Các nhà phân tích dữ liệu, làm thế nào bạn có thể mang lại giá trị lớn hơn trong quá trình phân tích dữ liệu?

Phân tích dữ liệu thực chất có tác dụng gì? Phân tích dữ liệu là gì, nhà phân tích dữ liệu là gì và làm thế nào để thực hiện công việc phân tích có giá trị và chất lượng cao? Bài viết này sẽ cho bạn câu trả lời. Phân tích dữ liệu không chỉ là thu thập số liệu, hãy trở thành nhà phân tích dữ liệu có giá trị cao! Tài liệu đọc được khuyến nghị cho những ai quan tâm đến phân tích dữ liệu và vận hành dữ liệu.

Một người bạn làm chuyên gia phân tích dữ liệu đã bày tỏ sự lo lắng của mình với tôi. Ông cảm thấy việc thu thập dữ liệu hàng ngày không đòi hỏi bất kỳ kỹ năng kỹ thuật nào. Ông biết mình phải phân tích, nhưng không biết phải làm như thế nào. Người bạn này là hình ảnh thu nhỏ của nhiều người.

Nhiều người bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ ngày đầu tiên đi làm , nghĩ rằng thu thập dữ liệu là tất cả những gì cần có trong công việc. Tôi chưa bao giờ thấy phân tích thực sự là như thế nào và cũng chưa từng tham gia vào quá trình ra quyết định kinh doanh. Tôi muốn nhảy ra ngoài nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Bị kẹt trong công việc thu thập dữ liệu nhàm chán và chất lượng thấp. Tôi đã đưa ra rất nhiều gợi ý trước đây, chẳng hạn như thu thập ít dữ liệu hơn và phân tích nhiều hơn, v.v. Bây giờ tôi nghĩ sẽ dễ hiểu hơn nếu chúng ta bắt đầu từ tầm quan trọng của vị trí nhà phân tích dữ liệu . Hôm nay chúng ta sẽ tìm hiểu phân tích dữ liệu là gì.

01 “Phân tích dữ liệu” là gì?

Trước hết, cần lưu ý rằng công việc của phân tích dữ liệu khác với công việc của nhà phân tích dữ liệu . Để biết một nhà phân tích dữ liệu làm gì, trước tiên bạn phải biết phân tích dữ liệu là gì.

Phân tích dữ liệu là một phương pháp ra quyết định và là quá trình phân tích hoàn chỉnh để tóm tắt kinh nghiệm và rút ra kết luận từ dữ liệu lịch sử. Tương ứng với phương pháp ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu là quyết định tức thời và quyết định dựa trên kinh nghiệm.

Việc đưa ra quyết định nhất thời không phải lúc nào cũng là quyết định tồi. Nhưng rất khó để bạn có thể tối ưu hóa liên tục. Tuy nhiên, việc có hồ sơ dữ liệu và sử dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu chưa chắc đã có kết quả tốt ngay từ đầu. Nhưng bạn có thể tóm tắt lại quá khứ. Trải nghiệm liên tục được tối ưu hóa để bất kể điểm xuất phát của bạn là gì, cuối cùng bạn cũng sẽ đạt đến trình độ tương đối tốt.

Sau đây là một câu chuyện về đồ sứ để bạn có thể hiểu được sự khác biệt giữa hai loại đồ sứ. Trong suốt chiều dài lịch sử, đồ sứ Trung Quốc luôn nằm trong số những đồ sứ tốt nhất thế giới . Vào cuối thời nhà Minh, chỉ có Trung Quốc và hai nước chư hầu là Triều Tiên và Việt Nam có khả năng sản xuất đồ sứ. Đồ sứ có thể mang lại một lượng bạc lớn, vì vậy triều đình đã quản lý rất chặt chẽ những người thợ làm đồ sứ. Người dân ở các nước khác không thể tiếp xúc với thợ thủ công làm đồ sứ và không thể có được phương pháp sản xuất.

