数匠专访|从软件工程师到数据分析专家的成长之路（上）

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 2021-07-1617:48:52 评论 696 4958字
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本期数匠访谈嘉宾：电商服务公司·数据分析专家：负责公司 BI相关工作。前观远解决访谈顾问，年数据从业工作经验，10+项目实操经 验（百威供应链BI、日立能源SAP），深度参与连锁零售领域的解决方案。

数匠专访|从软件工程师到数据分析专家的成长之路（上）

 

出品｜爱数据LoveData（ID：cntongji）

嘉宾｜Jenny

采访｜夏天

编辑｜小数

 

Q1：Jenny老师是如何进入到目前的行业，然后从事现在数据分析专家这个岗位的？
 
A1：这个岗位其实是自己一路摸索过来的。我大学学的是信息管理与信息系统，同时学习日语和英语。当时对于自己来说，刚毕业的时候，职业发展没太过清晰一个规划。毕业之后，先是去上海一家五百强公司——埃森哲，做软件工程师这样的一个岗位。
 
当时是想先进到大厂，想要整体去了解公司的一些规范体系。以及对日本这个国家是非常有向往，想要去日本进行工作或者是学习。像埃森哲这样的外企会有很多外派的机会，所以选择做了软件工程师，或者简单理解成是程序员的岗位。
 
在埃森哲这一年对公司的规范和新入职的职场人的一些知识会学到很多，也初步了解ERP系统是什么。日常项目中接触最多其实是SAP的一些定制化，SAP是面向五百强和大公司为主。如果是一些中小企业，由于SAP系统使用的复杂程度和购买金额的庞大，一般的中小企业是用不起来的。
 
 SAP： 自助分析平台（SAP）Self-Analysis Platform，企业在商业智能（BI）系统中用于自助分析的工具。
 
后面争取到一个去日本东京工作的机会，到一家叫INXET株式会社的企业，工作内容上来说也是SAP相关的一些项目，主要是面向日本东京电力。不同于中国，电力都是国家统一管理的，当时日本在16年开始实现电力自由化，也就是民间、企业和企业之间自己可以去做一些贩卖，当时老旧的电力系统已经不适用了，所以整体要去重构做一些维护更新和二次开发。在东京做了两年关于SAP相关的一些项目和工作。当时有意识到国内大数据、人工智能相关的发展前景非常好（特别是杭州），回国之后做了挺大的改变，从IT转行到DT，投身于这个BI的大数据行业。
 
接触了BI行业两年半左右，基本上是一个纯乙方的一个视角，确实接触了不少的项目和非常多的一些高层领导，也帮助过一些公司从0开始去构建他们的一些数字化基础建设。更多的，也想从纯乙方的视角跳脱出来，去接触和更加深入一些业务。
 
这是现在会选择甲方视角，扎根于电商行业的原因。杭州在电商这一块发展得很好，整体看电商行业这个赛道和增长情况来看，其实可以看出这个还是非常朝阳的一个行业。现在的工作会去做一些关于培训或者方法论内容上的输出，包括我们也着重于公司内部提升运营人员人效相关的一些事情，以及推动我们整体的运营产品力和帮助品牌去构建他们的数字化。

 

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Q2：就乙方视角的解决方案顾问和甲方视角的数据分析专家，老师可以谈谈这两个工作之间的区别和联系吗？
 
A1：我在爱数据这边有开一门课程来讲解这个解决方案顾问的，大家如果有兴趣，可以去看一下。这里也再跟大家来介绍解决方案顾问，它其实更偏综合性的一个岗位，需要你去面向多个行业，总结行业中的一些最佳实践，协助企业去构建他们的一些字化建设。这个岗位的一个优点就是你接触的信息知识会非常的广，但是深度会有所欠缺。因为比如一个项目是一个月或者3个月，长一点是半年，但是对于整体某一个行业来说，如果要去了解，几个月或者是半年时间还是欠缺很多，且工作中所接触到的数字化只是整体业务其中的一环。就拿现在电商举例，数据其实只是他们所有业务体系构成当中一环，如果深入了解，还需要去懂相关的推广的业务，CRM、Social以及涉及到一些活动等。因此，所有东西串联起来才是你能够去了解这一个行业的整体情况。
 
那我现在的工作话就是偏甲方视角，就是我能够真正知道品牌方他们要看了一些点是什么，以及我们自己要去做好运营，再结合数据以及结合整个行业和公司发展背景下，我能够为领导层决策的时候，基于数据提供见解和洞察。这就是我所说的一个乙方视角和甲方视角的理解。
 
