Universitätsstudenten zum Teamleiter für Produktanalysen ist inspirierend. Können Sie uns die wichtigsten Meilensteine nennen, die Ihre Karriere in der Datenanalyse geprägt haben?
Meine Reise begann bei NUST MISiS, wo ich Informatik und Ingenieurwesen studierte. Ich habe fleißig gelernt und war ein sehr aktiver Student, was mich für ein Austauschprogramm an der Häme University of Applied Sciences (HAMK) in Finnland qualifizierte. Diese Erfahrung hat zu meinem ersten richtigen IT-Job geführt – einem Praktikum bei Renault im Jahr 2019. Es war mein erster Job als Datenanalyst. Es hat mir geholfen, mich mit gängigen Tools wie Excel und SQL vertraut zu machen und mein analytisches Denken zu entwickeln.
Die Zeit, die ich bei Renault verbracht habe, hat mir klar gemacht, dass Datenanalyse etwas ist, das ich als Vollzeitkarriere verfolgen möchte. Nach meiner Zeit bei Renault wechselte ich als interner Analyst zur Sberbank, einer der größten Banken in Osteuropa, im Rahmen ihres äußerst wettbewerbsintensiven Sberseasons-Programms. Der Wettbewerb war intensiv, mit über 50 Bewerbern pro Stelle. Allerdings waren drei verschiedene Teams innerhalb der Bank daran interessiert, mich einzustellen, und ich entschied mich schließlich für die Zusammenarbeit mit der Sberbank CIB, die für das Unternehmensinvestitionsgeschäft verantwortlich ist.
Bei der Sberbank arbeitete ich als Analyst für große B2B-Kunden. Diese Erfahrung hat mir geholfen, meine Python-Kenntnisse zu verbessern und mehr praktische Erfahrung im Umgang mit Big Data zu sammeln.
Im Jahr 2020 wechselte ich zur Produktanalyse bei OZON Fintech – einem der führenden Marktplätze in Russland. Diese Schlüsselrolle ermöglichte es mir, mein Gehalt zu verdoppeln und umfangreiche Erfahrungen bei der Arbeit an Fintech-Produkten zu sammeln. Bei OZON habe ich mit vier Finanzprodukten gearbeitet und durch meine datengesteuerte Forschung konnten wir wichtige Kennzahlen wie Nutzung, Anzahl neuer Kunden, Renditen und Umsatz deutlich steigern.
Im November 2020 wandte sich BCS Investments, von einer renommierten Online-Finanzplattform zur „Investmentgesellschaft des Jahres“ gekürt, an mich. Sie wollten ihren ersten Produktanalysten einstellen und eine neue Abteilung von Grund auf aufbauen. Diese Gelegenheit passte zu meinen Zielen, da ich neue Führungsqualitäten erwerben wollte. Während meiner Zeit dort habe ich zahlreiche wirkungsvolle Initiativen umgesetzt. Eine der bedeutendsten war die Einführung des A/B-Testprozesses von Grund auf, der das Benutzererlebnis und die Produktmetriken verbesserte. Dank der unternehmensweiten Implementierung dieses A/B-Testverfahrens konnten wir die Onboarding-Conversion-Rate in unserer App um mehrere Prozentpunkte steigern, was sich letztendlich auf die Anzahl der Kunden, die die App nutzen, und damit auf unseren Umsatz auswirkte.
Ungefähr ein Jahr später wechselte ich zu Simpals in Moldawien, wo ich immer noch als Teamleiter für Produktanalysen arbeite. Ich leite ein Team erstklassiger Datenanalyseexperten und arbeite an einer der meistbesuchten Websites in Moldawien.
In letzter Zeit habe ich mich stark dafür eingesetzt, der Gemeinschaft etwas zurückzugeben. Ich habe 2023 ein Treffen in Moldawien organisiert und war auch Redner. Eine der Rednerinnen war eine Kollegin, die ich von Grund auf betreut habe – es war eine große Freude zu sehen, wie schnell sie gewachsen ist.
