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aspen怎么做灵敏度分析_数据分析终极难题:数据分析怎么做才能驱动业务?

發(fā)布時(shí)間:2024/1/23 编程问答 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 aspen怎么做灵敏度分析_数据分析终极难题:数据分析怎么做才能驱动业务? 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

今天來說說數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)這個(gè)話題,但凡企業(yè)搞信息化建設(shè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大多都是扛著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)”的大旗往前沖的,渴望通過數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長,但是在實(shí)際工作中,大部分的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目都是帶著“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)”的美好愿景出發(fā),但最后都淪落成了業(yè)務(wù)的附屬品,變成業(yè)務(wù)的提數(shù)機(jī)。

數(shù)據(jù)分析到底應(yīng)該怎么做才能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)?

在回答這個(gè)問題之前,我先帶大家認(rèn)識(shí)一下數(shù)據(jù)分析師的工作。

數(shù)據(jù)分析師的日常工作大體可以分為兩類,一類是數(shù)據(jù)支持,一類是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

初級(jí)數(shù)據(jù)分析師的工作都是在花大量的時(shí)間做數(shù)據(jù)支持工作,負(fù)責(zé)日常報(bào)表搭建、開發(fā)、上線,承接臨時(shí)需求,根據(jù)業(yè)務(wù)需求制作一些描述性的分析報(bào)告,完成埋點(diǎn)需求的拆解和流量分析等。

而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類的工作,則是通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題,從而優(yōu)化產(chǎn)品路徑或運(yùn)營策略,或者通過數(shù)據(jù)分析支持領(lǐng)導(dǎo)決策。

大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師苦惱的問題是,數(shù)據(jù)支持類工作占據(jù)大部分甚至全部的工作時(shí)間,難以獲得成就感,工作價(jià)值也難得到領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)認(rèn)可,清楚的知道數(shù)據(jù)分析要發(fā)揮更大價(jià)值,必須要落地于業(yè)務(wù),但是說到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù),又不知道從哪下手

總結(jié)一下,數(shù)據(jù)分析工作難以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的原因,有下面三點(diǎn),下文將針對(duì)這三個(gè)問題給出解決建議。

第一步:提高數(shù)據(jù)支持類工作效率

數(shù)據(jù)支持類繁雜,但又不得不做,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)是業(yè)務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)和項(xiàng)目推進(jìn)的基礎(chǔ),既然無法避免,我們只能通過效率提升來縮短時(shí)間

1、規(guī)范需求流程

面對(duì)業(yè)務(wù)繁雜、多樣的需求,我們可以規(guī)范化需求提出、需求評(píng)估與承接、需求開發(fā)與數(shù)據(jù)結(jié)果校驗(yàn)等的流程,一方面避免因?yàn)樾枨笤u(píng)估、排期和業(yè)務(wù)扯皮,另一方面也培養(yǎng)了數(shù)據(jù)分析師的工作習(xí)慣和分析問題的思維

2、管理業(yè)務(wù)預(yù)期:

對(duì)業(yè)務(wù)需求做好優(yōu)先級(jí)排期,除非緊急性需求要以最高優(yōu)先級(jí)最短時(shí)間內(nèi)交付結(jié)果,其他的需求按照正常的節(jié)奏產(chǎn)出。

做好需求排期和需求交付的公開透明公示,避免業(yè)務(wù)方因?yàn)椴涣私舛录墒菙?shù)據(jù)同學(xué)敷衍拖延,需求管理的本質(zhì)是承諾管理,自己承諾出去在什么時(shí)間交付什么結(jié)果,自己就得盡全力做到,除非有不可抗力。

準(zhǔn)確、守時(shí)、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支持,是數(shù)據(jù)人和數(shù)據(jù)部門的“立根之本”,也是建立“數(shù)據(jù)權(quán)威”、與合作方建立信任關(guān)系的基礎(chǔ)。

第二步:搭建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)施,常規(guī)問題工程化

在業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)支持需求中,有一部分需求是可以通用的方法解決的,比如日常的報(bào)表查詢、制作等,這些問題可以直接做成通用報(bào)表,讓業(yè)務(wù)自行查看

一些中大型企業(yè)會(huì)通過報(bào)表平臺(tái)的建設(shè)來完成一些固定報(bào)表模板的開發(fā)和管理,比如通過報(bào)表工具FineReport直接與數(shù)據(jù)庫對(duì)接,并將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照字段實(shí)時(shí)更新,這樣就解決來取數(shù)的問題,做好的報(bào)表模板可以實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù),并且可以集成到OA系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)之中,這樣就避免了很多重復(fù)的數(shù)據(jù)支持工作

