Sáu bước để trở thành người làm việc theo hướng dữ liệu

Tác giả của bài viết này phân tích và trình bày một cách khách quan về sáu bước của hoạt động nhóm dựa trên dữ liệu. Có thể bạn muốn xem thử.

Khi thực hiện hoạt động, chúng ta nên tập trung vào việc tìm hiểu các chiến lược tăng trưởng hay tìm hiểu về các mục tiêu tiềm năng?

Điều này làm tôi nhớ đến nhiều điều. Kết quả bạn nhận được sau khi suy nghĩ sâu sắc thường khác với nhận thức của mọi người. Chúng ta thường nghĩ rằng chiến lược tăng trưởng rất quan trọng.

Giáo sư Yu Jun nói về vấn đề khan hiếm. Khi tìm kiếm một nhà quản lý sản phẩm, chúng ta nên tìm người có logic chặt chẽ, vì logic chặt chẽ tương đối khan hiếm.

Nói một cách tương đối thì kiến ​​thức cơ bản về sản phẩm rất dễ học. Vì vậy, theo logic tương tự, khi phỏng vấn, hầu hết mọi người sẽ tìm kiếm những người hiểu biết về chiến lược hoạt động và phân tích. Bởi vì những người như vậy thậm chí còn khan hiếm hơn.

Nhưng có một giả định ngầm ở đây: môi trường để thu thập dữ liệu cũng tốt. Vì vậy, với chiến lược tăng trưởng tốt, bạn chỉ cần tiếp tục thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu để liên tục tạo ra những chiến lược thực sự tốt.

Nhiều nhà quản lý tin rằng tuyển dụng được các nhà phân tích chiến lược giỏi (những người vốn khan hiếm) có nghĩa là họ có thể dựa trên dữ liệu. Nhưng mọi việc đều đạt được nhờ vào sức mạnh của một đội. Các nhà phân tích giỏi chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Chỉ khi toàn bộ chuỗi tổ chức trở thành chuỗi lấy dữ liệu làm động lực và liên tục trao quyền cho nhân viên kinh doanh thì mới có thể đảm bảo đầu ra chiến lược liên tục.

Thuê những người vận hành chiến lược tăng trưởng tốt chỉ là bước khởi đầu cho hoạt động dựa trên dữ liệu.

Bởi vì các công ty mà tôi đã tư vấn gần đây ít nhiều không thể hoạt động dựa trên dữ liệu do những yếu tố này. Lý do phổ biến cho sự phản kháng này là họ chỉ nhìn thấy một số vấn đề về lát cắt hoặc một số vấn đề về nút nhất định mà không thể dựa trên dữ liệu. Nhưng như tôi đã viết trong bài viết trước, hãy nghĩ lớn và bắt đầu từ những việc nhỏ.

Giải pháp chúng ta thường tìm thấy là điều trị triệu chứng thay vì nguyên nhân. Nếu bạn thực sự muốn chuyển đổi nhóm của mình thành nhóm lấy dữ liệu làm trọng tâm, bạn cần giải quyết các vấn đề chung ngăn cản nhóm lấy dữ liệu làm trọng tâm. Quá trình này cũng giống như việc gỡ rối một loạt các sợi chỉ rối. Đầu tiên, bạn phải sắp xếp chúng thành một khối, sau đó mới tháo từng cái một. Không còn cách nào khác.

Thứ hai, quá trình cải tổ bất kỳ đội bóng nào cũng là một quá trình dần dần. Bỏ qua vấn đề lợi ích, mô hình năng lực của các thành viên trong nhóm, quy trình làm việc và thói quen làm việc đều cần được hướng dẫn dần dần. Bất kỳ hành động hấp tấp nào cũng sẽ dẫn đến sự từ chối của nhóm (nếu chúng ta coi tổ chức như một cơ thể)

Vì vậy, tôi sẽ cung cấp cho bạn một danh sách kiểm tra và tuân theo logic này để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến động lực tăng trưởng "dưới nước" của tảng băng chìm.

Hy vọng tổ chức của bạn cũng có thể chuyển sang quy trình dựa trên dữ liệu.

Thu thập dữ liệu là quá trình trao quyền liên tục cho doanh nghiệp thông qua toàn bộ nhóm và nhiều hệ thống, và thông thường chúng ta chỉ thấy các nhà phân tích dữ liệu.

1. Bạn nên nghĩ gì trước khi bắt đầu dữ liệu hướng

1.1 Tại sao lại là dữ liệu

Các nhà khoa học Mỹ đã tiến hành một thí nghiệm tư duy: họ xáo trộn khối Rubik và đưa cho một người mù để họ khôi phục lại nó. Giả sử rằng người mù đó bất tử và không cần nghỉ ngơi, đồng thời anh ta xoay khối Rubik một lần mỗi giây, về mặt lý thuyết thì anh ta sẽ mất bao lâu để khôi phục lại khối Rubik?

Câu trả lời là vài tỷ năm, điều đó có nghĩa là từ Vụ nổ lớn đến hiện tại, sẽ mất thêm vài tỷ năm nữa thì điều này mới trở thành sự thật.

Nếu thêm một biến số - mỗi lần xoay khối Rubik, có người phản hồi cho biết người đó đang ở gần đích hay xa đích hơn, thì một người mù sẽ mất bao lâu để khôi phục lại khối Rubik? Câu trả lời là hai điểm rưỡi!

Thí nghiệm tư duy này tiết lộ một bí mật: phản hồi lặp đi lặp lại là một quy luật phổ quát mạnh mẽ.

Mục đích của việc số hóa dữ liệu là để mọi chiến lược của chúng tôi được hiển thị và định lượng kết quả. Điều này có nghĩa là mỗi lần chúng ta xoay khối Rubik, chúng ta biết mình xoay đúng hay sai, điều này có thể tăng tốc độ lặp lại.

1.2 Dữ liệu điều khiển có thể làm được những gì?

Dựa trên dữ liệu có nghĩa là kết quả có thể được định lượng và toàn bộ hoạt động kinh doanh có thể được định lượng. Dữ liệu chỉ có thể cho bạn biết tình hình hiện tại, giống như một bệnh nhân đến bệnh viện để điều trị, bác sĩ nói rằng bạn bị huyết áp cao, nhưng không thể kê đơn thuốc hạ huyết áp cho bạn. Nếu chúng ta so sánh cơ thể con người với một doanh nghiệp, dữ liệu chỉ có thể cho bạn biết tình trạng hiện tại của doanh nghiệp bạn nhưng không thể cho bạn biết lý do dẫn đến tình trạng này.

Tất nhiên, nếu cơ sở dữ liệu của bạn rất lớn, trong trường hợp này bạn có thể tìm ra mối tương quan giữa chiến lược và kết quả bằng cách đưa ra một số chiến lược và thực hiện một số sửa đổi và lặp lại. Nhưng chúng tôi vẫn không khuyến khích bạn làm điều này. Tốt hơn hết là bạn nên dựa vào dữ liệu và thực hiện nghiên cứu người dùng cũng như phân tích nhu cầu.

