*** The Hebrew version will be followed by the English one
לפרטים ויצירת קשר לחצו כאן.
היא שלחה לי הודעה: "אני רוצה לקבוע פגישה עם המנהל שלי על היעדים לרבעון הקרוב, ואני זוכרת שדיברנו על יעדים מדידים שיש לי השפעה ישירה עליהם. יש לך רעיון שיכול לעזור לי ולמקד אותי?"
היא בתפקיד אנליסטית שעובדת עם ההנהלה של הארגון ויש לה השפעה ישירה על ההחלטות האסטרטגיות המתקבלות בארגון.
אציין שהרבה מאוד ארגונים מעסיקים היום אנליסטים, מה שמתבקש בהחלט בעולם של עומס נתונים - גם לדעת לנתח אותם, ולקבל החלטות אסטרטגיות על פיהם. חלק גדול מהארגונים לא יודעים כיצד או שפשוט לא מדדים את האנליסטים על סמף השפעת הנתונים ואפקטיביות קבלת ההחלטות בהנהלה על סמך הנתונים, ואפילו יותר מזה - לא שואלים את השאלות הנכונות על מנת להוציא מהאנליסטים או יותר נכון מהמידע הקיים בארגון את מקסימום הנתונים כדי לייצר אפקטיביות ניהולית בקבלת החלטות על דרכו של הארגון בהמשך, תחזיות, ועמידה באסטרטגיות הארגוניות.
שלב נוסף אחורה - לא תמיד גם נאספים הנתונים המדויקים בתהליך אשר יספקו את המידע האפקטיבי לקבלת ההחלטה הנכונה לארגון, לפריקט, לתהליך הצמיחה.
האנליסט שם על מנת לתת נקודת מבט / להדליק אור על תהליך ניתוח הנתונים בצורה המדויקת.
ולכן, כמנהלים, כיצד נציב לאנליסטים שלנו את היעדים המדידים להצלחה בעבודתם? להלן מספר דוגמאות ל OKR's מדידים עבור אנליסטים בארגון:
" גיזרו ושימרו: (זו היתה התשובה שלי אליה...)
מטרה 1: שיפור איכות ודיוק הנתונים
תוצאות מפתח:
השיגי שיעור דיוק נתונים של 95% ומעלה מתוך כלל הנתונים על ידי ביצוע בדיקות איכות נתונים קבועות.
צמצמי שגיאות הזנת נתונים ב-20% באמצעות יישום תהליכי אימות נתונים אוטומטיי במידת האפשר, ו/או הטמעת נהלי עבודה עם המערכות.
הקטיני את זמן ניקוי הנתונים ב-30% על ידי אופטימיזציה של אלגוריתמים ונהלים לניקוי נתונים ו/או אוטומציה במידת האפשר
מטרה 2: שיפור הצגת (visualization) נתונים ודיווח
תוצאות מפתח:
הגדילי את שביעות רצון המשתמשים מהדוחות ב-15% על סמך סקרי משוב.
שפרי את יעילות הפקת הדוחות ב-25% על ידי ייעול כלי חילוץ הנתונים וויזואליזציה (לרבות אקסל).
צרי לפחות שלוש תבניות להצגת נתונים חדשות כדי לספק תובנות ניתנות לפעולה לבעלי עניין
מטרה 3: ייעול תהליכי ניתוח נתונים
תוצאות מפתח:
צמצמי את זמן אספקת ניתוח הנתונים ב-20% באמצעות אימוץ טכניקות וכלים יעילים לניתוח / טמפלטים לאיסוף נתונים.
הגדילי את הדיוק של מודלים חזויים ב-10% על ידי שילוב טכניקות סטטיסטיות מתקדמות (תחזיות, ניבוי לטובת בניית תוכניות עבודה).
זהי והטמיע לפחות שני שיפורים בתהליך כדי לשפר את יעילות ניתוח הנתונים.
מטרה 4: תמיכה בשיתופי פעולה חוצי ארגון / חוצי צוותים
תוצאות מפתח:
שיתוף פעולה עם לפחות שלושה צוותים שונים כדי להבין את צרכי הנתונים שלהם ולספק תובנות רלוונטיות. ולא רק ההנהלה
הקלי על שיתוף ידע על ידי העברת שתי סדנאות ניתוח נתונים או מפגשי הדרכה עבור מחלקות אחרות/ עבור חברי ההנהלה ולא רק דן.
