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如何用数据武装自己

编辑导语:这几年,从招聘市场上我们就可以看到有数据分析师这个岗位,同时在很多岗位上也都会需要有数据分析能力的复合型人才,足以见得数据的重要性,本文就来为大家聊一聊如何用数据武装自己。

由于从事大数据行业,之前我在也聊过一些关于数据思维、数字化转型等方面的文章,今天和大家从更通用的角度,聊聊如何用数据武装自己。

首先得理解什么是数据,本质上来说,数据就是对现实世界的映射,是某种方式下对实体的数字化表达。

这并不难理解,那数据有什么价值呢?

最大的价值在于,数据是人类从定性到定量、模糊到精准的思维和工具。

似乎有点抽象。

一、数据的重要性

仔细想一下,人类所做的所有学习和努力的本质是什么?其实是为了获取确定性。

比如农耕时代,需要知道选取哪些种子、在什么时候、在什么地方播种、浇多少肥料…

到了工业时代,需要知道的是多少的原材料生成多少产品,如何定价、市场规模、周转率…

到了信息时代,就变成了行业的规模、获客成本、单用户生命周期产出的价值…

可以看到,不管哪个时代,数据就是通过定量的方式,给人类带来确定性的信息。

商业时代,商业的本质是利用信息的不对称赚钱,掌握了数据,就占据了先机。

为什么前段时间社区团购很火,原因很简单,就是因为社区团购通过预售的模式,买到了消费者的确定性。

以信用卡行业的为例,我之前聊过,未来的企业都是服务企业,和用户之间要建立频繁的连接,信用卡行业尤其如此。

举个例子,一个用户同时是A银行和B银行的信用卡用户,但这个用户在A银行使用非常频繁,产生了大量交易流水,而在B银行是个睡眠账户,这个时候,用户需要资金周转,同时向A银行和B银行申请贷款,会产生什么结果?

B银行对这个人的认知可能还只是多年前的表填信息和人行征信,很多情况下只能给这个人普通额度和基准利率定价。

但是对银行A来说,通过他的交易,不仅知道他的消费习惯,甚至还知道他的家庭住址、办公区域、家庭规模等等,就能给他量身定制贷款产品。

同样的用户,对B银行是X因素,对A银行,完全是个透明。

如果A银行成为了大量用户的主账户,那么,银行间的竞争,对A银行来说,就是在打明牌。

所以,我们常说的,未来企业间的竞争就是数据的竞争。

对企业来说,光拿到数据够不够呢?其实是不够的。

需要基于数据,形成感知-理解-决策-行动闭环,如果数据没办法被准确感知,并最终落地到行动,数据是没有价值的。

二、用数据武装自己

这里面又有两件事情要做:

第一,需要对商业模式有深刻洞察,建设感知-决策系统。

举个简单的例子,有很多公司,对数据的感知仅仅停留在结果层面,比如获客量,只能知道获客量是多少、多了还是少了。

这种有价值吗?不能说没有,但是很低。

获客量低了,只能吼一声大家努力,但是具体在哪个方向上努力、需要多少资源、如何努力,是不知道的。

从本质上,这种做法相当于只看结果意味着只看到了局部的点,却没有看到业务中的其他变量以及变量之间的连接关系。

只有对行业深刻的洞察和围绕洞察,构建的数据感知体系,才能真正指导业务的决策。

第二,构建自动化数据创造价值流水线。

在感知、决策之后,最重要的就是行动,需要建设自动化数据创造价值的流水线。

简单来说,就是构建策略体系、应用实施、价值后评估。

有了感知、决策、行动、反馈,就形成了闭环,做到这些够了吗?

应该说是达到了及格线,还谈不上一骑绝尘。

如何一骑绝尘?一个字,快。

通过“快”加速实现和放大决策者的收益。

为什么ABtest、数字孪生这些概念很火,很大程度上在于这些技术能够加速迭代。

别的公司可能还仅仅在试探,你已经做好五六轮了,那么在你眼中,世界就是个慢动作,你早就已经绝尘而去。

上面这些想要做好并不容易,涉及到数据采集、治理、指标体系、客户画像、数据挖掘等一系列大工程,但是一旦这套体系运转起来,企业之间的差距就非常大了。因为这已经不是一个时代的企业在竞争。

说了这么多企业如何用数据武装自己,对个人来说,究竟应该怎么做呢?

其实是一样的。

就像我前面说的,数据的意义是为了获得确定性,人生中有很多时刻,也会进入到各种十字路口。

比如要考哪所大学、买哪里的房子、进大公司还是小公司、到底要不要跳槽、甚至和谁结婚,这些都是很重要的决策。

和企业一样,也是要做三件事情。

第一,数据采集。在决定考哪所大学之前,你需要先了解下各大学的就业情况、就业水准,买房子之前,你得了解同样区域、同品质房子是否在升值,二手房市场是否活跃。

第二,构建你自己的决策机制,决策的本质就是进行收益-成本分析,通过建设一套完整的体系进行评估。

当收益大于成本的时候,你就应该选择执行,反之,就应该等待时机。

比如很多人问我,现状这么差,该不该辞职?

我一般给的建议就是,是否跳槽并不取决于你现在有多糟糕,取决于下家给你的收益是否大于当前公司给你的收益和替换成本。

在面对这些问题的时候,要学会用数字评判周围的东西,比如从1-5打分,日积月累,你就能够评判细节的差异,做出的判断会更精准和更严谨。

第三,执行、后评估和快速迭代。

完成决策之后就要执行,并时刻评估是否按照你的预期发展,你得评估你决策的前提条件是否还存在,也得评估你执行过程中是否出现了偏差。

三、总结

生活中,不断迭代你的模型和评估你的决策是否还有效。

有了数据思维武装自己,你就不会轻易通过主观的感受去下判断和做决策,你会估算收益、你会权衡利弊。

数据思维的优势在于很多时候你是可以进行证实或者证伪,通过反复迭代,你的模型会越来越精密,你的判断会越来越准确。

以上是本次一丁的分享,希望对你有所启发。

本文由 @一丁 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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作者: 一丁小站

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