Q3：您现在就是做数据分析专家这个岗位目前的工作内容有哪些呢？
 
我这个岗位来说，现在做一些偏管理的工作,有自己的团队,现在很大的一部分时间是在沟通和协调上。就岗位本身而言，现在也会产出一些数据分析的方法论，数据思维的一些培训等。
 
【业务洞察】
结合与业务，也会定期输出日报、月报、周报，月报，结合实际情况加一些行业洞察。你看到的只是数据，数据背后的真相到底是什么？比如今年三八期间 ，如果说某美妆店，那他的销量同比下降了，那我怎么样去定位这个问题，我首先会去看一下行业整体的一些概况，以及从类目的角度先从粗颗粒度把握、我这个下降是超过了行业的一个基本状况吗，如果像疫情期间整体都是在下降，我反而能够跑赢大盘，其实这个是我已知范围内已经做到可控了。但是如果大盘是下降3%-4%点多，但是我实际是下降了10%点多，那这已经是超出了我的预判，因此我要真正的去定义这个问题之后，从定性才能够再去做一些定量的分析。
 
这就是所谓的去结合业务实际去输出真正的洞察。
 
【产品化】
从大的方向来说，现在的工作内容就是会协助企业去构建自己的数字化。因为运营会非常耗人力，每一个模块需要这么多的小伙伴，怎么样去提高基层同学的工作效率以及解放他们从繁琐的日常的工作当中去解脱出来，也是现在想要去做的一些事情。
 
再从内部的一些产品化来说，我们内部也会有一些自己的BI系统，包括推广工具、形象工具。
 
Q4：老师目前这些工作内容是具体解决现公司哪一个环节的问题，是如何给公司带来的价值？
 
同样是数据分析岗同一个公司的不同阶段，大家产出的价值都是不同的。其实这个问题我也是日常一直在问自己，比如说我现在拿着公司的这份工资，我能够给公司带来的什么价值点，我的竞争力是什么？日常也是在思考这个问题。
 
我们公司1月1号开始，定了一个为期18个月目标。用数字化去代替我们基础的一些劳动力，全面的去提高公司的人效。这就是我们整个一年、一年半要去完成的终局的目标。
 
在这个过程中肯定也是分阶段会去进行。我们首先会把一些基础重复性的工作先去实现数字化。在实现数字化的同时，要去做相应的人效监控。基础的做好之后，第二步要去沉淀行业内的分析经验。
 
对于一个新人，如果他进入到我们这家公司，他能够去学习成长的方式之一，我们会有沉淀下来的分析模板，分析思路、教材。
 
因此，具体工作一方面去做基础的一些工作，另一方面做沉淀，包括做一些培训等。
 
我觉得之后的时代，人才才是真正决定一家公司能够走到多远的关键因素。
 
那么怎么样去衡量我们这个团队给公司带来一些价值。比如说这些工具使用情况，我们会去衡量每一个业务组，他们去登录这些BI系统，访问次数人数，整体去计算他的人效。
 
这种各种工具使用率和渗透率，就是我们部门的一个考核指标，也就是我们的一个核心价值。我们如果能够去帮公司去节省一个人力，那么其实当他的平均工资都能去长高。所以这就是我们给公司所能够去带来的价值。
Q5：提高人效的点上可以举一个实际的场景吗？
 
几年前电商开始还存在红利，是15年刚开始那一阵。你一个人可以兼着去干很多事情。比如你可以去做美工，去做页面设计，去做产品上架，去做一些活动，去做一些搜索的事情等，包括去看数据。所以你一个人可以身兼多职，但是随着红利消退，我们开始步入到精细化运营，其实每一个模块都会有专门的同学才能够支撑起一家店的运营。到现在为止，如果一个公司，要去承接新的业务，即使一个小的品牌，至少要配置4到5人。
 
如果是一个大的品牌，特别是像一些高端美妆等，那就要去配置20人甚至30人，还要加上客服的人员。整体来说，人员投入的成本是非常非常高的。例如，现在开一家相对大的店要投入20个人，当我的人效能够提高一倍的时候，我只要投入10个人可以干20 人的工作。这10个人节省下来的人力工资就可以平均分配给公司里面所有的人，大家的普遍的薪资就能够去上涨。其实这是一个良性的循环，大家拿到更高的一个工资，然后整体对工作的满意度也会更好，公司的整体的运营状况也会去提升。
 
