Wai Lin - Learn Business Intelligence

Business Intelligence Career မှာ Startup, SME, Enterprise... ဘယ် Company Size က အကောင်းဆုံးလဲ?

Business Intelligence Career ကို စတင်ချင်တဲ့သူတွေ အမေးအများဆုံး မေးခွန်းတွေထဲက တစ်ခုကတော့...

"Startup သွားရမလား?"
"Company ကြီးမှ ကောင်းတာလား?"
"SME ကနေ စသင့်လား?"

တကယ်တော့...အကောင်းဆုံး Company Size ဆိုတာ မရှိပါဘူး။ ကိုယ့် Career Stage အတွက် အသင့်တော်ဆုံး Company Size ပဲ ရှိပါတယ်။

တစ်ယောက်နဲ့ တစ်ယောက် ရည်မှန်းချက်မတူသလို...Career Goal လည်း မတူပါဘူး။

ဒါကြောင့်...Company Size ကို ရွေးတဲ့အခါ...ဘယ်ဟာက အကောင်းဆုံးလဲ ဆိုတာထက်...ငါ အခုအချိန်မှာ ဘာကို အများဆုံး လိုချင်နေလဲ? ဆိုတာကို အရင်မေးသင့်ပါတယ်။

Skill မြန်မြန်တိုးချင်ရင်...Startup က သင့်တော်နိုင်တယ် ။ Career စတဲ့အချိန်မှာ..Skill ကို မြန်မြန်တိုးချင်တယ်...အလုပ်မျိုးစုံ လုပ်ချင်တယ်..၊ကိုယ်တိုင် ဆုံးဖြတ်ခွင့် လိုချင်တယ်..ဆိုရင်..Startup က Environment ကောင်းတစ်ခု ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။

Startup မှာ...

Power BI လည်း လုပ်ရမယ်...
SQL လည်း ရေးရမယ်...
Requirement လည်း ယူရမယ်...
Presentation လည်း လုပ်ရမယ်...
Business ကိုလည်း နားလည်ရမယ်...

ဆိုတော့..အချိန်တိုအတွင်း Skill အများကြီး ရလာပါတယ်။ ဒါပေမယ့်...

Mentor မရှိနိုင်ဘူး။
Senior Developer မရှိနိုင်ဘူး။
မသိတာကို မေးဖို့ BI Team မရှိနိုင်ဘူး။

ကိုယ့်ဘေးက Desk မှာ ထိုင်နေတဲ့သူက..Data Analyst မဟုတ်ဘဲ... Accounts၊ HR၊ Sales ဖြစ်နေနိုင်ပါတယ်။ ဆိုလိုတာက...Learning မြန်တယ်... ဒါပေမယ့် ကိုယ့်ဘာသာ ကိုယ်သင်ရတာ ပိုများတယ်။

Balance လိုချင်ရင်...

Mid-Sized Company က ဖြစ်နိုင်တယ် ။ Mid-Sized Company တွေက...Startup လို Chaos မများတော့ဘူး။ Enterprise လို Process တွေလည်း မရှုပ်ထွေးသေးဘူး။

Structure လည်း ရှိတယ်။
Flexibility လည်း ရှိတယ်။

ဒီလို Environment မှာ...Process တွေကို ပြင်နိုင်တယ်။ Idea အသစ်တွေ ထည့်နိုင်တယ်။ Stakeholder တွေနဲ့လည်း နီးနီးကပ်ကပ် အလုပ်လုပ်ရတယ်။ Learning နဲ့ Stability ကြားမှာ...Balance ကောင်းတဲ့ Company Size လို့ ပြောလို့ရပါတယ်။

Depth နဲ့ Stability လိုချင်ရင်...

Enterprise Company က အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်တယ် ။ တကယ်လို့... Best Practice တွေ သင်ချင်တယ်...။ Technology Stack ကြီးကြီးနဲ့ အလုပ်လုပ်ချင်တယ်...။Career Path ရှင်းရှင်းလင်းလင်း လိုချင်တယ်...

