115: How to go From I.T. to Data Analytics w/ Monica Royal

[00:00:00] Ah, endlich Urlaub! Bald sitzt du entspannt am Strand. Aber erst mal musst du morgen früh pünktlich zum Flughafen kommen. Relax! Starte deinen Urlaub stressfrei. Buche deine Fahrt und komme jederzeit pünktlich zum Bahnhof oder zum Flughafen.

[00:00:15] Auf Nummer sicher gehen? Klick jetzt aufs Banner und buche deine Fahrt. Bequem und günstig fahren. Mit der Uber-App. Uber vermittelt Fahrten und ist kein Beförderer. T-Shirts sind die besten Menschen, um zu verantworten. Du benutzt gerade bereits Daten, weil du Projekte aufbauen musst,

[00:00:34] du musst alle Schuhe halten, du musst Dinge am Ende kalkulieren, manchmal gibt es gewachte Schuhe, also ist all das Daten. Außerdem, dass du anderen als Datenprofessor unterrichtest, wir sind alle auch Lehrer.

[00:00:49] Willkommen bei der Data Career Podcast, der Podcast, die helfen, die erhofften Datenprofessionen ihre nächste Datenarbeit zu erreichen. Hier ist dein Host, Avery Smith. Willkommen zurück zu einem weiteren Episode von der Data Career Podcast. Ich bin heute mit Monica Royal hier,

[00:01:05] die mit Nerd Nourishment arbeitet. Sie hat einen Podcast, den sie nennt, Data Podcast für Nerden, den ich absolut liebe, weil ich ein Nerd bin. Monica, willkommen zum Podcast. Vielen Dank, Avery, dass du mich auf dem Show hast.

[00:01:18] Ich freue mich, über deine Geschichte zu sprechen, weil du einen sehr einzigen Hintergrund hast, wo du in einem IT-Informationssystem-Weltraum bist, den ich nicht wirklich verstehe. Du hast mir gesagt, es geht um Sicherheit, Risiken, Verpflichtung, was wir heute beschäftigen werden.

[00:01:37] Aber ich hoffe, dass heutes Gespräch mit jenen, die in einem ähnlichen Bereich sind, die in dem IT-Informations-Welt sind, und sich fragen, wie sie sich in eine Art Datenanalytik umsetzen können.

[00:01:52] Nicht nur für diese Menschen, die in der IT arbeiten, sondern auch für jene, die ihre Karriere aus einer Art Datenanalytik in eine Datenanalytik entwickeln wollen. Ich denke, du bist eine gute Person, um darüber zu sprechen, weil du dir selbst diese Reise durchgeführt hast.

[00:02:07] Und du hast auch mit Leuten gesprochen, die auf deinem Podcast ähnliche Reisen durchgeführt haben. Ja, absolut. Okay, großartig. Was hast du in der Schule studiert? Ich bin zur Universität von Arizona eingestiegen und habe ein Doppelmajor in Accounting und Management Information Systems.

[00:02:27] Okay, Accounting. Ich weiß, das ist wie Zahlen und so. Management Information Systems, was lernen sie dir in der Schule dafür? Das ist die Geschäftsmodelle der Computerwissenschaft. Ich habe angefangen, mein Accounting-Dokument zu bekommen.

[00:02:46] Und ich denke, drei Jahre später habe ich bemerkt, dass ich das nicht mag. Das ist nicht der Weg, den ich nehmen möchte. Aber ich wollte nicht auf dem Schiff springen und diese Zeit verlieren. Ich ging zu meinem Künstler und fragte, was ich tun kann.

[00:03:03] Das ist, was ich mag. Ich mag die Computer damals. Und sie haben mich zum Management Information Systems eingestellt. Ich habe also einiges Programmiert. Wir haben Java gelernt. Und wir haben auch über Datenböcke auf einem sehr hohen Niveau gelernt.

[00:03:21] Und dann ein Merge von Accounting-Systemen und wie die Systeme auf einem Niveau arbeiten, wie es sein soll, in einer Organisation, um Dinge schnell zu funktionieren. Also, eigentlich Business IT-Durchführung. Das ist, was du in der Schule studierst. Und dann hast du den Abschluss und was hast du angefangen?