剩下的問題再根據(jù)重要性和緊急程度逐個(gè)攻破,相信這時(shí)數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該有時(shí)間著手其他問題了。

第三步:理解業(yè)務(wù),掌握主動(dòng)性

在我的理解里,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)就是:通過數(shù)據(jù)分析理解業(yè)務(wù),驗(yàn)證思路,發(fā)現(xiàn)利用率不足的資源并對(duì)之進(jìn)行重新整合,從而做出ROI劃算的增量價(jià)值。

在我們做了很多數(shù)據(jù)支持工作之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)只是充當(dāng)了一個(gè)輔助工具,幫助業(yè)務(wù)驗(yàn)證某一個(gè)已有的想法,而不是幫助業(yè)務(wù)解決問題。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)該是全面、系統(tǒng)地從數(shù)據(jù)角度發(fā)現(xiàn)和解決業(yè)務(wù)問題,是一個(gè)數(shù)據(jù)建模的完整過程,而不是僅僅讓數(shù)據(jù)在輔助驗(yàn)證某一個(gè)想法。

所以數(shù)據(jù)分析師來說,對(duì)業(yè)務(wù)的深刻理解和判斷是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的上限,掌握再多數(shù)據(jù)分析模型、思維和方法,也只是讓你不斷的逼近這個(gè)上限。

那如何快速理解業(yè)務(wù)?沒有捷徑,最關(guān)鍵的就是:多問

大部分的數(shù)據(jù)分析師都是被動(dòng)接受需求,根據(jù)業(yè)務(wù)提供的邏輯完成需求。但業(yè)務(wù)理解數(shù)據(jù)能力往往是不如我們的,所以就需要數(shù)據(jù)分析師掌握主動(dòng)性,多去和對(duì)接的業(yè)務(wù)方了解對(duì)方要做什么,進(jìn)而盤一盤我能為他要做的事情提供點(diǎn)什么

第四步:搞定“人”

數(shù)據(jù)分析師搞定了自身能力,剩下最大的阻礙的就是搞定“人”:怎么讓業(yè)務(wù)部門、集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)能夠心甘情愿的使用數(shù)據(jù)分析,參與數(shù)據(jù)分析,從而看到數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。

在這個(gè)問題上,我有深刻的體會(huì),在我剛開始組建數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的時(shí)候,非常渴望和業(yè)務(wù)合作一些項(xiàng)目,搞點(diǎn)事情來讓領(lǐng)導(dǎo)看到我們團(tuán)隊(duì)的價(jià)值,我第一個(gè)想到是找業(yè)務(wù)部門的領(lǐng)導(dǎo)描繪我藍(lán)圖,但是被一口拒絕了。

后來經(jīng)過多次的溝通與嘗試,終于達(dá)成一致,展開了項(xiàng)目,這里我總結(jié)一些經(jīng)驗(yàn)讓大家參考:

1、找準(zhǔn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)部門,主動(dòng)切入。用句不恰當(dāng)?shù)乃渍Z“擒賊先擒王” ,要想撬動(dòng)業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)分析價(jià)值的認(rèn)可,先要從核心業(yè)務(wù)下手,核心業(yè)務(wù)在公司的關(guān)注度高,如果能做出價(jià)值,必然在其他業(yè)務(wù)部門推動(dòng)時(shí)會(huì)更輕松

2、從小入手,先讓業(yè)務(wù)嘗到甜頭。在和業(yè)務(wù)配合的時(shí)候,上來描繪偉大藍(lán)圖,要大修大改,業(yè)務(wù)很難信任配合,最好的辦法就是先幫助業(yè)務(wù)解決問題,讓業(yè)務(wù)嘗到甜頭,比如比如業(yè)務(wù)部門每天需要整理大量的數(shù)據(jù),用人工的手段來處理往往效率低下,當(dāng)你主動(dòng)提出用工具的方法幫助業(yè)務(wù)部門解決問題后,就獲取了業(yè)務(wù)部門的信任,后續(xù)再推自己的分析模型和想法就順利多了

3、搞定老板。比搞定業(yè)務(wù)更快辦法,就是直接搞定老板,讓老板認(rèn)可數(shù)據(jù)分析價(jià)值,從而推動(dòng)數(shù)據(jù)分析在各個(gè)業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用。領(lǐng)導(dǎo)和高層的核心工作是企業(yè)管理,我們的目的是能讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)管理的工具之一,幫助領(lǐng)導(dǎo)更快、更全面地掌控業(yè)務(wù)情況。比如一些數(shù)據(jù)大屏、移動(dòng)端報(bào)表等數(shù)據(jù)產(chǎn)品建設(shè)。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的aspen怎么做灵敏度分析_数据分析终极难题:数据分析怎么做才能驱动业务?的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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