Vì vậy, dữ liệu chỉ có thể làm mọi việc đúng. Xoay khối Rubik đúng cách.

Trên thực tế, công việc của chúng tôi phức tạp hơn nhiều so với việc xoay khối Rubik, vì giả định ngầm định khi xoay khối Rubik là thông tin phản hồi đúng và sai tự nó đã chứa đựng giải pháp chiến lược. Nghĩa là, nếu bạn không xoay khối Rubik theo hướng sai, bạn chắc chắn sẽ xoay nó theo hướng đúng.

Nhưng trong hầu hết các tình huống thực tế, phản hồi trạng thái thực tế sẽ không cung cấp cho bạn giải pháp trực tiếp. (Tôi sẽ viết một bài viết khác về sự phức tạp của loại biến thể cạnh này.)

Nhưng làm đúng việc trong thời gian dài có thể làm tăng đáng kể khả năng làm đúng việc.

Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là làm đúng mọi việc, nhưng đây không phải là kết quả tất yếu của hoạt động kinh doanh dựa trên dữ liệu. Kinh doanh dựa trên dữ liệu là cơ sở để thực hiện đúng việc.

1.3 Doanh nghiệp của bạn có hoạt động dựa trên dữ liệu không?

Trước khi bắt đầu phát triển theo hướng dữ liệu, bạn cần hiểu rằng bạn cần phải suy nghĩ về ba câu hỏi để xem liệu doanh nghiệp của bạn có thể theo hướng dữ liệu hay không.

Điều này dẫn đến chương thứ hai của chúng tôi, ba câu hỏi dựa trên dữ liệu.

• Câu hỏi đầu tiên là ngành của bạn có phải là ngành đang phát triển không?
• Câu hỏi thứ hai là liệu doanh nghiệp của bạn có nhiều người dùng và giá trị thương mại hay không, và liệu giá trị dựa trên dữ liệu có thể hỗ trợ chi phí cho nhóm hay không.
• Câu hỏi thứ ba là liệu doanh nghiệp của bạn có thể được chia thành nhiều vòng khép kín nhỏ độc lập hay không.

2. Các điều kiện mà phát triển dựa trên dữ liệu cần đáp ứng

2.1 Tăng trưởng tạo ra chiến lược

Câu hỏi 1: Ngành của bạn có phải là ngành đang tăng trưởng không?

Số lượng người dùng và dữ liệu là nguyên nhân của chiến lược, không phải là kết quả của chiến lược.

Nhiều ông chủ cho rằng hoạt động kinh doanh hiện tại không phát triển. Nếu tôi tìm kiếm những tài năng có khả năng phát triển thì liệu có giải quyết được vấn đề không? Đây chính là điều tôi muốn nói khi nói đến việc điều trị đầu khi đau và chân khi đau.

Điều đầu tiên bạn cần nghĩ đến là liệu ngành này có đang phát triển hay không. Cho dù có đưa Trương Tiểu Long vào ngành giáo dục thì cũng khó mà phát triển được. Đừng nói đến Trương Tiểu Long, cho dù Lý Tiểu Long hay Lý Hiển Long có đến cũng vô dụng.

Vì vậy, mục tiêu cốt lõi của tăng trưởng là doanh nghiệp của bạn có thể phát triển thông qua các kênh hiện có hoặc bằng cách tìm ra các kênh mới để chuyển đổi người dùng.

Ý định ban đầu là người dùng có nhu cầu nhưng thiếu kênh để khám phá hoặc môi trường bên ngoài dẫn đến ngày càng nhiều người dùng. Ngưỡng tăng trưởng đầu tiên là số lượng người dùng trên thị trường. Nhưng nhiều ông chủ vẫn chưa suy nghĩ thấu đáo về logic của bức tranh toàn cảnh. Chỉ cần tìm người có thể thu hút khách hàng. Tôi nghĩ chỉ cần có chiến lược, tôi sẽ có người dùng.

Theo ví dụ này, nếu tôi mời Trương Tiểu Long thì sẽ có sự tăng trưởng, nhưng không chắc chắn.

2.2 Cơ cấu tổ chức chỉ tồn tại khi có giá trị

Câu hỏi 2: Doanh nghiệp của bạn có lượng người dùng và giá trị thương mại lớn không và giá trị dựa trên dữ liệu có thể hỗ trợ chi phí cho nhóm không?

Tiếp theo, lời giải thích đầu tiên là bạn ước tính có bao nhiêu người dùng trong ngành này. Số lượng người dùng càng lớn, giá trị bạn tạo ra thông qua tối ưu hóa càng lớn và bạn có thể cung cấp nhiều mức lương và vị trí hơn.

Quy mô của doanh nghiệp quyết định cơ cấu tổ chức. Nếu bạn có hàng chục triệu người dùng mỗi ngày, sẽ rất có giá trị nếu bạn phát triển các thuật toán và chiến lược dựa trên dữ liệu. Nếu bạn tăng giá trị ARPU thêm 1%, bạn sẽ có lượng người dùng lớn như vậy. Giá trị bạn tạo ra trong một năm đủ để hỗ trợ các kỹ sư thuật toán và doanh thu họ tạo ra có thể lớn hơn nhiều so với mức lương của họ (điều này thường xảy ra đối với các công ty có khối lượng kinh doanh lớn). Nếu quy mô doanh nghiệp của bạn nhỏ và không có khả năng có nhiều người dùng thì bạn không cần phải dựa trên dữ liệu, vì nhóm này và những tài năng này không thể tạo ra giá trị này, điều đó có nghĩa là doanh nghiệp này không thể hỗ trợ một nhóm như vậy.

Nếu bạn vẫn còn thắc mắc, bạn có thể đọc bài viết này: Loại công ty nào phù hợp với công cụ phân tích không nhúng Growing IO

2.3 Hoạt động kinh doanh có thể được chia thành các vòng lặp khép kín độc lập

Câu hỏi 3: Doanh nghiệp của bạn có phải là doanh nghiệp có thể chia thành nhiều vòng khép kín nhỏ độc lập không?

Dữ liệu luôn phục vụ cho doanh nghiệp: các doanh nghiệp truyền thống sử dụng dữ liệu tài chính và dữ liệu kết quả kinh doanh dài hạn để tiến hành phân tích kinh doanh, đây cũng là dữ liệu phục vụ cho doanh nghiệp. Vì vậy, nhìn nhận doanh nghiệp theo góc độ này không có nghĩa là các doanh nghiệp truyền thống không lấy dữ liệu làm động lực.

