《大數據的關鍵思考》:數據的五大價值、CEO關心哪三項數據?

《大數據的關鍵思考》:數據的五大價值、CEO關心哪三項數據?
Photo Credit: Shutterstock/達志影像

我們想讓你知道的是

常常在討論數據時候,我們會有盲點是因為沒有理清楚,事情發生場景為何,因場景不同,所以數據解釋或使用方式也不同。所以在提供答案前,要先釐清場景為何,對象為誰。作為一名數據分析師,如果你不把自己的分析與當下做結合,便無法進步。

進了公司差不多也一年(編按:原文發表於2018年8月)了,工作漸漸轉為常態性工作。比起剛開始輕鬆不少,在操作系統上也熟悉很多。差不多可以翹腳過日子。但生於憂患,死於安樂,度過了第一年,下一年度我想要做出怎樣成績!

自我反思

  1. 怎樣幫公司創造更有效率方法?
  2. 如何透過現有資料,提供更有參考價值數據分析?
  3. 現有資料中,還欠缺什麼其他未收集要素?
  4. 如何培養職涯資本,創造不可以取代性?

正因為默默走進了數據分析區塊,也自知本身也不是這個背景出身的,還在幼幼班徘徊,對於數據見解還不夠具體到位,尚未建立完整數據思考邏輯思維,稱之為 「Knowledge Gap」,至於怎麼樣補齊這個缺口,突破現有盲點,便著手盤點手邊有的資源。

資源盤點

  1. 向內:主管或內部相同職位的員工
  2. 向外:朋友,與做性質相同得數據高人,或者參加線上或者是線下課程

內部分析:帶我主管偏向活動出身,活動跟對客人真的超強,但在數據涉獵比較少,比較難給我具體的建議。在台灣做顧客數據分析只有我一個人,加上其他類似職位同事都分佈在不同國家,由於地域限制,我們只能像牛郎織女一樣,ㄧ年在巴黎相會一次。

外部分析:先通過書本建立基本架構,提出問題,然後再透過參加特定活動還有讀書會,來創造與更多做數據相關人才交流。

左思右想後,向外部發展比較可行,當然在建立出複雜數據思維前,便想:「怎樣可以在短時間建立一些基本數據思維?」。

選書原因是因為覺得線上教學是比較偏向工具,在這個階段希望學會如何思考問題、建立數據架構、和商業思維 。

透過廣泛閱讀,與自己做的現有數據作比較,再透過比較提出問題點或者是盲點;然後再跟更多數據人吵架,啊不是,是腦力激盪,共同討論出答案。

有了問題和方向,腦子就會無意識地幫我找到答案,剛好看到HPX的讀書會真的有如看到一到光感覺,所以順利找到ㄧ批可以一起討論的數據的朋友。

數據分析師,靠什麼吃飯?

在開始分享心得內容之前,有件事情困擾我很久,在不同領域,數據分析人才到底在幹嘛?

我常跟大家介紹我是做數據分析,但總覺得我就是透過excel拉拉表格做做報告,並沒有真正用到coding或建立modeling。

都叫數據分析師,其實天差地別

對於職務內容有存有好奇心,也更想要了解市場上所謂數據分析師,在不同領域如何被定義。

有些數據分析師,每天只需要和Excel打交道,完成leader布置的表格整理工作就行。製作各類數據報表,業務報表,開發報表。

另一種數據分析師,職責內容要求掌握常用的機器學習演算法,面試首先推導一個決策樹或者邏輯回歸。入職後也是各類程式碼,和分析打交道的情況不多。

最近很夯互聯網行業裡,數據分析師偏向業務居多,一般屬於運營部門。不少公司也稱數據運營或者商業分析。

職位內容一般是:

  • 負責和支撐各部門相關的報表
  • 建立和優化指標體系
  • 監控數據的波動和異常,找出問題
  • 優化和驅動業務,推動數據化運營
  • 找出可增長的市場或產品優化空間
  • 輸出專題分析報告

實際情況是,不少業務端的數據分析師,主要工作只做第一點。別管它用匯總、分析、數據支援什麼好美的詞彙,基本是跑SQL,做報表。

光搜尋幾筆資料,數據分析師的定義就有這麼多種,也促使我思考著,如果要往下走,數據分析師面向這麼多,該朝哪個方向前進,才能創造出更高的價值?

要走純技術背景,我想我可能會卡在不上不下,或者更慘,那有機會走向策略端嗎?品牌端?產品端?那需要什麼樣的背景知識,這也是我近來不斷思考問題。

《大數據關鍵思考》心得

說太多廢話,讓我們進入正題,《大數據的關鍵思考》,由一本由阿里巴巴數據部門主管車品覺所撰寫。

節錄有趣的觀點,想要與大家分享,當然下面也参入一些我個人想法和意見,請大家斟酌享用。

共分為四部分:

  1. 數據的五大價值
  2. 問題就是答案
  3. 用傻瓜的視角觀察
  4. CEO關心哪三項數據
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Photo Credit: 本文作者提供

數據五大價值

在實際運用數據時候,需要認清數據到底能產生什麼價值。有時候,同一組數據會在不同場合下產生完成不一樣的價值。

有時候,單一數據沒有特別價值,組合起來在猜能產生意義,所以第一部分先檢驗你現在擁有的數據,能為你帶來什麼價值吧!

