本文转自知乎

作者:空白白白白

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开头,我真诚的希望你能耐心看完这篇文,以下是我从一个BI工程师做到数据专家的关键点。对身处数据分析工作的你或多或少有点帮助:)

通过数据分析助力业务部门的决策和发展,这已经是每一个数据分析人员乃至于业务部门的基本共识了。至少据我所知,很多公司的业务部门都有专门的数据分析人员。然而,虽然道理人人都懂,但真正能够做到的“优秀”的数据分析师却不多。究其原因,无非是以下四点没有做好:

一、没有站到领导的高度来看待问题
一名数据分析人员其自身所站的高度,直接决定了他进行数据分析的方向和影响力。就好比打仗,业务领导看的是大势,是全局。而你作为一个参谋,天天只关注一城一地的得失,即便你能力再强,分析的再透彻,在领导看来也不过是一点而已,想要通过这样的分析来影响业务的全局发展无疑是痴人说梦。
因此,一名优秀的数据分析人员,首先需要能够和领导站到一个高度。你需要知道整个公司的业务战略,需要了解本部门在战略中的定位和规划。只有站在这个高度,你才能知道业务领导关心什么,整个战局的重点在哪里,会有哪些问题和指标需要特别关注,这样你才有可能进行体系化的数据分析。这种体系化的数据分析与针对某个业务指标的分析最大的不同,在于各个分析之间有着明确的关联关系,仅通过数据就可以让业务领导对全局洞若观火。任何一个领导看到这样体系化的工具都一定会爱不释手,毕竟这会成为他们把控全局最简便的工具。一旦让业务领导依赖上数据工具,后期的分析结果和建议势必会得到他的重视,这样通过数据来推动业务发展就变的水到渠成。(这里的工具不特指软件,一个模型也是一个工具)
我和很多数据分析人员进行沟通时,他们往往关注在一个工具怎么用,一个算法怎么实现这样的细节点上。这些技能当然重要,但最终真正决定一名分析师高度的其实是他的眼界和思想的高度。
需要的行动:
Ø 主动参加高层领导的会议,从各个层面积极沟通,主动了解公司战略规划以及部门定位;
Ø 多与业务部门核心团队进行沟通,了解其当前的关注点以及后期的整体战略方向和动态;
Ø 深入了解所在部门的业务,同时主动了解行业内竞争对手或领头羊的行业动态,整理并汇总形成自己的见解;
Ø 如果你无法达到业务领导的高度,就更要多和他沟通,了解他的想法和眼界,站在他的肩膀之上。永远记住,当你带着想法,拿着数据,主动的与业务领导进行沟通时,业务领导一定是欢迎的。毕竟他所承担的压力多一个人分担总是好的,更何况是一个有想法,积极主动的人。记住,态度永远是最重要的!

二、是很好的"实现者",而不是很好的"思考者"
我接触过的很多数据分析人员,喜欢把自己定位成为业务部门的数据"实现者"。确切来说,就是把自己定义为基于业务需求实现报表或看板的实施人员。我认为,这是非常错误和不可取的。
在我看来,基于业务人员想法来制作报表或者看板,最多只是"60分工作"。即便你的需求来源是业务部门老总,也就值60分。何为"60分工作"?就是刚刚满足温饱的工作,让你能赚这份工资,但无法凸显你的价值,无法让你升职加薪。其实数据分析最值钱的就是想法,特别是基于实际业务现状有针对性的想法。如果这些想法来源都是业务人员,那你就是一个"IT民工",只是一个比电脑高级一点的工具而已。所以,作为一名数据分析师,你一定要有自己对业务独到的见解和想法,要成为一名“思考者”。通过你拥有的数据对这些想法进行系统化、体系化的分析,通过数据来论证自己的想法。这是一个很痛苦、很费时的工作。在我过去的经验中,往往10个想法里才有1个是靠谱的,可被论证的。但是,当你把这一个被数据证明的想法抛出来时,一定会让业务人员眼前一亮,对于任何人来说,一个有思想的人提出的建议都一定会更容易让人接受。
服务好业务人员是无可厚非的,但作为一名数据分析师,绝对不能仅限于此。你一定要了解业务,提出想法/假设,并通过数据来论证。当你在业务人员的眼中摘掉“IT民工”的帽子,换上“思考者”的王冠时,你才真正踏上数据推动业务发展的康庄大道。
需要的行动:
Ø 千万不要固步自封,如果你已经把自己定位成一个“IT民工”,永远不会有人把你当成“思考者”;
Ø 不要把自己的视野仅仅局限于你服务的业务领域,多去了解一些其他业务部门和行业中的动态,要知道,他山之石可以攻玉。有时候跳出圈子多看一些东西,才会让你比圈子里的人想的更多;
Ø 与业务同事多沟通,有时候将不同人的意见综合起来做提炼,也是形成你独特想法的一种捷径;
Ø 当形成自己想法时,要主动通过数据去验证,不要怕失败。得到的结论也不要妄自菲薄,要勇于表达自己的观点;
Ø 不管失败多少次,永远有勇气站起来做下一次的尝试,要做打不倒的小强!

