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bi是什么意思(员工bi是什么意思)文末领取10+大厂数据分析岗面试题及答案本篇主要讲业务线建设。用于解答管理层的疑惑、解答对数据不了解的同事的疑惑、怎么和数据团队合作。适用于中等体量的互联网公司,(50 ~ 500人)01 数据、数据团队

数据岗位工作解读,入职必看

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文末领取10+大厂数据分析岗面试题及答案

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本篇主要讲业务线建设。用于解答管理层的疑惑、解答对数据不了解的同事的疑惑、怎么和数据团队合作。

适用于中等体量的互联网公司,(50 ~ 500人)

01 数据、数据团队能做什么?

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一般可按上图理解,数据团队的工作一般包括2块。

1. 中台(基础设施建设)

这方面讨论很多,best practice基本相同。主要是提供通用的各类基础设施。比如:

从业务线抽数、存到HDFS上(ETL)

管理数仓中的各类数据(数据治理中的元数据管理)

数仓模型(维度表、事实表)的加工、调度管理

机器学习模型的监控、工具提供等

按当前的实践,主要可分3大块:数据科学、数据开发、数据治理底层是数据集成平台,上层则通过各类方式把加工处理好的数据给出去。

2. 业务线建设(数据应用)

这方面内容很多,但大部分讨论比较散,因此很多人只了解一部分。参照Airbnb的架构和我的理解,可分成3块:

(1) 数据分析/BI

即最传统的BI工作,出报表、数据分析报告。

比如,该业务线的每天表现是怎样的,因此需要制定指标、开发报表,同时还涉及一些EDA、专题分析。

(2) 增长/试验

即增长方面的工作,主要是A/B测试及效果分析。

比如,分析用户在注册流程中各个步骤的碰到的问题,看漏斗、drop-off rate,然后考虑产品层面有什么可以改进的地方。另一方面,改进上线后要分析效果,看对各类用户的影响、程度;难度大一些的,是一些参数、策略的优化,比如定价的优化。

(3) 数据功能与产品

即面向用户的功能和产品(上面的BI、试验都是对内的),核心是算法模型、指标。

比如,对信息类产品(如内容、资讯),常有推荐系统、排序;涉及钱的,会有风控、反欺诈;类saas的产品,会有面向商家、个人的BI服务,比如淘宝/Stripe的商家数据后台等。

需要注意的是,通常不包括专门的领域。比如搜索、量化交易、线路调度、语音助手、财务、人脸识别都是极其依赖数据的产品、功能,一般专门成立团队做。

按上面的划分,也回答了数据能做什么,怎样使用数据改进产品。

02 数据工作的顺序

当人们想到要做数据工作时,最先想的可能是做AI、算法、机器学习,然后就打算招人开干,快速上线。但实际的工作流程并不是这样的,也就有了开头图里的箭头顺序。

一切工作都是从ETL开始的,需要先接好数据,经过分析,最终才能有产出。如果没有足够的基础设施支撑,一方面工作效率会很低(比如报表需要手写开发、命令行SQL查数),另一方面,一两个字段搞错了,整个分析、算法的结论可能也就错了,整个产出也就白费了。实际中,也有要用的数据存错了、没有存的情况,这些都是数据应用的基础。

所以,实际的工作顺序,是从搭建中台开始,然后做业务线建设。这样算的东西才准确,而不是从业务线应用开始。另一方面,数据工作的顺序也值得从分析、增长再做到机器学习,因为这些工作的难易、ROI不同的。如果没有做过系统性分析,那么数据分析、增长也能有不少low hanging fruit, 也能逐步提高整个团队对数据的理解。

另外,上述业务线的数据工作,在中台都有对应的基础设施支持,比如报表、分析对应的是BI平台(如metabase),这也是中台本身的意义。只是不同阶段可以做到不同程度,不需一蹴而就。

03 分工与流程

1. 数据团队内分工(“不为人知的data engineer”)

需要做数据工作,直接招NB的data scientist就行了?

实际上并不需要。如前述,中台/基础设施先行于业务线,需要有data engineer。data scientist所做的一切工作都需要有data engineer把ETL、调度等工作做好。

因此,数据工作的分工是data scientist -> data engineer 的前后关系,两者不可或缺,类似于应用开发前、后端的区分。当然,类似于全栈应用开发,数据也可以有全栈,不过更适合data engineer往前走,数据的质量更有保障。

2. 数据分析师如何和各团队合作(“怎样让data scientist发挥真正的作用”)

通常会出现2种情况:

专门招data scientist, 让他直接出dashboard,报表,提供各类分析结论

招了数据分析师,每天接临时提数需求,这个数据查一下,那个数据查一下,或实现各类定义好的奇怪的指标

这2种做法都有问题。前者data scientist花很多时间、精力熟悉业务,做出来的东西太浅显没啥用;后者招不到厉害的人,流失通常很大(除非钱非常多),业务侧也要花很多时间想需求,不知道一些问题在数据上有更好的解决方式。

更好的方案,是刚开始由业务专家为主,制定各类指标、方案,data scientist主要负责实施、学习(同时也进行系统、业务调研),然后逐步交由data scientist负责发现、分析问题,从专业的角度对业务线提供建议,临时提数的工作应该只占一小部分。在这个过程中,DS embed到业务线中,同时也属于数据团队,负责评审代码等。

这个叫empowerment。出现这类问题的原因是一些公司采用传统的IT分工方式,把DS作为IT接需求(传统银行如此)。一些公司更大的问题是产品团队都没有empower,老板说什么做什么,也是一样。

这样的结果,一方面,早期能有快速产出;另一方面,长期有真正理解业务和数据的人,主动发现、分析业务线上的问题,员工也能有所成长。而且,因为有ownership,最终产出的质量也会好很多。

04 数据产品经理做什么?

如上所述,数据团队主要是data scientist和data engineer, 那(数据)产品经理做些什么?

可以是架构图中的任何一个部分,最好的是数据产品、功能(尤其是标灰的搜索、AI等),因为其重要性,是必须要做好的,因此会有更好的数据基础设施,而不是nice-to-have。

另外较常见的是大公司数据中台中的各类产品(类似于内部的Google analytics, Metabase),因为这些本身就是产品了,或者本身就是做这类saas服务的公司(最好的是阿里数据团队和阿里云)。

典型的例子,是以前认识的一个知乎的PM大佬。知乎首页的信息流v1就是他做的(及答案排序),这些都是产品的核心体验,必须要有产品负责。做好了预研、定义好了目标、指标后,算法工程师也才能更好的实现,否则业务上一些数据欠考虑的点团队没有理解清楚,就始终会有疑问(比如是否是针对“标题党”类内容进行的优化,舍弃了内容的质量)。

需要注意的是,数据PM不是BI。数仓、数据的架构和管理,由数据架构师、数仓工程师负责的;数据PM需要懂分析数据,但并不专门分析数据(由数据分析师负责)。比如,要做Google analytics的PM,自然要非常了解数据分析,但核心依然是做有价值的产品给用户使用。

END

来 源:豆瓣

作 者:子珂

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