En kaffe med Adam Stelmach – Business Analyst

Du både arbetar med och har ett stort intresse av data science, business intelligence, kan du berätta lite om det?

Som du redan känner till jobbar jag med ett spännande uppdrag som Business Analyst på ett globalt retailbolag. Där arbetar jag bland annat med inventering, analys och kvalitetssäkring av data från företagets olika system och härledning av dess ursprung till de underliggande processer och kraven.
Syftet är att skapa ett helhetsperspektiv som sedan kan brytas ned i detaljer som kan anpassas för self-service dashboards för olika målgrupper i verksamheten, ett sådant verktyg ger många svar på frågorna inom planering, produktion och KPI uppföljning.
Resultatet av mitt arbete har redan lett till många förbättringsförslag och höjt datakvaliten. Därtill har jag några förslag på nya framblickande KPI:er som kan skapas utifrån den historiska datan, i det sammanhanget får jag testa min nya erfarenhet inom data science och avancerad dataanalys.

Var kommer ditt driv ifrån?

Jag har alltid gillat utmaningar och inspireras av många människor som har förverkligat sina drömmar. Några namn värt att nämna är Steve Jobs, Elon Musk, Albert Einstein och Thomas Edison.
Edisons citat fångar verkligen vad jag kan identifiera mig med "I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work."

Jag får också positiv energi från karismatiska ledarprofiler som lyckats få med sig människor - inte under tvång utan med sin vilja och övertygelse. Både John Kennedy och Winston Churchill har onekligen lyckats med detta.

Men även i vardagen kan man en inspirationstalare påminna oss vem vi är och vad vi vill. Om du får ett tillfälle lyssna gärna på Tony Robbins - en människa som verkligen ser att inspirera andra som sitt kall. I min reflektion över vad som har lett mig in på data science banan är en nog min omättade nyfikenhet av sambandet mellan människa - produkt eller snarare sagt inslaget av en mätbar påverkan av en produkt i ens beteende. Det är otroligt spännande att studera historier av produkter som har lyckats och som har floppat!

Data science är en konst att omvandla information till kunskap och insikter som hjälper företagen att forma sina framtida affärsstrategier. Jag brukar skämtsamt uttrycka - att data science skapar en kompass för magkänslan.

Hur ser du på framtiden kopplat till data science och AI?

Det investeras väldigt mycket pengar globalt inom data science och AI, det är ett stort område med många olika kompetenser men det kan liknas med att man lägger ett stort pussel av data och datamodeller för att hitta tillförlitliga KPIer som driver företagen framåt, samtidigt som de skapar ett förtroende och motivation bland människorna.

I och med att dataunderlaget är oftast tabeller med miljontals rader så behöver man lite andra verktyg än Excel. Jag upptäckte det ganska tidigt och fann Tableau till min hjälp. Numera jobbar jag med alla 3 stora BI-verktygen såsom Qlikview, PowerBI och Tableau för visualisering av data samt R och Python för att skapa datamodellerna och analyser. Kan man nånsin bli fullärd inom detta område? Tyvärr inte - och det är inte heller syftet. Jag har satsat på att plocka upp grundläggande kompetenser inom varierande områden, jag har fördjupat mig inom dataanalys och visualisering och fortsätter med att studera 2-3 online kurser per månad. Därtill har jag förstärkt min verktygslåda med ramverken för SAFe agilutveckling och digital transformation för att kunna delta effektivt i förändringsprocesserna på företagen.

Min målsätting är att skapa smarta dashboards för företagsledarna som hjälper de att ta faktabaserade beslut och driva affärerna framåt.

Många bolag har utmaningar idag med att det samlas in extremt stora mängder data men det är inte alltid tydligt vad man ska ha datan till och hur man bäst presenterar det till verksamheten, har du några tips?

Många företag har ett fragmenterat IT landskap med många system som inte ens pratar med varandra. Det första steget jag brukar rekommendera är att inventera data man redan har därefter, utifrån affärsstrategin, definiera problemet som man försöker lösa. I nästa steg skapa ett fåtal KPIer som hela organisationen skulle stå bakom, mappa mot den befintliga datan och skapa ny om det behövas. Visualisera KPIer och gör underliggande data tillgänglig i verktyg där samarbete och datademokrati främjas, bl.a PowerBI och Tableau. För de som vill läsa mer och få inspiration rekommenderar jag studie av vad på engelska heter "Lean Analytics".

På SJRs event pratade du om forecasting, har du några enkla tips till någon som har intresse av detta och på ett enkelt sätt vill testa på, finns det välfungerande alternativ som är gratis?

Om man har någon regelbunden data så kan jag tipsa om forecast funktionen i Excel som ingår i Office 365. Inte svårare än att markera berörda celler och trycka på en forecast knapp. I resultatet ingår konfidensbanden och då kan man bedöma om prognosen har ett värde. De stora BI verktygen erbjuder motsvarande funktionalitet.

Om man nu är intresserad av data science och vill lära sig mer, var tycker du att man ska börja? Hur har du lärt dig det du vet?

Startskottet för mig kursen i Tableau av Kirill Eremenko på Udemy platformen. Hans passion smittade av sig på mig och jag bara fortsatte med kurs efter kurs på både Udemy, Coursera och eDX platformen.
Jag har även gått med i SuperDataScience community och har varit på 2 data science konferenser i San Diego för inspiration från andra. Det har funkat för mig för att väcka det intresset som fanns inom mig och viljan att lära sig mer.
Tipset som jag kan ge till alla - skriv ner 2-3 nyckelord som är i linje med ditt intresse och kolla om det finns en kurs på Udemy, udemy.com. I en katalog med 100000 kurser finns det säkert något som man vill undersöka vidare. Det finns även Udemy Business om man vill ha det som en resurs på företaget.

Vilka utmaningar stöter du främst på i dina uppdrag?

Det är nog förväntningar man har på vad en data scientist kan skapa. Det är ingen magi utan hårt arbete i samspel med många i teamet på företaget. Det gäller att strukturera och kommunicera arbetet i olika agila etapper med fokus på tydliga leverabel samt förändringsdriven data som föranleder transformation av kompetenser och processer, här är utbildning ett viktigt inslag, men utmanande att prioritera.

Vad har du för motto i livet Adam?

Det stora målet i livet är att trivas med allt jag sysslar med, skapa värde och glädje, inte minst som familjefar.
Ha öppet sinne för ny kunskap och respektera olikheter och mångfalden bland människorna.