Bản chất của kinh doanh Internet là trực tuyến: Kinh doanh Internet ngày nay dựa trên dữ liệu. Sự thay đổi cơ bản là quy trình kinh doanh chính diễn ra trực tuyến và các hoạt động kinh doanh cũng trực tuyến, điều này đã tạo ra những đặc điểm mới như lặp lại nhanh chóng và nhấn mạnh vào lưu lượng truy cập. Bởi vì mọi hành vi của người dùng đều là "vòng lặp trực tuyến khép kín". Thứ hai, tốt nhất là tất cả các hệ thống hỗ trợ doanh nghiệp của bạn đều trực tuyến để bạn có thể chia doanh nghiệp của mình thành các vòng khép kín độc lập. Ngoài số lượng người dùng, bạn cũng cần cân nhắc ba yếu tố:

1. Số lượng SKU lớn: Nói một cách đơn giản, số lượng SKU lớn có nghĩa là cần phân phối nội dung và đề xuất chiến lược. Nếu nội dung doanh nghiệp của bạn rất nhỏ, thì đối với nội dung. Bạn sẽ thấy khó khăn hơn khi tìm ra ý nghĩa của dữ liệu hóa. Đòn bẩy chủ yếu được tạo ra thông qua các giao dịch khớp lệnh hiệu quả thông qua dữ liệu hóa. Bạn phải biết rằng nội dung cũng tuân theo phân phối theo luật lũy thừa. Quản lý danh mục và cung cấp nội dung là những phần rất quan trọng của "chiến lược tăng trưởng đột phá".
2. Tần suất giao dịch cao: Giá giao dịch tỷ lệ nghịch với tần suất giao dịch. Giá càng cao thì càng ít người giao dịch và tần suất càng thấp. Bạn càng tin tưởng vào đội ngũ bán hàng. Tần suất giao dịch càng cao thì phản hồi từ người dùng càng nhiều. Giá trị người dùng thực = số lượng người dùng hoạt động * khối lượng giao dịch trung bình của tài khoản.
3. Chu kỳ phản hồi về phía cung và sản xuất ngắn: nghĩa là, nguồn cung để đáp ứng được nhu cầu cũng phải có khả năng lặp lại nhanh chóng, vì tốc độ lặp lại của chuỗi cung ứng quyết định "nội dung" bạn có thể cung cấp và giá trị cho người dùng. Đây là cách duy nhất để lặp lại nhanh chóng và tạo ra giá trị lớn hơn.

3. Làm thế nào để nhóm có thể bắt đầu dựa trên dữ liệu

Nhìn chung, chúng tôi sẽ đưa ra lời giải thích từng bước từ năm khía cạnh: dữ liệu, quy trình làm việc, kiến ​​trúc sản phẩm, phân công lao động trong tổ chức và huy động tổ chức để bạn có thể định hướng dữ liệu. Đầu tiên chúng ta sẽ nói về cách biến nhu cầu ngắn hạn của doanh nghiệp bạn thành dữ liệu. Sẽ có nhiều bên doanh nghiệp tham gia.

Nếu độc giả cảm thấy họ không có tiếng nói trong việc thúc đẩy nhiều đơn vị kinh doanh cùng lúc, tôi sẽ nói về cách làm cho nhóm dữ liệu nội bộ hoạt động theo định hướng.

3.1 Logic cốt lõi là phân công lao động theo ma trận

Vì doanh nghiệp của bạn có thể được chia thành nhiều vòng lặp nhỏ khép kín độc lập, điều đó có nghĩa là các chỉ số cốt lõi của bạn có thể được chia thành nhiều chỉ số nhỏ độc lập và gửi đến từng nhóm. Đây chính là logic của chủ nghĩa giản lược. Hệ thống lớn của tôi có thể được chia thành nhiều hệ thống nhỏ. Hệ thống nhỏ của tôi có thể được tóm tắt lại bằng hệ thống lớn của tôi. Nếu hệ thống nhỏ của tôi phát triển thì hệ thống lớn của tôi cũng phát triển.

Vậy chúng ta hãy xem xét một chỉ số như được hiển thị bên dưới:

Facebook chia doanh nghiệp của mình thành hơn 200 nhóm lặp vòng khép kín độc lập

Sau khi phân chia thành một chỉ số duy nhất, một nhóm sẽ được phân công phụ trách chỉ số này. Nhóm này thường không dựa vào các lần lặp lại bên ngoài, vì một số hệ thống phát triển phần mềm không phải do các kỹ sư này phát triển.

Nhưng chắc chắn có thể thực hiện yêu cầu một cách độc lập. Chúng ta có thể thấy rằng chỉ số này bao gồm các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư, quản lý sản phẩm và nhà thiết kế, vì vậy khi họ nhận được nhu cầu, họ có thể tự đánh giá nhu cầu hoặc tự lặp lại nhu cầu đó. Thay vì dựa vào “nguồn lực bên ngoài”. Càng có nhiều bên ủng hộ, khả năng thất bại do dữ liệu của bạn càng cao.

Hãy cùng xem xét ma trận nhóm để có nhiều số liệu.

Các chỉ số, vai trò và mối quan hệ giữa các phòng ban

Khi bạn phân phối nhiều chỉ số cho các nhóm, bạn sẽ hình thành nên một ma trận các chỉ số và quản lý.

Mỗi chỉ số được điều khiển bởi các vị trí theo chiều ngang để thúc đẩy sự tăng trưởng của nó.

Xin lưu ý rằng những gì chúng ta đang nói đến ở đây là các vị trí, vì khi có nhiều chỉ số, có thể không có đủ cá nhân, nhưng các vị trí phải được thiết kế theo các chỉ số. Nếu doanh nghiệp của bạn đủ lớn và mỗi chỉ số có thể hỗ trợ một nhóm thì sẽ có một chỉ số cho mỗi vị trí.

Vẫn là vấn đề tôi đã đề cập ở trên. Số lượng người dùng và giá trị người dùng quyết định số lượng người cần thiết để hỗ trợ nhóm của bạn.

Có thể bạn sẽ không hiểu cách chia sau khi đọc bài viết này. Bạn chỉ cần biết rằng bạn có thể xây dựng phân công lao động theo chiều ngang theo các chỉ số và quản lý theo chiều dọc. Còn nhiều giải pháp phân đoạn khác mà chúng tôi sẽ đề cập trong các bài viết tiếp theo.

3.2 Ưu tiên hàng đầu của những người thành công là tìm người thay thế

Cho dù bạn muốn dựa vào dữ liệu đến mức nào thì những người trong nhóm nhỏ được đề cập ở trên đều không thể thiếu. Khi bạn tìm được đúng người, bạn có thể làm tốt công việc ở một hướng hoặc một bộ phận nào đó. Suy cho cùng, người quản lý không thể xắn tay áo lên và tự mình làm mọi việc. Kiệt sức vì cuộc sống thường ngày tẻ nhạt. Vì vậy, việc tìm đúng người là rất quan trọng. Thứ hai, đó là điều tôi đã nói ngày hôm qua.

1. Anh ấy làm nghề gì trong kinh doanh?
2. Ranh giới hợp tác của bạn ở đâu?
3. Giới hạn khả năng của người này ở đâu?
4. Người này nên được đánh giá theo góc độ nào?
5. Làm sao để đánh giá được người này có năng lực hay không?

