作者介绍
@谷维
就职于某知名互联网公司；
专注于数据产品、数据分析；
“数据人创作者联盟”成员。
首先会讲解数据人在对接业务方时最常听到的声音和故事，其次会讲解为什么管理需要数据，再次将为大家分享如何提升数据化管理效率。
每当数据人把最终结果或交付的产品给业务方的时候会听到业务方各种各样的抱怨，例如数据出的慢，数据不准确，数据不是领导或者业务方想要的。当数据分析师就数据稍作解释后，领导又会产生这些数据对我有什么用，我该怎样做决策，或采取下一步行动的疑问。其实作为数据分析师，会发现服务方不太会把数据和业务有效的结合起来，因此他们并太不会解读数据。因此本次分享致力解决用户的困扰，帮助数据分析师寻找解决问题的思路。
提到数据产品或数据化管理，大家会有为什么管理需要数据的疑问。管理是为了有效地开展业务和活动，而采用的一种方法，进而提高效率，能够满足客户的需求。数据是通过量化管理的方式，为管理提供客观、科学的判断依据。而数据产品则是分析思路的沉淀，提高效率的通用工具。因此我们可以理解为数据分析和数据产品是提升管理效率的两种重要能力。
接下来将从分析和产品的两个角度介绍如何提升企业数据化管理效率。
回到刚才的例子，数据分析师最后得到的结论并不是用户所想要的，这个核心原因是什么。并不是说我们使用的方法业务无法接受，而是作为数据分析师没有真正的站在业务的角度思考问题，没有理解业务的目标是什么、为了实现这个目标，业务会怎么做，分几个步骤去做，每一个步骤怎样执行。作为数据人需要对业务的理解进行量化管理，这个量化管理的过程是对业务拆解来对结果进行好坏的判断，以及判断的依据是什么。数据分析师会归因分析、逻辑回归、数据挖掘等分析方法来对指标拆解的量化评估。数据分析很擅长快速类似于业务问答的反馈，形成了很好的自循环的过程，在某些层面上可以理解为这是一种定制化的服务。
然而，这种自循环小闭环的模式也会有一些弊端，面临一些无法解决的问题，当数据分析师面临多角色多场景的复杂场景时解题思路和最终结果呈现多样化，从长期来看，工作效率偏低。因此应采用数据产品，针对复杂问题形成系统化和抽象化的方法，针对不同角色的用户提供系统化的解决方案。这种解决方案可以通过内容数据产品建设画布实现，一共有10个步骤，前四个步骤可以用数据分析的思路解决，接下来需要针对不同角色在同样场景下，每一个角色的诉求进行拆解，将他的需求抽象成一个模块，然后再来验证这个模块是否真正满足了客户诉求，验证过后，形成产品服务，以上过程最终的落脚点为产品组合。
接下来分享的是面对不同用户，不同场景，产品组合的方式是什么。自上而下来看，最顶层的是决策者，最下面的是一线人员，这是时间价值的转化问题，也就是效率问题，数据分析师最终形成的数据分析报告是否能为他们节省时间，针对决策者，应该为他们提供定制化服务。数据分析来回答领导的天问，数据产品是将决策者和数据分析师关注的核心指标形成定制化产品，让他们 随时随地关注。对于矩阵中间的人员由于他们对效率的要求更高，我们应该将多种产品进行组合来满足不同角色的需求。对于数据分析而言，自上而下是大决策，小监控的过程，对于数据产品而言，自上而下是大监控、小决策的过程。
不管是数据分析还是数据产品，最终都是面向业务解决他们的痛点，所以业务会帮助数据分析和数据产品做更多的场景沉淀。数据分析和数据产品是一种相辅相成的关系，分析可以帮助产品系统的理解业务，沉淀分析的方法，产品帮助分析抽象更通用的能力。共同的目标是帮助业务快速提高效率。
以上是笔者基于过往工作经验所总结的方法论，受制于个人经验可能有不完善的地方，欢迎大家批评指正，也欢迎感兴趣的小伙伴与我作进一步交流。
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