Notice: file_put_contents(): Write of 4115 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
Warning: file_put_contents(): Only 20480 of 24595 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50 Сенаторов.head() | Telegram Webview: senatorov_head/547 -
Вообще существуют разные типы выгорания, например от стресса и переработок или, наоборот, от непонимания смысла своей работы и ничегонеделания. Вот о втором я и хотел сегодня поговорить.
Через это проходил и я, и многие ребята аналитики, с которыми я общался. Симптомы всегда похожи:
🔘Я могу работать полдня или меньше, и никто даже не заметит 🔘Я делаю регулярные отчеты и бесконечные выгрузки, но даже не понимаю зачем 🔘В моей работе так много "ручных и механических" задач, что я могу спокойно включить сериал на фоне 🔘Я перестал развиваться. Однообразные задачки повторяются и создается ощущение, что я наоборот теряю навыки, а не получаю.
Этот анамнез я во многом списывал с себя образца 2022 года на прошлой работе. Сейчас я понимаю, почему это произошло и могу дать даже какие-то рекомендации, как этого не допустить.
▶️Причина номер раз: низкая культура Data Driven решений в компании
Сейчас аналитика и данные — это тренд, все компании нанимают себе аналитиков, но лишь некоторые перестраивают свои процессы так, чтобы решения действительно принимались на основе данных. Как часто бывает? Менеджеры, которые всегда принимали решения на основе своего опыта/насмотренности/интуиции теперь должны поделиться своей властью с тем, что они не особо контролируют — с данными. Многие делают это неохотно, запрягают аналитиков работой, но решения все равно принимают по своему усмотрению, а на данные смотрят сквозь пальцы по принципу nice to have — как итог, аналитики чувствуют, что занимаются бесполезной работой, потому что не ощущают своего влияния на принятия решения.
▶️Как избежать: при отборе в компанию, где работа с данными только строится, обязательно спрашивайте про то, как выглядит процесс принятия решения и проверяйте наводящими вопросами, насколько ваш менеджер (не аналитик) вообще настроен на следование data-driven подходам.
▶️Причина номер два: работа не масштабируется
Часто бывает, что новых аналитиков нанимают, потому что ресурс нужен на определенные задачи. В моменте команда понимает, что не хватает рук и нанимает новичка. А что дальше? Классический сценарий: вас наняли создать и поддерживать новый отчет и вы с горящими глазами сделали это и спустя время осознали, что теперь этот отчет привязался к вам надолго. На новые задачи ресурса не хватает, а в автоматизацию вашего отчета нужно инвестировать слишком много ресурсов. И получается, нет масштабирования ни "вширь", ни "вглубь".
▶️Как избежать: при отборе всегда уточняйте долгосрочные планы на вас как члена команды. По-хорошему надо быть уверенным в том, что помимо задач, которые вам дадут сразу, вы в будущем получите вот такие проекты, будете подхватывать это, это и вот это. Так вы поймете, насколько осмысленно компания подошла к вашему найму и станете ли вы в будущем заложником рутины без какого-то масштабирования. Справедливости ради, эти вопросы всегда можно попробовать решить на one-to-one созвонах с руком. Чаще всего, если вы пожалуетесь на выгорание из-за однообразия, ответственный руководитель найдет решение.
👻Вы можете сказать, подожди, я работаю в крупной IT-компании с развитой data-driven культурой и задачки у меня очень разнообразные и масштабируются — но я все равно испытываю как-то кризис. Тут все дело, скорее всего, в мотивации. Возможно даже в развитых data-driven процессах ваш вклад оказывается непрозрачным, а градус неопределенности так высок, что вам просто не хочется браться за неизведанные задачки. Хорошая новость: быть мотивированным и вовлеченным в работу — это не только ваша ответственность, но еще и вашего руководителя. Его задача делать так, чтобы ваш вклад был прозрачен, а задачки и цели определенными. Если чувствуете, что проблема именно с этой стороны — со стороны мотивации и недопонимания, то лучше всего обсудить с руководителем.
Вот такие пироги! Если вам интересны такие рассуждения, то ставьте 🔥, а я потом напишу пост про выгорание другого типа. К сожалению или к счастью, такие примеры тоже имеются 😶
Вообще существуют разные типы выгорания, например от стресса и переработок или, наоборот, от непонимания смысла своей работы и ничегонеделания. Вот о втором я и хотел сегодня поговорить.
Через это проходил и я, и многие ребята аналитики, с которыми я общался. Симптомы всегда похожи:
🔘Я могу работать полдня или меньше, и никто даже не заметит 🔘Я делаю регулярные отчеты и бесконечные выгрузки, но даже не понимаю зачем 🔘В моей работе так много "ручных и механических" задач, что я могу спокойно включить сериал на фоне 🔘Я перестал развиваться. Однообразные задачки повторяются и создается ощущение, что я наоборот теряю навыки, а не получаю.
