为什么雇佣数据分析师不能解决你的业务问题

随着企业越来越多地利用数据驱动的决策, 在公司范围内使用和理解数据的能力变得至关重要. 而像Netflix这样的科技巨头, Airbnb, Spotify在过去10年里建立了强大的数据文化, 大多数公司在启动和运行数据方面经常面临挑战. 数据文化 WeWork联合创始人和前数据主管加比·斯蒂尔(加比斯蒂尔)和利亚·韦斯(利亚维斯) 蒙特卡罗 CEO兼联合创始人巴尔·摩西分享了如何利用数据在你的公司产生影响. 

这是2.m. 你已经盯着Excel电子表格5个小时了, 试图理解如何获取原始CSV文件,并将其转换成能够告诉你上季度有多少销售是合格的,你的出站营销活动推动的. 

在你上一个公司, 你有一个团队负责处理这一切, 但在你的新公司, 在数据方面,你说了算. 仅次于能量饮料, 或者更好的是, 好好睡一觉, 最重要的是,您希望能够将所有这些数据集中在一个地方 实际上 就像Looker仪表盘一样. 

即使你的数据管道像沼泽地一样阴暗, 非常明显的是,你们公司的数据孤岛方法根本不起作用. 

听起来很熟悉? 你不是一个人. 

以下是你的公司应该重新考虑其数据战略的3个迹象,以及推荐一个正规滚球网站如何解决这个问题的建议:

1. 缺乏清晰的数据所有权

图片由 查尔斯Deluvio on Unsplash.

随着对实时性的需求, 可操作的数据的增长, 处理数据的字符类型也是如此, 包括数据分析师, 数据科学家, 数据工程师, 甚至还有数据治理代表. 尽管这些角色之间经常有重叠,但每个职业都需要不同的专业知识. 如果你刚刚开始你的数据计划, 这些区别可能很难追踪. 

推荐一个正规滚球网站经常发现,公司首先意识到他们需要数据来回答商业问题,例如: 

  • 广告主动性带来了多少收入? 
  • 推荐一个正规滚球网站需要雇佣多少客户支持代理来满足需求? 
  • 第三季度推荐一个正规滚球网站应该优先考虑哪些市场?

通常,公司的第一步就是聘请数据分析师来定义和建模数据. 雇佣数据分析师是非常必要的第一步, 但如果你的目标是真正成为一个完全数据驱动的组织,这也是不够的. 重要的是要记住,你正在招聘的职位并不一定包含所有数据处理所需的技能, e.g. 模型的数据, 维护提取和加载工作流程, 并执行实现这些见解所需的转变.

2. 缺乏数据民主化

经常, 使用和理解数据的能力只保留给组织中的少数人, 尽管数据分析培训和数据科学训练营正在兴起, 让公司里的每个数据用户都成为数据建模专家是没有意义的. 

数据民主化这个术语是由数据图例创造的 伯纳德•马尔,指组织中所有数据用户访问和理解数据的能力. 没有数据民主化, 当员工不理解构建和维护数据模型或运行查询所需的工作时,可能会产生紧张感, 当数据团队告诉他们一个请求需要多长时间时,将这些抱怨升级到他们的经理那里. 

一家领先的送餐服务公司的客户成功分析师告诉推荐一个正规滚球网站,这种“临时查询”是她生存的祸根. “这让我无法从事战略工作, 我的利益相关者不明白为什么我不能为他们提供这些查询……昨天……但我负责整个客户成功组织!” 

推荐一个正规滚球网站发现,这些瓶颈通常是由于涉及数据的不同团队之间的沟通中断造成的, 分析技能缺乏民主化,使所有数据用户能够理解和使用数据.

3. 你的数据基础设施不能满足你公司的需求

企业在投资数据时面临的最常见挑战之一是如何弥合数据基础设施和分析之间的差距. 现代数据堆栈为快速建立强大的技术基础设施提供了一条新的道路, 但是很多数据基础设施对于公司的用例来说是不可访问的或不合适的, 这意味着金钱和时间的投资不会转化为任何对底线有积极影响的东西.

数据工具可能存在不足的其他几个地方: 

  • Overcomplication数据解决方案并不总是直观的使用,特别是当涉及到新用户. 这可能会引入瓶颈,从而阻止团队充分利用其堆栈的潜力.
  • 手工流程: 一些解决方案, 特别是在数据治理领域(例如:数据质量, 数据目录, 和元数据管理)仍然需要手动输入, 一个及时和成本密集的过程. 如果数据治理和遵从性是您公司的优先事项,则需要数据团队 一种新方法 这将与他们的业务增长同步,并减少体力劳动.
  • 参与入职和设置: 如前所述,大多数组织都需要尽快获得数据. 数据团队无法承受花费数周甚至数月的时间来熟悉新解决方案,也无法跟上新解决方案的速度. 

