前不久，CDA數(shù)據(jù)分析師公眾號發(fā)布的一篇文章名為《為什么學(xué)了工具，還是做不好數(shù)據(jù)分析》。這篇文章獲得了很多關(guān)注，被許多人轉(zhuǎn)發(fā)到了朋友圈，其中就包括永洪科技銷售副總裁王桐\(▔▽▔)/。于是，C君有幸約訪了王桐，繼續(xù)來聊一聊這個話題。
在2014年加入永洪科技之前，王桐曾供職Oracle和IBM，擔任過銷售、咨詢等方面的重要職務(wù)。他稱自己經(jīng)歷了一個「非典型性」的成長過程。與「科班出身」的數(shù)據(jù)分析師相比，王桐也許不長于「術(shù)」，卻喜歡思考「道」。此前與咨詢相關(guān)的工作經(jīng)歷讓他更善于總結(jié)，提煉出更具廣泛適用性的數(shù)據(jù)分析方法論。看一看他的分享，也許會幫助你不被工具和技術(shù)所囿，從另一個層面來看待數(shù)據(jù)分析。
以下為C君根據(jù)王桐訪談實錄整理
//以終為始 化繁為簡
加入永洪之后，有幸接觸到來自各行各業(yè)的客戶。我們幫助他們搭建大數(shù)據(jù)平臺或者數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，這個時候我發(fā)現(xiàn)，他們問的下一個問題永遠是：我該怎么用？怎么分析，或者分析些什么？
當技術(shù)和產(chǎn)品相對比較成熟之后，下一步就要解決應(yīng)用的問題。不同的行業(yè)和職能部門業(yè)務(wù)不一樣，他們關(guān)心的數(shù)據(jù)也不一樣，實際上他們做數(shù)據(jù)分析的方法論是共通，并不受行業(yè)和領(lǐng)域的限制。這個方法論提煉出來以后，就可以應(yīng)用在不同的行業(yè)和領(lǐng)域中去。
那么，數(shù)據(jù)分析的方法論都包括哪些？
簡單來講，從個人的微觀層面看，很多數(shù)據(jù)分析師，不管是甲方還是乙方，總是一上來就羅列很多分析方法，但這些分析方法之間并沒有什么邏輯，只是堆砌。列出的種種指標也存在這樣的問題，拿出去給別人看，別人也看不懂，不知道這些指標到底在干什么，很零散。
就數(shù)據(jù)分析這件事情來講，會問問題的那個人可能比學(xué)過統(tǒng)計的那個人更重要。史蒂芬·柯維(Stephen R.Covey)在談高效人士的七個習慣中，第二個習慣是「以終為始」，我們一定要以結(jié)果和目的為導(dǎo)向，目標明確了，才知道后邊該怎么做。
比如說，我看到了一個數(shù)據(jù)，去年公司營收是8000萬，現(xiàn)在讓我來分析，那么我的提問路徑是什么？首先，我看到這個數(shù)字，要去判斷8000萬是好還是不好。做判斷就要進行對比，找參照物，你可以和自己對比，去年做8000萬，前年是5000萬，大前年2000萬，趨勢還不錯；也可以和別人對比，你做800萬，同行做5個億，那就是有問題。從各個角度在時間軸上做對比，才能更好地做判斷。
有了初步的結(jié)論之后，就要找原因，所以第二步是歸因。我認為，找原因就是一個不斷細分的過程。比如去年營收8000萬都是由哪些方面構(gòu)成的？如果營收下降，是在哪一個部門、哪一個渠道、哪一個區(qū)域下降，要細分到可以對具體的人來問責。有些原因可以從數(shù)據(jù)上直接看到，有些則隱藏在數(shù)據(jù)背后，與具體的負責人溝通之后，才能找到真正的原因，做一些運營的策略來改進。
從宏觀上來看，企業(yè)構(gòu)建一個數(shù)據(jù)分析體系，思路與此類似。首先確定企業(yè)的目標是什么，然后從此展開，尋找最直接影響核心目標的指標都有哪些，一層一層拆解下去，你會發(fā)現(xiàn)你最初堆砌的那些指標都會被包含進去，但不再是零散的，而是被一個有邏輯的網(wǎng)絡(luò)連接起來。這種數(shù)據(jù)分析的邏輯捋順之后，用什么工具其實并不重要。
我們做咨詢的時候總是喜歡把復(fù)雜的問題歸類到很簡單的模型中，再演繹出一些實用的方式和場景。其實數(shù)據(jù)分析也一樣，無非是先判斷再診斷，把對比和細分這兩點抓好，那么你做數(shù)據(jù)分析的思路和邏輯就很清晰了。
//學(xué)會發(fā)問 提煉「套路」
工具并非不重要。在入行的最初兩三年，數(shù)據(jù)分析師必須要成為一個熟練的工具使用者。其實從企業(yè)的角度講，企業(yè)也并不指望一個剛?cè)胄械臄?shù)據(jù)分析師獨立完成項目，新人的價值就在于能熟練使用工具，能完成布置下來的任務(wù)。這個很重要，是基本功。兩三年之后，你想登上更高的臺階，就要學(xué)會如何讓數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)產(chǎn)生價值，學(xué)會提出問題。
