業務和數據-建立宏觀認知丨紫鯤企微助手

????（一）業務和數據的閉環

業務和數據閉環促進關系：業務越全面、越深入的被線上化，反過來數據對業務的賦能就會越大。

????1、業務數據化：

業務線上化，存儲業務所產生的數據，記錄業務；

????2、數據業務化：

分析收集的業務數據，評估業務狀態，指導業務發展，提升效率；

????（二）不同崗位的職責邊界與合作

在數據體系中，不同崗位的職責邊界

????業務產品經理：

負責協調研發、測試、設計等部門，從實際業務需求出發，上線產品

????數據開發工程師：

根據數據產品經理的需求，按模型、按主題等去加工業務數據；

????數據分析師：

建立體系的分析框架評估業務狀態，定位業務問題，指導業務的發展；

????數據產品經理：

負責協調數據開發同學將業務數據模塊化和體系化，同時將業務分析框架產品化，提升數據賦能的效率；

????數據運營經理：

根據業務方向，通過短期的激勵活動，引導用戶認識到產品的長期價值；

????（三）數據、信息和知識

從數字中發現業務背后的信息，再將這些數據和信息轉化成一組規則來輔助我們決策（知識）的時候，數據就會變得很有價值。

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數據賦能業務一般會經歷四個環節：

數據表現、業務原因、業務策略和作用方式

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數據賦能業務的過程：業務原因→業務策略→作用方式→監控落地效果→不斷的迭代業務策略→問題被解決→業務發展進入正軌

????（四）業務策略的閉環

業務策略存在兩個閉環：

????1、邏輯閉環：

數據分析的過程，邏輯上要閉環，論據要能夠支持結論的成立；

????2、業務閉環：

策略在業務上的落地執行要閉環，不斷的調整迭代；

這兩個閉環是互相影響的，首先要做到的就是論證邏輯閉環，保證結論可以站得住腳。等真正落地執行的時候，業務上可能行不通，就需要基于新的業務理解去迭代論證邏輯，形成新的邏輯閉環，再去落地執行，直到在業務上可以跑通。

所以在數據分析過程中會常出現兩類問題：

????1、邏輯閉環相關：

不接地氣，指的是策略的邏輯論證沒問題，但離業務上跑通還很遠；

????2、業務閉環相關：

策略沒有落地或者落地反饋周期太長，導致業務理解只停留在當時分析數據的節點，沒有得到驗證反饋；

任何案例都要落地，離不開工具，紫鯤企微助手，是私域社群運營效率神器。

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