Ich bin außerdem Juror bei mehreren internationalen Hackathons, darunter der Big Data Hackathon der Vereinten Nationenwo ich 18 verschiedene Teams anhand der Innovation, Qualität und Anwendbarkeit ihrer Lösungen bewertet habe.
Weitere Hackathons, zu denen ich als Experte eingeladen wurde, sind der MLH Web3Apps Hackathon und das MLH Data Hackfest.
Wie gehen Sie als Führungskraft in Ihrem Bereich mit der Betreuung Ihrer Teammitglieder um und welche Auswirkungen erhoffen Sie sich auf deren Karriere?
Ich begann mit dem Mentoring, sobald ich mein Team hatte. Heute bin ich nicht nur Mentorin bei Simpals, sondern auch bei externen Organisationen wie Women in Tech und Women in Big Data. Hierbei handelt es sich um kostenlose internationale Programme, die Frauen dabei helfen, ihre Karriere voranzutreiben. Als Mentorin habe ich mehreren Frauen zu bedeutenden Erfolgen verholfen, indem sie aufgestiegen sind oder eine neue Karriere begonnen haben.
Jeder Mentee ist anders, deshalb erstelle ich individuelle Entwicklungspläne basierend auf seinen Zielen, Stärken und Schwächen. Wir treffen uns auch regelmäßig zu Einzelgesprächen, um den Stand der Dinge zu besprechen.
Es ist sehr bereichernd zu sehen, wie ich einen Einfluss auf die Kollegen habe. Indem ich anderen helfe, helfe ich mir außerdem dabei, mich beruflich und menschlich weiterzuentwickeln.
Aksinia, welche Rolle spielt Datenanalyse als Teamleiterin für Produktanalysen bei Simpals, einem Unternehmen, das einen erheblichen Einfluss auf das digitale Ökosystem Moldawiens hat, für den Erfolg digitaler Plattformen wie 999.md?
999.md wird jeden Monat von mehr als 2 Millionen einzelnen Benutzern besucht, was uns viele Daten liefert, mit denen wir arbeiten können. Ich war dafür verantwortlich, ein Team von Grund auf aufzubauen und es zu leiten, um das Wachstum wichtiger Kennzahlen sicherzustellen und bestehende Prozesse zu optimieren. Dank der Anpassungen der Kernfunktionen konnten wir eine Umsatzsteigerung von 13 % erzielen.
Dank unserer Arbeit kann die Plattform mehr Einnahmen erzielen und die Ausgaben wo möglich reduzieren. Genau das macht Analytics: Sie trägt nicht nur dazu bei, mehr Geld zu verdienen, sondern verhindert auch unnötige Ausgaben, die bei großen Projekten wie diesem erheblich sein können.
Der Bereich der Datenanalyse entwickelt sich ständig weiter. Was sind heute die größten Herausforderungen für die Produkt- und Datenanalyse?
Daten sammeln sich schnell an und es ist eine Herausforderung, sie zu sammeln und zu analysieren. Noch wichtiger ist jedoch, dass die gewonnenen Erkenntnisse mit der Gesamtstrategie und den Zielen des Unternehmens in Einklang gebracht werden müssen. Stellen Sie eine Frage: Wird die Erledigung dieser Aufgabe Sie dabei unterstützen, Ihre Geschäftsziele zu erreichen? Manchmal vergessen Datenanalysten, sich diese Frage zu stellen. Aber ich denke, es ist entscheidend, eine unternehmerische Denkweise zu haben.
Außerdem fällt es vielen IT-Experten schwer, mit den sich schnell ändernden Technologien auf dem Laufenden zu bleiben. Um auf dem Laufenden zu bleiben, nehme ich regelmäßig an Konferenzen teil (manchmal auch als Redner). Mein Mentor hilft mir auch, ständig zu wachsen und neue Dinge zu entdecken.