[00:03:42] Ich bin zum Abschluss gekommen und bin zu einer Accounting-Firma gegangen. Ich war im Security-Auditing. Wir testeten bestimmte Dinge in einer Firma, um sicherzustellen, dass die Dinge ordentlich funktionieren, sicher und sicher, damit die Geschäftsführungen funktionierten, wie sie waren.

[00:04:02] Okay, ich werde dich fragen, ein bisschen mehr dazu zu fassen. Security Auditing. Wenn du sagst, du testest verschiedene Dinge in der Firma, kannst du uns vielleicht ein oder zwei Beispiele geben, was das sind? Absolut, ja. Jeder weiß, was Passwörter sind, um auf dem Computer zu loggen,

[00:04:20] auf den Systemen zu loggen und all das. Es gibt bestimmte Anforderungen, die du treffen musst, ob es 12 Charaktere, Nummern, Symbole oder so. Das ist auf der Rückseite für diese Anforderungen gekodet. Wir mussten also in diese Systeme gehen und sicherstellen, dass sie richtig gekodet wurden,

[00:04:40] um bestimmte Anforderungen zu treffen. Denn als Auditorin arbeitest du meist mit vielen Regulierungsanforderungen. Es gibt bestimmte, die Verpflichtungen, die du treffen musstest. Passwörter sind eines davon, die 12 Charaktere usw. Wir mussten also sicherstellen und sicherstellen, dass diese richtig konfiguriert wurden.

[00:05:02] Okay, das macht Sinn, dass zum Beispiel ein Banken... Du willst sicherstellen, ob alle Mitarbeiter... Das ist von der Perspektive der Mitarbeiter, oder? Oder ist es von den Kunden eines Bankens? Es war eigentlich für beide. Okay, verstehe. Also natürlich, wie bei einem Banken, ist viel Geld involviert.

[00:05:20] Du willst sicherstellen, dass deine Passwörter für deine Kunden und für deine Mitarbeiter sicher sind, weil du keine Hacker willst, die in Kundenkonten gehen, ihre Geld stehlen und du willst keine Hacker, die in die Mitarbeiter gehen und Geld nefarig aus dem einen Ort zum anderen.

[00:05:37] Und als Auditorin kommst du rein und schaust einfach, ob alles sicher ist und ob die Passwörter und Regeln auf dem Kode stehen. Okay, toll. Wie lange hast du das gemacht? Ich war eine Sicherheitsauditorin auf und ab in meiner ganzen Karriere. Das Ding an Auditoren ist,

[00:06:00] dass die Leute Angst vor dir haben, sie mögen dich nicht, sie werden nervös, weil wir dir sagen, dass du etwas richtig oder falsch machst. Sie werden nervös und ich mag das manchmal nicht. Ich ging in die Geschäftsführung

[00:06:15] und arbeitete in der Geschäftsführung. Ich habe ein paar Anleitungsarbeiten und Analytikarbeit in der Geschäftsführung gemacht. Dann kam ich zurück zum Audit und ging zurück in die Geschäftsführung in den Risikobereich und jetzt bin ich allein.

[00:06:32] Okay, wir sprechen ein bisschen über die Anleitungsarbeiten, die du sagst, die ich nicht 100% weiß, was sie bedeuten. Was bedeutet die Regierung für dich oder was bedeutet sie dir in dieser Rolle? In dieser speziellen Rolle haben wir versucht, ein System namens Calibra zu entwickeln, das eine Art

[00:06:53] Katalog auf dein Datum in deinem Unternehmen einbindet. Daten-Dokumente waren involviert, um ein Inventar zu finden, wo das Datum war und wer die Bewohner, die Anleitungen für das Datum waren. So dass, wenn Menschen mit dem Datum arbeiten, sie wissen, woher sie gehen,

[00:07:18] um Beweise für das Datum zu bekommen. Ich weiß, du bist wahrscheinlich hierher gekommen, wo du als Analyst mit Daten arbeitest und du fragst dich, was dieser Bereich bedeutet. Wer gehst du, um zu fragen, was es bedeutet? Speziell, da gibt es ein bekanntes Beispiel von Kunden.