Đồ sứ châu Âu vào thời điểm đó rất đắt và người châu Âu thực sự muốn tự làm đồ sứ. Vào thế kỷ 18, một nhà giả kim tên là Böttger bắt đầu nghiên cứu về đồ sứ, nhưng Böttger không biết thành phần của đất sét làm đồ sứ nên ông chỉ có thể tiếp tục thử nghiệm . May mắn thay, ông có nền tảng về thuật giả kim và biết một số phương pháp thử nghiệm hóa học. Sau cả một năm làm việc, họ chỉ sản xuất ra một sản phẩm gốm có chất lượng rất kém, rất xấu và không bền.

Đến năm thứ ba, ông rất may mắn khi tìm thấy loại đất thích hợp để nung ở một vùng nhất định của nước Đức. Nhưng thành phần của những loại đất này không giống hệt với thành phần của đất sét sứ Trung Quốc. Đồ sứ không thể nung trực tiếp được. Sau đó, Böttger đã tiến hành nhiều thí nghiệm. Cuối cùng, họ phát hiện ra rằng bằng cách thêm một tỷ lệ fenspat nhất định vào loại đất này, họ có thể sản xuất ra đồ sứ trắng.

Trong bốn năm này, ông đã tiến hành 30.000 cuộc thí nghiệm. Ông không chỉ ghi lại toàn bộ quá trình và kết quả thí nghiệm mà còn ghi lại tất cả những khác biệt tinh tế giữa mỗi thí nghiệm.

Với những ghi chép này, người châu Âu tiếp tục cải tiến đồ sứ . Ví dụ, người Pháp phát minh ra đồ sứ tráng men, còn người Anh phát minh ra đồ sứ xương. Vào thế kỷ 18, đồ sứ tráng men được người châu Âu mang đến Trung Quốc. Hoàng đế Khang Hy rất thích và yêu cầu mô phỏng theo trong cung điện. Điều này chỉ ra rằng công nghệ sản xuất đồ sứ của Trung Quốc đã tụt hậu so với châu Âu vào thời điểm đó.

Sự phát triển của đồ sứ Trung Quốc và đồ sứ châu Âu trong câu chuyện này chính là sự khác biệt giữa việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm và việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Người Trung Quốc cổ đại đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm . Phương pháp nung đồ sứ chủ yếu dựa trên truyền miệng và kinh nghiệm nhiều năm, và nghề thủ công này thường bị thất truyền. Mặc dù đồ sứ Trung Quốc luôn đi đầu thế giới trong lịch sử, nhưng không có tiến triển trong một thời gian dài do thiếu chú trọng vào phép đo định lượng và thiếu hồ sơ thực nghiệm.

Và Châu Âu đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu . Mặc dù đồ sứ châu Âu có xuất phát điểm thấp hơn nhưng nó đã nhanh chóng vượt qua đồ sứ Trung Quốc vì ghi lại được thành phần, tỷ lệ và quy trình sản xuất gốm sứ. Đây chính là giá trị của phân tích dữ liệu. Cũng giống như quản lý kinh doanh và sản xuất đồ sứ, có nhiều lĩnh vực cần cải thiện. Nếu bạn không đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, bạn sẽ sớm bị người khác đuổi kịp và mất đi khả năng cạnh tranh.

02 “Nhà phân tích dữ liệu” làm gì?

Quá trình ra quyết định phân tích dữ liệu sẽ gặp phải một số vấn đề trong quá trình tiến triển, chẳng hạn như không có dữ liệu, dữ liệu lộn xộn, khó khăn trong việc thu thập dữ liệu, thiếu kiến ​​thức toán học và thống kê, v.v. Vì vậy, để thúc đẩy quá trình này, các nhà phân tích dữ liệu sẽ xuất hiện. Hãy lấy một công ty Internet làm ví dụ:

1. Bối cảnh phân tích : Nhóm vận hành đã triển khai một chiến dịch tiếp thị và muốn phân tích xem quảng cáo bên ngoài nào hiệu quả hơn đối với nhóm người nào, để quyết định tập trung vào nhóm người nào cho chiến dịch bên ngoài tiếp theo.
2. Thu thập dữ liệu : Sau đó, bộ phận vận hành đưa ra yêu cầu sau cho chuyên gia phân tích dữ liệu: thu thập quy mô người dùng mới, người dùng cũ, người dùng mất và quay lại trong thời gian triển khai so với thời gian thông thường.
3. Phân tích dữ liệu : Sau khi có dữ liệu, nhóm vận hành nhận thấy tỷ lệ người dùng mất và quay lại trong thời gian hoạt động tăng lên đáng kể và quyết định sơ bộ đưa ra chế độ đãi ngộ cho người dùng mất và quay lại trong chiến dịch tiếp thị tiếp theo. Tuy nhiên, quy mô người dùng cũng cần được đánh giá để xác định ngân sách tiếp thị.
4. Lấy lại dữ liệu : Vì vậy, một yêu cầu khác được đưa ra cho nhà phân tích dữ liệu: lấy số lượng người dùng bị mất tích lũy.
5. Phân tích lại dữ liệu : Sau khi có dữ liệu, hoạt động này sẽ ước tính số lượng người trở về dựa trên tỷ lệ người trở về của hoạt động trước đó và tính toán ngân sách cần thiết cho lợi ích trở về.
6. Kết quả phân tích : Ước tính ngân sách hoạt động và trình đề xuất lên lãnh đạo doanh nghiệp.

Toàn bộ quá trình ra quyết định này chính là phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trong phân tích dữ liệu này, các đồng nghiệp phụ trách vận hành là nhân vật chính và các nhà phân tích dữ liệu đóng vai trò hỗ trợ . Toàn bộ khuôn khổ phân tích được dẫn dắt bởi các cộng sự phụ trách vận hành và các nhà phân tích dữ liệu chỉ chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu. Các nhà phân tích dữ liệu không biết toàn cảnh, điều này giống như một người mù chạm vào một con voi, chỉ nhìn thấy một phần chứ không phải toàn bộ.

Nhưng nếu không có nhà phân tích dữ liệu, quá trình này thực sự sẽ rắc rối hơn. Những việc có thể hoàn thành trong một ngày có thể mất tới ba ngày. Do đó, giá trị của nhà phân tích dữ liệu trong trường hợp này là cải thiện hiệu quả phân tích dữ liệu. Nhìn chung, bất kỳ công việc nào thúc đẩy quá trình phân tích dữ liệu đều có thể là công việc của một nhà phân tích dữ liệu. Để hoàn tất toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu, chúng ta thường cần thực hiện ba việc: thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nội dung công việc tương ứng với những điều này là:

• Lấy dữ liệu:
  • Thu thập dữ liệu: phát triển giao diện, nhập CRM, v.v.
  • Lưu trữ dữ liệu: phát triển cơ sở dữ liệu, phát triển kho dữ liệu, v.v.
  • Trích xuất dữ liệu: thu thập dữ liệu tạm thời, phát triển sản phẩm dữ liệu, phát triển báo cáo, v.v.
• Xử lý dữ liệu : Sử dụng các công cụ xử lý dữ liệu như SQL, Excel và Python để thực hiện các hoạt động như phân tích chiều và tổng hợp dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu : Rút ra kết luận từ dữ liệu bằng cách kết hợp kiến ​​thức kinh doanh, máy học, v.v.

Tất cả các công việc trên đều liên quan đến chuyên gia phân tích dữ liệu. Một số công ty chia dữ liệu thành các danh mục chi tiết hơn và các nhà phân tích dữ liệu chỉ chịu trách nhiệm xử lý và phân tích.

Một số công ty có mô hình tương đối thô sơ và các nhà phân tích dữ liệu phải đảm nhiệm nhiều vai trò và có thể làm mỗi thứ một chút.