קבל משוב חיובי מבעלי עניין לגבי כישורי התקשורת ושיתוף הפעולה בעבודה איתך, לרבות איכות הנתונים, הבאת תובנות משמעותיות ובניית תחזית רלוונטית
מטרה 5: פיתוח מקצועי שלך
תוצאות מפתח:
השתתפי לפחות בשני כנסים לניתוח נתונים ובניית תחזיות עיסקיות, סמינרים מקוונים או סדנאות כדי להתעדכן במגמות בתעשייה ולקבל השראה ורעיונות.
השלימי לפחות קורס מקוון אחד רלוונטי או הסמכה כדי להרחיב את המיומנויות הטכניות/ נקודת המבט הניהולית המשפיעה על האפקטיביות שלך בתפקיד.
קיבעי פגישות חודשיות עם המנהל כדי לדון בהזדמנויות לצמיחה בקריירה ולזהות תחומים לפיתוח מיומנויות – את זה אני חושבת שיש לך. אם לא אז מומלץ לקבוע פגישות ייעודיות להתפתחות המקצועית שלך ולבניית תוכנית התקדמות מקצועית, ומעקב אחרי ההתקדמות.
מטרה 6: מדידת השפעת נתונים ו- ROI
תוצאות מפתח:
בני סולם למדידת השפעת תוצאות הנתונים על מחזיקי העניין, תוך התחשבות בגורמי השפעה על קבלת החלטות, אפקטיביות הנתונים וכיו"ב. הקצי ערך מספרי לכל תוצאת ניתוח נתוני על סקאלה על פי פרמטרים שתגדירי מראש עם דן.
העריכי את ההשפעה של תוצאות הנתונים על ההנהלה הבכירה של לפחות חמישה פרויקטים, תוך שימוש בסולם המוגדר. שאפי לציון ממוצע של 7 ומעלה בסולם של 1-10. משם תוכלי לדייק ולטפס.
חשבי את ה- ROI עבור עבודתך על שני פרויקטים ספציפיים. שאפי להחזר ROI חיובי בתור התחלה, ולאחר מכן במדרגות של 10% לפחות בכל שלב....
את יכולה להשתמש בנוסחה הזו עפ"י ההסבר הבא:
ROI = (Net Profit / Cost of Investment) * 100
עלות ההשקעה: זה כולל את המשאבים, הזמן וכל עלויות אחרות הקשורות לעבודה שלך על פרויקט ספציפי. זה יכול להיות כרוך בשכר, הוצאות תוכנה או כלי עבודה, עלויות הדרכה וכל הוצאה רלוונטית אחרת.
הרווח הנקי: הערכת היתרונות הכספיים או החיסכון בעלויות הנובעים מהעבודה שלך על הפרויקט. זה יכול לכלול גידול בהכנסות, הפחתת עלויות, יעילות תפעולית או כל השפעה פיננסית שניתנת למדידה המיוחסת ישירות לתובנות או להמלצות שלך.
החזר ROI: חלקי את הרווח הנקי בעלות ההשקעה, ולאחר מכן הכפל ב-100 כדי לקבל את אחוז ה-ROI.
(*** טיפ קטן בשבילך – ככל שה ROI יהיה גבוה – זה תהיה סיבה טובה להעלות לך את השכר כי זה יראה את האפקטיביות של העבודה שלך בצורה מדידה)
שימי לב:
עבור המנהל שלך, התוצאה הרצויה להחזר על ההשקעה תהיה ערך חיובי המצביע על כך שהתועלת או החיסכון בעלויות שנוצרו מהעבודה שלך עולים על ההשקעה שבוצעה. אחוז ההחזר הספציפי שיש לשאוף אליו יכול להשתנות בהתאם לתעשייה שלך ושל הלקוח, לארגון (GS) ולפרויקט. חשוב להגדיר ציפיות ריאליות (בתאום ציפיות שלך מול המנהל שלך) על סמך אופי העבודה שלך, רמת האחריות שבידיים שלך וההשפעה הפוטנציאלית שלך על החלטות ההנהלה.
