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称为数据分析师,是数据商业价值的解码器

日期:2021-02-26 20:17:45 来源:互联网 编辑:小狐 阅读人数:834

导语:数据分析师,指的是在不同行业中专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在这个大数据时代,数据分析师这个岗位逐渐被越来越多的人所知晓,那么,他们究竟有什么作用呢?

称为数据分析师,是数据商业价值的解码器(图1)

数据不会思考,会思考的是人。

所谓算法,不过是按照人的思考逻辑,按照编程计算。即便是AI,算法逻辑也是人的。人工智能是【人的智能+机器计算】机器胜在计算。

数据分析师,是数据商业价值的解码器。阿里原副,数据委员会会长车品觉说,数据分析师是业务的“军师”

一家早几年就做数字化的老总跟我说,数据分析人员是他的宝贝。据他说,培养一名合格的数据分析人员,需要数年时间,比培养一名营销人员难度更大。

数据分析的目的是什么?

大致有3种:

称为数据分析师,是数据商业价值的解码器(图2)

1. 数据洞察,发现机会

这是中高层对数字化的需求。机会在外部,发现机会需要深入一线。过去,发现机会需要高层到一线,利用高层的洞察力。

数字化给了企业另一个洞察机会的能力:数据洞察,数据洞察怎么做?这是个难题。任何洞察都是难以模仿的,是难以程序化的。程序化的都不是洞察。

洞察无法替代,即使是大数据洞察也是如此。现在大数据能发现原来没有关联的因素之间是有关联的,但还不是洞察层面。

2. 判断和把握业务的整体状况

每个层级、每个人都需要数据把握整体状况,包括老板和一线业务员。过去通过一线拜访和统计数据把握,拜访需要时间,统计数据有滞后性。

数据化,可以通过实时数据判断、把握整体状况,减少不必要的拜访。比如:一线业务员可以通过实时数据,实时判断哪些终端有问题,精准拜访。原来一个业务员只能负责150-200个终端,现在可以成倍增加。

3. 改善业务流程

传统营销没有2C,只有2B,业务流程相对简单。2C的业务流程更复杂,一般用AARRR表示。拉新、激活、成交、裂变,上述过程的每项环节,都有数据可依,政策有针对性。

称为数据分析师,是数据商业价值的解码器(图3)

依托数据的商业分析,有三种类型:

1. 模型编程,自动分发

按照确定的商业分析模型,成固定的程序。

2. 惯例化分析,人工判断

2B数据通常如此,给业务员拜访终端的数据,就要由区域经理和业务员结合线下场景判断,并与终端老板进行沟通。比如,终端数据“不正常”可以由业务员到终端“核查”

3. 定制化的一次分析

比如市场机会、市场洞察。

最后说一下数据分析师:会说话的不是数据,而是人。数据是死的,人是活的。不是人为数据服务,而是数据为人服务。不是业务为数据服务,而是数据为业务服务。

大数据不是数据大小,不是计算能力,而是对数据的解读能力。机器运算,不能脱离人的思考逻辑。用户画像、建模、编程,即使与C端用户的交互是通过程序自动完成的,程序反映的仍然是人的思考逻辑。

在数据中台,有一类人,称为数据分析师。他们是两栖人才,既要懂业务、流程,又懂计算机和大数据。只有懂业务,才能提出问题,提出数据化的思考逻辑。只有懂互联网和大数据,才能知道大数据能干什么,什么样的问题大数据能解答。

数据,要有数据分析师。阿里原数据委员会会长车品觉在《决战大数据》中说,数据分析师要有三大“内功”混、通、晒。

混:数据分析人员要与业务员混在一起,混在一起,才能了解业务。

通:要全面打通数据与业务的关系。

晒筛:即晒出成果。

混、通、晒,这是一个数据中台与业务结合的过程。

称为数据分析师,是数据商业价值的解码器(图4)

曾经与人有过争论,营销数字化到底是先搞顶层设计,还是先把业务模式走通?业务模式不通,再好的顶层设计都是豪华的摆设。业务模式走通了,顶层设计自然好做了。

数字化之所以需要中台,就是中台与一线天然结合。既然是两个组织,结合就有障碍。谁应该更主动结合呢?我认为应该是中台的数据分析师。

数据分析师的人员不多,是经过精心挑选的双晒人才。我们不能要求一线业务是双晒,这就要求分析师更主动。数据分析师要主动与业务混在一起,而不是被动服务。

数据分析师还要分级,有的是数据分析的设计者,有的是业务分析人员。数据分析的设计者,这是数据分析的“种子”很珍贵。如果内部有苗子,就内容培养;没有的话,就要到外部去挖。

我们见到一些企业的数据化推动慢,主要问题不在数据,而是缺乏“第一推力”没有人与一线结合,主动推动营销数据化,大家都在等一个“上帝”出现,一切都搞定了。

数据分析师现在很稀缺,电商平台经过多年的摸索,已经有分析师了。甚至现在都在讲“人人都是分析师”逐步普及化了。

传统企业的营销数字化,前提是懂深度分销。有人问我,深度分销过程能否“速成”我认为很难。而且现在已经深度分销的环境已经没有了,即使想体验,也回不到最初的环境了。

未来几年,数据分析师将会很吃香,数据分析师培训可能也会火一阵子。

刘春雄,刘老师新营销(ID:liuchunxiong1964)人人都是产品经理特邀。现任郑州大学副教授,硕士生导师,兼任北京大学EMBA课程主讲导师,《与市场》杂志社副总编,清华大学MBA、中国人民大学MBA特聘客座教授。

本文相关词条概念解析:

数据

数据就是数值,也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。数据也可以是文字、图像、声音等。数据可以用于科学研究、设计、查证等。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备,即当接收者了解物理符号序列的规律,并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时,便可以获得一组数据所载荷的信息。数据作为信息的载体,当然要分析数据中包含的主要信息,及分析数据的主要特征。数据(Data)是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。

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