[00:07:40] Du versuchst, die Frage herauszufinden, wie viele Kunden in einem Unternehmen existieren. Wenn du verschiedene Departementen fragst, hat jeder Departement ein anderes Anzahlungsnummer und eine andere Beschreibung oder Definition, was ein Kunde bedeutet. Das gesamte Bereich, Daten-Dokumentation, Daten-Katalog, ist in einem Unternehmen sehr wichtig. Das Bereich Beweis war, dass jeder

[00:08:11] klar dargestellt hat, was diese Kolumne und dieses Datumset bedeuten. Wie war die Zeit? Was war genau die Zeit? Ob es sauber war oder nicht. Es ging durch jede Kolumne und jedes Datumset. Es wurde gesagt, das ist, was es bedeutet. Ja, es war ein sehr, sehr schwieriges Arbeiten,

[00:08:33] wie du dir vorstellst, weil es viel Daten in einem Unternehmen gab. Das klingt schwer, aber es klingt, als wärst du in der Datenwelt. Wie bist du aus dem Sicherheits-Auditor, wo du die Passwörter der Leute schaust, um sicherzustellen, dass sie auf der Karte sind,

[00:08:51] und du spielst die E-Rolle? Ja, ich glaube, ich war drei Jahre vor meiner Karriere und wir machten diese Handlungsverfahren, diese Handlungsverfahren, um sicherzustellen, dass alle T's und I's getroffen sind. Ich dachte, das ist interessant, aber es muss ein einfacherer Weg sein. Ich bin dann auf Datenanalytik eingestiegen.

[00:09:19] Ich habe ein paar Kursen auf Coursera gemacht, um mehr darüber zu lernen. Ich hatte einen Lichtballmoment, dass wir Daten in unserem Arbeiten als Sicherheits-Auditor nutzen können, um die Tests automatischer zu machen. Ich ging zu meinem Manager mit einer Proposal,

[00:09:39] und sagte, hey, Manager, das ist, was wir tun können. Ich denke, wir können unsere Leben viel einfacher machen. Er hat mich mit dem Projekt eingestellt. Wir haben ein Projekt mit einem MBT zusammengebracht und wir werden sehen, wie das geht. Ich habe das gemacht und ein ganzes

[00:09:59] Sub-Departement in der Analytics-Departement oder in der Audit-Departement entwickelt, das sich auf Analytik konzentriert hat. Also hast du also in Excel alles gemacht, und es schneller gemacht? Ja und nein. Also, was ich am Ende gemacht habe, war, dass ich Kurse betrachte, die mit unserem Programmieren verlinkt waren.

[00:10:27] Also alles, was wir in Excel gemacht hatten, habe ich irgendwie rausgezaubert und mit R automatisiert. Also, all diese Handlungschecks, die wir machen mussten, um sicherzustellen, dass bestimmte Anforderungen passen. Im Programmieren, ob das R oder Python ist, kannst du die bestimmten Geschäftsbedingungen ausbauen und dann das Datum abgeben

[00:10:57] und dann die Ergebnisse herausnehmen. Eine andere Sache mit Auditing ist, dass ein traditioneller Ausgleich nicht nur manuell ist, sondern auch begrenzt ist. Also kannst du nicht deine Millionen Rekorde gleichzeitig auswählen. Das ist einfach unmöglich. Also, je nachdem, wie viele Menschen du hast, hast du nur

[00:11:21] eine bestimmte Anteilung gewählt. Es waren immer 40 für irgendeine Grundlage. Also hatten wir 40 Rekorden, die wir manuell durchführen mussten. Und dann, was du von den Ergebnissen gemacht hast, ist, diese zu der ganzen Bevölkerung ausgewählt zu haben,

[00:11:39] um zu schauen, ob wir gut sind oder nicht. Haben wir diese Regulierung verstanden? Das hat mir auch nicht so gut gefallen, weil man als Auditor immer entweder alles ausgewählt hat, was verfehlt war, oder alles, was nicht verfehlt war. Für mich machte das einfach keinen Sinn.

[00:11:57] Aber als ich über die Datenanalyse lernte, dachte ich, hey, du kannst deine Millionen Rekorden wirklich in die Hand geben. Und es ist ein exaktes Ergebnis, wie gut dein Unternehmen es macht. Das macht Sinn, weil es schwer ist, Dinge auf einer Größe zu machen.

