系统的学习Data & Analytics

hxsh2000

heroxk 发表于 2021-1-30 20:04
数据分析要做的好，关键不在于工具，而是对数据理解和把控。这个需要悟性，经验。网课只能帮助入行，后面的 ...

这位大佬一听就是偏技术方向的哈，视角和切入点和业务方向的高手，完全的不同。这就是我想表达的，每个人在那个技能链条上都有自己能搞熟悉的和精通的范围，也都会有自己不熟悉的。所以这种分享非常的好，能够让大家有机会接触这个链条上自己不熟悉的领域，在了解了以后，也能更多的Appreciate其他人的技能和贡献。

Parfaits

hxsh2000 发表于 2021-1-30 23:15
哈哈，小伙子很努力和认真啊，很有前途，我看好你哦！！！

我现在已经是网课小专家了，很多证书都有成套的，AWS,Dataquest,Datacamp,Udacity,Coursera,Udemy,Codecademy我都有较大的进展，希望这些付出能有一天得到回报。

hxsh2000

heroxk 发表于 2021-1-30 20:04
数据分析要做的好，关键不在于工具，而是对数据理解和把控。这个需要悟性，经验。网课只能帮助入行，后面的 ...

特别赞同你说的，通俗一点的说，就是这个过程中要了解：
我们需要什么(Business Value)
如何把Business Strategy分解成能理解的各个部门的目标
如何使用数据帮忙各个部门达到目标
我们有什么数据
这些数据能进行什么分析
如果没有相关数据或者缺少什么，如何得到
最后把上面的这些联系在一起。

hxsh2000

Pippa 发表于 2021-1-30 14:39
谢谢分享。我不太明白的一点是，按照你分享的这个图，需要不同部门的专业人士合力完成一个项目，对吧？但 ...

先分享你一篇我非常喜欢的文章，<<What's your data strategy>> from Harvard Business Review
https://hbr.org/2017/05/whats-your-data-strategy

Dalianmei

谢谢分享，好贴马克

Pippa

hxsh2000 发表于 2021-1-30 23:40
先分享你一篇我非常喜欢的文章，

看完就理解你的角度了。原来是ICT部门的角色啊。那跟我的需求完全不同了。

Pippa

hxsh2000 发表于 2021-1-30 23:23
知识，能力，软实力和价格是成正比的，你说的那些能力和经验，是跟长久的行业积累和持续不断的学习紧紧联 ...

我的意思是，如果希望从事数据分析这个行当，应该有意识选择一个（或更多）数据领域进行深造。深造的意思是，把自己打造成某方面的数据专才。比如财务数据，就应该具备一定程度的财务管理知识，而不是单靠business owner去提供这方面的需求。否则，你只是一个工具而不是一个人才。

hxsh2000

Pippa 发表于 2021-1-31 08:44
看完就理解你的角度了。原来是ICT部门的角色啊。那跟我的需求完全不同了。 ...

是的，这个就是我想表达的。在Data & Analytics这个方向上，有Business，Technical，Combination的，每个环节都有自己的贡献，也都有自己领域里的相关要求。一说到Data & Analytics，business side会说行业背景，业务能力是核心，技术能力是添加；technical side会说编程能力，算法和技术非常的重要。这些都非常的有道理，只是出于自己的方向上来说的，往往容易忽视其他部门的贡献和技能。

hxsh2000

Parfaits 发表于 2021-1-30 23:36
我现在已经是网课小专家了，很多证书都有成套的，AWS,Dataquest,Datacamp,Udacity,Coursera,Udemy,Codeca ...

厉害了，小伙子。继续和持续的努力，达到目标

morgan_ma

不错 关注一个 现在公司刚开始做gcp data lake和引进power bi，还在学习中

Pippa

hxsh2000 发表于 2021-1-31 12:41
是的，这个就是我想表达的。在Data & Analytics这个方向上，有Business，Technical，Combination的，每个 ...

我们公司的关键运营部门都在培养自己的数据分析专家，这些同事都有多年本部工作经验，对相关数据，系统和流程都非常熟悉。在这个基础上再送去学习数据分析技术，配合部门管理的需要。我觉得这个模式比较合理。

hxsh2000

Pippa 发表于 2021-1-31 13:05
我们公司的关键运营部门都在培养自己的数据分析专家，这些同事都有多年本部工作经验，对相关数据，系统和 ...

是的，这是数据和分析需求很大的部门的非常流行的运营模式。部门里有这种Skillsets的人非常的宝贵，因为这些人完全涵盖了Business SME, BA和DA三个方面。

我喜欢的模式是建立一套可执行的模式，通过配合和结合，标准化这个流程和沟通渠道（不依赖于很强的个人能力来涵盖所有），让Senior甚至Mid Level，差不多三到五年的经验（而非第一种模式的十几年）的员工可以发挥最大的空间。

Pippa

hxsh2000 发表于 2021-1-31 13:36
是的，这是数据和分析需求很大的部门的非常流行的运营模式。部门里有这种Skillsets的人非常的宝贵，因为 ...

上次你贴的那个链接就看出你还在非常理想化的学习环境了。事实上，你说的这种模式对于大部分企业都是不可行的。为什么呢？

因为企业无时无刻处于动态状态：

1，企业员工平均服务年限 - 5年左右。负责任说，真正有效做好知识管理的企业少之又少。员工带着技能和经验跳槽，你原先设定的沟通设计流程随着人员交替很大几率也要进行相应改变。

2，企业运营环境 - 从外部到内部，瞬息万变。这些变化无不影响企业原有的运营流程以及人员架构。数据所有人改变了，管理层换人了……大大小小的变化让人无所适从。修改数据分析流程是需要很多时间和成本。管理层精着呢，还不如赶紧找人按新情况做一套数据方案。久而久之，你说的那套流程就变成一纸空文了（我见的太多了）

3，企业管理系统更新速度 - 3-5年吧。不是换新系统就是升级原有系统。系统一变，设置一变，流程上面很多东西就变了。

4，数据分析工具 - 更新换代速度太快，顶多三五年的寿命。旧工具做出来的东西总没有新工具那样花俏。然后管理层凭个人喜好要求你换工具。工具一变，流程又要改变。

如果你说的流程真的存在，那么这个流程一年要改多少遍啊？如此一来，运营成本高了，管理层就不干了。久而久之，又回回到各运营部门各自为政的模式。

hxsh2000

Pippa 发表于 2021-1-31 14:42
上次你贴的那个链接就看出你还在非常理想化的学习环境了。事实上，你说的这种模式对于大部分企业都是不可 ...

难以实现或者遇到现实环境所限，这个模式是可以进行些许改变甚至优化的，这个核心的链条意识是需要有和维持的。随着Data & Analytics的发展，也可以看到更多的人才和人员进入这个领域，原本高高在上的这个领域会渐渐的恢复到应该有的，和其他技术差不多的层面，每个新兴领域都会经历这个过程。我之前有参加过几个大公司的Board Meeting旁听，知道他们对于这块Cost的意见和看法，降低费用和提高效率和产出是非常重要的，仅仅依靠着少数的全能型员工，一方面如你所说，反而应对变化的风险更大，另一方面，会成为产出的瓶颈的。

我现在就在公司内部负责建立和推行这种模式，也在设计标准化的合作流程，还是有一定的信心可以达到我想要的。所有我需要熟悉整个领域里面，各个方向上的贡献和技能需求，然后加深理解大家是如何配合的或者合作的。这个也需要我大量的学习和熟悉这些，开这个帖子也是向大家学习和交流。