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数据人员如何破解“被动”和“低价值”的“魔咒”

作为数据人,能安静的当“表哥表姐”撸SQL、糊excel、打磨数据产品,或构思数据报告,其实蛮幸福的。事实上,很多数据人的一天是这样炸开的:

·场景1:业务跑来说,业务规则变化了,旧逻辑报表都弃用,赶紧调!

·场景2:报表数怎么不对了?一通排查,原来是某系统半夜调接口没有提前通知数仓!

·场景3:业务要给老板做个专题分析,抛来十几个excel表头,内含各种维度的中国式报表,要求出数越快越好!

·场景4:管理层需要移动端检视KPI进展。至于展示样式和展示内容?数据团队来定就行!

·场景5:数字化满意度调查业务反馈“无表可用”、“数据质量不高”,领导要求数据团队反思效率和价值。

综上现象,大部分企业的数据人员,不管是数据分析师、数据开发、还是数据产品人员,在日常工作中都是比较被动的——或疲于应对来自管理层、业务等“猝不及防”和“堆积如山”的“需求”,或忙于处理技术通路、数据质量导致的各种“暴雷”和“大坑”。数据人员充当着业务分析的“救火队”、数字化最后一公里的“填坑侠”。长此以往,不仅成长受限、团队气势受挫,组织也会对团队效率和价值产生质疑。

那么,数据人员如何破解“被动”和“低价值”的“魔咒”,做到从容应对需求,凸显业务价值,甚至收获“用户”好评呢?

首先,我们来分析一下“被动”的根因,通常集中在三个方面:

·业务变化快。特别当前大环境下,业务重心调整、组织架构调整、考核方向调整,是常态。业务变,逻辑规则和需求自然因需而变。

·系统变化快。企业系统建设足够敏捷的话,系统一月一发版,一年一大调,用满五年推到重来,是常态。系统变了,数据源头也变了。

·数据质量差。数据是所有数据工作的生产资料。原材料质量不好,加工成品的可用性也可想而知。

数据可以预测业务,但巧妇难为无米之炊:数据资产需要“沉淀”,数据能力需要“滋养”,数据质量需要“治理”,数据架构须遵循业务架构设计,并与技术架构、应用架构的相互咬合——如此看,数据人的“被动”是各种客观情况导致的必然结果。

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那么有没有破解被动的方法?还是有的。笔者结合经验做了个总结:充分发挥主观能动性,“软硬双升”。

1、硬实力提升

工欲善其事必先利其器。这里的“硬”实力主要指坚实的技术栈。专业阐释数据平台搭建的文章很多,这里不展开赘述。个人经验需注重如下两个方面:

第一方面,优化数据架构和平台。以数据团队传统自留地——数仓为例,做到:优化数仓分层充分解耦;数据模型和指标标准化;元数据的血缘和影响同步考虑;设置数据运行监控机制;确保服务器性能;做好文档管理。

第二方面,充分利用BI工具。选择一款“合适”的BI产品,数据人自己用好;同步通过培训,赋能自助BI给到业务侧的数据重度用户。

2、软能力提升

软实力内嵌于数据人自身,可以不依赖组织资金投入打造,且效果明显。软能力鲜有文章提及,结合大佬文章和自身经验总结下。

第一,改变思想站位。本质是心态,这里数据人需注意两个方面,一是不能有“等靠要”的心态——我就是“下游”,我就是需要坐等通知的那个。数据人要主动YY自己是业务数字哈转型的砥柱中流(其实也应该是)。二是,摒弃表哥表姐、仓库主管的站位。要定位为业务的数据BP(Business Partner)、数据的赋能者,甚至数据建设者。心态变了,自然会更佳积极的拥抱变化,主动换位思考。在某些组织环境下,定位确实很难自说自话,但阿Q精神还是要有的。

第二,清晰数据资产。本质是知己,做到“三熟”:对自己手边已有哪些报表资产熟稔于心;对核心业务系统字段分布、业务含义熟稔于心;对核心数据的数据质量熟稔于心。三熟之后,任何一个业务新需求或者调整,可否支撑、如何支撑、多快支撑,就可以做出相对客观的评估。

第三,深入理解业务。本质是知彼,做到“三多”:努力提高业务数据敏感度,对所辖业务战略和重点有了解,多看业务资料,多跟业务会议,多主动做一些业务分析哪怕是储备用。

第四,优化沟通方式。本质是打通。打通对象是谁?数据团队的上下游:上游系统团队、下游业务人员。对于数据架构和开发人员,多和上游系统开发团队沟通。方法:参加IT周会,建立沟通群,了解系统发版更新;适度参与系统测试、数据装载和用户培训。对于数据需求和数据分析人员,多和下游业务团队沟通,方法:定期参加业务战略宣贯会、经营分析会、运营汇报会等——哪怕做旮旯旁听。此外,数据团队还需要“外交”能力,如大鱼老师文章所述,主动“推销”成果。《数据团队更需要一个“外交部长”》

第五,做好响应机制。本质是运营。不管是个人,还是团队,我们都需要不断总结“数据运营”的套路,来应对突然袭击的需求、技术问题和价值声明。我们可以问问自己,作为数据团队成员,你的需求响应流程是什么?是需求过来填个表就可以去取数了吗?技术报错的响应流程是什么?是否有对应的问题核查清单?你有对历史响应的需求和解决的问题做过分类、统计,并找到主要矛盾和制定应对策略吗?你的成果价值如何声明?

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综上,破解“被动”和“低价值”的“魔咒”,宏观层面,在于企业架构的良好设计和不同架构之前的润滑衔接;微观层面,在于数据人员和数据团队的“软硬双升”。

数据人高薪水的虚荣外表下,其实并没有太多化腐朽为神奇的案例,更多是一地鸡毛的日常。破解“被动”和“低价值”的“魔咒”,才是数据人员职场进阶中最需闯过的第一关。

作者:@子曰,毕业于北京大学信管系;10年数据分析与数据治理经验;先后服务于互联网大厂、央企总部和领先的2B IT公司,数据团队负责人。

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