[00:12:15] In Excel bricht es und zerstört dein Computer. Aber in einer programmatischen Sprache lässt es dich alles gleichzeitig machen. Es dauert noch eine Weile, um die Zahlen zu knacken, aber du weißt, dass es nicht so schnell wie in Excel verfehlt werden wird.

[00:12:31] Es hat dich also ermöglicht, mit deinen Auditen komplett zu sein und deine Daten zu verändern. Ja, das war es. Du hast dich dann mit dem Team befreit und hast dich dann mit dem Team verabredet. Was ist jetzt passiert? Das ist dann so,

[00:12:51] dass ich von der Audit-Serie zum Unternehmen begonnen habe, weil ich mehr über Daten und Datenanalyse verstehen wollte. Ich habe mich dann mit dem Team über das Governance-Team unterhalten. Dann bin ich zurückgegangen und habe mich bei einem anderen Unternehmen verabredet, wo sie bereits Analyse nutzen.

[00:13:19] Sie hatten eine ganze Pipeline bereits entwickelt und alles. Ich wollte sehen, wie das funktioniert, wenn man ein Team bereits hat. Denn das Team, das ich war, habe ich selbst gebaut, was toll war. Aber ich war interessiert, wie ein bereits erbautes Team aussehen würde.

[00:13:39] Ich bin dann zu dem Unternehmen gegangen und das war cool. Ich habe neue Tools gelernt. Wir haben SQL benutzt, um die Informationen zu erhalten. Es gab nicht mehr so viel Excel, also habe ich SQL gelernt. Außerdem haben wir Tableau benutzt, um unsere Sachen zu visualisieren.

[00:13:57] Dann kam es zu einem Punkt, wo ich Python benutzen wollte, um ein paar Machine Learning-Projekte zu machen. Sehr gut, das ist super cool. Dann bist du vollständig in die Analyse gewechselt und hast Analyse gemacht, was super cool ist. Das ist dein Weg, von den Informationssystemen,

[00:14:17] der Auditing, der Sicherheit, der Risikospielzeit zu einem Analyseprofessor, was absolut cool ist. Was hat dich am meisten beeindruckt in dieser Transition? Ich denke 100 Prozent, dass es mein Manager war. Ich hatte Angst, zu fragen, ob ich eine Idee habe. Ich weiß nicht, ob es funktionieren wird.

[00:14:39] Aber in meinem Kopf denke ich, das ist der Beine der Bee. Ich will sehen, ob es passieren wird. Er hat gesagt, ja, geht es. Es kam zu dem Punkt, wo wir dieses Sub-Departement gebaut haben. Das war alles, weil ich meinen Manager fragte und er hat mich geholfen.

[00:14:57] Ich denke, der Manager verdient etwas Kredit. Aber du musst auch fragen. Du musst ein inquisitiver Geist sein und sagen, mein Manager könnte denken, ich sei ein Idiot und das verweigern. Also zähl nicht davon, dass du das fragen musst. Natürlich verdient der Manager

[00:15:17] Kredit, dass er dir das hilft. Aber du musst auch sagen, die Frage zu stellen. Danke. Ich denke, das hat mich für nicht Angst zu haben, dumme Fragen zu fragen. Das war wahrscheinlich die erste, die ich damals hatte. Jetzt, wenn ich über etwas interessiert bin

[00:15:41] oder ich will, dass etwas passiert, frage ich. Ich werde oft erschossen, aber zumindest frage ich, denn dann schlafe ich nicht. Ich frage mich, ob ... Ich liebe das. Ich bin noch nicht gut, aber ich denke, es gibt zwei Regretten in der Lebe. Es muss eine Sprache sein,

[00:16:05] die für jede Regrette eine andere Worte hat. Aber es gibt Regretten von Dingen, die du nicht getan hast und Regretten von Dingen, die du getan hast. Ich denke, wir sind immer Angst, die Frage zu stellen oder die Person auf einem Tag zu fragen

[00:16:19] oder etwas Verrücktes zu machen. Aber ich denke, die meisten Regretten, wenn wir auf dem Tod sind und alle irgendwann sterben, regretten sie Dinge, die sie nicht getan haben. Sie regerten selten Dinge, die sie getan haben. Ich bin sicher, es gibt Leute,

[00:16:35] die böse, schlechte Dinge getan haben, die sie tun regretten. Aber ich denke, von einem professionellen Punkt von Sicht, auch wenn ich in meinem Leben Fehler gemacht habe, aber ich hatte die Chance, dass ich es nicht getan habe, aber ich habe es verpasst. Ich habe es verpasst.