Những vị trí này thực hiện những công việc khác nhau nhưng đều được gọi là nhà phân tích dữ liệu. Đây là một trong những lý do khiến yêu cầu công việc đối với chuyên gia phân tích dữ liệu trong ngành này rất khó hiểu. Khi nộp đơn xin việc, bạn cũng nên chú ý đến thực tế là các yêu cầu công việc dành cho nhà phân tích dữ liệu có sự khác biệt rất lớn. Một số yêu cầu kiến ​​thức về Excel và SQL, một số yêu cầu kiến ​​thức về Hadoop, một số yêu cầu kinh nghiệm tư vấn tại công ty, v.v. Nếu bạn muốn nộp đơn xin việc một cách chuẩn bị kỹ lưỡng, trước tiên bạn phải hiểu rõ vị trí đó tập trung vào điều gì.

03 Các nhà phân tích dữ liệu thường làm gì?

Nhà phân tích dữ liệu không phải là một chiến lược gia quyến rũ thường xuyên ra vào các phòng họp cấp cao. Thay vào đó, đây là một công việc rất khó khăn, bao gồm nhiều công việc bẩn thỉu và mệt mỏi. Các nhiệm vụ khó khăn và mệt mỏi thường gặp bao gồm: thu thập dữ liệu, điều chỉnh cỡ nòng và tái thiết cấu trúc cơ bản. Ba thách thức lớn đối với các nhà phân tích dữ liệu:

• Nhận dữ liệu
• Đối với cỡ nòng
• Tái thiết cấp độ dưới cùng

Lấy dữ liệu :

Thu thập dữ liệu là nhiệm vụ phổ biến nhất đối với hầu hết các nhà phân tích dữ liệu. Lãnh đạo của bạn cần bạn thu thập dữ liệu khi đưa ra quyết định, bạn cần bạn thu thập dữ liệu khi lập báo cáo kinh doanh và bạn cũng cần thu thập dữ liệu khi tự phân tích. Đôi khi, để có được một con số, cần phải sắp xếp toàn bộ dữ liệu cơ bản. Sau khi dành phần lớn thời gian trong ngày, tôi chỉ lấy ra được một hoặc hai con số. Có vẻ như sếp của bạn nghĩ rằng bạn làm việc kém hiệu quả và phải mất nửa ngày bạn mới nhận được số điện thoại. Cơn đau thật khó diễn tả.

Đối với cỡ nòng:

Sự khó khăn khi thu thập dữ liệu không chỉ đến từ khối lượng công việc mà còn do chất lượng dữ liệu thường không đồng đều. Dữ liệu thu thập được không khớp với báo cáo , hệ thống kinh doanh , dữ liệu thu thập lần trước, v.v. , điều này sẽ khiến mọi người mất đi lý trí. Đôi khi bạn dành cả buổi chiều làm việc chăm chỉ để tìm kiếm dữ liệu, chỉ để nhận ra rằng nó không khớp. Tại sao chúng ta phải mất thời gian để hiểu sự khác biệt về chất lượng giữa hai dữ liệu? Nếu bạn sai, bạn phải bắt đầu lại.

Đôi khi, nếu một phần dữ liệu không nhất quán với các phần khác, toàn bộ báo cáo phải được viết lại. Chất lượng không đồng đều không phải là vấn đề chỉ có ở các công ty khởi nghiệp mà còn tồn tại ở các công ty lớn. Có thể có nhiều phiên bản khác nhau về số lượng người dùng mới trong một công ty. Tôi nghĩ rằng điều ước năm mới của mọi nhà phân tích dữ liệu là mọi cấp độ đều có thể được căn chỉnh.

Tái thiết ở mức cơ sở:

Khi doanh nghiệp phát triển, các kích thước và chỉ số trong bảng dữ liệu cơ bản thường thay đổi, đòi hỏi phải xây dựng lại cơ sở dữ liệu. Điểm khó khăn của công việc này là nếu hệ thống cơ bản thay đổi thì báo cáo tương ứng cũng phải thay đổi , sau đó các mẫu báo cáo hàng tuần và hàng tháng cũng phải thay đổi và khi đó doanh nghiệp sẽ phản hồi một số yêu cầu truy xuất dữ liệu cho dữ liệu mới ...

