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數據分析”濕” 的道 (二)
2016-02-20
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        數據分析”濕” 的道 (二)

印象中BI這個詞是在96年跟Gartner 有關的，第一次提出這個詞是在Gartner的一份報告中，因為這家公司經常創新一些詞，跟BI有關的一個人叫howard dresner， 此人在92年加入gartner 05年加入了海波龍隨著07年被并購，悄然離去去做獨立行業分析以及策略咨詢了;那時候 Howard dresser 把bi 定義為 一類有數據倉庫 或數據集市 查詢報表、數據挖掘、數據備份恢復等組成的，以幫助企業決策為目的的技術以及應用; Olap 是97年 codd 提出的.期初被命名為主管信息系統、羽化到后來的商業智能前叫dss 決策支持系統;


         國內的從02年開始BI在傳統企業瘋漲開花的年代;06年項目數據分析師逐漸的被得到認可，相關的崗位出現在大家的視野，08年中國商業聯合回數據分析專業委員會成立簡稱中商聯數據分析委 ;

        隨著互聯網的規模、數據量的快速膨脹與多樣化到海量數據 到大數據的逐漸膨脹，數據分析師這個崗位越來變的更加重要;各企業直接或間接開始配置相關數據崗位，但是內很多分析師擅長的是數據處理，對業務敏感性也比較弱，而且對公司里面核心產品使用的程度也比較淺，甚至不喜歡公司的產品。

 
　    在對外溝通上都是被動方式，倆親身經歷：
 
　　其一 某天競爭對手出來了一個好產品讓自己業務受到很大壓力，要求做威脅評估，A呢是數據分析流，一周的時間四處挖數據、找材料各種參考，死去活來的寫了一份評估報表;B呢是八卦流，請對方的一個哥們吃了頓飯，各種八卦把內部數據全部搞定;

      其二 公司周會上會看各種關鍵指標數據，上周數據忽然大降，抖動的跟正玄曲線般，沒多久呢又恢復了，那一周業務方、數據分析師各種手忙攪亂，讓數據分析師一周時間內出結果，拆分渠道、多維度去分析，各種數據模型 同比環比看年度趨勢才找到了一個勉強的理由，雖說不能讓人信服的但是也找不到更加合理的解釋。隔了兩周后與一個不太熟悉的同事吃飯聊起這個事情了，說某某數據判別模塊上了一個策略，后來又做了調整，才恍然大悟;

       大家覺得這是什么問題?
 
　　數據人就要考慮在當前的業務狀態中，該如何考慮對業務做到幫助與支持，或者是做數據的的人必須深入到業務中，如何深入呢，或者說是消息一定要靈通;
溝通
        1、要與各種boss 1vs1 了解他們的想法。
 
　　2、參與到管理層的會議中，可以不用發言，但是要一定了解公司的管理層的理念、思路與戰略、甚至是feature 的發布;

        3、多的時數據人應該與運營在一起、一些活動、一些運營數據分析師也要參與進去也要嘗試去一起做一下;

       4、參與到公司的日常產品設計中去，在產品的立項階段就去嘗試獲取信息;基本的數據跟蹤和日常的數據感養成，絕不是可以忽略和無視的。人脈情報可以成為數據解讀重要的信息來源，但是絕不能喧賓奪主，替代基本的數據分析工作。
 
　　大家知道用數據的往往不知道數據的口徑與來源，加工數據的不知道業務含義，不同部門口徑又是不一樣，有的從交易來、有的從賬務來;

       這里數據使用與數據加工上就出現了”斷層”,斷層是數據所面臨的一個很嚴重的問題，比如在“數據分析師的道 一 中”提到加工數據的人根本不知道用這些數據人要干嘛一樣;

       同樣在層級與功能部門前邊也可能存在一個斷層，對數據價值的內在衡量是不一樣的，角色不一樣，對于數據價值的的看法也就不同，所以在衡量價值時要考慮到受眾和給予者兩種角色對立面的不同看法;否則很容易出現溝通無效、雞同鴨講、不在一個頻道的無力感;

       每個數據分析師或多或少都有自己的小情節，經常沉靜在自我的世界中，通過復雜的算法、模型把本該很簡單的東西搞的很復雜;產出了一些高深的、解釋的不太明白的數據，業務拿過來都不知道如何使用;數據分析讓業務更清晰、讓決策更高效。


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