ဆိုရင်..Enterprise Company က အခွင့်အရေး ပိုများပါတယ်။

Power BI...
Enterprise Data Warehouse...
Governance...
Data Engineering...

ဒီလို Enterprise Scale Technology တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်ခွင့် ရနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့်..Process က နှေးတယ်။ Approval များတယ်။ CEO နဲ့ တွေ့ဖို့ မလွယ်ဘူး။ Impact ကို ချက်ချင်း မမြင်ရဘူး။

BI Career မှာ...

လူတော်တော်များများက Environment (၃) မျိုးလုံးကို ကြုံကြတယ် ။ Career တစ်လျှောက်မှာ..Company Size တစ်မျိုးတည်းမှာ အမြဲနေတဲ့သူ နည်းပါတယ်။ တော်တော်များများက...Environment အမျိုးမျိုးကို ကြုံရပါတယ်။

ဥပမာ...

Career အစမှာ...

Startup မှာ Skill အများကြီး သင်တယ်။

ပြီးတော့...

Mid-Sized Company သွားပြီး...

Process နဲ့ Business Structure ကို လေ့လာတယ်။

နောက်ပိုင်း...

Enterprise Company သွားပြီး...

Large Scale Project တွေ လုပ်တယ်။

ဒီလို Career Path တွေလည်း ရှိပါတယ်။

Career Path (၁)
Startup Launchpad

ဒီ Career Path က..Startup ကနေ စပါတယ်။ Skill မျိုးစုံ သင်တယ်။ Business တစ်ခုလုံးကို နားလည်လာတယ်။ ပြီးတော့...Mid-Sized Company သွားပြီး...Mentorship ရတယ်။ Structure ကို သင်တယ် Experience များလာတဲ့အခါ..Startup ကို Leadership Role နဲ့ ပြန်သွားတယ်။

ဒီ Path က...Entrepreneur Mindset ရှိတဲ့သူတွေအတွက် အရမ်းကောင်းပါတယ်။

Career Path (၂)
Corporate Climber

ဒီ Path ကတော့...Corporate Career ကို ရည်ရွယ်တဲ့သူတွေ အများစု ရွေးတဲ့ လမ်းကြောင်းပါ။ Mid-Sized Company ကနေ...Foundation တည်ဆောက်တယ်။ ပြီးတော့...Enterprise Company တွေကို... တဖြည်းဖြည်း ပြောင်းတယ်။

Senior...
Lead...
Manager...
Director...
VP...

ဒီလို Career Ladder အတိုင်း တက်သွားပါတယ်။

Career Path (၃)
The Sampler (Consultant Lifestyle)

တချို့ BI Professional တွေကတော့...Career Plan ကို Company Size နဲ့ မသတ်မှတ်ပါဘူး။ Opportunity ရှိတဲ့ နေရာကို သွားပါတယ်။ Startup လည်း လုပ်တယ်။ Enterprise လည်း လုပ်တယ်။ Consulting လည်း လုပ်တယ်။

Industry အမျိုးမျိုး...
Project အမျိုးမျိုး...
Business Model အမျိုးမျိုး...

ကြုံလာတဲ့အတွက်...Experience အရမ်းကျယ်လာပါတယ်။ ဒီ Lifestyle က..အပြောင်းအလဲ ကြိုက်တဲ့သူတွေအတွက် အရမ်းစိတ်ဝင်စားဖို့ ကောင်းပါတယ်။

Career မှာ Intentional ဖြစ်ဖို့ အရေးကြီးတယ် ။ Company ပြောင်းတာ မမှားပါဘူး။ ဒါပေမယ့်...အကြောင်းမဲ့ ပြောင်းတာနဲ့...ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ပြောင်းတာက...လုံးဝ မတူပါဘူး။

Company အသစ် သွားတိုင်း..ကိုယ့်ကိုယ်ကို မေးသင့်တဲ့ မေးခွန်းက...

"ဒီ Company ကနေ ငါ ဘာသင်ယူချင်တာလဲ?"
"ဒီ Career Move က ငါ့ကို ဘယ်နေရာ ရောက်စေမလဲ?"