Những vấn đề này cần phải được suy nghĩ thấu đáo. Vì vậy, vì việc tìm người thay thế là điều quan trọng nhất, chúng ta hãy bắt đầu bằng việc tìm một ai đó.

3.3 Những điểm chính để bắt đầu dữ liệu hướng

Chúng tôi nghĩ đến việc tuyển dụng mọi người để thực hiện những việc dựa trên dữ liệu. Vậy tân binh nên làm gì? Chúng tôi đã tóm tắt sáu lĩnh vực sau đây. Từ dữ liệu, quy trình làm việc, kiến ​​trúc sản phẩm đến phân công lao động trong tổ chức, chỉ khi bốn khía cạnh này được thực hiện tốt, chúng ta mới có thể đạt được sự phát triển dựa trên dữ liệu.

3.3.1 Tính khả dụng của dữ liệu

Khả năng thu thập dữ liệu là cơ sở của dữ liệu định hướng. Nếu chúng ta không thể thu thập được dữ liệu ở bất kỳ khía cạnh kinh doanh nào thì khía cạnh kinh doanh này không thể dựa trên dữ liệu. Thông thường, ngành này gọi nhóm này là nhóm kho dữ liệu. Trọng tâm chính của nhóm kho dữ liệu là "trao quyền ra quyết định dựa trên dữ liệu" và "tăng trưởng sản phẩm dựa trên dữ liệu".

Khả năng thu thập dữ liệu không chỉ đơn thuần là đọc và hiển thị, mà còn là kiến ​​trúc hệ thống để thu thập dữ liệu. Nhiều nhà quản lý cho rằng họ có thể dễ dàng tìm được người có thể viết SQL để lấy dữ liệu.

Tuy nhiên, điều này sẽ khiến việc thu thập dữ liệu của bạn gặp phải tình trạng tắc nghẽn tại một thời điểm nào đó trong tương lai. Doanh nghiệp của bạn phát triển càng nhanh thì tình trạng tắc nghẽn này sẽ xuất hiện càng nhanh. Đề xuất của tôi là nên có một người chuyên thiết lập hệ thống lưu trữ dữ liệu và thực hiện công việc trích xuất dữ liệu nhẹ ban đầu.

Ngay cả trong giai đoạn khởi động ban đầu, phải có kiến ​​trúc dữ liệu tương ứng để đáp ứng nhu cầu thu thập dữ liệu. Hãy nghĩ về khả năng trao quyền tối ưu cho hoạt động kinh doanh từ sáu chiều "thu thập dữ liệu", "truyền tải", "lưu trữ", "xử lý" và "ứng dụng". Có một kiến ​​trúc trao quyền dữ liệu nhóm ban đầu và toàn bộ kiến ​​trúc trao quyền dữ liệu sẽ dần được làm giàu từ sáu chiều này.

Chi phí, phạm vi và loại hình thu thập dữ liệu phụ thuộc phần lớn vào hệ thống dữ liệu.

Hầu hết chúng ta đều cảm thấy chi phí phân tích dữ liệu quá cao. Ở mức độ lớn, đây chính là lý thuyết tảng băng trôi. Trên thực tế, kiến ​​trúc thu thập dữ liệu dưới mặt nước không được thực hiện tốt và không thể cung cấp giải pháp thu thập dữ liệu chi phí thấp.

Nhóm dữ liệu ban đầu làm gì

Khi mới bắt đầu kinh doanh, chúng tôi cung cấp nhiều hơn dưới dạng báo cáo. Ví dụ, khi nhóm kho dữ liệu của bạn mới được thành lập, doanh nghiệp đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Đội ngũ nhân sự của bạn đang trong giai đoạn thử việc, còn doanh nghiệp thực tế đang trong giai đoạn thăm dò. Do đó, nhóm kho dữ liệu thực sự cung cấp nhiều báo cáo hơn cho bạn.

Ví dụ, lúc đầu chúng ta có thể chỉ cần tập trung vào dữ liệu giao thông và dữ liệu kinh doanh cũng như mối quan hệ giữa chúng. Đầu tiên, chúng ta có thể liên kết lưu lượng truy cập và tỷ lệ giữ chân khách hàng để biết giá trị của lưu lượng truy cập và tình hình giữ chân khách hàng hiện tại. Khi doanh nghiệp phát triển đến một giai đoạn nhất định, chúng tôi sẽ dần bắt đầu xây dựng dữ liệu liên quan đến trải nghiệm bảo mật.

Trên thực tế, điều này đang dần dần lặp lại theo sự phát triển của doanh nghiệp. Ngoài ra còn có sự thay đổi về toàn bộ trọng tâm và toàn bộ quá trình xây dựng kho dữ liệu cũng sẽ được lặp lại dần dần. Vì vậy, bạn phải tập trung vào hoạt động kinh doanh chính của mình. Ở một giai đoạn nhất định, hoạt động kinh doanh chính của công ty là gì?

Điều này tương ứng với nguồn dữ liệu chính của chúng tôi, vì bạn biết mình cần gì, khi đó bạn sẽ biết mình cần thu thập những gì. Ví dụ, có hàng chục nghìn bảng về sản phẩm và R&D và chúng ta không thể thu thập tất cả chúng vào "kho dữ liệu", do đó bạn phải có phạm vi nhất định. Vì vậy, ở đây chúng tôi thực sự sử dụng các hoạt động kinh doanh chính làm điểm khởi đầu để thu thập các nguồn dữ liệu chính tương ứng.

Vào thời điểm này, chúng ta cũng cần phải thực hiện quản lý siêu dữ liệu theo chuẩn . Kho dữ liệu tạo ra một bảng, trong đó các bình luận của bảng (mô tả từng trường) bị trống hoặc không chính xác, và các đặc điểm của bảng cũng không chính xác. Vì vậy, khi các nhà phân tích dữ liệu hoặc sinh viên liên quan sử dụng nó, họ sẽ thấy rằng kết quả bạn làm không có nhiều giá trị.

Bởi vì toàn bộ dữ liệu không được chuẩn hóa và không phải ai cũng hiểu được. Ví dụ, có nhiều cách để đặt tên cho một đơn hàng, nhiều ngành kinh doanh có hồ sơ và nhiều bảng có tên của trường này. Có năm hoặc sáu trường, nhưng không ai biết trường nào là trường thứ tự. Trên thực tế, đây là một điểm rất đau đầu, do đó việc chuẩn hóa siêu dữ liệu phải được thực hiện ở giai đoạn đầu của kho dữ liệu.

