来越多的公司认识到数据的重要
产品经理如何做好B端数字化？ 各行各业都搭上了数字化转型的顺风车，实现了行业的迅速发展。由于B端产品是为企业所提供服务的产品，那么，企业应该如何乘上数字化的顺风车呢？ 查看详情 > 「憧憬」 在我本科和研究生期间，国内互联网行业刚好经历了 PC 时代大潮，移动互联网的产业红利正在敲响无数人命运的大门。当时我对职场的了解并不多，并不清楚学数学/统计毕业后都能做什么，只是觉得不能老在学校里呆着，于是打开招聘网站，用关键词数据、数学进行检索，发现了数据分析师这个岗位。 实习是在一家乙方公司的咨询部门，当时还不会写 SQL，实习期间的主要工作就是出数据分析专题报告，有专人帮忙做数据提取。这段时间在导师的帮助下，做了很多“用数据讲故事”、“数据驱动业务决策”的尝试， 购买 TG 数据库 觉得很过瘾，有种数据分析很有用、很好玩的感觉。谁知毕业后正式工作，才体会到之前的憧憬有一定偏差，各种烦恼接踵而至。 「困惑」 正式入职一段时间后，我发现数据分析师的工作并没有那么指点江山，日常精力的分配大致如下图所示： 日常监控：公司重要业务和产品的表现好不好？如果出现了异常的波动，快速解释下是为什么？ 效果评估：产品新上线了一个功能/策略，运营新上线了一个活动，需要量化的评估下到底效果好不好？ KPI 测算：各个业务线的KPI该怎么定？具体该定成多少？ 专题研究：不同年龄段的用户都是怎么使用和看待产品的？哪些因素是用户留存的关键？ 其实还有一个没列入常规工作的事项，就是及时响应老板需求，比如：上午产品总监问为什么某个新功能这么少人用？下午技术大佬说我这个新策略不可能才这么点提升你们是不是算错了？晚上快下班了想起来体验下产品、发现有个外显的数据跟他的直觉不符，需要我们排查下……总之，这些扑面而来的具体工作，让当时的我有这么几个困惑和不爽： 日常产出琐碎：记得最后离职面谈的时候我主动提到，感觉最近一年的时间，我的产出主要都是Excel和邮件里直接回复一些数据结果，都很少有PPT。这个现象在我理解，就是产出不成型、不系统、偏琐碎。
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在这背后，则是日常大量时间都耗费在数据提取上，应对很多人看数据的需求； 无法深入业务：随着越性，有一种倾向就是会在所有业务线之上单独成立一个数据分析部门，这样做可以在某种程度上避免业务部门既当运动员又当裁判员的情况，也就是自卖自夸伪造效果。但问题也随之而来，既然不是自家人，那么肥水就不想流入外人田，高价值的工作内容（如决策建议）自然就不是很想让独立的数据分析部门染指。在这种情况下，数据分析师们更多的精力只能发泄在日常数据监控、效果评估和自娱自乐的研究性分析上。另外一种倾向，就是把分析师们打散安置在各个业务部门中。我当时身处前者组织架构中，导致无法深入业务，很多分析都悬浮在空中，不切实际、也难以落地。 「顿悟」 虽然后来很多年都不做数据分析师了，但岗位依然是围绕数据这条主线，并且在具备了
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