将业务问题转化的挑战

构建分析性问题

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

转化流程的重要性

• 明确回答问题所需的数据。
• 选择能创造业务价值的分析方案。

 

• 促进沟通与协作。
• 增进业务与分析团队的信任与认可。

转化流程的挑战

请考虑以下情景：

1 - 业务团队向分析团队提出请求，但信息有限。

2 - 分析团队迅速开展分析。

3 - 将方案交付给业务方。

4 - 方案未能解决业务问题。

解读业务问题

业务问题多以业务语言表达，且信息不足。

 

理想做法：双方进行一系列问答与澄清。

目的：明确业务目标、目标受众，以及约束与限制。

解读业务问题

原因：

• 业务节奏快、期限紧。
• 分析师不想用过多细节打扰业务方。

提出相关的分析问题

业务团队常不清楚数据驱动分析如何助力其目标。

原因：概念距离大，介于：

业务战略与流程。

以及…

数据与算法。

提出相关的分析问题

• 分析师常困于本地视角，深陷数据与算法。
• 他们一开始就聚焦方案，如聚类或分类。
• 双方目标与流程不同。

 

• 数据可能不可得，或质量不足。

选择合适的分析方案

 

• 可能存在多种可行的分析方案。
• 难以选出最适合数据与业务问题的方案。

弥合鸿沟

我们需要一套最佳实践，以便：

• 高效将业务问题转化为分析问题。
• 选出能产生业务影响的正确方案。

Ayo berlatih!

构建分析性问题