באופן אידיאלי, החזר ROI חיובי של 10% ומעלה יהיה מדד טוב מלכתחילה. עם זאת, חיוני לקחת בחשבון את ההקשר והגורמים הספציפיים לארגון שלך. השוואת ה-ROI של פרויקטים או יוזמות שונות יכולה גם לספק תובנות לגבי האפקטיביות היחסית של העבודה שלך ולעזור לך יחד עם המנהל שלך לתעדף מאמצים עתידיים.
זכרי כי החזר ROI הוא רק מדד אחד, ויש לשקול אותו בשילוב עם מדדי ביצועים מפתח אחרים ויעדים אחרים כדי לקבל מבט מקיף על השפעת העבודה של והביצועים הכוללים.
אשמח שתכתבו לי אם השתמשתם באחד או יותר מהמדדים, וכמובן כיצד אתם מודדים את ההצלחות שלכם, כמנהלים וכאנליסטים....
****************************
המלצות / Recommendations:
“The coaching experience with Shirley was truly exceptional. The chemistry between us was outstanding, and her ability to effectively communicate and understand my needs as a student was paramount to my progress and motivation. I felt completely at ease with Shirley and trusted her completely, which made the learning experience all the more enjoyable. I highly recommend her as a coach to anyone looking to improve and grow in their field.”
- Omri Leuenger, Infrastructure and QA Automation manager, Fireblocks
"שירלי נתנה לי כלים אפקטיבים לשיפור העבודה שלי, טכניים ומנטלים, נתנה לי מקום להביע את תחושותיי ללא ביקורתיות ועם הבנה והכלה מלאה, היא ידעה לתת מילים לתחושות שחשתי ולמצבים שלא ידעתי איך להתמודד איתם."
– ע'. מנהלת בכירה בפירמת רו"ח
“Shirley brings great business experience and organizational understanding, enabling her to provide practical tools for dealing with daily managerial and professional dilemmas. On top of her skills and experience, She is a great listener with the nicest approach, making every session with her enjoyable and insightful.”
- T’. Senior Project Manager
"My mentor guided me how to approach different day to day situations that I had difficulties to handle. Once I implemented her techniques, I really saw a change and it helped me a lot."
– M’. Product Manager
“I enjoyed the flexibility of Shirly and that she was a wonderful listner and gave really great tips that I could implement in my work”
– O’. Senior Marketing manager
***************************
לימודי ניהול קרובים - The Management Experience
קורס ניהול עפ"י עקרונות הפסיכולוגיה החיובית, בשיתוף דר' קרן אור חן - לפרטים לחצו כאן.
אימון ופיתוח מנהלים אישי - לפרטים ויצירת קשר לחצו כאן.
אימון מנהלים בקבוצה - לפתיחת הקבוצה הקרובה לחצו כאן
נוח לכם שאבוא אליכם? לסדנה, לקורס, לאימון מנהלים מותאם ומדויק לצורך שלכם - צרו קשר כאן
או שפשוט תתקשרו ל 054-6476007 or just call me at
***************************
She sent me a message: "I want to schedule a meeting with my manager about the goals for the coming quarter, and I remember we talked about measurable goals that I have a direct influence on, since the last OKR’s I wrote for the last quarter were with dependencies on other people’s work. Do you have an idea that can help me write them and focus me?"
She is a Data analyst who works with the management of the organization and has a direct influence on the strategic decisions made in the organization.
I must say that we all know that many organizations today employ data analysts, which is required in a world of big data. They are also required to know how to analyze it, and make strategic decisions based on it. Many of the organizations I know do not know how or simply do not measure the analysts on the basis of the influence of the data and the effectiveness of the management's decision-making based on the data, and even more than that - do not ask the right questions in order to extract from the analysts or rather from the information available in the organization the maximum amount of data and precise data requested in order to produce managerial effectiveness In making decisions about the organization's path in the future, forecasts, and compliance with the organizational strategies.
Another step back - the required data is not always collected in the process that will provide the effective information for making the right decision for the organization, for the project, for the growth process.
