S03E27 Kobiety w IT. Dagmara Anuszczyk

Dzień dobry, dobry wieczór, witamy Cię w Draft Rozmowy. To podcast o biznesie, o życiu i o IT. Nie zawsze na poważnie, ale zawsze na serio. Do wysłuchania kolejnego odcinka zapraszają Cię Łukasz Falaciński, Michał Guzowski i Łukasz Zajączkowski. Cześć, dzień dobry. Witamy Was bardzo serdecznie w kolejnym Draft Rozmowy. Łukasz Falaciński, Michał Guzowski i Dagmara Anuszczyk. Cześć Dagmaru. To w ogóle jest historyczne wydarzenie, bo do tej pory zdarzało nam się we trzech prowadzić, ale jesteś naszą pierwszą gościnią. Miło nam bardzo. Naprawdę w pierwszej włośnieniu? No, w trzecim sezonie, z kamerami, ze wszystkimi gadżetami, to tak, tak, tak. Słuchajcie, to jest dzisiejszy odcinek, zgodnie z zapowiedzią zeszłego tygodnia, jest częścią serii, którą chcemy poświęcić kobietom w IT.

Jeżeli nie oglądaliście zeszłotygodniowego naszego live'a, to bardzo zachęcam. Tam trochę szerszy kontekst nakładamy, ale chcieliśmy, no właśnie, jak sam tytuł mówi, pogadać o tym, czy Kobiet w IT jest za mało, szczególnie w polskim IT. Jeżeli tak, to dlaczego i co możemy z tym zrobić? Stąd obecność Dagmary. Dagmaro, gdyby ktoś chował się pod kamieniem przysłowiowym i nie wiedział, kim jesteś, to przedstaw się szybciutko. Co robisz? Co porabiasz? Ja jestem Power BI Developerem czy Business Intelligence Developerem, jakkolwiek chcemy to nazwać, czyli zamieniam takie dane zwykłe, suche, nudne w bardzo interaktywne i ciekawe raporty, na podstawie których firmy wyciągają wnioski i mogą podejmować lepsze decyzje biznesowe. Do tego się to wszystko tak naprawdę sprowadza, do lepszych decyzji biznesowych. Obecnie pracuję jako freelancerka i zajmuję się też edukacją z zakresu analizy danych.

A jak to było na studiach? Matematyka stosowana? Jak wyglądał rozkład? No to ciekawe. Ja miałam całkiem sporo dziewczyn na kierunku. No okej. Kołowy. Też wykres kołowy. To jest takie trochę popa. Nie o to mi chodziło. Ciekawostkę, bo teraz jak to powiedziałaś Dagmaro, to mi się przypomniało. Nie wiem, czy słyszeliście o czymś takim jak komputery Pickeringa. O rany, nie. Pickering to był gościu, który spisywał gwiazdozbiory i to wszystko, te wszystkie dane tam, po prostu obserwował w jakim są położeniu na niebie i to spisywał. I komputer Pickeringa to był zespół złożony tam z 15 kobiet, które były niezwykle po prostu skrupulatne, ale do tego jeszcze tam nawet wynalazły swój własny sposób notacji, który potem się przyjął w astronomii.

A jeżeli chodzi o tą społeczność tych kobiet, powiedz, czy one Rzeczywiście potem podążają twoją drogą i kontynuują też pewną, jakby zarażają też innych, czy to jest tylko tak, że on, to jest jakby, że tak powiem, prosta relacja, idę w ślad Dagmary i potem robię swoje rzeczy, czy to jednak te kobiety też tak trochę starają się przekazywać to dalej? Tak, widzę, że starają się przekazywać. Nawet ostatnio rozmawiałam z jedną dziewczyną, która jest i u mnie w społeczności i też bardzo długo mnie obserwuje na Instagramie. Też ją prowadziłam, byłam jej mentorem. Zaczęła mi opowiadać, jak to jej koleżanki zaczęły się interesować analizą danych. Część wpadła zupełnie przypadkiem na mnie na LinkedInie czy na Instagramie, a część właśnie przez te jej doświadczenia z moich produktów i w kontakcie ze mną zaczęła też się tym interesować.

Więc gdzieś to słowo gdzieś idzie dalej i to jest po prostu wspaniałe, że to jest też tak naprawdę najlepsza opinia o tym, kim jestem i co robię, że osoby, które mnie gdzieś śledzą, rozsyłają to dalej. Super, super. No oczywiście link do społeczności, o której mówi Dagmara, będzie w opisie. Takie zasadnicze mam pytanie do nas wszystkich tak naprawdę. Czy faktycznie uważacie, że kobiet jest za mało i co możemy zrobić, żeby ten stan poprawić? Czy powinniśmy w ogóle coś aktywnie w tym zakresie robić? Nie ma co uważać, są dane twarde, że kobiet jest za mało, więc jakby tutaj case closed, następne pytanie. Nie, poczekaj, nie ma danych, że jest za mało. Są dane, że jest mniej, a ja pytam, czy... Czy parytet jest w ogóle takim, w IT jest tym stanem, do którego dążymy?