Bản đồ doanh nghiệp: Đối với nhóm kho dữ liệu, trước tiên họ phải hiểu doanh nghiệp trước khi có thể xây dựng dữ liệu và xây dựng chỉ số tương ứng. Vì vậy, ví dụ, khi chúng ta đặt hàng lần đầu, trước tiên chúng ta sẽ trải qua toàn bộ quy trình giao dịch chính, từ việc phát hành và nhận đơn hàng cho đến hoàn tất toàn bộ quy trình thanh toán. Chúng ta sẽ sắp xếp toàn bộ liên kết chính, sau đó đối với mỗi liên kết chính, quy trình kinh doanh cụ thể trong đó là gì? Trên thực tế, đây chính là cách nhóm kho dữ liệu sắp xếp mọi thứ trong toàn bộ sơ đồ kinh doanh và chỉ ở đây chúng ta mới có thể trích xuất những điểm chính.

Vậy đây chính là sự phối hợp kinh doanh. Trên thực tế, thông qua cấp độ này, sinh viên ngành kho dữ liệu có thể hiểu rõ hơn về doanh nghiệp và hiểu được dữ liệu có thể làm gì theo góc nhìn của doanh nghiệp và người dùng.

Sau đó thống nhất kiểm soát nhu cầu . Điều này thực sự rất quan trọng trong giai đoạn đầu.

Mọi người đều nói về kết cấu theo kiểu ống khói. Trên thực tế, kết cấu kiểu ống khói nên được nhìn từ hai phía. Không phải là xây dựng theo kiểu ống khói là xấu, đặc biệt là trong giai đoạn đầu phát triển doanh nghiệp. Cấu trúc theo kiểu xác minh của nó thực sự có thể lặp lại và phát triển nhanh chóng nếu toàn bộ quá trình chuẩn hóa và nhiều quy trình của bạn thực sự ổn.

Trên thực tế, việc xây dựng theo kiểu ống khói vẫn nằm trong phạm vi có thể kiểm soát được, nhưng ở mức độ này, chúng ta phải kiểm soát nhu cầu chung. Trên thực tế, việc có một số dự phòng phù hợp là điều bình thường, vì hiện tại, chất lượng dữ liệu có liên quan của chúng ta vẫn chưa chắc chắn và doanh nghiệp cũng chưa rõ chất lượng của chúng ta là bao nhiêu. Trên thực tế, chúng ta cũng đang trong quá trình khám phá.

Điều này đòi hỏi một hệ thống chỉ số thống nhất. Hệ thống chỉ số thống nhất là một điểm rất đau đầu đối với tất cả các nhóm dữ liệu hoặc đối với người dùng của chúng tôi. Thực ra, chúng ta sẽ nói về vấn đề này sau.

Vì vậy, trong giai đoạn đầu này, trọng tâm chính là những nội dung này khi chúng đạt đến giai đoạn phát triển, giai đoạn phát triển nhóm thu thập. Vào thời điểm đó, nhóm thu thập của chúng tôi xem xét khả năng của mọi người và sự phối hợp của toàn đội. Chúng tôi đã có sự hiểu biết ngầm nhất định, đồng thời cũng có một lượng kết tủa và tích lũy nhất định trong quá trình phát triển doanh nghiệp. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ giúp người dùng thực hiện một số phân tích tương ứng và áp dụng một số sản phẩm theo kiểu ứng dụng.

Vì vậy, ở cấp độ này, ví dụ, trong giai đoạn đầu, chúng tôi tập trung hơn vào việc giúp người dùng xem dữ liệu nhanh chóng và đưa ra quyết định, do đó chủ yếu dựa trên các báo cáo cốt lõi và bảng thông tin. Khi đạt đến giai đoạn phát triển, người dùng cần thực hiện một số thao tác tinh chỉnh, vì vậy ở đây chúng tôi phải cung cấp một số sản phẩm phân tích liên quan. À, cũng có một số hành vi chẩn đoán chiến lược hoặc sản phẩm đánh giá.

3.3.2 Khả năng phân tích chỉ số

Có thể hiểu được doanh nghiệp, cung cấp phản hồi cho ban lãnh đạo, tính toán lợi ích và cân nhắc nhu cầu

Nếu chúng ta có khả năng thu thập dữ liệu và phân tích cơ bản về người dùng, giao dịch và kênh thu hút khách hàng, chúng ta cần phân tích các chỉ số cho doanh nghiệp. Về phía kênh, dữ liệu lưu lượng truy cập của từng kênh phải rõ ràng, bao gồm dữ liệu kinh doanh mà mỗi kênh mang lại, chẳng hạn như GMV, v.v. Dữ liệu có thể đánh giá giá trị của một kênh.

Về phía giao dịch, bạn có thể thấy các danh mục duy trì, kích hoạt, thành phần hoạt động và giao dịch; Về phía người dùng, bạn có thể thấy những người dùng có giá trị cao.

Quá trình này đòi hỏi người có thể phân tích các chỉ số kinh doanh và có khả năng thực hiện. Tuy nhiên, ban quản lý cốt lõi được khuyến nghị nên thử phân tích nó. Hoặc bạn có thể có khả năng hiểu nhanh logic tháo rời. Mục đích của việc phân tích các chỉ số là để có được dữ liệu hợp lý và hiểu biết "liều lượng" về các yếu tố chính ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh cốt lõi, thay vì chỉ dựa trên cảm tính, ví dụ, tôi biết rằng nó có tác động rất lớn.

Điều này có thể giúp các nhà lãnh đạo nhìn nhận doanh nghiệp rõ ràng hơn. Đồng thời, từ kinh nghiệm làm việc của bản thân, tôi thấy rằng nhiều nhà lãnh đạo muốn xem xét các con số, nhưng thực tế họ lại không hiểu mối liên hệ trước đó, tức là bản thân họ cũng không rõ ràng lắm về việc cần xem xét những chỉ số nào và chúng phản ánh điều gì. Kết quả là, mỗi lần chúng tôi cung cấp dữ liệu cho họ, họ vẫn cảm thấy dữ liệu đó vẫn chưa đủ. Nhưng tôi không thể nói sự phong phú đó là gì.

Logic cuối cùng là khi bạn có dữ liệu, bạn có thể đánh giá tỷ lệ chuyển đổi của một hàm. Bạn có thể tính toán doanh thu và đánh giá dữ liệu có thể ước tính những người dùng có thể đáp ứng nhu cầu này. Với ước tính doanh thu và giá trị người dùng, bạn có thể cân nhắc mức độ ưu tiên của nhu cầu. Vì vậy, chúng ta có một môi trường cơ bản dựa trên dữ liệu.

3.3.3 Quy trình phát triển yêu cầu

Mọi thứ đều bắt đầu từ nguồn gốc. Hầu hết các giá trị cốt lõi của các công ty Internet đều được truyền tải tới người dùng thông qua các sản phẩm trực tuyến hoặc sản phẩm phần mềm. Khi đó, việc quản lý định lượng nhu cầu chính là khởi đầu thực sự của việc quản lý dựa trên dữ liệu.

Nếu hai bước trước: thu thập năng lực dữ liệu và phân tích năng lực dữ liệu giống như dọn dẹp nhà cửa, thì việc bắt đầu bằng việc định lượng nhu cầu dựa trên dữ liệu thực sự giống như chào đón khách.

