數據分析是干什麼的主要從兩個緯度來理解?
一是數據分析的作用;二是數據分析的工作內容。

數據分析的作用

單純的談數據分析的作用其實意義並不大,所以在談論作用之前我們首先的考慮是受眾對象,比如對個人而言,因為身體傳感設備,讓我們的日常鍛煉、身體素質等各項指標都得以數據化,最終完成個人身體和生活習性的自我量化,進而改進調節個人日常生活規律,讓我們更好的生活。而對於企業而言,數據分析的作用則主要體現在三大領域:一是對業務的改進優化;二是幫助業務發現機會;三是創造新的商業價值。

改進優化業務方面,通俗的說就是讓業務變得更好。讓業務變得更好對企業而言主要體現在兩大方面:一是對企業用戶體驗的改進方面,優化原有業務流程,為用戶提供更好的用戶體驗。例如:早些年QQ遊戲大廳對玩家進入遊戲的流程再造,將原有的遊戲進入登錄環節從4個變更為3個。二是體現在對企業資源的合理化分配利用上,更合理的優化配置企業資源,進而達到效益最大化的目的。例如我們企業日常運營中的廣告投放以及內部廣告資源分配優化等就屬於此範疇,一方面利用精準化廣告投放,提高廣告投放效率,另一方面根據廣告引流客戶量的大小做好企業資源分配,進而提高用戶體驗,提升用戶留存率。

幫助業務發現機會主要是利用數據查找發現人們思維上的盲點,進而發現新的業務機會的過程。例如遊戲企業常在遊戲中埋點記錄玩家的遊戲操作行為數據以及關鍵節點進程數據,以達到控制遊戲進度和難易度的目的,而這個過程中可能會發現新的業務機會,進而擴展出譬如遊戲安全操作標準及遊戲安全產品之類的新業務滲透點。

創造新的商業價值模式方面,主要是在數據價值的基礎上形成新的商業模式,將數據價值直接轉化為金錢模式或離金錢更近的過程。例如2014年炒的比較火的個人徵信業務就屬於此類,騰訊、阿里巴巴等企業就利用其擁有廣泛用戶數據的基礎上,分別成立了騰訊徵信、芝麻信用等新的業務關聯企業,而這些徵信企業進而衍生出相關“刷臉”業務,將其擴展到租車、租房等領域。

此外,數據分析在企業運營過程中還發揮着“醫生”般的作用,一方面提供對企業日常運營活動的體檢服務,對業務運營過程中可能會出現的問題作預警,將問題處理在萌芽狀態,防患於未來。例如企業業務擴充過程中的投資合併,對投資合併對象的背景和發展歷史等情況的盡職調查就屬於此類,另一方面則提供企業日常運營過程中的“巡診就診”服務,找出企業日常運營中的問題。揭露過去&預測未來。

數據分析的工作內容

5W1H基本回答了數據分析的工作內容,What(什麼)——分析什麼數據?When(何時)——什麼時候數據分析?Where(那裡)——從那裡獲取數據?Which(那個)——採用什麼分析工具處理分析數據?Who(誰)——採用那個供應商的基礎數據服務,幫你構建數據產品或處理數據?How(怎樣)——如何進行數據分析?

·What 分析什麼數據

分析什麼數據與數據分析的目的有關,通常確定問題后,然後根據問題收集相應的數據,在對應的數據框架體系中形成對應的決策輔助策略,這個過程也是一個反覆博弈的過程。

·When 什麼時候數據分析

數據分析基本上貫徹了業務運營的各個環節,也就是在業務運營過程中要做到全程數據跟蹤。例如电子商務中的商品選擇、商品陳列、更新、廣告投放引流跟蹤、效果評估、客戶跟蹤等等都需要數據支撐。

·Where 從那裡獲取數據

企業通常的數據來源可分為兩大類:內部來源數據和外部來源數據。對於互聯網企業而言,內部數據主要包括網絡日誌相關數據、客戶信息數據、業務流程數據等,而外部數據則主要包括各類第三方監測數據、企業市調數據、行業規模數據等。

·Which 那個數據分析工具處理數據

數據處理分析的工具非常多,也非常的細。用什麼樣的工具常常取決於企業的具體需求,不管怎樣,相對於各類工具而言,操作工具的人更加重要。通常,企業在人與對應的工具上的投入比大約為9:1,也就是說當你投入10元錢在數據分析工具上的時候,那麼你的企業對入在對應的人上的成本大約90元。

·How 如何進行數據分析

數據跟着業務走,數據分析的過程就是將業務問題轉化為數據問題,然後再還原到業務場景中去的過程。如何進行數據分析將視具體情形而定,但其從的流程過程都是在AMAT這樣一個框架內,關於AMAT以及如何確定數據問題的過程詳細情況將在《數據應用前奏》部分詳細說明。

作者:數據元素

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