解決具體分析問題的過程就是一個寶貴的學(xué)習過程。從大的概念上來說，人類學(xué)習的過程就是在模仿中不斷提煉的過程。在具體的任務(wù)中，你可以思考，給你布置任務(wù)的那個人，他的提問路徑是什么？他給你的可能是許多連續(xù)的任務(wù)，也會把一個任務(wù)拆解成許多任務(wù)，為什么？通過這種思考你能觀察出來他的提問路徑，不斷地積累自己的感覺，總結(jié)出一個「套路」。
作為一個數(shù)據(jù)分析師，不管是在技術(shù)部門還是在業(yè)務(wù)部門，你做的事情要最終產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值，才會讓價值最大化，當熟練運用工具之后，嘗試用數(shù)據(jù)去理解和指導(dǎo)業(yè)務(wù)，你就會發(fā)現(xiàn)工具就只是工具。
我比較看重思維方式的訓(xùn)練。過去做咨詢的一些思維訓(xùn)練對我現(xiàn)在很有幫助，包括學(xué)習的思維和解決問題的思維。咨詢比較擅長總結(jié)解決問題的方法論，這個方面推薦大家可以看看麥肯錫的《金字塔原理》、大前研一的《思考的技術(shù)》。
我覺得，學(xué)習應(yīng)該是一個勤于思考和善于運用資源的過程，學(xué)會提煉模式。我看到別人做好了一件事，我是否可以把他做事的套路提煉出來，用到自己身上。否則你只是看到他做好了一件事情而已。窮舉，抽象，歸納，演繹，不管你是不是在做數(shù)據(jù)分析師，學(xué)會這些高效的做事方法，都會受益匪淺。
最后插播小廣告，我們歡迎大家加入永洪。如果你不確定這個行業(yè)是否有前景，你可以看先到永洪來看看，我們在金融、零售、銀行、電信、制造、互聯(lián)網(wǎng)都有涉及，與各種行業(yè)的標桿企業(yè)進行合作，會是一個不錯的廣度接觸，多向發(fā)展，也可以朝著你感興趣的某一個領(lǐng)域深度發(fā)展，在這里都會有不錯的選擇。
大彩蛋：其實還有關(guān)于敏捷BI的一些探討，收錄在此，以饗讀者
??與傳統(tǒng)BI相比，敏捷BI最顯著的優(yōu)勢在哪里？
A：很多人都知道BI（商業(yè)智能），但是傳統(tǒng)BI廠商提供的整套BI方案的往往讓企業(yè)客戶難以接受：一是，項目投入非常大，人力物力財力的投入都是非常大；第二，項目周期跨度長。隨著帶來項目風險和項目未知的因素也就越多；第三，傳統(tǒng)BI廠商需要先調(diào)研再確立需求，然后再基于這些需求分層次進行數(shù)據(jù)的提前運算，包括復(fù)雜的表關(guān)系分析，建立等，項目初期對客戶的要求非常高，可能需要各個部門所有人員都要納入到項目體系里面。
然而，企業(yè)當前面臨的各種需求，使得他們對BI平臺的要求也越來越高：
· 敏捷化：政策、市場、業(yè)務(wù)經(jīng)常變化，數(shù)據(jù)分析需求也經(jīng)常變更，分析報表需要在當天內(nèi)實現(xiàn)，及時支撐業(yè)務(wù)決策，而不是花幾周的時間開發(fā)程序，貽誤戰(zhàn)機；
· 高性能：交易數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，需要實現(xiàn)秒級響應(yīng)的分析處理；
· 自服務(wù)：有分析需求的業(yè)務(wù)人員能夠親自進行分析的過程，而不是增加IT人員工作任務(wù)，釋放數(shù)據(jù)的價值，人人都是數(shù)據(jù)分析師。
而敏捷BI的特點恰好滿足了當前企業(yè)的各項需求：
第一，要簡單交付、極致易用：打破傳統(tǒng)BI軟件建二次表、Cube、復(fù)雜模型的漫長流程，直接基于細節(jié)數(shù)據(jù)，通過人性化拖拽快速生成分析報表。
第二，要能進行靈活的自服務(wù)操作：無需技術(shù)背景，業(yè)務(wù)人員可自服務(wù)完成分析需求；一天內(nèi)實現(xiàn)新報表、一天內(nèi)變更報表需求，保持分析思維的連續(xù)性；研發(fā)人員的負擔驟然減輕。
第三，要支持移動跨屏：無縫支持PC、iPhone、iPad和Android，并在這些終端設(shè)備上保持一致、易用的用戶體驗。您可以隨時隨地通過移動設(shè)備進行數(shù)據(jù)分析，從而做出正確決策。