[00:16:53] Aber ich denke, wenn man auf dem Tod ist, hat man auch eine Chance. Ich denke, es gibt Dinge, die man nicht machen kann. Ich denke, dass man eine Chance hat, und wenn man nicht machen kann, kann man auch nicht und das war der Katalyst für deine Datenkarriere.

[00:17:19] Glaubst du, dass andere Menschen auch die interne Karriere machen können? Ja, 100 Prozent ja. Ich habe ein Datenstrategieprogramm gebaut, das den Leuten hilft, genau das zu tun. Ich erzähle meine Geschichte, wie man Daten, wo man gerade ist, benutzt. Und wenn man dann eine neue Strategie hat,

[00:17:42] um eine neue Karriere zu machen, dann kann man das. Aber der Grund, warum ich das so empfehle, wo man zuerst ist, ist, dass das so ist, wie ich es gemacht habe. Aber es ist auch eine Art, um herauszufinden, ob man Daten in der ersten Hinsicht mag.

[00:18:00] Denn manche Leute sagen, das ist der Fancy-Wort des Tages, ich will einfach nur dafür gehen, und ich möchte einfach nur dafür gehen, um Daten zu nutzen. Und dann sagen sie, ich weiß nicht, was ich als Nächstes tun soll. Aber so kann man es

[00:18:16] ohne sich umzusetzen machen, wenn man Daten mag. Und gleichzeitig kann man verschiedene Projekte und Erfahrungen entwickeln, echte Lebenserfahrungen, Hand in Hand. Und das gibt einem einen besseren Leistungsstoff, wenn man dann Transferdepartements, Transferfirmen, transferieren will. Das ist sehr wichtig, denn es kann sehr teuer sein und finanziell teuer sein,

[00:18:48] um deine Karriere zu drehen. Und wenn du deine Karriere in etwas drehst, was du nicht magst, dann ist das ein Waste. Also, wenn du es magst, ist dein jetziger Job sehr wichtig. Ich habe dich nicht vorbereitet für das,

[00:19:02] aber ich würde gerne ein Spiel mit dir spielen, wenn du dir das interessiert. Ich habe dir ein Spiel mit dir gespielt. Und du kannst sagen, wie sie Analyse an ihrem Job nutzen können. Was denkst du? Okay. Okay, los geht's. Sprechen wir über einen Lehrer.

[00:19:21] Wie kann ein Lehrer Analyse an ihrem Job nutzen? Lehrer sind die besten Menschen, um zu transferieren. Also, du benutzt bereits Daten, weil du Projekte ausprobieren musst, du musst die Zahlen ausprobieren, du musst Dinge am Ende ausprobieren, manchmal gibt es gewachte Zahlen, also ist all das Daten. Außerdem,

[00:19:45] dass du anderen lehrst, als Datenprofessor sind wir alle Lehrer, also wenn wir Präsentationen geben oder unsere Projekte mit anderen teilen, müssen wir anderen lehren, wie wir unsere Produkte nutzen. Ich habe nie ein Dashboard gebaut und eine Art über den Fenster gelegt.

[00:20:06] Ich sitze immer mit den Stakeholdern und sage, das ist, was wir gebaut haben, das ist, wie wir es nutzen, ob es Fragen gibt, arbeiten und lernen. Also ja, Lehrer sind eigentlich die besten Menschen, um Daten zu transferieren. Ich mag es, ich stimme dazu.