三、缺少汇报的技巧和经验,往往是茶壶煮饺子,有料倒不出来
目前行业内的数据分析师,大多数还是偏向理工科的同学。这部分同学逻辑思维能力没的说,但最大的问题还是在于表达。
数据分析师是一个与业务贴的很近的职业,即便你上面两点都能够很好的达到要求,但最终还是需要拿给业务人员来用的。这个时候除了好的想法外,优秀的表达和汇报能力就成为关键因素。从我和多位数据分析师的接触来看,大家最大的问题是不会“讲故事”。何为"讲故事"?就是把你研究出来的算法,看板,报表等与实际业务场景结合起来,通过一个个生动的故事来体现你工作的价值。我之前参加过不少数据分析师的汇报,他们在和业务人员汇报的时候更多的是讲自己的工具怎么操作,各个业务指标的含义,其中背后的算法等等。而对于使用场景,业务含义,业务价值涉猎很少,即便有提到的也是平铺直叙,让人感觉很突兀。要知道,对于业务人员来说,你这样的讲解会让大家云里雾里,直接影响到对你提供工具的使用效果。
比较好的演讲,应该是先抛出目前业务出现的问题,然后逐层剖析找到问题关键,再给出工具,结合历史的业务数据进行操作,指出使用工具如何能够及早发现问题,提升业务效率等。基于实际业务的痛处,通过讲故事的方式进行宣讲,会让听众感同身受,也激起他们使用工具的欲望和兴趣。
对于每一个业务人员来说,他们关注的是各种业务KPI,你需要紧紧抓住他们的兴趣点,用风趣的语言,环环相扣的故事,说服他们使用你的劳动成果。酒香也怕巷子深,诸位presentation较差的分析师们还是要努力提升一下啊。
需要的行动:
Ø 一定要重视汇报,不要觉得“酒香不怕巷子香”;
Ø 汇报前要做好充分的准备:使用正式的PPT、Keynote,不要用excel、xmind等思路整理工具;汇报前自己要多做几次练习,理顺语言和思路;仔细推敲自己PPT里的内容,做到每一个细节都胸有成竹,细节是魔鬼,一处细节的纰漏会毁了你整个汇报;
Ø 把你要表述的内容整理成为具有调理的“故事”,汇报最忌杂乱无章,有些不相干的内容如果没法串起来,就形成多次汇报内容;
Ø 对于一些这方面比较欠缺的小伙伴,可以参考我提供的一个汇报模板。
(在这里讲个小故事,我一紧张就口吃,总是汇报不好。我深知汇报绝对是整个数据分析工作的8分,
我的汇报技巧是 善用:PPT中的动画一步一步的讲清思路+PPT下面的备注+一遍又一遍的演讲练习。后来我开始把整个故事流畅讲下来了,也讲得游刃有余不再看备注了,当你练习三十遍,把整个PPT都练到吐的时候你就成功了。如果对自己汇报能力没信心的话,千万不要拿着眼花缭乱酷炫的dashboard跟老板汇报,因为你会说着说着不知道自己说到哪了,也不知道下一步怎么说。所以PPT的动画帮了我很大的忙)
汇报模板(入门汇报版)请注意黄色标签

四、缺少对业务的持续推动能力
数据分析师的最终目的是通过数据来推动业务的发展。数据分析固然能够基于历史和现在的数据进行分析,给出建议,但最终落地还是要靠各个业务执行人员。任何一个业务的发展都是受很多因素影响的,要想真正证明数据的价值,还需要业务执行层的鼎力支持。
以我过去的有一个case来说,当时通过我的数据分析模型,找到了影响业务发展的一个关键要素。基于分析,我给业务部门做了汇报,并提出了改进建议,这个问题和建议都得到业务人员和领导的高度认可,并要求在公司内部推行。但之后的2,3个月,相关业务指标依然如故,没有任何改变。这是不是我的分析有误?我通过个人关系对总部和分公司进行了解,原来总部各部门确实对下面分公司下达了要求,但在真正一线执行层并没有认真落实。而总部也没有相关的监控手段,无法确认这一政策是否真正执行。之后,我赶紧汇报给了业务领导,并帮助业务部门开发了相关监控的工具,3个月后果然业务有了明显的提升。
从这个例子可以看出,要想真正让一个分析结果能够落地,除了说服决策层的领导外,还需要提供具体落地方案的监控方案。除此之外,如果能够与业务部门保持良好的关系,能够了解数据之外的信息,也会对你的工作有很大的帮助。如果你真的希望自己的劳动成功能够落地,还是需要进行全程的跟踪,并针对数据的变化不断的调整模型和方案。
需要的行动:
Ø 时刻提醒自己,业务的业绩达成才是你的最终目标,你的工作并不止于分析报告,后续的推进落地依然是你的职责;
Ø 与业务各个业务部门的关键人员搞好关系,往往在办理公事时,私人的关系会让你事倍功半;
Ø 遇到阻力和困难时,永远不要退缩,要通过各种渠道去推进,如果依靠你的力量无法推进时,要懂得借力;
Ø 厘清业务处理过程中各个环节的流程和所在节点的利益关系,无利不起早,很多事情无法推进,核心矛盾是利益分配没有理顺;
Ø 懂得管理业务领导,把领导当成你的资源,带着问题找领导解决时,永远带着解决方案,让领导做选择题,不要做问答题;
Ø 最后,也是最关键的,把业务的目标当成你自己的事情,当你真正能够推动业务增长之时,也是你凸显价值,升职加薪之日!

作为一名数据分析师,如果你能够站在业务领导的高度,主动的思考问题并提出解决方案,有很好的表达技巧说服业务人员接受你的观点,并能够全程推动和监控方案的落地实施,那么你一定能够通过数据来推动业务的持续发展。这几点看似很难,但只要你能够明确方向,一点一点的推进,你一定会惊喜的发现,原来通过数据影响业务并没有那么困难,随着业务对于数据依赖的不断加强,你的价值也会不断凸显,升职加薪自然水到渠成。

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