Nghĩa là, các yêu cầu mới tiếp theo sẽ được xác định bằng cách cân nhắc định lượng các ưu tiên để xác định chức năng nào sẽ phát triển trước và chức năng nào sẽ phát triển sau. Khi đó, chúng ta có thể thực sự dựa trên dữ liệu, cân nhắc hiệu quả các ưu tiên thông qua định lượng và dần dần giảm bớt áp lực kinh doanh.

Đồng thời, nó có thể thúc đẩy các nhà phát triển ở mức độ lớn và quản lý ngược lại khía cạnh kinh doanh. Ở đây tôi muốn chứng minh lý do tại sao phía doanh nghiệp nên đưa ra các yêu cầu và viết các tài liệu yêu cầu. Tôi đã từng làm việc ở một công ty nhỏ. Những công ty này thường có yêu cầu chỉ gồm một câu, khác với các tài liệu yêu cầu thực sự đầy đủ. Sự khác biệt không nằm ở số lượng từ mà ở cách làm rõ vấn đề. Chúng tôi tin rằng việc viết tài liệu có những lợi ích sau:

1. Việc sắp xếp nội dung nhu cầu sẽ rất hữu ích cho phía doanh nghiệp. Bản thân việc viết là một hình thức tư duy và phản hồi, do đó quá trình viết giúp sắp xếp các ý tưởng của nhóm kinh doanh. Bối cảnh nhu cầu, người dùng mục tiêu, tình hình hiện tại, điểm khó khăn và do đó các chức năng cần phát triển, vấn đề cần giải quyết và lợi ích ước tính đều được sắp xếp và cân nhắc kỹ lưỡng.
2. Việc xác định phạm vi nhu cầu sẽ rất hữu ích cho phía doanh nghiệp. Thông thường phía doanh nghiệp sẽ thường xuyên thay đổi các yêu cầu. Ngoài việc không xác định được mong muốn của mình, tình huống thường gặp là hai bên chưa đạt được thỏa thuận về phạm vi yêu cầu. Có sự không phù hợp giữa phía kinh doanh và phía sản phẩm liên quan đến phạm vi chức năng của giải pháp. Do đó, việc viết ra quy trình, quy tắc chung và chức năng sẽ giúp các nhà quản lý sản phẩm và các bên kinh doanh nhanh chóng đạt được sự đồng thuận về nhận thức.
3. Nó giúp các nhà quản lý sản phẩm hiểu được nhu cầu của bộ phận kinh doanh. Ngay cả khi phía doanh nghiệp xác định được điều họ muốn thì vẫn có thể xảy ra sai lệch theo thời gian. Và nếu các yêu cầu được nêu bằng lời, người quản lý sản phẩm cần phải ghi nhớ chúng. Hình thức giao tiếp như vậy rất kém hiệu quả.
4. Bản thân tài liệu rất có giá trị. Cho dù có được thông qua hay không thì nhu cầu vẫn được đáp ứng. Sau khi tiếp nhận các yêu cầu đã được phê duyệt, người quản lý sản phẩm tiếp theo sẽ biết những yêu cầu nào đã được lặp lại trong hoàn cảnh nào trước đó. Đồng thời, phía cầu cũng có thể hiểu được nhu cầu nào của người dùng đã được đáp ứng và ở mức độ nào. Người mới đến biết những yêu cầu nào đã bị từ chối trong quá khứ, tại sao chúng bị từ chối và liệu các điều kiện hiện tại có được đáp ứng hay không, do đó không cần phải tốn thời gian nêu ra chúng lần nữa. Hoặc nếu điều kiện đã thay đổi, bạn cũng có thể xem xét lại những yêu cầu ban đầu bị từ chối.

Nhiều người cho rằng phía kinh doanh quá bận rộn để viết các tài liệu yêu cầu. Quan điểm của tôi là khi một yêu cầu được đưa ra, nó phải trải qua nhiều giai đoạn liên quan đến nhân sự như sản phẩm, thiết kế, R&D, thử nghiệm, dữ liệu, v.v., điều này tốn nhiều thời gian của những nhân sự này. So với chi phí thuê nhân sự, việc mô tả rõ ràng các yêu cầu và định lượng chúng thực sự là một cách để nâng cao hiệu quả.

Có câu nói rằng những người đưa ra yêu cầu sai lầm thì tốt hơn là không nên đưa ra bất kỳ yêu cầu nào vì họ vẫn chiếm dụng tài nguyên. Tốt hơn là trả tiền cho những người như vậy và không làm gì cả còn hơn là yêu cầu họ làm điều gì đó.

Thứ hai, nếu một yêu cầu không đáng để viết thì về cơ bản nó cũng không đáng để phát triển. Bởi vì lượng nội dung viết cho mỗi nút tăng theo cấp số nhân, từ tài liệu yêu cầu, đến tài liệu yêu cầu sản phẩm, rồi đến mã.

Cuối cùng, không nên yêu cầu phía doanh nghiệp định lượng các chứng từ theo yêu cầu ngay lập tức. Tốt hơn hết là nên có sự hỗ trợ của các nhà phân tích sản phẩm và dữ liệu. Lưu ý rằng đây là sự hỗ trợ chứ không phải là văn bản. Sau khi các nhà phân tích sản phẩm và dữ liệu hiểu đầy đủ các yêu cầu, họ có thể đưa ra cho phía doanh nghiệp một số gợi ý về cách viết theo định dạng tài liệu cố định, bao gồm trích xuất dữ liệu và một số gợi ý về dữ liệu nào nên sử dụng để hỗ trợ các yêu cầu. Mục tiêu cuối cùng là cho phép phía doanh nghiệp tự hoàn tất việc xác minh trích xuất dữ liệu và tự viết các tài liệu yêu cầu.

3.3.4 Thoái vốn sản phẩm và R&D

Nếu ba mục đầu tiên về cơ bản được đáp ứng thì mục thứ tư là kết quả tất yếu về mặt logic. Nếu người yêu cầu có thể định lượng được nhu cầu của họ, bạn có thể đánh giá định lượng nhu cầu đó. Sau khi đánh giá, phải có những sản phẩm và sự phát triển có thể đáp ứng được nhu cầu, đồng thời việc theo dõi dữ liệu về những nhu cầu này cũng có thể được thực hiện tốt.

Do đó, nếu bạn muốn hoạt động theo hướng dữ liệu, tốt nhất là hãy thực hiện những thay đổi tương ứng đối với cơ cấu tổ chức. Ý tưởng cốt lõi là để các hoạt động, nhu cầu kinh doanh và nhu cầu giá trị người dùng dài hạn trải qua hai ngăn xếp. Dần dần hiện thực hóa phân công lao động khép kín trong mảng R&D.

