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本文針對(duì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的幾個(gè)問題：是什么、癥結(jié)在哪里，分別進(jìn)行了詳細(xì)介紹，幫你解答疑問。

“不當(dāng)跑數(shù)機(jī)，我要做項(xiàng)目。”

很多做數(shù)據(jù)的同學(xué)都有這個(gè)強(qiáng)烈的心聲。每天機(jī)械的跑數(shù)，完全不知道數(shù)據(jù)有啥用的狀態(tài)確實(shí)很不好，大家都想有個(gè)獨(dú)立負(fù)責(zé)項(xiàng)目的機(jī)會(huì)。

然而，很多同學(xué)心中充滿疑惑：什么是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目？為啥我在公司里沒見過數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目？

我在網(wǎng)上百度了泰坦尼克、淘寶電商、美國(guó)信用卡的代碼，ctrl C+ctrl V一遍，算不算個(gè)項(xiàng)目？

今天就從第一個(gè)問題說起：什么是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。

一、什么是項(xiàng)目？

項(xiàng)目本身的含義是：在特定時(shí)間期限內(nèi)，將人力、物力組織起來，達(dá)成特定產(chǎn)出目標(biāo)。這一句話雖然簡(jiǎn)單，卻帶出了項(xiàng)目三大關(guān)鍵維度：時(shí)間、成本、產(chǎn)出質(zhì)量。這三個(gè)維度，就是俗稱的“項(xiàng)目鐵三角”（如下圖所示）。

之所以叫項(xiàng)目，是和常規(guī)工作對(duì)應(yīng)的。

• 項(xiàng)目：特定時(shí)間，特定人群，特定產(chǎn)出。
• 常規(guī)工作：每天都干，固定一群人，干完就行。

你看同樣是鐵路，做老鐵路的養(yǎng)護(hù)，兢兢業(yè)業(yè)一輩子也沒人知道；但是新建一條線路，必定是張燈結(jié)彩，鑼鼓喧天，鞭炮齊鳴。我們都喜歡做項(xiàng)目，不愛沉溺在常規(guī)工作里，大致也是如此。在企業(yè)里有些部門項(xiàng)目很多，經(jīng)常動(dòng)不動(dòng)搞個(gè)大新聞，有些部門項(xiàng)目很少，就只能忍氣吞聲了（如下圖）。

二、什么是數(shù)據(jù)項(xiàng)目？

靈魂拷問：數(shù)據(jù)在公司里的地位，更像誰？【單選題】

1. 銷售
2. 運(yùn)營(yíng)
3. 品牌
4. 供應(yīng)鏈

思

考

一

秒

鐘

一個(gè)殘酷的真相是：雖然老板們嘴上嚷嚷的“大數(shù)據(jù)”“人工智能”“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，但是在大部分企業(yè)里，數(shù)據(jù)更像供應(yīng)鏈。雖然大家嘴上都說這玩意很重要，是未來，是趨勢(shì)?？傻筋^來，一你不能為公司掙錢，二你是服務(wù)其他人的臟活累活。

這種尷尬處境，就注定了數(shù)據(jù)的地位高不到哪里去。地位稍微高一點(diǎn)的，是可以直接拿數(shù)據(jù)掙錢（比如出售數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)服務(wù)的咨詢公司、第三方服務(wù)公司、互聯(lián)網(wǎng)toB產(chǎn)品）或者等著數(shù)據(jù)圈錢（招一堆程序猿，向VC爸爸證明自己是人工智能大數(shù)據(jù)公司）的少數(shù)企業(yè)。地位不高，自然分配的項(xiàng)目就少了。

三、什么是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目？

分配項(xiàng)目少的核心表現(xiàn)是：數(shù)據(jù)的工作一但拆開，就通通變成日常工作。

是滴，寫代碼的又不是他們，他們完全理解不了“接一下那個(gè)數(shù)據(jù)”七個(gè)字背后，你到底得付出多少努力。這一點(diǎn)還比不上供應(yīng)鏈呢，至少大家看到堆積如山的物料，會(huì)覺得他們辛苦。大家看數(shù)據(jù)的眼光，更類似家里的老媽子：“你一天天對(duì)著電腦在弄啥呢”。

因此，數(shù)據(jù)類工作想要立項(xiàng)，就只剩一種辦法：畢其功于一役！在一個(gè)跟數(shù)據(jù)一點(diǎn)關(guān)系的都沒有，但聽起來賊牛逼的名字（是滴，說的就是商業(yè)智能）的包裝下，把上邊這些臟活累活打包全干了。