[00:20:24] Ich denke, Lehrer machen tolle Datenanalysten. Ich habe noch eine andere Profession in der Geschichte, aber ich wollte es in einem gleichwertigen Spiel machen. Ich wollte nur, dass du nicht die ganze Hexe aufnehmen musst. Du kannst also eine Profession nennen

[00:20:38] oder sagen, ich bin bereit für die nächste. Ich kann dich quizzen. Okay, gib mir eine Profession. Mal sehen, ob ich so gut arbeiten kann wie du am letzten Mal. Landwirt. Oh, Landwirt. Ich denke, die Daten in der Agrarwirtschaft werden immer größer

[00:20:56] auf einer großen Ebene. Aber sagen wir mal, du bist Joe Landwirt und deine größte Arbeit ist eigentlich dein Wasserverwendung. Ich bin mir sicher, dass das für die Umwelt sehr wichtig ist, weil ich denke, sie verwenden viel Wasser in der Agrarwirtschaft

[00:21:13] und auch etwas für die Ergänzung der Kosten. Ich weiß nicht, ob das wahr ist, aber ich denke, dass es teuer wird. Das also gut zu gestalten ist wirklich der Schlüssel. Eine Dinge, die ich auf kleiner Ebene gemacht habe war diese

[00:21:29] Ich hatte dieses Arduino, welches... bist du ein Arduino-Fan? Mhm. Okay, ich bin auch ein großer Arduino-Fan. Für diejenigen, die nicht wissen, was es ist, es ist quasi ein Mikrochip. Es ist wie ein kleines Computer ohne Bildschirm. Stell dir vor, wie ein...

[00:21:47] wie, ich weiß nicht, ein PCB-Bord. Was heißt das in lüftigen Worten? Eine Kircheborde? Eine Kircheborde, ja. Stell dir vor, eine Kircheborde, und es kann eigentlich wie ein Computer denken. Ich habe einen Schimmelsensor angeschlossen. Es würde mir sagen, ich habe es in meine Pflanze eingeschaltet,

[00:22:04] und es würde mir sagen, wie trocken oder trocken die Schimmel war. Ich habe den Rest des Arduinos an eine Pumpe, eine Wasserpumpe, wie eine Wasserbottle, angeschlossen. Wenn das Wasser, oder das Schimmelniveau, zu einem bestimmten Bereich fällt, wird es automatisch entdeckt,

[00:22:24] und es würde Wasser in die Pflanze pumpen. Das ist nicht genau Datenanalyse, das ist wirklich nur Programmierung, um ehrlich zu sein. Aber ich bin mir sicher, dass du viel daran tun kannst. Ich versuche, die perfekte Menge Wasser zu optimieren, oder die Menge Wasser zu optimieren,

[00:22:39] um Kosten zu reduzieren, aber auch, einen guten Kurs zu haben. Das sind meine Gedanken. Was denkst du? Wie habe ich das gemacht? Perfekt. Perfekt ist zu generös da. Ich habe es okay gemacht, vielleicht am besten. Okay, ich habe noch eine für dich. Klingt das gut? Ja.

[00:22:54] Okay, es ist hart. Bist du bereit? Willst du eine harte Frage? Ist das okay? Klar. Heute, wir machen das am Freitag, und heute ist mein Garbage-Cans-Tag. Ich habe meine Garbage-Cans vorne drauf. Ich werde also Garbage-Truck-Driver machen. Garbage-Truck-Driver. Wie benutzen sie Daten oder wie könnten sie Daten benutzen?

[00:23:15] Ich denke, das ist eine harte Frage. Ich bin nicht sicher, wie ich es beantworten würde. Ich bin also etwas unfair. Aber es kam mir in den Kopf. Die erste Sache, die mir in den Kopf kam, war die Optimierung der Routen. Es ist ein sehr langweiliges Job,

[00:23:32] sie wollen es so schnell wie möglich machen. Was ist die beste Route, um die meisten Kannen in wenig Zeit zu holen? Es geht darum, was ist es, nicht oder nur rechten Reihen zu machen. Das ist etwas, das man verstehen muss.

[00:23:55] Trash-Cans stehen auch auf beiden Seiten der Straßen. Man muss also zweimal durch eine Straße. Aber was ist die beste Art, es zu machen? Machen Sie einen Kreis? Machen Sie einen riesigen Kreis um die Nachbarschaft? Das ist mein Beispiel, die Optimierung der Routen.