Chúng tôi tin rằng các chỉ số, chức năng và sự phát triển tương ứng có liên quan với nhau. Tất nhiên là không tuyệt đối. Tuy nhiên, chúng ta nên cố gắng hết sức để chia chúng thành các vòng khép kín độc lập (mặc dù có thể có một số kết nối), nhưng xu hướng chung là độc lập.

Logic phân đoạn tổng thể đã được giải thích trong phần 3.1, trong đó logic cốt lõi là phân công lao động theo ma trận. Tôi muốn đưa ra một tuyên bố từ góc nhìn khác. Ý tưởng chung là kết hợp các chức năng định hướng tiếp thị như công cụ trang đích, công cụ vận hành, công cụ phân phối, trung tâm tiếp cận tin nhắn, v.v., vốn thiên về vận hành và bán hàng, vào nhóm R&D sản phẩm tăng trưởng. Một hạng mục khác sẽ thiên về việc xây dựng giá trị người dùng lâu dài. Hãy lấy thương mại điện tử làm ví dụ, chẳng hạn như danh mục, sản phẩm và quản lý cửa hàng, và những thứ thiên về giá trị cốt lõi hơn sẽ do một nhóm R&D khác chịu trách nhiệm.

Tất nhiên, điều quan trọng nhất trong quá trình này là lập sơ đồ kiến ​​trúc sản phẩm với trưởng nhóm R&D và trưởng nhóm sản phẩm, vì chỉ với sơ đồ kiến ​​trúc, bạn mới biết được chức năng nào có thể được hợp nhất và giao cho các nhóm phát triển và sản phẩm tương tự.

Theo quan điểm dựa trên dữ liệu, cốt lõi là ưu tiên định lượng nhu cầu kinh doanh và kết quả sau khi nhu cầu được đưa lên mạng, vì phạm vi nhu cầu thường liên quan đến nhu cầu kinh doanh là có hạn.

Tất nhiên, họ cũng sẽ đưa ra những yêu cầu thiên về giá trị lâu dài cho người dùng. Trong cuốn sách “Ánh sáng vận hành: Phương pháp vận hành Internet và lời thú nhận của tôi”, tác giả cho biết: Nhóm sản phẩm có trách nhiệm xác định và cung cấp giá trị cho người dùng trong dài hạn; trong khi nhóm vận hành có trách nhiệm tạo ra giá trị người dùng ngắn hạn và hỗ trợ sản phẩm cải thiện giá trị dài hạn. Xét về mặt phân chia nhóm, nhu cầu về các lần lặp lại ngắn hạn của phía doanh nghiệp về cơ bản cao hơn nhiều.

3.3.5 Công cụ cộng tác nhóm

Các nhóm hợp tác như thế nào để thúc đẩy hiện thực hóa nhu cầu.

Nếu bốn mục đầu tiên được đáp ứng, phía doanh nghiệp sẽ sẵn sàng sử dụng dữ liệu để định lượng nhu cầu của họ và bộ phận phát triển sản phẩm sẽ sẵn sàng đáp ứng những nhu cầu này. Câu hỏi còn lại là làm thế nào nhu cầu được truyền qua hệ thống từ đầu đến cuối sang trạng thái đồng bộ hóa nhu cầu và cách thức thông tin được đồng bộ hóa giữa các nhóm. Điều này liên quan đến các công cụ hợp tác nhóm, bao gồm nhưng không giới hạn ở những điều sau đây:

Công cụ quản lý nhu cầu: Chủ yếu chịu trách nhiệm ghi lại các tài liệu nhu cầu được đề xuất bởi bên kinh doanh. Chứa trạng thái của yêu cầu sau khi nó được bắt đầu sau đó.

Đồng bộ hóa tài liệu: Tài liệu yêu cầu của Trình quản lý sản phẩm, tài liệu R & D, tài liệu dữ liệu, v.v.

Tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết về các công cụ IM, công cụ email, công cụ theo dõi yêu cầu R & D, công cụ quản lý thử nghiệm , v.v. Tóm lại, các công cụ quản lý nên tuân theo nguyên tắc sẵn có tối thiểu. Thứ hai, nhóm nên sử dụng các hệ thống tương tự để giao tiếp càng nhiều càng tốt và hợp nhất chúng nếu có thể, để giảm ngưỡng phổ biến thông tin ở mức độ lớn nhất.

Trong một công ty cỡ trung bình nơi tôi làm việc trước đây, tôi thấy rằng một số người trong công ty đã quen sử dụng QQ, một số người đã quen sử dụng Dingtalk và một số người đã quen sử dụng WeChat, dẫn đến việc các thành viên trong nhóm không thể tìm thấy nhau. UI nhu cầu được duy trì trên tháp, một số người duy trì sản phẩm trên Excel và một số người duy trì nó trên Zentao. Các nhu cầu được phân tán, vì vậy tất nhiên không thể đạt được một đánh giá thống nhất.

Do đó, điều khiển dữ liệu có thể làm cho thông tin của mọi người nhất quán càng nhiều càng tốt. Đồng thời, định lượng các yêu cầu và một quy trình đánh giá tốt có thể cải thiện hiệu quả làm việc của nhóm. Đừng nghĩ rằng cách tiếp cận dựa trên quy trình này là không hiệu quả. Nó kém hiệu quả hơn nhiều so với phía kinh doanh trực tiếp dẫn đầu sản phẩm và phát triển R & D. Nhưng quá trình này có thể đảm bảo rằng các yêu cầu có giá trị có thể tiếp tục được phát triển trước.

Đi bộ chính xác và đều đặn quan trọng hơn là đi bộ nhanh.

Khi quá trình được thực hiện, toàn bộ nhóm có thể di chuyển nhanh chóng và đều đặn thông qua sự quen thuộc của họ với quy trình.

3.3.6 Khả năng tổ chức

Phát triển dựa trên dữ liệu liên quan đến nhiều bộ phận và yêu cầu khả năng huy động tổ chức cực kỳ cao

Cuối cùng, chúng tôi sẽ thấy rằng việc thúc đẩy các nhóm dựa trên dữ liệu yêu cầu hợp tác từ phía nhu cầu sang sản phẩm, UI, R & D, kỹ sư dữ liệu và nhà phân tích. Vì vậy, theo logic, theo phương pháp quản lý ma trận, chúng tôi sẽ thấy rằng người này phải có khả năng ảnh hưởng hoặc quản lý: từ phía nhu cầu đến sản phẩm, UI, R & D, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và nhiều bộ phận khác. Điều này có nghĩa là vị trí càng cao, nó càng dễ dàng thúc đẩy vấn đề này.

Điều này có thể được thực hiện bởi vì nó có thể tách một số nhân viên khỏi nhóm dưới mỗi giám đốc để tạo thành một vòng kín nhỏ độc lập để tăng trưởng hoặc kinh doanh.

