大数据从概念照进现实,数据分析能力将是互联网从业者的基础能力

作者 : 开心源码 本文共2965个字,预计阅读时间需要8分钟 发布时间: 2022-05-12 共162人阅读

互联网成为基础设备,数据分析成为基础能力

增长黑客”越来越火的这些年,互联网行业越来越关注数据驱动这件事
最直观的体验就是我们看到了“数据产品经理”“数据高级经营”这些岗位的出现

头条系凭借 算法推荐 降维打击了所有的传统内容平台,让头条系快速成长为可以和BAT抗衡的新势力;
这是项目依靠重视数据及时反馈取得的成功;

越来越多的行业和公司,不论是产品还是经营层面,越来越重视数据挖掘与分析。
企业发展、业务选择均大量依靠数据驱动。

一、大数据行业泡沫不再,才更凸显数据分析能力的重要性;

数据分析这个工作,在很多年前我们只会在外企和金融行业会见到。
随着互联网行业的崛起,标准化的数据收集与沉淀变得容易。
海量的数据带来了可观的想象空间,大数据的概念才会被一年年翻来覆去的炒。

我相信大家在过去这些年或者多或者少都接触过大数据的项目。
企图站在风口上的猪的也不少,随着2018-2019的资本寒冬,太多企图通过概念捞一把的项目无声死去。

但就像几百年前的荷兰郁金香泡沫,尽管泡沫破裂,太多人硬着陆身败名裂,但也的确将荷兰塑造为全球最大最有实力的郁金香中心,并且在几百年后的今天荷兰仍然享受着当年那场泡沫带来的价值。

大数据也一样,通过过去这些年泡沫式的野蛮发展,尽管有不少企业和项目折戟。
但整个行业乃至世界对数据的重视程度都上升到了一个新的高度。

通过社会级的大数据,工业、运输、零售、农业都开始步入数据驱动的时代。
运力和需求大数据调配货车等运输资源;市场需求多维大数据驱动零售行业商品及库存决策;
随着数据收集的进一步发展,数据驱动行业发展将成为必然事件;

行业和社会依靠数据驱动,对于单个企业和单个项目也是一样,企业和项目未来的发展也必然依赖数据驱动。
在大企业和整体社会行业数据驱动的同时;
我们也能看到,很多小团队和传统企业并没有系统进行数据挖掘和分析。
可能是没有意识到业务数据分析的重要性,也可能觉得建设数据分析团队成本过高。

再过两年回头来看,小团队拥有数据分析及数据驱动能力,肯定是团队活下去的关键能力。

数据分析这件事就肯定要依靠大型整体的BI项目吗?
答复能否定的,小团队依靠团队内关键业务岗位的数据分析能力才是更可行的方向。
不论是产品还是经营,都应该掌握对手中项目第一手数据收集和分析的能力。
使用数据驱动业务成绩的提升。

二、重复劳作被Ai和机器人替代的趋势,数据分析能力让你掌控未来;

从个人的角度来看,数据分析能力也是让自己在未来立于不败之地的关键;

这些年大家的焦虑感越来越强,
一边渴望享受生活,一边害怕被替代。
经验快要变成这个时代最不重要的东西;
所有的经验都会被整理,机器通过极短时间就能习得。

一个很典型的例子,
识别X光片子上病灶的精确率,一个拥有10年看片经验的专业医生,会被一个只学习了几周的Ai打败。

一天不向前努力,就离自己职业被Ai和机器替代近了一天,很多时候甚至努力也没有用

被替代的焦虑,从体力劳动者逐步向脑力劳动者蔓延;
前几年,机器臂替代生产线工人的时候,你觉得和自己没有关系;
现在,医疗Ai替代医生完成诊断的时候,你也觉得和自己没有关系;
接下来,Ai接管设计和文案工作的时候,你还觉得和自己没有关系吗?

其实互联网基础工作被工具替代,向自动化转变的过程早已开始;
比方:
H5制作,从需要前后台完整团队到现在一个人使用工具就能完成超复杂的H5搭建;
banner图这件事情,很多电商平台实际上已经被Ai接管了,确认标题和商品,Ai就能输出对应风格Banner图;
内容的工作也是一样,已经有Ai能写新闻稿了,并且模拟人类完成视频录制,那离生产营销内容又有多远呢?