Żeby pomóc w naprawie tej sytuacji. Według ciebie. Dagmara na prezydenta. W życiu. O właśnie. To jest też ciekawa sprawa feminatywy i użycie analityka, analityczka danych, jak się odnaleźć. Ktoś mi kiedyś powiedział, skoro jest ratownik i ratowniczka, to dlaczego nie jest ratowniczka i ratowniczek? To miałby wtedy sens. Ratowniczek. No tak. Ale z drugiej strony ratownica to brzmi jak... Który Marek to Dariusz, to czemu Marek to nie Mariusz, tak? Tak, tak. Ale wiesz, jak masz ratownik i ratownica, to to drugie brzmi jak kotwica. To znaczy tak ciężko. Ale Dagmara, czy zwracasz na to uwagę?

Mi się wydaje, że jednak IT się coraz mniej kończy, w sensie coraz bardziej się zaciera ta granica, gdzie się ono kończy, gdzie zaczyna. Mówi się, że już właściwie wszystkie biznesy dzisiaj są IT, bo muszą mieć stronę, muszą mieć infra, muszą mieć jakiś tam business continuity plan itd., itd. Ale chciałem Ciebie, Dagmaru, zapytać tak z Twojej perspektywy, jako osoba, jak długo już zajmujesz się Power BI-em, czy ogólnie tym data analizą? Trzech lat. Data Analiza. No właśnie, no dobra. No dobra, jak z Twojej perspektywy teraz wygląda, czy jest jakoś wyklarowana przyszłość? W jakim kierunku będzie się rozwijać ten obszar? Czy będzie się zawężał, specjalizował? Czy tam przyszłość jest po prostu? Czy warto? No takie pytanie na przyszłość, ale bardziej chciałbym poznać, wiesz, jak z perspektywy Dagmary, jako osoby, która ma w tym doświadczenie, ale też uczy innych, pokazuje im pewne ścieżki, jak jest jej zdanie na temat najbliższych lat tej specjalizacji?

Słuchajcie, ja tak myślę, że na koniec, powoli zbliżając się do podsumowania, to takie mam zadanie. Dagmara, jakbyś kobietom, dziewczynom, które nas słuchają i myślą, kurczę, fajnie to brzmi, może spróbowała, to jakie powinny być takie trzy pierwsze kroki, które byś powiedziała, że warto zrobić, żeby zweryfikować, czy zacząć tę ścieżkę w IT? Okej, to na pewno bym powiedziała, żeby na pewno uwierzyć w siebie i zmotywować się tak wewnętrznie, że damy radę, bo każdy może dać radę. Jeżeli to jest coś, co Ci się podoba, mówię o analizie danych, to śmiało dasz radę to zrobić i przebranżowić się do analizy danych czy do business intelligence. Jak zacząć? Zacznij od YouTube, od mojego bloga, od Linkedina i poczytaj sobie to, co piszę ja lub piszą inne osoby o analizie danych.

Tak, Google jest moim najlepszym przyjacielem czasem w pracy. Widziałam fajnego mema, gdzie lekarz mówi do pacjenta, że nie można zostać lekarzem googlując informacje w internecie i w tym momencie cała branża IT tak niepewnie patrzy. Także tak. Dagmara, na koniec. Jak się z tobą skontaktować? Tu padły Instagramy, padły Linkediny. Zostawimy linki. Pytanie, czy community, czy o czymś zapomnieliśmy? Gdzie cię szukać? No przede wszystkim na Instagramie, bo tam jestem najczęściej, ale jak nie macie Instagrama, to można zapisać się do newslettera czy mnie obserwować na Linkedinie. Na Instagramie jest taka moja strona bardziej też prywatna.

O, Natalia Pijanowska. No zobacz. Natalia jest w Data Heroes i też prowadzi Instagrama alias .data. To ja tylko odczytam ten komentarz dla osób, które będą nas słuchały z podcastu. Natalia napisała, że Dagmara robi super robotę, dzielą się swoją wiedzą. Jest to bardzo inspirujące i motywujące, co zresztą było dzisiaj słychać na pewno. Dziękuję. A więc jestem na Instagramie, a jak nie to na newsletterze, gdzie już jest tylko technicznie, bez prywaty. A powiedz jeszcze tak z ciekawości, ile z was osób w tym Data Heroes? 218 na dzisiaj. Pięknie, pięknie. Słuchajcie. Dobrze. Dagmara, to była czysta przyjemność z tobą się spotkać. Kupa fajnych informacji praktycznych. Czuć od ciebie tę inspirację, za co dziękujemy. Ja dziękuję za zaproszenie.