數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的企業(yè)應用價值_數(shù)據(jù)分析師

數(shù)據(jù)分析和挖掘應用的商業(yè)價值問題在哪，一是說數(shù)據(jù)分析和挖掘在企業(yè)，如果只有知識發(fā)現(xiàn)，知識應用沒有搞起來，企業(yè)還是沒有體會到數(shù)據(jù)的價值；二是說數(shù)據(jù)分析和挖掘，是否看在多么牛的互聯(lián)網巨頭工作的背景，還是要有扎實的數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力？

第一個問題，還得從第三方數(shù)據(jù)分析服務，與企業(yè)內部數(shù)據(jù)分析分開來說，否則沒有意義。第二個問題，就看是誰在主導找數(shù)據(jù)分析的人，到底是HR或沒想清楚如何用數(shù)據(jù)的高層，還是對數(shù)據(jù)分析和挖掘已經有了明確目標的高層，這才是關鍵??！像某些公司組織團隊，唯互聯(lián)網巨頭背景論，或者唯某種技術論，都很難對企業(yè)有實質的幫助，只是滿足他們的個人愿望罷了，而實際情況早已證明了這點。

個人很欣賞對數(shù)據(jù)分析有明確目標和需要的領導者，如果資深專業(yè)的數(shù)據(jù)分析和挖掘人士服務于這樣的業(yè)務領導者，為他們的團隊服務，將會擦出耀眼的火花，必將是大家一起與業(yè)務、與公司一起成長，突出市場重圍。

兩種數(shù)據(jù)應用的區(qū)別

第三方數(shù)據(jù)分析服務，個人以為屬于技術派，說技術派并非他們不需要懂業(yè)務，而是他們的價值更突出在數(shù)據(jù)挖掘和分析技術上，而非對業(yè)務的深入解析。所以每當有人問我某數(shù)據(jù)服務或廣告公司找數(shù)據(jù)總監(jiān)是否合適人選介紹，我回答是，像我這樣的可以上，但這并非我們最強項，最好找科班數(shù)據(jù)挖掘出身的，他們的核心價值是在技術，而非技術與業(yè)務的綜合。

企業(yè)內部的數(shù)據(jù)分析和挖掘，個人以為屬于商業(yè)價值導向派，或者叫業(yè)務派。如果把商業(yè)邏輯前因后果梳理不清楚，沒有熟悉運營的細節(jié)，那么他的挖掘技術發(fā)揮得價值，恐怕還不如普通數(shù)據(jù)展現(xiàn)。

有朋友會問，什么是商業(yè)價值導向，是不是我把商業(yè)問題暴露出來，就OK了？顯然是不夠的，這樣容易出現(xiàn)，你暴露的問題是“公開的秘密”，業(yè)務部門需要的是解決問題的辦法，而不是僅僅暴露問題！那如何做到數(shù)據(jù)的商業(yè)價值最大化呢？那就是把問題徹底解決！輔助（一個或多個）業(yè)務部門，把問題都解決了。

如何做到解決問題？

有朋友說，解決問題容易啊，BI作為IT工具，業(yè)務部門自己看著數(shù)據(jù)解決?。∥颐看味颊f，非也，如果這樣就OK，那么業(yè)務部門提需求，BI做分析開發(fā)，應該是完美的模式，但為啥這樣做的公司，數(shù)據(jù)都應用很初級？原因需要細細道來。

就拿大家都常舉例的轉換率問題來說，務實的公司會先從零售指標銷售收入、利潤、庫存來向下推轉換率，但我們就按很多電商領導關注的轉換率來談吧。

假設某周轉換率明顯下降，需要怎樣的分析才好呢，業(yè)務部門提需求，拿一些數(shù)據(jù)能搞定么？我們假設訂單轉換率由3%下降到1.5%，那么從業(yè)務角度，會有哪些可能性？