The analyst is there to give a point of view and provide the exact information that will reflect right on the data analysis process in the exact way.
And so, as managers, how do we set our analysts the measurable goals (OKR’s) for success in their work?
Here are some examples of measurable OKR's for analysts in the organization,
" Keep this for later use: (This was my answer to her...) (this was my answer to her):
Objective 1: Improve Data Quality and Accuracy
Key Results:
1. Achieve a data accuracy rate of 95% or higher by conducting regular data quality checks.
2. Reduce data entry errors by 20% through the implementation of automated data validation processes.
3. Decrease data cleansing time by 30% by optimizing data cleaning algorithms and procedures.
Objective 2: Enhance Data Visualization and Reporting
Key Results:
1. Increase user satisfaction with reports by 15% based on feedback surveys.
2. Improve report generation efficiency by 25% by streamlining data extraction and visualization tools.
3. Create at least three new data visualizations to provide actionable insights to stakeholders.
Objective 3: Optimize Data Analysis Processes
Key Results:
1. Reduce data analysis turnaround time by 20% through the adoption of efficient analysis techniques and tools.
2. Increase the accuracy of predictive models by 10% by incorporating advanced statistical techniques.
3. Identify and implement at least two process improvements to enhance data analysis efficiency.
Objective 4: Support Cross-functional Collaboration
Key Results:
1. Collaborate with at least three different teams to understand their data needs and provide relevant insights.
2. Facilitate knowledge sharing by conducting two data analysis workshops or training sessions for other departments.
3. Receive positive feedback from stakeholders regarding the analyst's communication and collaboration skills.
Objective 5: Professional Development
Key Results:
1. Attend at least two data analysis conferences, webinars, or workshops to stay updated on industry trends.
2. Complete at least one relevant online course or certification to expand technical skills.
3. Set up monthly meetings with the manager to discuss career growth opportunities and identify areas for skill development.
Objective 6: Measure Data Impact and ROI
Key Results:
1. Develop a scale to measure the influence of data results on stakeholders, considering factors such as decision-making impact, actionability, and adoption. Assign a numerical value to each data analysis outcome.
2. Evaluate the influence of data results on stakeholders for at least five projects, using the defined scale. Aim for an average score of 7 or higher on a scale of 1-10.
3. Calculate the measurable return on investment (ROI) for the analyst's work on two specific projects by quantifying the financial benefits or cost savings resulting from their data analysis efforts. Aim for a positive ROI of at least 10%.
In order to be able to calculate the ROI, you can use this formula:
ROI = (Net Profit / Cost of Investment) * 100
Here's a step-by-step explanation of how to calculate ROI for the analyst's work:
Determine the Cost of Investment: This includes the resources, time, and any other costs associated with the data analyst's work on a specific project. It could involve the analyst's salary, software or tool expenses, training costs, and any other relevant expenses.
Measure the Net Profit: Assess the financial benefits or cost savings resulting from the data analyst's work on the project. This could include increased revenue, cost reductions, operational efficiencies, or any other measurable financial impact directly attributed to the analyst's insights or recommendations.
Calculate ROI: Divide the Net Profit by the Cost of Investment, then multiply by 100 to get the ROI percentage.
As the manager, the desired result for ROI would be a positive value indicating that the benefits or cost savings generated from the analyst's work outweigh the investment made. The specific ROI percentage to aim for can vary depending on the industry, organization, and project. It's important to set realistic expectations based on the nature of the work and the potential impact.
Ideally, a positive ROI of 10% or higher would be a good benchmark to start with. However, it's essential to consider the context and factors specific to your organization. Comparing the ROI of different projects or initiatives can also provide insights into the relative effectiveness of the analyst's work and help prioritize future efforts.
Keep in mind that ROI is just one metric, and it should be considered in conjunction with other indicators and objectives to gain a comprehensive view of the analyst's impact and overall performance.
Note that these key results will help assess the effectiveness and impact of the data analyst's work, considering the influence of their insights on stakeholders and the measurable ROI generated from their data analysis efforts. Regularly reviewing these metrics will provide valuable insights into the analyst's performance and the value they bring to the organization.