Этот анамнез я во многом списывал с себя образца 2022 года на прошлой работе. Сейчас я понимаю, почему это произошло и могу дать даже какие-то рекомендации, как этого не допустить.
▶️Причина номер раз: низкая культура Data Driven решений в компании
Сейчас аналитика и данные — это тренд, все компании нанимают себе аналитиков, но лишь некоторые перестраивают свои процессы так, чтобы решения действительно принимались на основе данных. Как часто бывает? Менеджеры, которые всегда принимали решения на основе своего опыта/насмотренности/интуиции теперь должны поделиться своей властью с тем, что они не особо контролируют — с данными. Многие делают это неохотно, запрягают аналитиков работой, но решения все равно принимают по своему усмотрению, а на данные смотрят сквозь пальцы по принципу nice to have — как итог, аналитики чувствуют, что занимаются бесполезной работой, потому что не ощущают своего влияния на принятия решения.
▶️Как избежать: при отборе в компанию, где работа с данными только строится, обязательно спрашивайте про то, как выглядит процесс принятия решения и проверяйте наводящими вопросами, насколько ваш менеджер (не аналитик) вообще настроен на следование data-driven подходам.
▶️Причина номер два: работа не масштабируется
Часто бывает, что новых аналитиков нанимают, потому что ресурс нужен на определенные задачи. В моменте команда понимает, что не хватает рук и нанимает новичка. А что дальше? Классический сценарий: вас наняли создать и поддерживать новый отчет и вы с горящими глазами сделали это и спустя время осознали, что теперь этот отчет привязался к вам надолго. На новые задачи ресурса не хватает, а в автоматизацию вашего отчета нужно инвестировать слишком много ресурсов. И получается, нет масштабирования ни "вширь", ни "вглубь".
▶️Как избежать: при отборе всегда уточняйте долгосрочные планы на вас как члена команды. По-хорошему надо быть уверенным в том, что помимо задач, которые вам дадут сразу, вы в будущем получите вот такие проекты, будете подхватывать это, это и вот это. Так вы поймете, насколько осмысленно компания подошла к вашему найму и станете ли вы в будущем заложником рутины без какого-то масштабирования. Справедливости ради, эти вопросы всегда можно попробовать решить на one-to-one созвонах с руком. Чаще всего, если вы пожалуетесь на выгорание из-за однообразия, ответственный руководитель найдет решение.
👻Вы можете сказать, подожди, я работаю в крупной IT-компании с развитой data-driven культурой и задачки у меня очень разнообразные и масштабируются — но я все равно испытываю как-то кризис. Тут все дело, скорее всего, в мотивации. Возможно даже в развитых data-driven процессах ваш вклад оказывается непрозрачным, а градус неопределенности так высок, что вам просто не хочется браться за неизведанные задачки. Хорошая новость: быть мотивированным и вовлеченным в работу — это не только ваша ответственность, но еще и вашего руководителя. Его задача делать так, чтобы ваш вклад был прозрачен, а задачки и цели определенными. Если чувствуете, что проблема именно с этой стороны — со стороны мотивации и недопонимания, то лучше всего обсудить с руководителем.
Вот такие пироги! Если вам интересны такие рассуждения, то ставьте 🔥, а я потом напишу пост про выгорание другого типа. К сожалению или к счастью, такие примеры тоже имеются 😶
BY Сенаторов.head()
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
In addition, Telegram now supports the use of third-party streaming tools like OBS Studio and XSplit to broadcast live video, allowing users to add overlays and multi-screen layouts for a more professional look. These entities are reportedly operating nine Telegram channels with more than five million subscribers to whom they were making recommendations on selected listed scrips. Such recommendations induced the investors to deal in the said scrips, thereby creating artificial volume and price rise. Ukrainian forces have since put up a strong resistance to the Russian troops amid the war that has left hundreds of Ukrainian civilians, including children, dead, according to the United Nations. Ukrainian and international officials have accused Russia of targeting civilian populations with shelling and bombardments. "We're seeing really dramatic moves, and it's all really tied to Ukraine right now, and in a secondary way, in terms of interest rates," Octavio Marenzi, CEO of Opimas, told Yahoo Finance Live on Thursday. "This war in Ukraine is going to give the Fed the ammunition, the cover that it needs, to not raise interest rates too quickly. And I think Jay Powell is a very tepid sort of inflation fighter and he's not going to do as much as he needs to do to get that under control. And this seems like an excuse to kick the can further down the road still and not do too much too soon." NEWS
from us
