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运营和数据分析区别(运营、数据分析师、数据产品、数据工程师有何区别)
2022-11-13 23:57:19

运营、数据分析师、数据产品、数据工程师有何区别

运营和数据分析区别(运营、数据分析师、数据产品、数据工程师有何区别)
  上周被问到一个问题,到底是该招数据分析师还是懂数据的运营?由此衍生出一些思考,和大家分享我对这些岗位的理解~

  数据这东西,本来应该是一项基础技能,但随着互联网流量红利的消逝,以及用户增长、精细化运营等理念被提上日程,逐渐成为各大企业争相重视的关键环节。比较尴尬的是,大家都知道数据很重要,却似乎都只想看结果,都指望有一份清晰的数据报告告诉自己公司现在是不是有问题,问题出在哪儿,哪儿有突破点等等,而报告的产出过程对他们而言就是个黑盒。于是,探究黑盒里秘密的工作,就落在了数据负责人的身上。

  但这样的人才应该如何定位?应该招一个什么人做这件事?他的权责是什么?似乎行业内众说纷纭。

  有人说应该交给运营,因为运营是能直接接触业务、接触用户的。在此基础上,基于活动触达用户,统计活动效果,会产生数据;基于数据给用户分层做画像,有针对性地对不同用户群做运营动作,引导新用户、召回老用户;观察数据转化情况以优化运营策略。可以说,几乎所有运营动作都是以数据为最终衡量标准,也是基于数据目标去开展工作的。

  也有人说专业的人做专业的事,数据分析是个很专的学科,就应该交给数据分析师去做。实际也的确如此,很多数据工作,如果有数学基础的人来做,会能让数据解读的更科学、反应真实情况。比如涉及一些相对有深度的归因分析、相关性分析、假设检验、趋势分析等分析方法;比如如何做数据清洗、数据定义、数据埋点、数据关联;比如根据不同业务部门的诉求,设计不同样式的报表图形等等,他们往往能迅速定位到想要的数据在哪里,并以最合适的方式呈现给你。

  还有人说数据产品经理最适合对数据负责,因为数据的一切都是围绕产品而来的。诚然,产品的迭代都是有目标的,这个目标会直接反映到数据上。每一个产品方案,都应该通过数据验证其效果。而产品是否能解决用户需求,也可以通过数据观察到。更别提现在流行的一些增长黑客理念,比如A/B测试、北极星指标、PMF,都需要数据给予指导。产品经理一能接触运营,二能连接技术,还能用产品化手段让数据产出更系统、更快捷,从长远角度讲,更需要有懂数据的产品带领业务线前进。

  当然,对业务复杂,海量用户的产品,优秀的数据工程师更是必备的存在,他们通常负责承接“跑数”的需求,以我在e代驾经验为例,运营/产品想查数,需要和数据工程师提“工单”,由工程师以最高效的脚本给出数据报表,再交由业务方二次分析,站在理解数据、挖掘数据、提取数据这个角度,数据工程师是非常重要的。

  以上简单介绍了我对运营、数据分析师、数据产品、数据工程师围绕数据所做工作的说明,最后回答开始的问题,公司要数据驱动,到底应该招什么样的人?其实我的答案是:都可以。因为这个问题关键不在招的人是什么角色定位,而是企业是否充分自顶向下地认识到数据的重要性,愿意投入时间和精力去研究,而不是急功近利地马上就要让数据能得出什么结论。可以说,如果公司一味只是要求某个数据负责人:“要让数据对公司产生价值”,而不去给一个“数据-业务”关系模型,不是让公司都围绕数据开展业务,那这个岗位的价值是发挥不出来的,也很难让数据对业务产生贡献。所以,在你招人之前,不是先纠结选什么角色的人,而是先要看看老板是不是真的“懂数据”。

  以上是今天想聊的,你公司的数据负责人是什么角色?你觉得他们做的有效果么?期待你的回复与我分享~
赵同学
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赵同学
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