现如今进入大数据时代,很多企业都开始或多或少的利用大数据所产生的价值。对于企业来说,大数据能够起到的角色和分量因企业本身而异。但是有一点可以肯定的是,现今的决策者已不断在利用数据分析辅助决策,已达到让决策更精准的目的。并且也有很多企业组建了数据分析团队,比如很多电商企业就会频繁的利用数据报表来诊断店铺问题,亦或者有很多企业利用DataFocus、Power BI等基于AI的智能数据分析工具来辅助决策。但是也有很多企业在数据分析的实施上遇到问题,尤其是在分析团队和业务团队之间,似乎总有不可逾越的鸿沟,但其实,数据分析应作为一个项目,而不是一个单独存在的流程节点。

首先我们从数据角度来看看什么是项目。项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作,是将数据、知识、技能、工具与技术应用于项目活动,以满足项目的要求。而项目经理是由执行组织委派,领导团队实现项目目标的个人。那么一个能成效的数据分析团队,就是能够切实让数据报表或结果为业务服务的,能指引路径的,并且应该投入所有相关的人员和资源,比如业务人员和数据分析人员共同成为一个项目组,项目经理如果有条件也应由最后的决策人承担。

那么一个成功的数据分析项目应具备什么标准,第一就是按时完成。很多电商企业的报表是不准时的,或者说数据已经过期,尤其是把报表交给一些服务商来做,就会大大增加沟通和协调所耗费的时间。第二是质量符合预期要求。比如说可视化,那么出来的数据结果应是符合标准的,比如要求是全国客户分布,那么出来的应是一个地图或饼图等。第三是成本控制在范围内。比如决策者再招两个数据专家的成本可能是每年40万,而购买一个BI工具的年费或许只要万把块钱。

所以,项目尤其自身的优势,所谓万事皆可项目化、万物皆可数据化,数据化和项目化一旦结合,便能发挥意想不到的价值。

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