用数字化去代替他们的一些基础的重复性的劳动。比如说某一家店铺经常要去交一些日报、月报、周报这种报表，这些数据是他们日常要看这些表，要从各个地方去获取数据源，进行一些数据的清洗整合、数据口径的统一，再按照一定的格式去做一份报表，简单一点的报表作业，日常每天一两个小时，难一点的就可能三四个小时。如果每天的这些时间如果能节省下来，让同学们能够去做更多有创造性有价值的事情，那就直接相当于整个公司劳动生产力的进化。这就是所谓的怎么样的去用数字化去代替他们重复的基础的劳动。
 

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Q6：Jenny老师在过往的项目中，具体是如何展开工作的，可以跟大家分享一下吗？
工作流程这一块，其实感谢之前在做解决方案顾问时期的一些经验。因为很多事情都是可以用项目管理的思维去思考的。那怎么样去做一个项目呢？就是你不管承接内部的需求还是外部的需求，你都是可以用管理项目这样的角度去思考。
 
从需求收集和整理开始，比如上面提到的例子，今年38大促某一家美妆店，在天猫旗舰店同比去年是下降了**百分比，且低于行业平均水平，那这可能是构成了一个问题。
 
所以老板会提出他的需求，我应该怎么做，才能去解决这个问题？
 
第一步，需求整理。搜集数据、分析相关数据指标看板、整理需求，这些都是在做一个数据需求收集这样的一个动作。
 
第二步，需求评估。去整体评估需求。比如我们团队现在有多少人，能否是有足够的时间来去承接。接下来大概什么时候能够去产出什么样的成果和交付物，整体需要去做一个判断，以及我需要怎么样资源，才能够把这个事情去做好。这是第二个阶段，是需求去做一个评估。
 
第三步，开发实施。就是我明确了需求是什么，以及知道了之后能够去推进的节奏之后，要去进行实际的开发和落地，这就是开发和实施的阶段。其实你前两步做好之后，第三步开发和实施是相对来说比较顺的。
 
如果前两步没有做好，第三步可能会面临返工。比如说你做东西不是别人要的，就像我在做乙方的时候，如果甲方的需求是不明确的，那其实最终交付的东西就不是他希望的，就会面临返工或者是部分重新开发这样的一个状况，所以需求和实际的一些落地中间的一些沟通环节是非常重要，要不停的去跟客户去确认一些点。
 
因为有的时候聪明的客户他们是非常明确自己需求到底是什么，以及能够表达的比较清晰。但是有些客户也并不一定是那么的专业，所以我们反而需要去做一些引导和一些侧面确认。等到第三步开发实施做好之后，第四步其实是项目整体的交付。
 
第四步，测试试运行。整体做的东西到是否和需求一致，或者是否调整去优化部分内容。这一点其实在项目的试运行当中都是可以去体验出来的。那试运行到底是分成几个阶段，大概是怎么样的一个周期？其实跟项目的大小有关系，比如是一个比较大的项目，那运行是1到3个月，小的项目可能是2周等。
 
第五步，交付上线。最后是进行一个交付和上线。
 
所以这整体工作流程总结下来就是需求收集评估，开发实施，项目试运行和交付这样的一个周期。
 
期间不断的会和需求方或者业务方以及其他跨部门对接沟通。比如说我这个需求是要通过某一些工具才能够去实现的，那工序上可能有些功能点还不满足，所以会涉及到一些跨部门合作方；再比如说我们公司内部的IT；可能也会跟外部的一些供应商进行一些合作等。
 
内部外部的一些沟通协调，也是资源上的一些配合，在实际工作过程中也是非常必要的。

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数匠访谈介绍

 

《数匠访谈》是爱数据社区一档针对一线各行各业资深数据从业人员进行的深度访谈的栏目。

 

爱数据社区《数匠访谈》旨在分享：在数据作为新的生产资料和驱动力的数字化时代背景下，数据从业人员如何发挥数据价值的见解和洞察，共同探讨数据应用与发展趋势等话题。

 

访谈嘉宾均来自：一线各行各业的资深数据分析师、数据产品经理、数据开发工程师、数据建模专家、算法工程师、数据仓库架构师、数据总监等，行业覆盖新零售、O2O、电商、互联网、教育、物流、金融、信息流、医药等。

 

《数匠访谈》通过深度访谈一线资深数据从业人员，整理发布数据嘉宾的实战工作经验、行业洞见和先进的数据技术，为入行数据从业者、数据爱好者提供宝贵意见，为行业发展起到积极促进作用，进而达到数据人才价值实现，推动数据产业发展。

 

 

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