Canada Dataset

数据分析带来清晰的、以行动为导向的见解，确保做出正确的决策。至少，应该是这样。令许多数据分析师沮丧的是，他们很少看到仔细提出的见解反映在具体行动中。


做出数据驱动的决策是数字化转型的重要组成部分。您想从事数据驱动的工作吗？然后，您需要仔细选择系统、流程和人员的组合。目标必须明确且可使用关键绩效指标 (KPI) 进行衡量。通过这种方式，您可以了解实现这些目标需要哪些数据。数据分析师将数据转化为可操作的见解和建议。管理层或营销团队应该开始了解这些见解并利用它们做出明智的决策。不幸的是，最后一步经常出错。

我自己也经历过这个问题，作为数据分析师的角色，同时也是数据分析师和实施专家团队的负责人。由于将见解转化为经过证实的决策是通往数据驱动型组织的绊脚石，因此我开始寻找 埃及 WhatsApp 解决此问题的方法。我在Charles Duhigg (aff.) 所著的《Smarter, better, Faster, The Secret of Productivity at home and at work》一书中找到了这方面的信息，这篇文章也提供了有趣的见解。

提高数据分析师效率的三个技巧
1. 让数据分析师更多地参与组织
情况：数据分析师在组织中的职位是一个影响因素。作为核心团队的一部分，远离做出决策的经理和营销人员，数据分析师很难得出正确的 KPI、做出良好的分析并提出有针对性的建议。

解决方案：您的数据分析师必须充分了解正在发生的事情，以便他或她可以在数据中搜索当前问题的答案。了解上下文可确保他或她能够正确解释数据并提出有效的建议。如果您的数据分析师与经理或营销人员属于同一部门或团队，那么这种方法效果最佳。

2.同时使用你的数据分析师作为培训师和教练
情况：您的数据分析师和经理或营销人员彼此不完全了解。管理者和营销人员对数据的理解不够，这意味着他们无法将数据洞察转化为决策。许多公司选择举办一次性研讨会来传授这些知识。但知识一旦传递就会很快被遗忘。

解决方案：经理和营销人员必须能够理解数据并进行分析性思考。传授这些知识的持续培训计划是最好的选择。这意味着数据分析师必须不断分享他的知识，因此也是经理和营销人员的培训师和教练。



3. 与数据分析师建立积极的关系
现状：经理和营销人员与数据分析师保持被动关系。在这种情况下，数据分析师提供数据，而经理或营销人员接收数据。这种被动的关系导致很少的参与，因此几乎没有必要实现共同的目标。

解决方案：如果数据分析师和经理或营销人员充分了解彼此，他们就会成为成熟的陪练伙伴。他们可以在同一水平上交流思想、贡献想法。这创建了一种积极的关系，双方都高度参与实现一个共同目标：数据驱动（营销）组织。

数据分析师是数据驱动型组织背后的驱动力
数据分析师并不是孤立无援的；他或她是您组织的一部分。组织的支持对于数据分析师有效工作至关重要。组织可以确保数据分析师属于正确的部门或团队。来自组织的推动确保数据处理不是可选的。它确保经理和营销人员愿意接受培训和辅导，目的是对数据采取积极的态度。这种积极的态度确保数据发现转化为有效的决策。