第四，要支持高性能計算：支持秒級計算，可單機部署，亦可基于PC服務(wù)器進行分布式擴展，利用列存儲和內(nèi)存計算，實現(xiàn)從千萬到百億級數(shù)據(jù)分析的秒級響應(yīng)，支撐更多分析維度和更大的數(shù)據(jù)范圍。
以下圖片供參考：
永洪BI是按照這些標準研發(fā)的敏捷BI產(chǎn)品，可以在前端進行多維分析和報表展現(xiàn)的新一代敏捷型BI軟件，上線周期快，操作簡單，人人都能以自服務(wù)的方式來進行數(shù)據(jù)分析，滿足對數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)的多變需求。
??國內(nèi)BI市場發(fā)展到了什么樣的階段？未來的走向和趨勢如何？
A：在永洪科技創(chuàng)業(yè)前期，我們就看到傳統(tǒng)BI和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一些問題。
首先，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺無法適配云端。Gartner預(yù)測云端數(shù)據(jù)分析是未來的重要發(fā)展方向。這對數(shù)據(jù)分析平臺提出了更高的要求，必須能夠在云端部署，必須支持云端數(shù)據(jù)。 但是，傳統(tǒng)BI廠商并沒有為此做好準備。
其次，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析不能很好地處理大數(shù)據(jù)。2013年的Forrester的調(diào)研報告顯示，100家部署數(shù)據(jù)分析平臺的企業(yè)，其中80%拒絕使用，只有20%在使用。80%企業(yè)不愿意使用的原因有兩個：第一個是數(shù)據(jù)分析的環(huán)節(jié)多，周期長；第二個是分析結(jié)果只能是靜態(tài)報告。
我們通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)，企業(yè)客戶的IT瓶頸化嚴重。常常出現(xiàn)的現(xiàn)象是：業(yè)務(wù)部門提出的數(shù)據(jù)分析需求響應(yīng)滯后，而IT中心的數(shù)據(jù)分析報告需求堆積如山。用一句話形容就是：IT部門忙得要死，業(yè)務(wù)部門急得要死。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析平臺的產(chǎn)品碎片化嚴重。我們調(diào)研之后發(fā)現(xiàn)，企業(yè)客戶做靜態(tài)報告用的是一種產(chǎn)品，做探索式分析用的是另外一種產(chǎn)品，做大數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品就更多了Hadoop、Spark等，深度分析用R或Weka，這一系列的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品種類就超過了10種。在這種復(fù)雜的環(huán)境下，企業(yè)客戶經(jīng)常要糾結(jié)在不同產(chǎn)品見的數(shù)據(jù)對接，很難順暢地完成一次真正的大數(shù)據(jù)分析。
目前，我談?wù)剬鴥?nèi)外BI市場發(fā)展的兩點看法：
1.IT驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)驅(qū)動。購買決策權(quán)正持續(xù)地從IT部門轉(zhuǎn)換到各條業(yè)務(wù)線，因為他們需要面向業(yè)務(wù)人員的平臺，而不僅僅是面向IT人員的平臺。
2.敏捷BI占據(jù)主流。傳統(tǒng)BI巨頭逐漸顯露頹勢，我們驚訝地發(fā)現(xiàn)在Gartner 2016魔力象限報告中幾乎所有的傳統(tǒng)BI巨頭都被驅(qū)逐出了領(lǐng)導(dǎo)象限，而敏捷BI廠商占據(jù)了主流市場。
??敏捷BI適用于哪些領(lǐng)域的企業(yè)和應(yīng)用場景？為什么？
A：越是數(shù)據(jù)較多的地方，對數(shù)據(jù)分析的需求也就越旺盛，越是需要靠數(shù)據(jù)來說話的地方，越是更注重數(shù)字運營的企業(yè)。例如：金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)、電商、制造、零售、能源、醫(yī)療等以及政府機構(gòu)。
