數據分析項目，是什么？為什么我沒做過？

接地氣的陳老師

+ 關注

2022-03-11 11:16

983次閱讀

不當跑數機

我要做項目

很多做數據的同學都有這個強烈的心聲。每天機械地跑數，完全不知道數據有啥用的狀態確實很不好。大家都想有個獨立負責項目的機會。

然而，很多同學心中充滿疑惑：

● 什么是數據分析項目？

● 為啥我在公司里沒見過數據分析項目？

● 我在網上百度了泰坦尼克、淘寶電商、美國信用卡的代碼，ctrl C+ctrl V一遍，算不算個項目？

今天就從第一個問題說起：什么是數據分析項目。

什么是項目

項目本身的含義是：在特定時間期限內，將人力、物力組織起來，達成特定產出目標。這一句話雖然簡單，卻帶出了項目三大關鍵維度：時間、成本、產出質量。這三個維度，就是俗稱的“項目鐵三角”（如下圖所示）。

之所以叫項目，是和常規工作對應的。

● 項目：特定時間，特定人群，特定產出。

● 常規工作：每天都干，固定一群人，干完就行。

你看同樣是鐵路，做老鐵路的養護，兢兢業業一輩子也沒人知道；但是新建一條線路，必定是張燈結彩，鑼鼓喧天，鞭炮齊鳴。我們都喜歡做項目，不愛沉溺在常規工作里，大致也是如此。在企業里有些部門項目很多，經常動不動搞個大新聞，有些部門項目很少，就只能忍氣吞聲了（如下圖）。

什么是數據項目

靈魂拷問：數據在公司里的地位，更像【單選題】

銷售
運營
品牌
供應鏈

思

考

一

秒

鐘

一個殘酷的真相是：雖然老板們嘴上嚷嚷的“大數據”“人工智能”“數字化轉型”，但是在大部分企業里，數據更像供應鏈。雖然大家嘴上都說這玩意很重要，是未來，是趨勢。可到頭來，一你不能為公司掙錢，二你是服務其他人的臟活累活。

這種尷尬處境，就注定了數據的地位高不到哪里去。地位稍微高一點的，是可以直接拿數據掙錢（比如出售數據、數據服務的咨詢公司、第三方服務公司、互聯網toB產品）或者等著數據圈錢（招一堆程序猿，向VC爸爸證明自己是人工智能大數據公司）的少數企業。地位不高，自然分配的項目就少了。

什么是數據分析項目

分配項目少的核心表現是：數據的工作一但拆開，就通通變成日常工作。

是滴，寫代碼的又不是他們，他們完全理解不了“接一下那個數據”七個字背后，你到底得付出多少努力。這一點還比不上供應鏈呢，至少大家看到堆積如山的物料，會覺得他們辛苦。大家看數據的眼光，更類似家里的老媽子：“你一天天對著電腦在弄啥呢”。

因此，數據類工作想要立項，就只剩一種辦法：畢其功于一役！在一個跟數據一點關系都沒有，但聽起來賊牛逼的名字（是滴，說的就是商業智能）的包裝下，把上邊這些臟活累活打包全干了。

其中最為合法、公開，有存在感的，莫過：帶數據大屏的BI項目。無數傳統企業的數據部門，就是靠著做大屏項目博得老板歡心的。

當然，這種局面在這兩年有變化。阿爾法狗一聲汪汪，給無數老板們帶來了人工智能的希望。當面對解決不了的問題的時候，人們總寄希望于某個自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量。在過去是《周易》銅錢八卦，在現在是人工智能算法。于是很多算法項目紛紛上馬。

實際上，在自媒體大肆炒作之前，就已經有很多利用算法改進業務的成功案例，比如通過算法識別違約風險，提高外呼成功率，提升用戶點擊率，預測用電數/話務量，等等等。

但這些應用有著非常嚴苛數據質量和非常明確的應用場景。并不是說隨便撈幾條數據丟進模型一弄就有效果的。更不是說脫離管理制度、資金投入、基礎建設、業務配合，只要代碼一運行鈔票就從屏幕里噴薄而出。于是很多貿然趟進算法渾水的項目都悲劇收場。

不過沒有關系。很快，大家就找到了新的自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量：數據中臺！于是重新的一輪眼見高樓起，眼見高樓塌又在2020年開始上演。

數據分析項目的癥結在哪里

站在項目鐵三角的角度，對比數據和其他項目，癥結非常容易看到：

即使是數字本身，也很難體現價值。比如原因分析，即使不看數據，業務自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業務提一個假設數據驗證一個，那就跟叼飛盤的汪子沒啥區別。雖然自己跑得辛苦，人家還認為你就是個打雜的。

以上，才是數據分析項目立項少，成功難的本質原因。當然，更要命的是，很多新人意識不到這一點（特別是研究生剛畢業，寫了幾篇名字高深的論文的）。他們炫耀著自己的圖表、模型、代碼，像一個在班里炫耀新買的變形金剛的小學生。內心滿滿的：“我好厲害吧”。忽視了真要運貨，最普通的翻斗車都比擎天柱大哥強。

想破局，還得緊緊抓住項目鐵三角：

時間

1、平時建立監控體系，把勞動力從臨時取數解放出來。

2、基于日常數據，積累經驗，捕捉戰機！

3、在關鍵時機引發業務危機感，承接獨立負責的項目。

成本

1、平時盡一切可能推動數據質量改善。

2、在時機合適時推動數據基礎建設前進。

3、每次項目考慮最少數據，最簡單模型解決戰斗。

質量

1、基建類：多做從0到1的工作，填補空白，彰顯成績。

2、方法類：建立推理邏輯，帶著業務的思路走，做教練、不做老師。

3、建議類：提100個假設，撐爆業務的腦袋，掌握輸出成果的主動權。

本文來自微信公眾號 “接地氣學堂”（ID：gh_ff21afe83da7），作者：接地氣的陳老師，36氪經授權發布。

接地氣的陳老師

永洪BI

3.8

50條點評

咨詢產品

免費試用

永洪科技專注于為企業提供高效可靠又簡單易用的數據分析解決方案，成為國內領軍的一站式大數據分析平臺服務商。

客戶案例

合作品牌

天潤融通-PaaS云通信

1.7

5條點評

咨詢產品

免費試用

豐富的通信接口，可與各類業務系統高效整合集成

客戶案例

暫無

合作品牌

觀遠數據-數據分析平臺

0條點評

咨詢產品

免費試用

應用于企業數據接入、智能ETL、可視化自助分析、數據大屏、數據門戶等數據分析和決策場景，為企業快速構建敏捷智能數據分析平臺。

客戶案例

合作品牌

相關產品

數據分析項目，是什么？為什么我沒做過？

項目管理SaaS為什么很難一家獨大？答案藏在中小企業的痛點里

2021年玩私域：不懂這些你就OUT了！

企業為什么要買SaaS？| 專家視角

SCRM如何幫助李佳琦們布局私域流量？

“救命文檔”打破信息孤島，讓受災群眾不再成為“孤島”