[00:24:14] Ich denke, das ist der beste Beispiel und der richtige Ausgleich. Hoffentlich machen es die Trash-Cans nicht selbst. Hoffentlich ist es Software, die das für sie macht. Aber das Ziel hier ist, egal was Sie jetzt machen, Sie haben die Möglichkeit, Daten auf dem Job zu nutzen.

[00:24:31] Vielleicht ist es sogar eine Möglichkeit, Sie ihre aktuelle Rolle in einem anderen Job zu ändern und Daten zu nutzen. Ich denke, das ist das, wie Monika und ich in Daten geraten sind. Es war ein inneres Bewegen. Es ist etwas, was sehr wertvoll ist,

[00:24:47] Es ist einfach, weil man jeden Tag, wenn man Karriere übernimmt, muss man von dem, der dich verabredet hat, ein bisschen Vertrauen nehmen. Weil es ist so, was für Kredenzien hast du? Du bist nicht zur Schule gegangen, du hast das noch nie gemacht.

[00:24:59] Wie kann ich wissen, dass ich dich vertrauen kann? Und wenn du versucht wirst, von irgendeiner einzelnen Firma zu werden, wissen sie dich nicht wirklich. Aber deine aktuelle Firma kennt dich nicht, dein aktueller Manager kennt dich, und sie mögen dich, sie vertrauen dir.

[00:25:10] Und so, du bekommst ein bisschen mehr Vorteil des Zweifels, wenn du intern versuchen musst, das zu übernehmen. Ich weiß nicht, ob das für dich der Fall war, aber das war es für mich. Ja, gleich. Es ist ein toller Weg.

[00:25:22] Ich denke, Monika und ich unterstützen euch jetzt, wenn ihr zuhört, zu denken, wie kann ich Analytik nutzen, wo ich gerade bin? Und wie kann ich in diese Rolle verantworten? Ihr habt die Möglichkeit, viele Ein-zu-eins-Rufe mit Leuten zu machen.

[00:25:38] Ihr habt auch viele Menschen mit verschiedenen Professionen auf eurem Podcast interviewt. Gibt es Themen, die euch in diesen Gesprächen ausgestattet haben? Das ist eine gute Frage. Ich habe ein paar Themen gesehen. Ein Thema war, dass ihr euch immer wieder zurück in eure Kindheitsträume befasst.

[00:26:02] Ich wollte als Kind immer ein Lehrer sein. Und ich bin jetzt irgendwie Instrukteur bei LinkedIn Learning und offiziell sind Datenprofessionale auch Lehrer. Es ist eine der Dinge, die ich immer wollte. Ich bin auch auf Liste gemacht und so weiter. Wir alle als Datenprofessionale lieben Liste.

[00:26:27] Viele von den Leuten auf meinem Podcast haben die selben Fußballkarten. Sie haben die Fußballkarten sehr, sehr gefallen. Sie analysierten alle Statistiken, die auf den Fußballkarten standen. Dann wurden sie in einen Datenprofessionellen eingestellt. Sie fingen aber nicht als Datenprofessionelle an. Musiker, Musiklehrer.

[00:26:52] Ich hatte einige von ihnen auf meinem Podcast. Sie waren die Lehrer, die sich über die Daten transferieren. Aber auch das Musikgrundstück vermittelt den Fakt, dass man Trends versteht und wie Dinge sich miteinander fließen. Das ist die transferierbare Fähigkeit in die Daten. Ich liebe das.

[00:27:20] Ich finde das so cool. Am Ende des Tages wollen wir alle, wie wir uns als Kind erwarten wollten. Ich finde das fantastisch. Monika, wo können die Leute mehr über die internen Bewegungen kommen? Wie können sie Analyse machen, wo sie gerade sind?

[00:27:37] Ich bin sehr aktiv auf LinkedIn. Ich würde mich freuen, mit euch auf LinkedIn zu verbinden. Ich habe auch ein YouTube-Kanal, wo alle meine Daten-Podcast-Episoden sind. LinkedIn und YouTube. Perfekt. Wir haben die Links in den Beschreibungen. Monika, danke, dass du mit uns bist. Vielen Dank, Avery.