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数据人员如何破解被动和低价值的魔咒

导读 作为一个数据人,默默做一个“表哥”,做SQL,贴excel,打磨数据产品,或者构思数据报表,其实还是挺开心的。事实上,很多数据人的一天是这

作为一个数据人,默默做一个“表哥”,做SQL,贴excel,打磨数据产品,或者构思数据报表,其实还是挺开心的。事实上,很多数据人的一天是这样爆炸的:

场景1:业务运行时,业务规则发生了变化,所有旧的逻辑语句都被抛弃。请迅速调整它们!

场景二:为什么语句个数不对?一个电话,原来是某系统在没有提前通知几个仓库的情况下,半夜调整了界面!

场景三:业务需要给老板做一个专题分析,抛出十几个包含各种维度的中国式报表的excel表头。越早要号越好!

场景4:管理层需要移动端查看KPI的进度。至于展示风格和内容?数据将由团队决定!

场景五:数字化满意度调查业务反馈“无表可用”、“数据质量不高”。领导要求数据团队思考效率和价值。

综上所述,大部分企业数据人员,无论是数据分析师、数据开发人员还是数据产品人员,在日常工作中要么是被动的,要么是疲于应付来自管理层和业务的“毫无准备”和“如山一般”的需求,要么是忙于应对技术渠道和数据质量带来的各种“霹雳”和“大坑”。数据充当业务分析的“消防队”和数字化最后一公里的“坑人”。长此以往,不仅成长受限,团队动力受挫,组织也会质疑团队的效率和价值。

那么,数据人员如何打破“被动”、“低价值”的“魔咒”,从而从容应对需求,凸显商业价值,甚至获得“用户”的好评?

首先,我们来分析一下“被动”的根源,通常集中在三个方面:

商业瞬息万变。在当前的特殊环境下,调整业务重心、组织架构和考核方向是正常的。业务变化,逻辑规则和需求自然会根据需要而变化。

系统变化很快。如果企业的系统建设足够敏捷,系统一个月发布一次,一年一次大调整,五年后再推一次也是正常的。系统变了,数据源也变了。

数据质量差。数据是一切数据工作的生产资料。原材料质量不好,成品的可用性可想而知。

数据可以预测业务,但巧妇难为无米之炊:数据资产需要“沉淀”,数据能力需要“滋养”,数据质量需要“管理”,数据架构必须遵循业务架构的设计,并与技术架构和应用架构环环相扣。3354这样看来,数据人的被动是各种客观情况的必然结果。

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那么有办法破解被动吗?有。笔者根据自己的经验总结出:充分发挥主观能动性,软硬双升。

1.硬实力提升

工欲善其事,必先利其器。这里的“硬”实力主要是指扎实的技术栈。解释专业数据平台建设的文章很多,这里就不赘述了。个人经验应该集中在以下两个方面:

首先,优化数据架构和平台。以数据团队传统私有地块的——个数据仓库为例,可以做到以下几点:优化数据仓库分层,充分解耦;数据和指标的标准化;元数据的血缘关系和影响要同步考虑;设置数据运行监控机制;确保服务器性能;做好文档管理。

其次,充分利用BI工具。选择一款“合适”的BI产品,数据人用得好;通过同步培训,为业务端的数据重用户赋能自助BI。

2.软实力提升

软实力嵌入在数据人本身,可以脱离组织资金独立打造,效果明显。文章中很少提到软能力,结合大人物的文章和自己的经历。

首先,改变你的思维位置。这是最基本的心态。在这里,数据人需要注意两个方面。第一,他们不能有“等一等”的心态。3354我是“下游”,需要等通知的是我。YY人应该主动把自己当成商业数字化转型的中流砥柱(事实上,应该如此)。第二,放弃表哥和仓库主管的职位。要定位为业务数据BP(业务伙伴),数据的使能者,甚至是数据的构建者。当心态发生变化时,积极拥抱变化,主动换位思考,自然会更好。在某些组织环境下,跟自己谈定位真的很难,但阿q精神还是要有的。

第二,明确数据资产。本质上是知音,做到“三个熟悉”:知道自己手头有哪些报表资产;熟悉核心业务系统的领域分布和业务含义;熟悉核心数据的数据质量。在熟悉之后,任何新的业务需求或者调整,能不能支持,怎么支持,支持的速度有多快,都可以做出相对客观的评估。

第三,深刻理解业务。本质是知己知彼,做到“三会”:努力提高业务数据的敏感度,了解自己所管辖的业务策略和重点,多阅读业务信息,多参加业务会议,主动做一些业务分析甚至是储备。

第四,优化沟通方式。本质是打通。目标是谁?团队上下游:上游系统团队和下游业务人员。对于数据架构和开发人员,与上游系统开发团队沟通。方法:参加IT周会,建立交流群,了解系统发布更新情况;适度参与系统测试、数据加载和用户培训。对于数据需求和数据分析师,与下游业务团队沟通。方法:定期参加经营战略宣贯会、经营分析会、经营汇报会。

——哪怕做旮旯旁听。此外,数据团队还需要“外交”能力,如大鱼老师文章所述,主动“推销”成果。《数据团队更需要一个“外交部长”》

第五,做好响应机制。本质是运营。不管是个人,还是团队,我们都需要不断总结“数据运营”的套路,来应对突然袭击的需求、技术问题和价值声明。我们可以问问自己,作为数据团队成员,你的需求响应流程是什么?是需求过来填个表就可以去取数了吗?技术报错的响应流程是什么?是否有对应的问题核查清单?你有对历史响应的需求和解决的问题做过分类、统计,并找到主要矛盾和制定应对策略吗?你的成果价值如何声明?

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综上,破解“被动”和“低价值”的“魔咒”,宏观层面,在于企业架构的良好设计和不同架构之前的润滑衔接;微观层面,在于数据人员和数据团队的“软硬双升”。

数据人高薪水的虚荣外表下,其实并没有太多化腐朽为神奇的案例,更多是一地鸡毛的日常。破解“被动”和“低价值”的“魔咒”,才是数据人员职场进阶中最需闯过的第一关。

作者:@子曰,毕业于北京大学信管系;10年数据分析与数据治理经验;先后服务于互联网大厂、央企总部和领先的2B IT公司,数据团队负责人。

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