很多人有疑問，敏捷BI的深度用戶是不是只有大數(shù)據(jù)量的企業(yè)？其實不然。我們在實際項目中發(fā)現(xiàn)，敏捷BI一方面適用于，政府、金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、能源、零售快消、大型制造業(yè)/傳統(tǒng)企業(yè)等這類數(shù)據(jù)量比較大的客戶，也同樣能夠更好地適配于數(shù)據(jù)量比較小的中小企業(yè)，大型企業(yè)中有獨立信息系統(tǒng)的業(yè)務(wù)部門。它的客戶沒有大小之分，具有很強的適應(yīng)性。
從用戶分類情況來看，主要有四類用戶群：第一類用戶是報表的開發(fā)者，需求是快速開發(fā)；第二類是高級用戶，大部分是數(shù)據(jù)分析專員或者業(yè)務(wù)專家。需求是深入洞察分析；第三類是普通用戶，部分是經(jīng)理，團隊管理人員，需求是輕松上手及真正接觸數(shù)據(jù)；第四類用戶是高層管理人員，需要報表一目了然，便于操作，需求是隨時隨地查看數(shù)據(jù)，提供決策支持。
為什么，今天的敏捷BI成為主流？其實這樣的意識是不斷的在演變，就像當年我們的PC市場一樣，90年代初PC是非常珍稀的設(shè)備。如果要用PC，過程很繁瑣，而且主要是IT部門在用。到現(xiàn)在不僅僅PC是我們每一個人的標配，連手機的計算能力都已經(jīng)變得非常強大。每個人的手機上面少的幾十個，多的可能是幾百個應(yīng)用。
但是，幾年前的BI與分析市場像當年90年代要換鞋進機房去使用數(shù)據(jù)分析一樣。比如，我們做數(shù)據(jù)分析的時候，要去做數(shù)據(jù)準備、ETL、數(shù)據(jù)治理，還要打英文，還需要動態(tài)空間，而動態(tài)空間又需要IT部門來協(xié)助，過程繁瑣，不利于快速有效地回答問題。
BI與分析市場的另外一個窘迫是靜態(tài)報告，不能進行持續(xù)的數(shù)據(jù)洞察，使得IT部門吃力不討好：因為提出需求，提問與找答案的不是同一個人，所以會不斷地出現(xiàn)問題。這不合理，所以這個瓶頸就要被砸掉。解決之道就是把BI與分析能力給企業(yè)里的每一個人，讓業(yè)務(wù)員自己來提問，自己找答案，以此類推。
DT時代，每一個業(yè)務(wù)人員會問很多問題，而且這些問題不是一蹴而就的，需要被迭代、優(yōu)化，需要把一個問題分解成十個問題，最終才能找出第一個問題的真正答案。所以，BI與分析能力應(yīng)該像90年代的PC一樣，它應(yīng)該給企業(yè)里面的每個人賦予一種提升工作效率的能力，就像手機一樣，給每人一臺智能手機，讓大家可以基于自己的BI與分析平臺去使用數(shù)據(jù)、去消費數(shù)據(jù)，去發(fā)現(xiàn)洞察，去改進業(yè)務(wù)。
??隨著敏捷BI的普及，它將會給企業(yè)帶來什么影響？
A：敏捷BI的普及一定會帶來社會和企業(yè)帶來巨大影響。它會讓企業(yè)的每個人都能夠根據(jù)自己的需求做數(shù)據(jù)分析，每個人都能用好數(shù)據(jù)，甚至每個人都是一個分析師，都能基于一個開放的環(huán)境去提問，例如，銷售情況、市場獲客情況、生產(chǎn)制造情況等這些開放的問題。這種普及的應(yīng)用，最終會幫助企業(yè)去構(gòu)建未來十年的競爭力。所以企業(yè)里面的每一個人，都要認真思考，能不能幫助企業(yè)構(gòu)建基于敏捷BI的分析平臺，把分析的能力賦予企業(yè)的每個人，像當年的PC，現(xiàn)在的手機一樣，讓每一個人都可以把計算和應(yīng)用的能力觸手可及，幫助他們改進，持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)。
不過，單靠任何一種敏捷BI工具也是很難實現(xiàn)這么巨大價值的。因此，我們提出來了一站式大數(shù)據(jù)分析平臺，它包含了業(yè)務(wù)人員需要使用的幾乎所有的功能模塊，其中服務(wù)包括數(shù)據(jù)準備、探索式分析、深度分析，以及IT中心需要一起進行有力的企業(yè)級管控等，幫忙企業(yè)構(gòu)建自己的洞察力和增強核心競爭力。
本文為CDA數(shù)據(jù)分析原創(chuàng)
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