• 1。導流出了問題，新的流量來源僵尸用戶多？（用戶訪問習慣性行為判斷）
• 2。推廣出了問題，很多用戶誤點廣告（由退出率判斷）？
• 3。網站是否改版，降低了客戶體驗？（用戶行為路徑判斷）？
• 4。網站其他問題，例如某些功能比較難用，網站變慢等（用戶行為訪問節(jié)點分析判斷）？
• 5。是否商品突然沒有了吸引力，例如商品之前還是大量5-6折的商品引流，現(xiàn)在變成8折為引流了？（通過商品訪問深度、商品訪問比較分析）

如何有效解決問題？如果我們對KPI異常的判斷不客觀，那么就無法準確定位問題，更無法幫助業(yè)務部門解決問題！同時說等業(yè)務部門提需求，由BI來分析的朋友，請問轉換率問題，上述幾種常見原因的不同分析需求，業(yè)務部門誰能提出全面的需求？

如果沒有全面的需求，那就得有全面的分析，和解決方案出來，協(xié)助業(yè)務部門徹底解決問題。例如廣告誤點導致轉換率低，但如果總體訂單不變的情況下，是否廣告投入偏高，如果廣告投入偏高，則需建議推廣部門和廣告公司重談商務，降低費用，或者另找推廣途徑，來提高廣告ROI。這就是與業(yè)務部門一起共進退的案例之一，如果網站、商品問題，同理！

企業(yè)內部需要什么樣的分析挖掘人才？

當然需要分析技術和挖掘算法人才，但要想專人才發(fā)揮足夠的作用，必須有能理清楚整體業(yè)務，包括戰(zhàn)略戰(zhàn)術、運營，有熟悉分析技術和挖掘算法的人，來帶領數(shù)據(jù)商業(yè)價值最大化，因為剛才我分析過，靠業(yè)務部門提需求的模式，是搞不定數(shù)據(jù)價值問題的。

我和一位數(shù)據(jù)界朋友交流的時候說，假如你每次想讓你的分析都落地，產生商業(yè)價值，最好的辦法就是熟悉業(yè)務運營，熟悉業(yè)務部門的運作方式。例如你發(fā)現(xiàn)近期銷售降低的因素之一，是商品訪問平均深度環(huán)比降低了20%，這對很多數(shù)據(jù)分析師來說，已經做的很不錯了。且慢，這對于業(yè)務部門來說，還是很“虛”的說法。

像這個案例，你是給網站商品管理的同事說的，他們看到這個數(shù)據(jù)，最大的可能性就是陷入沉思，因為他們可能找不到突破口，來如何布局商品，才能提高訪問深度。假如你理解他們的工作是組織新老品，組織引流、要利潤、高利潤不同商品組合，商品組合折扣等等運營工作，那么你的分析就會更貼近他們的實際應用。

那么解決這個問題，就是要發(fā)現(xiàn)商品部門能解決的原因，到底是商品布局層次出了問題，還是不同分類的品類組合出了問題，當這些問題表述清楚后，商品運營人員自然知道原因出在哪里，如何解決??！

總結

不同公司的價值導向不同，他們需要人才會不同，需要的價值展現(xiàn)形式也不同。第三方服務公司需要的技術、算法為主導，有一定行業(yè)業(yè)務知識為輔，有技術核心競爭力。但如果對行業(yè)業(yè)務有更深入理解，就會分析出更有參考和咨詢價值的數(shù)據(jù)，體現(xiàn)出第三方公司更高的價值。 企業(yè)內部需要的熟悉業(yè)務和運作的人，但同時也要熟悉技術和算法，當業(yè)務推動不是問題，技術和算法就很重要，當技術和算法有儲備，那么能熟悉業(yè)務并能用好技術算法就很重要。簡單化數(shù)據(jù)分析和挖掘價值，以及人才判斷，無非變現(xiàn)出來的就是企業(yè)對數(shù)據(jù)分析和挖掘迷茫甚至無知，所以才認為背景能解決一切。