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「杂谈」如何改善数据分析工作中的三大被动局面

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小火龙说数据
发布2022-06-30 16:57:59
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发布2022-06-30 16:57:59
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文章被收录于专栏:小火龙说数据

预计阅读时间:8min

阅读建议:本文为饭后闲谈类文章,相对轻松,看看是否会引起你的共鸣。

解决痛点:数据分析越做越没意思?工作中感觉很被动?如何改善这样的局面,本文分享一些看法。

00

序言

工作中,你是否遇到过以下这些困惑呢?

困惑1:数据埋点问题多,查询费时又费力,埋点逻辑不清晰,还需协助帮查询!

困惑2:数据需求天天催,所有需求全高优,加急产出已交付,一看业务全未读!

困惑3:项目分析是重点,聚焦目标出数据,业务反馈有作用,最终一个没落地!

分享一些工作中的经验,希望帮助你尽可能避开这些被动局面。

01

困惑1:数据埋点困惑如何解?

【问题表象】

1、 数据不准确的问题,经常要数分同学负责查询,然而80%问题均由于底层埋点所导致,而埋点又不是数分同学负责的,导致查询的过程耗时耗力。

2、 在应用数据进行分析时,由于对埋点不清楚,需要经常问研发同学,效率很低。

要解决问题,先要看到问题的本质,才能想办法加以处理。

【问题本质】

1、 由于没有一整套监控机制,导致数据问题发现往往是滞后的,并且每次排查问题都非常紧急,很被动。

2、 数分同学没有参与埋点设计,以至于对于埋点逻辑并不了解,存在问题的时候,才去单点咨询。

【解决方式】

理想情况:形成一套从埋点→监控→修复的半自动化体系,将工具与负责人有机结合。

1、 参与埋点设计:埋点不熟悉是绝大多数数分同学会遇到的问题,无论是问题查询环节,还是处理需求环节,都会非常被动。因此,参与埋点设计,是非常有必要的,埋点的设计方案,可以戳蓝字部分「数据埋点」

2、 搭建监控体系:当埋点验证无误上线后,为防止后续改版出现点位问题,需要配置监控工具,一般由埋点研发同学主导配置、数分同学辅助验证。

3、 问题排查系统化:当监控发现数据存在较大波动时,仍需要一个系统性的排查方式进行解决。这里需重点关注两点:其一是排查思路沉淀累积;其二是排查工具建设。

以上三点,可以解决埋点80%的问题,减少数分同学埋点问题查询的工作量。

02

困惑2:数据需求困惑如何解?

【问题表象】

1、 需求业务方催的很紧,提的需求中,十有八九都是P0优先级。

2、 需求好不容易做完了,发给业务同学,业务方反而不着急看了。

3、 业务方看完之后,发现还需加一些内容,于是需返工处理。

4、 常常处理相似需求,花费很多时间在繁琐的跑数上。

【问题本质】

1、 业务方提给你的需求,大概率是业务方领导委派给他的,因此他需要一些buffer去整理,所以会常常催促你。

2、 业务方给你提的需求,有时他自己也未必想的非常清楚。

3、 业务方没有合适的工具和看板,导致每次相似的需求都要找你解决。

【解决方式】

理想情况:横向建立一套需求处理流程体系;纵向归并需求并以工具化形式输出。

1、 制定需求规范「短期」:需求规范涵盖「业务提需求规范」以及「需求处理规范」两个方向。

其一:业务提需求规范。规定业务方以标准模板输出需求文档,内容涵盖:需求背景、需求目的、预期收益、需求详情等。这样做的目的:一方面强制业务方梳理清晰需求,减少后续需求频繁返工的问题;另一方面也可起到明确责任的目的。

其二:需求处理规范。实施需求排期,对于真正紧急的需求,可以插队处理;除此之外,每周统一时间对新增需求进行排期,并将需求deadline统一给到业务方。如果部门有每周的需求评审,那就更好了,会上由业务方对需求进行说明,再由各方leader评判优先级。以上方式,可以避免数分同学处理需求被动的局面。

2、 与业务达成默契「短期」:业务方是需要磨合的,包括但不限于:沟通方式、提需求方式、对数据的理解等。这样做的好处在于:其一,让业务方从数据的角度思考问题,让你们的思考方式能在一条线上;其二,双方对于优先级有共同的认知,在不紧急的情况,业务方也不会过多的push你。

3、 工具化支持「中长期」:在业务发展初期,需求多是很正常的,因为产品处于快速发展阶段;而当业务处于稳定阶段时,临时性需求过多,就多多少少有些问题了。建议将做过的需求分门别类进行归总,总结需求的共性,通过工具或看板加以满足。将低技术含量的工作内容逐步收敛,更多时间聚焦在核心能力的输出上。

数据需求困惑,相信80%以上数分同学都遇到过,如果能够解决,工作的幸福感会大大提升。

03

困惑3:项目分析困惑如何解?

【问题表象】

1、 项目分析报告经常要花很久去做,但结论往往就是看看,无法落地。

2、 对于有些有价值的报告,会得到业务方的认可,但最终取得的成绩,却和自己无关。

【问题本质】

1、 输出的报告不是业务想要的,解决不了目前问题。

2、 对领导来说,谁给业务带来增益,谁的价值就更大。由于产品数分天然偏支持性岗位,功过相对涉及少一些。

【解决方式】

1、 项目分析规划阶段:不要着急下手,建议先花1天左右的时间,了解分析背景及目标 + 梳理初步分析框架,与业务沟通预期结论方向,达成共识后,再开始详细分析。

2、 项目分析处理阶段:项目分析之所以会花费很多时间,主要由于分析方向很难一次性摸对,在分析过程中很可能经常调整分析角度。因此,需要数分具备快速摒弃错误思路、探索新方向的能力。说起来简单,但需要你具备多种分析思路,以及多种技能(例如:应用算法)。

3、 项目分析汇报阶段:如果是较重要的项目,在完成分析后,建议在汇报时,拉上业务leader以及大部门leader。让部门的大领导看到你做的事情,如果输出了有价值内容,对于你个人发展是有帮助的。

4、 项目分析沉淀阶段:分析阶段性完成后,要养成复盘的习惯,哪里走了弯路,在以后的分析中尽可能避免。

5、 日常充电阶段:掌握更多分析思路,可以让你的分析框架更为丰满,同时也是数分进阶的核心能力。

项目分析是最能让数分同学成长的工作内容,要好好把握每一次机会。即便最终没有落地,只要你的思路能够有所提升,就是有价值的。

04

给数分同学加点料!!!

由于数据分析天然属于支持性岗位(除策略分析),往往会遇到各种被动的局面,同时也会让很多同学对此失去兴趣,成为咸鱼,这里给大家几点建议:

1、 清晰定位:数据分析属于下限很低,上限很高的岗位,绝不只是写两行SQL、做两个Excel这么容易的工作,要不然也不会存在数据科学家这样的头衔。清晰定位,摆正态度,多提出意见,指引业务迭代。

2、 提升兴趣:当你从事一个行业一段时间后,往往会遇到瓶颈期,相似的工作内容,让你对工作提不起兴趣。这里建议大家,可以在工作、业余时间增加一些挑战性的事情,例如:如果你不会算法,可以在业余时间学一学,并在工作中输出有业务导向的内容,这种成就感,是非常舒爽的。

以上就是本期的内容分享。

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原始发表:2022-05-31,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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