Sie haben erwähnt, wie wichtig es ist, die Datenanalyse mit der Geschäftsstrategie in Einklang zu bringen. Bitte geben Sie uns ein Beispiel dafür, wie diese Ausrichtung in Ihrer Rolle bei Simpals funktioniert hat.
Die Aufgabe meines Teams bestand darin, das Benutzererlebnis auf 999.md zu optimieren. Wir mussten das Nutzerengagement und die Konversionsraten steigern, indem wir die Plattform intuitiver und benutzerfreundlicher gestalteten. Folgendes haben wir getan:
- identifizierte Schwachstellen in der Benutzerreise;
- nutzte die Benutzersegmentierung, um besser zu verstehen, wie verschiedene Gruppen die Plattform nutzen;
- führte A/B-Tests durch, um verschiedene Plattformversionen zu vergleichen und herauszufinden, welche Änderungen zu besseren Ergebnissen führten.
Ich habe bereits erwähnt, wie wichtig es ist, Datenanalysen mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichten es uns, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Die Integration von KI und maschinellem Lernen in die Analytik ist derzeit ein heißes Thema. Wie werden diese Technologien Ihrer Meinung nach die Zukunft der Datenanalyse prägen?
KI und maschinelles Lernen sind grundsätzlich allgegenwärtig. Es gibt keinen einzigen Bereich, in dem diese Technologien nicht eingesetzt werden. Diese Technologien ermöglichen es uns auch, komplexe Datenprozesse zu automatisieren. Dies spart Zeit bei der „manuellen Arbeit“ und ermöglicht es uns, mehr Zeit für Problemlösung und Kreativität aufzuwenden.
In Zukunft werden KI und maschinelles Lernen noch stärker in die Datenanalyse integriert, mit ausgefeilteren Modellen und Tools, die immer komplexere Aufgaben bewältigen können. Diese Technologien funktionieren am besten in Synergie mit der menschlichen Kreativität und nicht als Ersatz. Ein tiefes Verständnis der Daten und des Geschäftskontexts ist nach wie vor unerlässlich, um das Beste aus den Angeboten von KI und maschinellem Lernen herauszuholen.
Wie sehen Sie angesichts Ihrer Erfahrung und Anerkennung auf diesem Gebiet, einschließlich der Beurteilung internationaler Hackathons und des UN Big Data Datathon, die Entwicklung der globalen Datenanalyselandschaft in den kommenden Jahren?
Die Rolle der Analysten wird sich sukzessive verändern und erweitern. Einen Trend, den ich derzeit auf dem Markt sehe, besteht beispielsweise darin, dass Analysten über Produktmanagementfähigkeiten verfügen müssen, da sie ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und Produktwissen haben müssen, um Entscheidungen treffen zu können.
Eine weitere wichtige Änderung besteht darin, dass die neuen Technologien die Arbeit mit Daten erheblich beschleunigen. Was früher Tage oder Wochen dauerte, kann heute in wenigen Stunden erledigt werden. Beispielsweise führt Googles Cloud-Data-Warehouse BigQuery, das viele Unternehmen nutzen, bereits neue Tools ein, die Analysten das Leben erleichtern, etwa die Suche nach Erkenntnissen auf Basis einer bestimmten Tabelle und die Überwachung der Datenqualität.
Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass KI Analysten nicht vollständig ersetzen wird. Im Gegenteil: Es wird zu einem leistungsstarken Werkzeug, mit dem Sie sich auf komplexere und strategischere Aufgaben konzentrieren können. Die Rolle des Menschen in der Analytik ist nach wie vor sehr wichtig. Soft Skills wie kritisches Denken und die Fähigkeit, mit verschiedenen Menschen zu kommunizieren und zu verhandeln, sind einige entscheidende Dinge, die KI nicht ersetzen kann.
