什么是数据敏感度?怎么培养数据敏感度?

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编辑导读:做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,对数据背后的商业意义能进行思考。这需要经验,也需要你的思考和执行力。本文作者结合自身经验分享了培养数据敏感度的相关方法,希望对你有用。

前几天,群里小伙伴提问什么是数据敏感度?

提这个问题是因为她的主管自诩数据敏感度很高,做为下属的她想知道到底什么是数据敏感度,怎么培养数据敏感度。

01 什么是数据敏感度?

数据敏感度高的人,看到数字,两眼冒光,早已飞速纵身跳到3米外,甚至10米外,脑子里在观察、找问题、找机会,喜不自禁或者哀叹不喋也或者沉着淡定。

对数据不敏感的人,看到数字,则晃晃脑袋,目光发散,心里嘀咕,这是什么?这能说明什么?

就像人体对温度的敏感度,碰到滚烫的开水,人的本能反应就是把手缩回来,再吹手散温。每个人对温度的敏感度差不多,因为这是身体本能。但每个人对数据的敏感度截然不同,因为这和每个人的经验相关,所以有人对数据敏感,有人对数据无感。

数据敏感度是业务理解力、客户理解力、数据理解力三者的综合结果。很多人误以为数据敏感度只是数据能力强。事实上,要对数据敏感,业务理解力、客户理解力、数据理解力,3者缺一不可。因为数据只是对商业行为的客观描述,只有真正懂数据背后的意义,才能解读数据,才能挖掘数据背后的含义,才能形成数据敏感。

如何判断数据敏感度高不高?

1)看到数据后,能一眼判断数据靠不靠谱,因为很多数据本身不靠谱,有指标口径问题、有数据质量问题,也有可能搞数据的人真的不理解业务,放了个风马牛不相及的数据。

2)看到数据后,能马上思考数据本身的商业意义,有人能快速定位数据背后的原因,并找到机会,有人眼里只是一个数字。对数据的解读基于对数据的理解,对数据的理解则基于对业务、客户、数据的理解。

懂业务、懂客户,但不懂数据的人,就好比1个人很有故事,内心早已百转千回,把自己感动哭了,但就是讲不出来,或者讲出来了,也没有说服力。因为听者觉得讲的是他的主观看法,没有公信力。所以数据的价值之一,就是统一视角,统一事实,如果还能统一对事实的理解,就更牛了。让数据说话,不要讲那么多我怎么想,因为我怎么想一点不重要。但客户怎么想、市场怎么想很重要,用数据来表达业务、客户的诉求,大家更能达成一致。所以渔歌一直认为数据是一种语言,数据价值在于通过语言的应用,把商业价值传递、应用起来。

而懂数据,但不懂业务、不懂客户的人,就好像手里拿着最权威、最专业、满满精华的朗文英汉大字典,可那只是字典,不是文学史籍,不是诗词歌赋,也不是重大科学研究发现。因为拿字典的人不知道怎么把字典里的一个个单词串成诗词歌赋,就连组成句话都困难,在他眼里每个单词都是孤零零的存在。

所以数据敏感度是懂业务&懂客户,懂数据的化学反应的结果,他们互相渗透,互相融合。

02 如何培养数据敏感度?

懂业务&客户,但不懂数据的人,有4个方法提高数据敏感度。

懂数据,但不懂业务&不懂客户的人,也有4个方法提高数据敏感度。

两者的方法本质相通。

1. 给懂业务&客户,但不懂数据的朋友们

懂业务&客户,但不懂数据的人,需要的是从业务走向数据。

从业务走向数据,最简单、有效的方法:

1)找数据大拿对焦业务。哪怕自己被diss的体无完肤,或者只能听,说话的机会都没有,都没关系。听高手一席话,胜读十年书。大拿会输入更高的视野、格局、方法、乃至细节。

2)听过、看过都不如自己干过。从最小的事做起,给自己的业务设计一张业务监控报表,而后每天上班第一件事情就是看报表,再优化报表。目标只有1个,通过数据监控和分析,找到产品问题和机会。

看报表后,提问三部曲:

第1步:今天和昨天比有什么变化?或者这周和上周比有什么变化?

第2步:这个变化说明了什么?为什么产生变化?

第3步:业务机会在哪里?

3)主导一个大的数据分析专题,主导发起、分析框架、分析过程、分析报告全部独立完成,如果能请擅长数据的大拿们提建议,就更好了。经过从业务到数据的洗礼,人会有有混沌,但最后焕然一新的感觉。

经过1)2)3)后,应该可以成为一个有数据框架、有分析思路、有数据感觉的人。还有很重要的一点。

4)培养数据习惯和做数据的朋友保持沟通,把别人当学习对象,不要把别人当工具。

渔歌见过很懂数据的业务,数据分析不需要BI插手,自己从头到尾完成的妥妥的,有结论、有框架、有细节。

2. 给懂数据,但不懂业务&客户的朋友们

懂数据,但不懂业务&客户的人,需要让自己从数据跨越到业务&客户。把自己手里拿的朗文英汉大辞典,变成自己武功秘笈,可以降龙十八掌,也可以凌波微步。

把自己当成业务1号位去推动业务的发展,而不是数据支撑的角色。

支撑总是苦逼的,也没有价值增值。每座大桥下有几个桥墩子早早被设计好,大桥的能支撑的最大水流速度也早被预设好,用一个桥墩子的视角去看一座大桥,总是片面、狭隘的。

所以把自己从数据支撑的角色抽离出来,我们得能开无人机,能潜水,整座大桥360度无死角巡视,还要看上游的上游、下游的下游。这样数据才能从1个个的数字,变成有价值的商业解读,并找到机会,也才能变成数据生产力。

提升数据敏感度的方法,还是那几个:

1)和业务大拿对焦业务。记得是对焦业务,不是对焦数据,数据服务于业务。哪怕自己被diss的一塌糊涂,或者说话的机会都没有,都要去听、去思考,看大拿是怎么思考的,这其中数据能做什么。

2)自己做一件完整的事情。一定要完整的做一件事情。数据人独立负责业务,这种机会太少,那就在生活中去做一件完整的事情。比如做个微商,倒卖100张门票,或者赚一笔小钱。当有这个目标,并全力以赴的时候,业务、数据都滚远远的,脑子里只有那个目标,怎么达成目标,业务、产品、数据都只是服务目标的一环。有过这样的经历,人生很多感受会发生变化,比如有1号位的思维,比如开始知道怎么做点小生意。

3)创造机会,去尝试数据和业务深度协同。比如共担业务目标,比如孵化一个新的业务。因为自己在生活中独立做1件事,可能事情的影响面很小,导致视野、思维、环境约束不够,但在公司要做成一件事,哪怕一件小事都很难,因为有竞对,内部有一堆的人和事要协同。

4)有过前面的3点经历后,把业务思维变成自己的习惯,在数据的日常工作中都带入业务思维,习惯的力量很强大。

最后,无论从数据走向业务,还是从业务走向数据,本质都是角色互换,能力叠加

 

作者:西湖渔歌,微信公众号:西湖渔歌

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题图来自Unsplash, 基于CC0协议。

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  1. 可惜不认识数据大拿~

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