在一起, 这三个迹象——缺乏明确的数据所有权, 缺乏数据民主化, 不恰当的工具和技术——描绘了一幅令人担忧的画面,这家公司不是靠数据成功的. 

如何构建数据驱动的文化

图片由 Kaleidico on Unsplash.

好消息? 开始认真对待数据,并在公司建立以数据为导向的文化,永远不会太迟. 方法如下:

尽早、经常地向每个人传达数据的价值

每一家严肃对待数据的公司都应该问的第一个问题是: 投资数据将如何帮助我解决推荐一个正规滚球网站的业务问题? 

与关键决策者保持一致是很重要的, 利益相关者, 让数据用户了解他们的需求是什么,以及数据团队如何提供帮助. 推荐一个正规滚球网站发现传达数据价值最简单的方法之一就是从一两个强大的用例开始, 无论是与市场部合作建立更复杂的收入模型,还是与运营团队合作设计一套仪表盘,快速显示业务增长的相关数据. 

一旦你有了数据(字面上的)来验证你的说法, 你的数据计划可以成长为更可持续的项目,有来自其他业务部门的热情数据拥护者作为早期的啦啦队长. 

自助,自动化工具

早些时候, 推荐一个正规滚球网站提到,手动解决方案和流程可能会使从数据开始设置变得更加困难. 虽然推荐一个正规滚球网站还远没有几个月的时间在登机和物理数据库(你知道, 办公大楼中的服务器场和数据中心), 还有改进的余地. 幸运的是, 越来越多的解决方案提供商意识到自助服务的好处, 云友好, 以及实现数据建模等任务的人工智能解决方案, 数据探索, 数据发现比以往任何时候都容易. 

许多组织开始时混合使用权宜之计的数据访问解决方案和数据模型. 一个全面的, 自动化的数据解决方案-一个现代的数据堆栈-允许您系统化的整个过程, 允许您构建可重用的, 可复制的数据模型, 指示板, 并根据已知的业务需求进行报告. 

优秀的解决方案将解放数据工程师,让他们投身于能够真正为公司带来发展的项目, 让数据分析师自己探索数据. 为实现这一目标, 您的数据团队应该仔细设计一个数据堆栈,并进行基础结构分析,以评估什么对您的组织最有意义. 

数据可观测性 & 可靠性

如果处理的是坏数据,那么在数据基础设施上投入多少时间和精力都没有关系, 你不知道这些数据来自哪里, 或者你不相信它是最新的,准确的. 构建这个问题的一个简单方法是通过软件应用程序可靠性的角度. 在过去的十年左右, 软件工程师利用了像New Relic和DataDog这样的针对性解决方案,以确保高的应用正常运行时间(换句话说, 工作, 性能软件),同时保持停机时间(停机和滞后软件)到最小. 

通过应用软件应用程序的相同原则,数据的可观察性和可靠性, 这些问题是可以确定的, 决心,甚至是预防, 让数据团队对他们的数据有信心,从而提供有价值的见解. 一个伟大的 数据可观测性方法 是否提供对管道的端到端的可见性, 在问题影响下游用户之前监视并发出警报, 让数据涉众对他们交付业务价值的洞察力有信心.

通过建立一个围绕数据的社区来扩大你的影响力

图片由 布鲁克礼物 on Unsplash.

社区建设需要时间, 耐心, 还有大量的倾听, 这可能是最具挑战性的部分,但也是最有意义的部分!——构建数据驱动文化的要素. 

而数据“所有者”可能是数据团队的成员, 该公司几乎每个人都在日常工作中使用数据. 开始, 推荐一个正规滚球网站建议与其他功能领域的数据消费者合作, 在您构建您的数据堆栈和定义您的数据策略时,征求反馈和输入. 

这种社区建设也扩展到了数据团队中. 如果你创造了这样一种文化,即业务分析师和数据工程师代表着彼此不理解的对立力量, 成功是很难的. 数据工程师应该尽最大努力弥合数据和业务之间的差距, 将数据消费者带入他们的流程, 并围绕数据建立社区.

毕竟, 在你的公司雇佣一名数据分析师并不能解决你所有的业务问题(尽管这是个不错的开始)!),但建立一个数据驱动的文化将会. 
有兴趣了解更多关于如何在您的公司扩展数据? 接触 利亚加比 at 数据文化 or 巴尔 at 蒙特卡罗.