Tiếp theo, hãy để nói về những gì xảy ra nếu bạn không có sức mạnh hành chính tuyệt vời như vậy nhưng muốn ảnh hưởng đến nhóm của bạn để điều khiển dữ liệu hoặc đặt nó một cách thẳng thắn hơn, bạn muốn chuyên nghiệp hơn và ít nhất là định lượng dữ liệu của bạn để cải thiện giá trị tại nơi làm việc của bạn. Bạn chỉ cần sự hỗ trợ của hai người, hoặc chỉ một người.

Sau đó, bạn chỉ cần một kỹ sư chấp nhận nhu cầu định lượng của bạn và một nhà phân tích dữ liệu để giúp bạn trích xuất dữ liệu.

Tuy nhiên, liệu môi trường này có khả thi hay không phụ thuộc phần lớn vào mối quan hệ của bạn với nhóm và liệu quản lý nhóm có không gian như vậy hay không. Trong trường hợp cực đoan, khi không có nhà phân tích dữ liệu, nếu kỹ sư hợp tác tốt, anh ta có thể giúp bạn có được một số dữ liệu kinh doanh. Tuy nhiên, vấn đề là bạn vẫn không thể định lượng được nhu cầu cho khách hàng mới vì không có công cụ theo dõi.

Nhưng bạn có thể phân tích người dùng của sản phẩm trước. Đồng thời, hãy xem xét rằng không có các công cụ theo dõi, bạn có thể không thể phân tích mối quan hệ giữa hành vi và dữ liệu kinh doanh. Cách tốt nhất để đối phó với tình huống này là học các kỹ năng phân tích dữ liệu, tạo ra một số kết quả thông qua nhóm nhỏ này và sau đó chuyển sang một công ty trưởng thành càng sớm càng tốt.

Cuối cùng, hãy để tóm tắt sáu lý do tại sao các nhóm không thể điều khiển dữ liệu. Chúng có liên quan đến logic. Nếu nhóm công ty của bạn không thể điều khiển dữ liệu, không thể thực hiện dữ liệu nhóm của bạn bằng cách tìm kiếm một nhân viên tăng trưởng hoặc một nhà phân tích. Đó là một vấn đề hệ thống. Chỉ khi mọi liên kết được trao quyền bởi dữ liệu, doanh nghiệp cuối cùng mới có thể được đưa vào theo dõi dữ liệu.

Quá trình này giống như làm sáng tỏ một quả bóng của chủ đề. Bạn cần phải xem mấu chốt của toàn bộ vấn đề, và sau đó hiểu chủ đề nào để cởi trói đầu trước và cái nào để cởi trói sau . Thật vô ích khi trực tiếp sử dụng kéo hoặc tháo chỉ chủ đề lớn nhất (điểm dính dựa trên dữ liệu lớn nhất)!

Khó khăn nằm trong việc lập kế hoạch cho con đường và chia nhỏ nó từng bước. Bạn phải tin rằng mọi kết quả được tạo ra bởi một nguyên nhân và nguyên nhân này được tạo ra bởi nguyên nhân trước đó. Bạn phải tìm các nguyên nhân từng lớp và giải quyết từng bước. Vì vậy, chúng tôi làm theo logic bên dưới để lái dữ liệu:

• Bước một : Bạn phải có dữ liệu và có thể xem dữ liệu. Đây là cơ sở của sự phát triển dựa trên dữ liệu. Bạn cần một đồng nghiệp kho dữ liệu để liên tục duy trì khả năng thu thập và trực quan dữ liệu.
• Bước 2 : Một khi bạn có dữ liệu, bạn cần dần hiểu dữ liệu nào cần xem xét, những thay đổi của họ có ý nghĩa gì và mối quan hệ giữa chúng là gì. Chúng có thể được phá vỡ bởi người quản lý sản phẩm tăng trưởng hoặc người quản lý sản phẩm trong giai đoạn đầu và được các nhà phân tích duy trì trong giai đoạn sau. Tất nhiên, nếu bạn có một nhà phân tích dữ liệu ngay từ đầu, điều đó cũng rất tuyệt, nhưng bạn phải đợi cho đến khi kho dữ liệu được xây dựng cơ bản trước khi thuê một nhà phân tích dữ liệu, nếu không anh ta sẽ không có dữ liệu để có được.
• Bước thứ ba : Bạn cần dần dần định lượng các nhu cầu và các hiệu ứng sau khi lên mạng. Đánh giá mức độ ưu tiên của nhu cầu thông qua định lượng và lên lịch các nguồn lực dựa trên nhu cầu định lượng. Vì vậy, bạn cần xem xét và quản lý các yêu cầu tập trung.
• Bước 4 : Để nhanh chóng đáp ứng phía kinh doanh sau khi các yêu cầu được xem xét và phê duyệt, cần phải có một ngăn xếp riêng để giải quyết các nhu cầu của phía doanh nghiệp. Điều này sẽ cho phép định lượng nhu cầu và hiệu ứng đạt được một cách nhanh chóng. Thứ hai, sau tất cả, bữa tiệc kinh doanh đã làm việc chăm chỉ để viết tài liệu và bảo anh ta chờ lịch trình sẽ làm suy yếu rất nhiều động lực.
• Bước 5 : Làm thế nào để mọi người làm việc trong quá trình này? Bạn cần đưa ra các công cụ để mọi người cộng tác thông tin trước khi bắt đầu nhu cầu, bao gồm các công cụ để quản lý nhu cầu từ đầu đến cuối. Sau khi hoàn thành năm bước này, về cơ bản bạn có thể nhận được các yêu cầu định lượng từ phía kinh doanh.

Tuy nhiên, tất cả những điều này phải dựa trên thực tế là các nhà lãnh đạo thực sự nhận thức được tầm quan trọng của định lượng dữ liệu và sẵn sàng thúc đẩy vấn đề này từ trên xuống dưới . Bởi vì quá nhiều bộ phận có liên quan, tiến bộ từ trên xuống là nhanh nhất.

Năm bước này được suy ra một cách hợp lý từ nguyên nhân và kết quả. Mọi yêu cầu mà lớp tiếp theo phải giải quyết là do logic của lớp trước. Đây không giống như một quả bóng loại bỏ khâu? Chỉ khi tất cả những điều này được giải quyết, dữ liệu mới có thể được điều khiển.

Nếu hai chiếc xe đang di chuyển với tốc độ ánh sáng đến với nhau, thì theo tốc độ tương đối, chúng nên di chuyển với tốc độ gấp đôi so với tốc độ ánh sáng, nhưng không có tốc độ nào có thể vượt quá tốc độ ánh sáng, vì vậy điều này chỉ đúng nếu thời gian thay đổi.

Tôi trích dẫn suy nghĩ này để minh họa rằng sự không thể tránh khỏi của lý luận logic cũng là một điều dễ chịu. Để trở thành một nhóm dựa trên dữ liệu, bạn cần thực hiện các khoản khấu trừ hợp lý tốt. Vâng, nó là đội đua khâu.

Tác giả: Viện nghiên cứu tăng trưởng Arun

Tài khoản công cộng WeChat: Arungrowth365 (ID: Arungrowth365)