其中最為合法、公開，有存在感的，莫過：帶數(shù)據(jù)大屏的BI項(xiàng)目。無數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)據(jù)部門，就是靠著做大屏項(xiàng)目博得老板歡心的。

當(dāng)然，這種局面在這兩年有變化。阿爾法狗一聲汪汪，給無數(shù)老板們帶來了人工智能的希望。當(dāng)面對(duì)解決不了的問題的時(shí)候，人們總寄希望于某個(gè)自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量。在過去是《周易》銅錢八卦，在現(xiàn)在是人工智能算法。于是很多算法項(xiàng)目紛紛上馬。

實(shí)際上，在自媒體大肆炒作之前，就已經(jīng)有很多利用算法改進(jìn)業(yè)務(wù)的成功案例，比如通過算法識(shí)別違約風(fēng)險(xiǎn)，提高外呼成功率，提升用戶點(diǎn)擊率，預(yù)測(cè)用電數(shù)/話務(wù)量，等等等。但這些應(yīng)用有著非常嚴(yán)苛數(shù)據(jù)質(zhì)量和非常明確的應(yīng)用場(chǎng)景。并不是說隨便撈幾條數(shù)據(jù)丟進(jìn)模型一弄就有效果的。更不是說脫離管理制度、資金投入、基礎(chǔ)建設(shè)、業(yè)務(wù)配合，只要代碼一運(yùn)行鈔票就從屏幕里噴薄而出。于是很多貿(mào)然趟進(jìn)算法渾水的項(xiàng)目都悲劇收?qǐng)觥?/p>

不過沒有關(guān)系。很快，大家就找到了新的自己耳朵聽不懂、別人口中很神奇的力量：數(shù)據(jù)中臺(tái)！于是重新的一輪眼見高樓起，眼見高樓塌又在2019-2020年上演。

四、數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的癥結(jié)在哪里？

站在項(xiàng)目鐵三角的角度，對(duì)比數(shù)據(jù)和其他項(xiàng)目，癥結(jié)非常容易看到：

即使是數(shù)字本身，也很難體現(xiàn)價(jià)值。比如原因分析，即使不看數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)自己也能猜到幾條原因。如果僅僅局限在業(yè)務(wù)提一個(gè)假設(shè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證一個(gè)，那就跟叼飛盤的汪子沒啥區(qū)別。雖然自己跑得辛苦，人家還認(rèn)為你就是個(gè)打雜的。

以上，才是數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目立項(xiàng)少，成功難的本質(zhì)原因。當(dāng)然，更要命的是，很多新人意識(shí)不到這一點(diǎn)（特別是研究生剛畢業(yè)，寫了幾篇名字高深的論文的）。他們炫耀著自己的圖表、模型、代碼，像一個(gè)在班里炫耀新買的變形金剛的小學(xué)生。內(nèi)心滿滿的：“我好厲害吧”。忽視了真要運(yùn)貨，最普通的翻斗車都比擎天柱大哥強(qiáng)。

想破局，還得緊緊抓住項(xiàng)目鐵三角：

1. 時(shí)間

• 平時(shí)建立監(jiān)控體系，把勞動(dòng)力從臨時(shí)取數(shù)解放出來。
• 基于日常數(shù)據(jù)，積累經(jīng)驗(yàn)，捕捉戰(zhàn)機(jī)！
• 在關(guān)鍵時(shí)機(jī)引發(fā)業(yè)務(wù)危機(jī)感，承接獨(dú)立負(fù)責(zé)的項(xiàng)目。

2. 成本

• 平時(shí)盡一切可能推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量改善。
• 在時(shí)機(jī)合適時(shí)推動(dòng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)前進(jìn)。
• 每次項(xiàng)目考慮最少數(shù)據(jù)，最簡(jiǎn)單模型解決戰(zhàn)斗。

3. 質(zhì)量基建類

• 多做從0到1的工作，填補(bǔ)空白，彰顯成績(jī)。
• 方法類：建立推理邏輯，帶著業(yè)務(wù)的思路走，做教練、不做老師。
• 建議類：提100個(gè)假設(shè)，撐爆業(yè)務(wù)的腦袋，掌握輸出成果的主動(dòng)權(quán)。

以上，時(shí)間和成本估計(jì)大家都好理解，質(zhì)量部分得結(jié)合具體的案例，才更容易懂。如果大家感興趣，我們下一篇從基建類項(xiàng)目講起，就講常規(guī)的報(bào)表建設(shè)，如何延伸出一個(gè)項(xiàng)目來。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號(hào)：接地氣學(xué)堂，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯(lián)網(wǎng)，金融，快消，零售，耐用，美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

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