Sẽ thực sự có vô số con cháu. Các nhiệm vụ trên chiếm 70 đến 80 phần trăm thời gian dành cho việc phân tích dữ liệu trong công việc hàng ngày và công việc thực sự tạo ra giá trị chỉ tập trung vào 20 phần trăm thời gian còn lại. Vì vậy, người bạn lúc đầu đã đề cập rằng các nhà phân tích dữ liệu có ý thức thấp về giá trị công việc. Đây là một hiện tượng rất phổ biến. Vậy làm thế nào để tăng giá trị?

03 Làm thế nào để nâng cao giá trị của các nhà phân tích dữ liệu

Giá trị của một nhà phân tích dữ liệu phụ thuộc vào vai trò của họ trong toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu. Nhìn chung, các công việc có giá trị cao bao gồm:

• Đặt câu hỏi hay
• Đưa ra câu trả lời tốt
• Tóm tắt và phân tích thói quen
• Cung cấp các công cụ hiệu quả
• Giải quyết các vấn đề khó khăn

1. Đặt câu hỏi hay

Một câu hỏi hay là yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định giới hạn trên của giá trị phân tích.

Câu hỏi nào sau đây có giá trị hơn?

• Trong hai nhóm hoạt động copywriting A và copywriting B, nhóm nào hoạt động tốt hơn?
• Nguyên nhân dẫn đến sự suy giảm quy mô người dùng.
• Trọng tâm hoạt động hiện tại là tiếp tục tăng lượng người dùng hay cố gắng thương mại hóa?

Đầu tiên là vấn đề triển khai cụ thể , liên quan đến công việc của một đồng nghiệp kinh doanh cụ thể. Kết quả của quá trình phân tích là lựa chọn cuối cùng cho một tập hợp các giải pháp.

Vấn đề thứ hai là vấn đề cấp chiến thuật liên quan đến công việc của nhóm tác chiến và kết quả của vấn đề này có thể dẫn đến thay đổi trọng tâm công việc của nhóm tác chiến.

Thứ ba là vấn đề chiến lược liên quan đến công việc của toàn bộ nhóm dự án. Kết quả phân tích có thể dẫn đến những thay đổi trong KPI của nhóm dự án hoặc thậm chí là điều chỉnh cơ cấu tổ chức.

Vì vậy, rõ ràng là các vấn đề cấp chiến lược thứ ba có giá trị hơn.

Tuy nhiên, rất ít nhà phân tích dữ liệu có thể trực tiếp tham gia vào phân tích cấp chiến lược và phân tích các vấn đề cấp chiến lược. Có thể không thực tế. Tuy nhiên, vẫn có thể giải quyết các vấn đề ở cấp độ chiến thuật và cố gắng phân tích các vấn đề ở cấp độ cao hơn.

2. Tiêu đề

Phân tích hàng ngày thường dừng lại ở bề mặt:

• Tại sao doanh số lại thấp? Bởi vì tỷ lệ chuyển đổi thấp.
• Tại sao tỷ lệ chuyển đổi lại thấp? Bởi vì tỷ lệ chuyển đổi của trang đích thấp
• Tại sao tỷ lệ chuyển đổi của trang đích lại thấp? bởi vì……

Những câu trả lời này quá hời hợt và chỉ đưa ra những lý do hời hợt. Nếu bạn đưa ra quá nhiều kết luận như thế này, doanh nghiệp sẽ chỉ tìm đến bạn để thu thập số liệu trong tương lai. Bởi vì bạn không thể mang lại cho anh ấy kết quả như mong muốn.

