时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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一、第一条数据驱动业务中的“数据”广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实),也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户的想法、一线人员的技能等等,即使它们还没有被量化或者无法量化,也不能当成看不见,否则就会得出每天看K线的股民比凭经验决策的老板更懂数据的谬论。以下如非特别说明,都指狭义的那个数据定义。 二、第二条数据驱动业务中的“业务”不仅仅指产品或业务线,还包括公司战略制定、组织优化、机制变革、流程优化、商业模式重塑、规划投资、精细运营、精准营销、精准建设等等,因此不要总在一个方向猛干,适当地抬起头,俯瞰下全局,也许能找到更合适的驱动对象。 三、第三条数据驱动业务的策略制定来源于直觉与客观事实(数据)两个方面,驱动的策略应该依赖【直觉驱动】还是【数据驱动】取决于企业所处的阶段。 业务开展早期,【直觉驱动】成功率更高一点,但随着业务发展,好的直觉不再足以驱动业务继续增长,这个时候【数据驱动】的价值就会变大,但不能因此否定直觉。 四、第四条数据驱动业务有二种情况,驱动自己的业务与驱动别人的业务。 驱动自己的业务由于一切数据(广义)都在掌控中,因此比较容易实现,驱动别人的业务则相反,没一定的策略往往头破血流。 当然有一种情况例外,即公司领导亲力亲为顶你,但这种机会可遇而不可求,恰好大鱼碰到过一次。 五、第五条数据驱动业务有其不可克服的弱点,如果把数据驱动业务比作开飞机,那么数据就是传感器、仪表盘、报警灯,传感器获取数据,仪表盘展示数据、报警灯进行预警。 但飞机主要还是靠发动机驱动,数据仅仅是个辅助角色,当然你说驱动也勉强可以,但很多业务的开拓跟数据真没关系,比如从0到1的产品创新,因此不要神化数据驱动业务。 六、第六条用数据驱动别人业务的不二法则:帮助其完成KPI,即使你胸怀天下,也要很谦卑地从帮助别人完成KPI开始,大致可以分为四步:
天下熙熙皆为利来,天下攘攘皆为利往,用数据驱动他人业务,最后玩的还是人性和利益。 七、第七条数据分析的方法有四步:
八、第八条理解业务要有三大格局:
我们习惯于在下路猛干,往往事倍功半。 九、第九条掌握一些分析模型让我们理解业务事半功倍,这些分析模型包括PEST、5W2H、SWOT、波士顿矩阵、SMART原则、波士顿五种竞争力分析模型、价值链模型、逻辑树方法、鱼骨图等等。 十、第十条现代管理学之父彼得德鲁克说:如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。对于业务也一样,如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。 十一、第十一条好的指标有两个特征。 第一是具有核心驱动的特点,一般从战略开始,然后识别到关键成功因素,再推断出核心指标,比如用户数和活跃用户数两个指标,显然后者于业务成功更有价值。 第二是比率或者比例,因为有比较才有鉴别。我们经常看到绝对值指标也会属于企业的核心指标,一方面是因为其也是比对的结果,只是老板把这个比对过程隐藏了;另一方面是宣传的需要,在任何数据分析中给出一个绝对值而不作特别说明,会让老板觉得莫名其妙。 十二、第十二条指标体系的构建也是有模型可参考的,这里提供5个:
十三、第十三条数据分析的本质就是将复杂的数据分解到0或1(代表人的常识能判断的对或错)的建模过程,与机器学习不同的是,这个过程是人主导的、结构化的,线性可理解的。 十四、第十四条优秀的数据分析师要有二个执念:
十五、第十五条要想成为一个好的数据分析师,可以问自己五个问题,认知有没有差别?技能有没有差别?效率有没有差别?信息有没有差别?资源有没有差别? 随着数据开放和基础设施的普及,数据分析师在操作技能、工具使用、信息获取、数据资源上的不对称优势逐渐消失,唯一的差异化就是认知,这也是你读这篇文章的原因。 十六、第十六条一般的数据分析师用狭义的数据驱动业务,但广义的数据驱动业务需要战略、组织、机制、流程、业务等等能力的加持,因此数据分析师的职场最终归属一般是业务和管理,如果你执着于做狭义的数据分析师,那BI总监也许就是天花板了。 十七、第十七条数据驱动业务的四个阶段:
十八、第十八条赵括有那么多的数据,信息甚至知识,但他还是无法打胜仗,因此,数据本身无法驱动业务,信息不行,人工智能也不行。 事实上,数据只有转化为智慧才能驱动业务,上面的十七条也许有助于你找到智慧之路。
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关键词:1年, 初级, 数据驱动业务