ဒီမေးခွန်းတွေကို အရင်ဖြေပြီးမှ..Move လုပ်တာက...Career Growth ကို ပိုမြန်စေပါတယ်။

Wai Lin - Learn Business Intelligence

BI and DA Project မှာ တွေ့ရတတ်တဲ့ Stakeholder ဆရာကြီး (၄) မျိုး

လုပ်ငန်းခွင်မှာ Stakeholder အမျိုးမျိုးနဲ့ တွေ့ရပါလိမ့်မယ်။ သူတို့ရဲ့ Communication Style နဲ့ Decision Making Style မတူကြပါဘူး။

ဒီထဲက တွေ့ရများတဲ့ Personal (၄) မျိုးကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။

1. တစ်ချို့ Stakeholder တွေက...ဘာလိုချင်မှန်း မသေချာပါဘူး။ Meeting တိုင်းမှာ Requirement ပြောင်းနေတတ်ပါတယ်။ ဒီနေ့...Sales Dashboard လိုတယ်။ နောက်တစ်ပတ်... Finance KPI ထည့်ချင်တယ်။ နောက်တစ်ခါ...Visualization အကုန်ပြောင်းချင်တယ်။ Requirement က အမြဲပြောင်းနေပါတယ်။

ပိုဆိုးတာက...Result မကောင်းတဲ့အခါ...Target ကိုပါ ပြောင်းချင်တတ်ပါတယ်။ ဥပမာ...

"Sales Conversion Target က 50% ပါ"
Report ထွက်လာတော့...40% ပဲရတယ်။

အဲဒီအခါ..."Target ကို 35% ပြောင်းလိုက်ရအောင်"

လို့ ပြောတာမျိုးပါ။

ဒါဟာ Data ကို အသုံးပြုပြီး Business Decision ချတာ မဟုတ်ဘဲ... Metric ကို ပြောင်းပြီး Result ကို လှအောင်လုပ်တာ ဖြစ်ပါတယ်။

___________

2. နောက် Stakeholder တစ်မျိုးက...ကိုယ်လိုချင်တာကို ကိုယ်တိုင် မရှင်းပြနိုင်ကြပါဘူး။ အမြဲပြောတာက...

"Marketing Team Dashboard လိုမျိုး လုပ်ပေးပါ။"
"Finance Report အတိုင်းပဲ လိုချင်တယ်။"

ဒါပေမယ့်...

"ဘာကြောင့် အဲဒီလိုလိုချင်တာလဲ?"
"ဘယ် Business Problem ကို ဖြေရှင်းချင်တာလဲ?"

ဆိုတာကို မရှင်းပြနိုင်ပါဘူး။ Data Analyst အနေနဲ့...Copy လုပ်ပေးတာထက်...Business Requirement ကို အရင်နားလည်ဖို့ လိုပါတယ်။

___________

3. နောက် Stakeholder တစ်မျိုးကတော့...Requirement မရှိပါဘူး။

"Data ထည့်လိုက်ပါ...Insight က သူ့ဘာသာ ထွက်လာလိမ့်မယ်"

လို့ ယုံကြည်နေသူတွေပါ။ Meeting မှာ...Requirement မပြောဘူး။ Decision မချဘူး။ Data ပဲ တောင်းတယ်။ ဒီလို Project တွေမှာ... Ambiguity အရမ်းများပါတယ်။ Data Analyst က... ဘာတည်ဆောက်ရမှန်း မသိဘဲ စတင်ရတတ်ပါတယ်။

___________

4. နောက် Stakeholder တစ်မျိုးကတော့

"အရေးကြီးတယ်"
"Next Week လိုတယ်"
"အမြန်လုပ်ပါ"

လို့ အမြဲပြောပါတယ်။ ဒါပေမယ့်...Requirement မေးတဲ့အခါ...Reply မပြန်ဘူး။ Clarification တောင်းရင်...Meeting မတက်ဘူး။

Deadline နီးလာမှ...

"Dashboard ပြီးပြီလား?"