  1. 識別和串連價值:是別用來鎖定目標,如信用卡、身分證等。另外識別方式透過cookie,很多公司利用cookie採集資料,將不同頁面行為串連起來,產生價值。
  2. 描述價值:描述分析數據是一種標籤形式存在,透過描述數據來展現業務狀況,用來描述數據最好的方式就是分析數據框架。
  3. 時間價值:透過歷史偏好,歸納出用戶對於一種情境的偏好。除了體現歷史價值,另一價值便是及時,RTB ( Real Time Bidding ) ,當用戶進入某個情境之後,廣告需求方平台,便開始競價,對使用者現實情境分析數據。
  4. 預測價值:第一部分單品預測,在電商中,凡是可以產生數據,進行推薦都稱為預測價值。第二部分,數據對於經營狀況預測。
  5. 產出數據的價值:很多數據本身沒有價值,但在組合幾個數據後或者是整合部分數據後,產生新的價值。

問題就是答案

當我們在進行數據分析時候,我們最需要的就是不斷往下挖深,透過精準問題來鎖定範圍,盤點有限資料裡面,找到有助於幫助我們做出正確的判斷數據。

在盤點完所有數據,發現現有資訊不足,無法提供更深見解時,我們必須思考是不是需要透過「養數據」,額外收集資料,如面談、還有問卷調查才能得到有效的數據,來進行分析。但如果問題問的不夠精準,就有可能在現有資源中打轉。

問對問題,問題就已解決ㄧ半了。所以對一件事情的認知,要看是否俱備了用問題解決問題的能力。

用傻瓜的視角觀察

在探討一件事情時候,我們可以把自己想像成愚人一樣,當每個環節上面不懂,就要打破沙鍋問到底,一方面可以汲取別人的思維,一方可以驗證是否跟自己理解有偏差。

慣性思維會讓我們真正變成傻瓜,這樣會活在原有框架之下,利用原本有的工具、思維來解決方法,常常都無法解決真正的痛處。

在思考問題時候,透過像愚人ㄧ般問問題,能來反思我們在鑽研數據時候是否遺漏了哪個步驟?慣性思考造成盲點,導致無法洞悉數據所帶出的訊息。

CEO關心哪三項數據

常常要匯報給GM的我,雖然覺得深感榮幸,有這樣機會做全台客人銷售狀況以及分析,但剛剛開始的我也會害怕沒有抓到老闆要的點,被釘在牆壁上。

所以看到書中裡面提到,CEO關心哪三項數據也是相當有感。那老闆到底在意什麼?我們先往下看例子!

書中情境如下:

車品覺提到在面試數據分析師的時候,一定會問他們一個問題:「假如我是一家知名電子商務的CEO,今天是星期一早上九點,請你提供我三項數據指標,向我證明,在過去的一週裡,企業營運一切正常,讓我踏實。你認為,會是哪三項指標呢?」

絕大多數面試者對這個問題的回答比較一致:第一是流量、第二是交易量、第三其他包括轉換率、交易額等。當他們這樣回答完後,此時車品覺會反問:「剛剛我問的問題,你真的聽清楚了嗎?」這時候,有人會回答說,我聽清楚了,答案就是這三項數據。

要聽清楚問題,在回答,很多時候,當ㄧ聽到關鍵字就回急著提出觀點或,但往往都答不到要點,所以回答問題前,透過上述第一點:問好問題。
除此之外,在分析數據時,定義問題的能力很重要,因為問題分成很多層面,數據分析師必須要看當下要解決什麼

問題,再用那個指標去回答。因此首要具備的條件就是:定義和釐清問題。

換位思考,瞭解到「踏實」的慨念

  1. CEO會注意怎樣數據,在慣性上,是長期還是短期?
  2. 最近市場變動?
  3. 競爭品牌最近舉動?
  4. 提供給CEO的數據有哪些注意事項?如在會議上,CEO曾經在意哪方面議題,或者是曾經抬起頭或者是動筆寫下哪些要素等等

常常在討論數據時候,我們會有盲點是因為沒有理清楚,事情發生場景為何,因場景不同,所以數據解釋或使用方式也不同。所以在提供答案前,要先釐清場景為何,對象為誰。

作為一名數據分析師,如果你不把自己的分析與當下做結合,便無法進步。

這也是為什麼老闆喜歡我們走到店上,去觀察產品、顧客體驗、不同季節上顧客評價,在在都是在做數據,不可遺漏的重點,透過場景搜集,真實了解顧客的行為,進一步大膽假設,設立問題,來一筆一劃勾勒出答案的輪廓!

所以在大數據的商業環境中,既要懂得數據、又懂商業、還有擁有一套好的思維方式。

結尾

  1. 數據價值分類
  2. 精準提出問題
  3. 傻瓜視角看數據,突破現有框架
  4. 老闆、CEO在意什麼數據

大數據的關鍵思考Part I就先到此啦,期待下一篇有更多細節與大家分享,也希望大家能給我更多指教!

本文經作者授權轉載,原文發表於此

責任編輯:潘柏翰
核稿編輯:翁世航


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