Kết quả phân tích được thể hiện ở nhiều cấp độ:

• Mức độ thấp nhất là gì : Hãy cho tôi biết chuyện gì đang xảy ra với các bạn cùng lớp kinh doanh của tôi lúc này? Nó tốt hay xấu? Liệu nó sẽ tiếp tục hay kết thúc?
• Thứ hai là tại sao : Vậy hãy nói cho anh ta biết lý do đằng sau những gì đang xảy ra hiện nay là gì?
• Cuối cùng, làm thế nào : Cuối cùng, chúng ta có thể làm gì về vấn đề này?

Cho càng nhiều càng tốt. Nếu bạn không thể đưa ra con số, hãy nêu lý do. Nếu tất cả đều như vậy thì giá trị quá thấp.

3. Tóm tắt và phân tích các thói quen

Hai hướng đầu tiên là tiến hành phân tích dữ liệu sâu hơn. Đào những vật thể sâu hơn. Đưa ra câu trả lời sâu hơn. Nếu bạn không thể cung cấp giá trị sâu hơn thì bạn có thể cân nhắc đến số lượng. Cung cấp giá trị.

Điều này không có nghĩa là bạn phải phân tích nhiều hơn. Thời gian của con người luôn có hạn. Dù bạn có làm thêm giờ chăm chỉ đến đâu thì cũng khó có thể tạo ra kết quả cao hơn bình thường gấp nhiều lần. Tuy nhiên, bạn có thể tóm tắt một số phương pháp phân tích cho các vấn đề tương tự và quảng bá các phương pháp này cho toàn bộ công ty hoặc thậm chí nhúng trực tiếp vào hệ thống kinh doanh. Nếu nhiều người áp dụng phương pháp này, hiệu quả của toàn công ty sẽ được cải thiện nhờ vào kết quả đầu ra của bạn.

4. Cung cấp các công cụ hiệu quả

Một cách khác để tăng số lượng là cung cấp các công cụ hiệu quả. Đây là loại công việc dễ làm nhất, nhưng cũng khó làm nhất.

Mỗi công ty đều có một số báo cáo ở mức độ nhiều hay ít, nhưng báo cáo đó có hữu ích hay không lại là một vấn đề khác. Hầu hết các báo cáo chỉ đáp ứng một số nhu cầu truy vấn dữ liệu cơ bản, nhưng phạm vi dữ liệu thường phức tạp và không rõ ràng. Cấu trúc hiệu suất của báo cáo khá khó hiểu và không thể giải quyết một số nhu cầu tổng hợp hoặc phân tích chi tiết được cá nhân hóa.

Nếu bạn có thể cung cấp báo cáo hoặc sản phẩm dữ liệu có tiêu chuẩn thống nhất, phân cấp rõ ràng và bảo trì liên tục thì đây cũng là một công việc có giá trị cao. Nhiều công ty lớn sẽ có một đội ngũ chuyên trách để duy trì hệ thống báo cáo hoàn thiện. Mọi thay đổi ở cấp độ doanh nghiệp sẽ được thông báo cho nhóm này và sau đó được sửa đổi dựa trên báo cáo.

Theo thời gian, bộ sản phẩm dữ liệu này đã trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình làm việc của công ty. Nhưng không phải tất cả các nhà lãnh đạo đều thấy được giá trị của công việc này. Có thể khi bạn còn ở đó, những người khác không nghĩ rằng bộ báo cáo này quan trọng, nhưng khi bạn rời đi, họ nhận ra rằng họ không thể sống thiếu bạn.

Ngay cả khi lãnh đạo của bạn coi trọng nó, bạn cũng nên biết rằng hệ thống báo cáo có hệ thống này sẽ không có tính năng nổi bật nào trong giai đoạn đầu và có lẽ sẽ không ai nhận ra nó trong ba tháng đầu tiên. Nhưng đạt đến một mức độ nhất định sẽ tạo ra sự thay đổi về chất. Vì vậy, để làm được công việc này, bạn cần có một sự kiên nhẫn nhất định.