我们需要去思考,在基础的重复劳作被工具和Ai接管后,
真实世界的我们需要的是什么能力?

就目前的情况来看,决策这件事情还需要人类来完成。
正如波音737-max坠机的事件,由于给予电子系统高于人类的决策权,出现电子故障即可能导致机毁人亡。
Moss尽管说“果然奢求人类永远保持理智是不可能的!”,但刘培强中校也让我们看到人类不会把决策权拱手交给Ai的(大误)。

如何掌握和优化决策能力,在这个数据的时代,我们必需要掌握数据分析能力。
使用数据驱动让我们更好的完成工作;
利用数据分析的结果,驱动我们进行符合需求的决策。


拥有数据分析能力的好处,下面说得实在一点
我们去展现自己工作成果的时候,就不会干干巴巴(麻麻赖赖),甩出来可视化的图表,直接展现同比提升百分比,想不加薪也难;

通过数据驱动工作,我们能实时看到自己工作的达成情况。
一个阶段的工作,我们不用在阶段结束的时候才发现工作有漏洞,
每天我们都能实时监测工作项目的进度和发展趋势,在过程中快速进行调整和修正。
不至于在最后工作未完成被狂批。

建立业务数据模型,我们能多维度监控我们的工作完成情况,找到是工作的哪一个环节出了问题。
相信大家都遇到过效果不理想时各个环节负责互相甩锅的情况,
假如所有阶段的数据都是实时可视的,
不用花时间在甩锅上,花时间在解决那个环节的问题上更棒呀!

三、数据分析能力学习曲线并没有想象的陡峭

其实作为产品经理的自己,之前项目的数据大量依赖友盟等数据平台提供的数据。
但是去年下半年开始的项目,我开始进一步关注保存在项目数据库中的业务数据,尝试进行各维度的数据分析和模型的搭建,才发现之前错过了那么多。

那种感觉就像是,
荒岛求生的自己,
想尽办法要钻木取火
结果发现自己包里就有火柴

之前一直觉得数据分析这件事情很难,
其实让开发的同事导出一个表给你,通过Excel你就能挖掘很多你想要的数据;
分配一个只读的数据库账号,借助第三方的免费BI系统,你就能做出媲美大型BI仪表盘的效果;
通过前期规划,开发同事多花10s,多收集一个数据,可能困扰你许久的问题,就能通过可视化的表呈现出来。

而以上的这些,并不需要你懂任何mysql或者者python的知识,你只需会用Excel都能轻松搞定。

技术角度的进阶路线大致如下:
1.Excel数据整理,清洗为自己需要的内容和格式;
2.Excel数据解决,学习函数,计算出自己需要的数据;
3.Excel数据展示,将清洗和计算后的数据用多维度的图表展示;
4.学点mysql,当数据条数过多时,Excel有点承载不了,当然这个数据:最大是1048576行,最大是16384列;(一百万条还是一个挺大的数字)
5.掌握一个第三方BI数据可视化系统,微软的PowerBI,国产的FineBI之类;
6.掌握一门语言进行更加复杂的分析(R、Python等等)

可能大家看到后面学语言和第三方BI系统的时候会有点怕,但其实只需你能掌握Excel,已经能够满足大多数的数据统计分析的需求。

无论是Excel,还是看上去更逼格的sql、PowerBI、Python等等
都只是你数据分析的工具

更为重要的是对业务的了解,找到对于业务来说关键的数据。

在未来,每个人都应该有点数据分析的能力,运营人生、运营职业生涯可能都需要一点点数据驱动。


最近自己处于无业状态,在这段时间将持续关注“如何快速入门数据分析”这件事
老猫观内容定位也会转向,未来会专注“数据分析和如何通过数据驱动业务”

可能接下来会“如何从Excel快速入手数据分析”这个角度入手吧!
大家有什么好的想法,也希望能和我进行分享。

关注微信公众号“老猫观”,希望有更多新收获。

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