Elisa kliendibaasi analüütiku Maarja Maarjakõivu igapäevane töö on analüüsida kliendi andmeid, et paremini prognoosida kliendi käitumist ja ootusi ning vältida ainult kõhutundel tehtavaid otsuseid.


Elisas on palju analüütikuid, kes kõik tegelevad oma segmendiga. Maarja segmendiks on kliendibaas ja ta tegeleb kliendiandmete kaevega. Selleks kasutab ta programmeerimiskeeli nagu SQL ja R, võtab andmeid välja, teeb andmebaase, analüüsib neid ja koostab selle analüüsi põhjal raporteid ja väljastab teavitusi.

Kliendiandmed tekivad igast kõne- või andmesideühendusest, neid on nii isikustatud kui ka isikustamata kujul, lisaks ka demograafilised andmed. Kõik need jõuavad kokku andmeaita. Maarja vastutab selle eest, et vastava segmendi klientide andmed oleks andmeaidas õiged ja midagi ei läheks kaotsi.

Maarja sõnul tehakse üldiselt igas valdkonnas palju otsuseid kõhutunde järgi, kuid selline otsustamine ei ole kõige efektiivsem. „Analüütiku töö on väga oluline ja väärtust loov, kuna selle töö tulem võimaldab teha efektiivsemaid otsuseid ja optimeerida ärivaldkonna kulusid,“ märgib ta.

Mudelid võimaldavad prognoose

Maarja töö oluline osa on mudelite koostamine. Tulevikusuund on luua ennustavaid mudeleid. Näiteks ennustada kliendi edasist käitumist, leida täpselt, millest see sõltub. Selliste tendentside ettenägemine on ettevõttele väga oluline. Ta unistab ühe laheda mudeli loomisest, mis aitaks inimestel oma tööd kergemaks muuta või aitab ärivaldkonnas tegevusi paremini ette planeerida. Samas annab ta endale aru, et see on keeruline, sest analüüsivaldkond on Eestis veel väga lapsekingades ja seal on palju arenguruumi.

Maarja tunneb rõõmu sellest, kui tema töö tulemusena saab keegi targemaks ja saab teha selle põhjal paremaid otsuseid. Samuti kui tema töö muudab midagi lihtsamaks – näiteks protsess automatiseeritakse.

„Kui ma Elisasse tööle tulin, siis oli siin rutiinne, mis mulle ei meeldinud, kuid nüüdseks on need protsessid automatiseeritud,“ räägib Maarja. „Selles mõttes on palju analüütiku enda kätes, et oma tööd ja elu mugavamaks muuta.“

Töö automatiseerimisel on abiks IT- ja koodikirjutamise oskus. „Kui tead ja oskad koodi kirjutada, siis muudab see sinu töö palju lihtsamaks,“ ütleb Maarja.

Riigiametist erasektorisse

Maarja on andmeanalüütiku tööd teinud kolm aastat. Poolteist aastat töötas ta politsei- ja piirivalveametis (PPA) ning poolteist aastat on ta töötanud Elisas. Avalikus ja erasektoris saadud kogemusi peab ta väga erinevateks. PPAs tuli info edastamiseks kolleegidele koostada dokumente, kuna inimesi, kellele partneriks ollakse, on väga palju. Elisas saadakse korra nädalas kokku, vaadatakse asjad üle ja räägitakse küsimused selgeks. Maarjale sobib selline silmast silma suhtlemine ja arutamine rohkem.



Oma erialase ettevalmistuse sai Maarja Tartu ülikooli matemaatika-statistika instituudis matemaatilist statistikat õppides. Enne seda oli ta lõpetanud Viljandi Carl Robert Jakobsoni nimelise gümnaasiumi matemaatika-füüsika suuna ja reaalainete soon oli temas tugevalt sees. Ülikoolis saadud loogilist mõtlemist peab ta analüütikule väga oluliseks. Tänu sellele suudab ta lugeda keerukaid raporteid ja seostada ridu, kus sees on funktsioonid, mille sees omakorda uued ja uued funktsioonid.

Analüütikuna töötamine eeldab palju püsivust ja järjekindlust. Mõne projekti edenemine, mille juht ka analüütik olla võib, ei olene alati projektijuhist, kuid projektijuhil peab olema püsivust peale käia ja julgust küsida. Püsivust on analüütikul vaja ka andmete korrastamisel enne nende analüüsimist. See võtab tavaliselt 70% ajast, ülejäänud 30% läheb mudeli sobitamisele, testimisele ja tulemuste interpreteerimisele. Kriitilist meelt on vaja tulemuste osas, kuna andmetes võib ette tulla anomaaliaid ja seetõttu ei tasu kõiki tulemusi tõepähe võtta ja peab eristama olulist ebaolulisest. Lõpuks on vajalik ka tulemuste esitlemise oskus.

Maarja juurde tullakse enamasti mingisuguse palvega ja siis on tema töö täpselt välja selgitada, milline peaks olema tulem ja mida sellega ette võetakse. See aitab ka tal läbi mõelda, kuidas probleemi lahendamisele läheneda. Samuti tuleks pidevalt suhelda ja täpsustada, sest muidu võib juba poole peal analüüsi koostamine viltu vedada ja lõpptulem ei ole selline nagu oodati.

„Analüütiku asi on midagi välja töötada ja seda publikule selgitada,“ räägib Maarja. „Sa ise võid väga hästi aru saada, mida sa oled teinud, aga kui inimesed sellest aru ei saa, siis on see tühi töö.“



Andmeanalüüsil põhinev töö on tuleviku töö, millele võib igal pool rakendust leida: suurtes jaekaubanduskettides, tervise valdkonnas, kindlustuses, panganduses jne. Ehkki räägitakse, et arvutid võtavad inimeste töö üle, pole analüütikutel põhjust karta, sest nende tööd ei ole võimalik üle võtta – inimene peab jääma tõlgendama analüüsi tulemusi, seda ei suuda arvutid üle võtta.

Analüütikust juhiks

Analüütikuks sobivad hakkajad, suure uudishimuga inimesed, kes suudavad ise õppida ja tahavad end kogu aeg arendada. Kõik erialad, kus õpetatakse statistika algteadmisi, sobivad analüütiku töö ettevalmistuseks hästi. Sellelt pinnalt ja sobivate isikuomadustega on võimalik juba väga edukalt edasi areneda, kinnitab Maarja.

Maarjal on plaan minna edasi ka magistriõppesse. Praegu võtab ta avatud ülikoolis üksikuid aineid, mida hiljem oleks võimalik ära kasutada magistriõppes.
Maarja on huvitatud ühel päeval juhiameti proovimisest ja otsuste tegemisest. „Praegu olen ma arvudele orienteeritud, kuid ühel päeval sooviks kogeda, kuidas see asi otsustamise poole pealt välja näeb,“ selgitab ta.

Ta on edasise karjääri osas optimistlik ja usub, et kui inimesel on kiire ja loogiline mõtlemine, siis ei ole tema karjäärile piiranguid.