လို့ ပြန်မေးပါတယ်။ ဒီလို Stakeholder တွေက...Business Intelligence Lifecycle ထဲက...Requirements Gathering နဲ့ Validation ကို ကျော်ချင်တတ်ပါတယ်။

အဲဒီအခါ...

Data မှားတာ...
Requirement မှားတာ...
Report ပြန်ပြင်ရတာ...

ဆိုတဲ့ ပြဿနာတွေ ဖြစ်လာပါတယ်။

___________

BI Project တွေမှာ အဖြစ်အများဆုံး Problem...တစ်ခုရှိတယ်။ အဲ့တာက Scope Creep ပါ။ Data Analyst တိုင်း သိထားသင့်တဲ့ စကားလုံးတစ်ခု လည်းဖြစ်ပါတယ်။ Project Management မှာ အရမ်းတွေ့ရတဲ့ ပြဿနာပါ။

Scope ဆိုတာ ဘာလဲ?

Project မစခင်...Requirement Gathering လုပ်ပါတယ်။

အဲဒီမှာ...

ဘာလုပ်မလဲ။
ဘာမလုပ်ဘူးလဲ။
ဘယ် Feature ပါမလဲ။

ဆိုတာကို သေချာသတ်မှတ်ထားပါတယ်။ ဒါကို...Project Scope လို့ ခေါ်ပါတယ်။

Scope Creep ဘယ်လိုဖြစ်လာလဲ?

Project တည်ဆောက်နေတုန်း...Stakeholder က...

"Dashboard လုပ်နေရင်းနဲ့...
ဒီ KPI လေးလည်း ထည့်လိုက်ပါ။"
"Customer Analysis လေးလည်း လုပ်ပေးပါ။"
"Forecast လည်း ပါအောင်လုပ်ပါ။"
"Mobile Version လည်း လိုချင်တယ်။"

ဆိုပြီး...Feature အသစ်တွေ တဖြည်းဖြည်း ထပ်တောင်းလာပါတယ်။ တစ်ခုချင်းစီ ကြည့်ရင် သေးသေးလေးပါ။ ဒါပေမယ့်...အကုန်ပေါင်းလိုက်တဲ့အခါ...Project က မပြီးနိုင်တော့ပါဘူး။

ဒါကို...Scope Creep လို့ ခေါ်ပါတယ်။

Scope Creep ကို ဘယ်လိုထိန်းမလဲ?

Professional BI Team တွေက...Requirement တွေကို Priority သတ်မှတ်ပါတယ်။ ဥပမာ...

# Must Have
Project Go Live မလုပ်ခင်.မဖြစ်မနေ ပြီးရမယ့် Feature

# Should Have
အရေးကြီးတယ်..ဒါပေမယ့် နောက် Phase မှာ ထည့်လည်းရတယ်။

# Nice to Have
ရှိရင် ကောင်းတယ်။ မရှိလည်း ရတယ်။

# Out of Scope
ဒီ Project နဲ့ မဆိုင်ဘူး။ Backlog ထဲ ထည့်ထားမယ်။ နောက် Project မှာ စဉ်းစားမယ်။

ဒီလို Priority သတ်မှတ်ထားမှ..Timeline ကို ထိန်းနိုင်ပါတယ်။

Data Analyst တစ်ယောက် သိထားသင့်တဲ့ အမှန်တရား Business Intelligence Project ဆိုတာ...Version (1.0) နဲ့ ပြီးဆုံးသွားတာ မရှိပါဘူး။

Go Live လုပ်ပြီးရင်လည်း...
User Feedback လာမယ်။
Request တွေ ရှိမယ်။
Feature အသစ်တွေ ထပ်တောင်းမယ်။

ဒါက ပုံမှန်ပါပဲ။ အရေးကြီးတာက...Project ကို ပြီးသင့်တဲ့အချိန်မှာ အရင်ပြီးအောင်လုပ်ပါ။

ပြီးမှ...

Backlog ထဲက Feature တွေကို Priority အလိုက် တဖြည်းဖြည်း ထည့်သွားပါ။

Wai Lin - Learn Business Intelligence