5. Giải quyết các vấn đề khó khăn

Cách cuối cùng để tăng giá trị cho công việc của bạn là giải quyết những vấn đề khó khăn.

Có nhiều loại câu hỏi khó.

• Các vấn đề về giao tiếp: Một vấn đề phân tích nhất định liên quan đến nhiều phòng ban và các phòng ban khác nhau có nhu cầu khác nhau nên việc giao tiếp giữa các phòng ban rất khó khăn. Nếu bạn có thể cân bằng nhu cầu của tất cả các bên và giải quyết các dự án liên phòng ban thì đó chính là giá trị.
• Vấn đề thời gian xuất dữ liệu: Do lượng dữ liệu lớn nên không thể đảm bảo dữ liệu sẽ được xuất ra trước 8 giờ sáng hàng ngày. Nếu bạn có thể cải thiện thời gian sản xuất thêm hai giờ thông qua thiết kế mô hình dữ liệu thông minh thì điều đó thật đáng giá.
• Các vấn đề về làm việc nhóm : Nhóm kinh doanh thiếu nhận thức dựa trên dữ liệu và nhóm phân tích dữ liệu gặp khó khăn trong việc phát triển sự hợp tác. Bạn tạo ra giá trị bằng cách xác định những điểm khó khăn trong kinh doanh của bên kia, chủ động đưa ra kết luận phân tích và thúc đẩy việc thiết lập cơ chế hợp tác suôn sẻ.
• Các vấn đề ra quyết định ở cấp cao : Khi ban quản lý cấp cao thảo luận về việc ra quyết định, họ hy vọng sẽ có được sự rõ ràng ngay lập tức về tình hình kinh doanh và đẩy nhanh hiệu quả ra quyết định. Bạn ghi nhớ hầu hết các chỉ số kinh doanh và trở thành cỗ máy dữ liệu con người phục vụ cho việc ra quyết định cấp cao. Khi thảo luận về bất kỳ vấn đề kinh doanh nào, bạn có thể biết ngay liệu nó có phù hợp với trạng thái dữ liệu hiện tại hay không. Đây là giá trị.

Công việc khó khăn mà doanh nghiệp yêu cầu nhưng người khác không thể làm được nhưng bạn có thể làm được thì đó là công việc có giá trị.

bản tóm tắt

Phân tích dữ liệu rất cần thiết cho các doanh nghiệp và tổ chức, nhưng các nhà phân tích dữ liệu thì không nhất thiết phải như vậy. Tất cả những gì chúng ta có thể làm là cố gắng tăng giá trị của mình trong quá trình phân tích dữ liệu. Nếu các nhà phân tích dữ liệu không thể cung cấp giá trị lớn hơn trong quá trình phân tích dữ liệu, thì các sản phẩm dữ liệu + giải thích kinh doanh có thể thay thế hầu hết các nhà phân tích dữ liệu.

Vị trí phân tích dữ liệu thực ra không được chuẩn hóa nhiều. Những gì bạn có thể làm hoàn toàn phụ thuộc vào khả năng tổng thể của bạn ở mọi khía cạnh. Hiểu được phân tích dữ liệu là gì có thể giúp chúng ta tìm ra nơi chúng ta có thể đóng góp giá trị. Nếu bạn không biết các vấn đề mà các nhà phân tích dữ liệu đang cố gắng giải quyết, bạn sẽ không biết mình có thể nỗ lực vào đâu.

Kết hợp điểm mạnh của bản thân, tìm ra phần nào trong quy trình mà bạn có thể phát huy được giá trị lớn nhất và cùng nhau làm việc để trở thành nhà phân tích dữ liệu có giá trị cao.

Tác giả: Jason

Tài khoản công khai WeChat: Sanyuanfangcha (ID: sanyuanfangcha), tập trung vào việc sử dụng dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và giỏi về phân tích dữ liệu và tăng trưởng người dùng. Tôi thích đọc, suy nghĩ và sáng tạo.