
说到大数据时代的到来,想必应用最为广泛也最为深刻的当属互联网金融行业,像京东的京东金融、阿里巴巴的支付宝,还有一系列的P2P网贷,以及传统证券金融行业都在像互联网理财靠拢、升级。而这一切的一切,都源于大数据时代对于大数据的应用以及数据分析、数据挖掘给公司、机构、集团带来未来可靠乐观的投资收益指标、准确客观数据支持以及规划依据。而在这当中,当然少不了一支成功的数据分析团队。一个公司、企业的发展壮大,后台不可能仅靠零散的数据分析师、数据挖掘师来支撑,只有成功的数据分析团体,才能将一个公司的效益提升至最佳最稳定值。下面小编就来和大家分享一篇关于成功的数据分析团队关于职能与角色的分配的文章,希望对即将进入数据分析行业的你或经营者管理者们有所裨益。
一个成功的数据分析团队关于角色与职责的分配
多年以来我和数百家企业打过交道,在这个过程中,我领悟了让数据分析项目成功的一些因素,也亲眼看着很多项目失败。
最常见的失败原因说出来可能会让你惊讶。并非是缺乏数据专业知识或者整合失误,而仅仅是因为企业没有让“利用数据”成为任何人员的职责。太多公司花费好几个月收集有趣的数据,然后让它们静静地躺在角落里积攒灰尘。这个现象驱使我来撰写本文,希望它能给你灵感,让你为下一个分析项目增加一些结构性。 对分析的应用,本应该成为你不断汲取的商业泉源。
如果能为下列每个角色,找到至少一个乐于担当的人选,我保证你项目成功率会增加一千倍!对每个角色的具体描述和建议见下文。
角色及其输出
角色
交付
项目领导者
项目规划,包含工作范围与时间
数据建构者
数据模型,查询语句
产品开发者
实现跟踪(埋点)
分析者
提供新的业务问题
报告制作者
为业务提供报告
项目领导者
有一个团队成员要负责分析工作的实施交付。你可能已经知道,一个高效的项目管理者要:
对项目领导者的建议:
数据建构者
这个头衔听起来很炫,但它只是意味着你的团队需要有个懂技术的人创建数据模型,并理解查询语句如何工作。数据模型可以很简单,甚至像一封电子邮件,列出你要跟踪的行为和优先级。这个模型有助于确定和传达你的项目范围。数据建构者帮助整个团队评估哪些业务问题可以被回答,哪些不能。通常这个人不必是数据科学博士,一般由一个app开发人员,或者懂得用电子表格建立模型的人担任。
对数据分析者的建议:
产品开发者
项目一开始,就要有至少一个开发人员承担埋点的工作。他们在各处加一些代码,这样每次登录、购买、上传和其他行为的数据都能被保存。如果事件的来源有很多,比如移动应用+网页,这个工作可能由多个开发者完成(如,一个网站开发者和一个移动开发者)。在小一些的机构,埋点的开发者通常也扮演数据建构者。在大一些的团体中,开发者和数据建构者紧密合作,确保模型数据足够理想,以及事物被跟踪并以一致的格式标记(如“user.id” = “23cv42343jk88” 不是 “user.id” = “fran@cooldomain.com”)。埋点是个相对直接的过程,许多分析服务有直接可用的客户库使得此过程简化,不过,你的团队依然需要决定要跟踪什么行为,如何命名。
对产品开发者的建议:
分析者
你会收集很多有意思的数据,但如果没人利用,这些数据就不会有价值。团队里需要至少有一个人对数据背后隐藏的东西非常好奇。我把这些人称为分析者。分析者通常是个开发者、产品经理或产品团队/营销团队的某个人。这些人不仅疯狂地想了解业务问题的答案,还能时时提出新问题。分析者喜欢钻研项目第一阶段收集的数据,而且有很多点子,引出下一阶段应该收集的新东西。换句话说,团队中需要有个人享受实践分析的过程。不要着急,这样的人有很多:)。技术背景对这个角色有很大帮助,这使得他们能快速理解什么样的查询语句可以得到想要的答案。这个角色对于项目成功至关重要,如果没人从数据中理解、学习,就无法从中得到任何价值。
对分析者的建议:
报告制作者
这个角色不是必需的,但你可能会想要制作一些报告,便于整个团队和其他利益相关者获取。要想让数据的实用性会大大提升,数据应该更紧密地与业务流程相连,而不是被遗弃在数据库里等着有人翻阅。一个前端开发者要能够把query变成产品经理和其他业务人员阅读的报告。下面是一些可能有用的例子:
对报告制作者的建议:
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