優秀的分析師到底好在哪裡？

企業在數據上投入了大量的美元。他們建立一個數據倉庫，使用最新的資料庫，聘請數據科學家並開發數據採集能力和可視化工具。然而，決策者仍然發現很難在正確的時間得到正確的數據。開放式問題，未解決的問題和一般模糊的結果是太常見了。大多數企業還沒有在合適的時間把相關的數據始終如一地提供給正確的人。

這究竟是為什麼？

目前多數分析師因為使用不合格的工具使在分析師和必要的數據之間產生很多障礙。當在數據採樣，數據收集，或在其他方面能力有限的情況下分析將被破壞。結論是死板的，有限的，相反，分析師可以讓分析繼續進行。有限的見解會消極地反映在行動（電子郵件、推送通知，等）和底線。

分析師應有權「玩」數據，改變分析和結構簡單的報表和儀錶盤。他們必須能夠從各種渠道統一數據。

了解企業

分析不只是一些數字的運算，但他們往往被如何數據結構化和它的局限性擾亂，而不是側重於實際的業務挑戰。因為數據是如此簡單和廉價的進行收集，時下充斥著各種數據系統。但真正需要收集的唯一數據是關係到企業價值的數據：獲取，激活，留存，推介，忠誠度，轉換和收入。

怎麼能提高分析？

提供分析意見！分析師必須是積極主動的。報告的存在並不意味著人們要閱讀它。數據，就像是郵件，必須傳遞。分析師是有提供意見的責任的， -因為你既是作者也是信使。就像Metric Insights這樣的工具是通過提供訂閱來提供數據見解的，但是，這些數據最終必須在任何時間都在組織空間中，如果分析師不讓同事們不斷意識到它，沒有人會注意到。

使數據相關

數據分析涉及到這麼多的變數和複雜性，往往最終它會跟具體報告的接收者毫不相干。有底線的開始做一個報告，如：「留存率提高3.2％」，或者「來自社交類網站的流量是付費流量的1.2倍」。只有最終的結論是以一個令人信服的方式展現後，你才可以傳遞你更深入的分析見解，並展示其全貌。不要用數據轟炸你的讀者，否則他們會在你的分析和每個人的商業價值中迷失。在確保不限制你的數據聚合或取樣的平台上工作。而且，一個開放而靈活的平台會帶來準確的分析結果。要在一個能夠查詢你收集的任何數據平台的工作，無論是統一還是獨立的數據源。

把數據傳遞給正確的人

漢斯·羅斯林曾經說過，「讓數據集改變你的思維模式。」一個公司的CEO和市場負責人會關心不同的見解。而市場部或媒體團隊會需要一個比管理層更深度的分析。重要的是要了解誰會讀這些分析，他們會採取什麼樣的決策。請記住，不同層次的分析是與組織中不同的人相關的。請務必提供正確的數據給正確的人，這樣的數據集才能改變他們的恩維模式。

或者…消磨下午摸清整個羅斯林驚人的公共數據項目。並不是我們曾經做過的…

統一的數據的好處

上下文是業務分析師的關鍵。數據通常存儲在不同的資料庫，而不是在一個地方。請務必統一來自外部和內部數據源的數據，以獲得完整的上下文。把所有的數據作為一個單元來進行檢查，以提供全面的業務洞察力。

時機就是一切

語境和時機就是一切！一個在決定已經發生後提交的報告對每個人來說都是浪費時間。在深入研究數據之前確保你了解業務挑戰是什麼。通過提出相關見解來主持討論。讓企業主對嘗規情況和你已經確定的變化趨勢產生警覺性。

From：CoolaData

譯者： 李鑫

原文地址：Good Analyst, Bad Analyst
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