数据分析架构师的视角

从心开始

数据分析架构应不仅包含常见的OKR管理与AARRR分析，应该多出几个视角：盈亏视角与长期能力成长视角。

“数据分析架构师”是近来新听到的词汇，是公司CEO提出，不清楚是否是原创。这个词含义是搭建公司级的数据分析体系，打通管理层与执行层的“任督二脉”，不仅能够诊断到业务问题，而且能够审视当下业务风险和洞察未来商业机会。

数据分析架构师的角色往往在类似总裁办公室这样的部门，该团队只有一个客户，便是CEO或总裁，目的是把管理思维通过数据穿透到各部门，用数据指导行动。


OKR管理的优劣势
OKR管理是目前互联网公司流行的目标管理方式，下一级组织的O是上一级组织的KR，层层拆解，为了保障各层级均是为了同一个O在努力。类似增长理论中的北极星指标，所有人聚焦火力打下同一个堡垒。这一管理方式存在如下短板不能满足对中高层管理考核的需求：

单一维度指标不可避免会有片面的特征。
本年度的O是持续增长目标中单一维度的增长，是可持续目标当下的载体，几乎每一年都在变动；且为了追求单一维度指标增长，不可避免会容易忽略执行过程中产生的对公司的负面影响。

仅看A面是不够的，应A/B面兼顾。
任何一个事情都有双面性，A面是指单一维度指标的运营情况，B面是平台有壁垒的能力的成长，这往往是北极星指标管理方式下易被忽略的指标。有的公司可能还需要分成ABCDE面来看，除了AB面，还需要关注C面-利润，D面-风险，E面-未来的机会。



数据分析架构应该有哪些视角
OKR视角
这是常见视角，聚焦资源的地方。这一部分往往关注的是：
（1）各部门的目标完成度，以及没有完成目标的原因；
（2）打通各部门OKR与集团的OKR间的关系。有人就问了：OKR就是自上而下拆解出来的啊，关系不是很明确吗？公司越大，管理的层级越深，层层拆解下，有没有方向有偏，是此处要疏通之处。


利润视角
聚焦资源冲一个指标，ROI如何，回款效率如何？本质是：一方面是把控资金效率：实现目标是否还有更高效、低成本的方法（成本可以包含渠道费用、人力成本&费用等多视角），通过管理预算，可以刺激执行方尝试采取更低成本的方式实现增长；另一方面把控资金风险：北极星指标引导下，执行层会想尽一切办法保增长，包括高回款风险的项目，可能会存在无法回款的风险，给公司带来资金流转风险与坏账风险，对管理层来说，宁可牺牲一部分增长，也不愿因承受资金风险。


能力成长视角，成长有壁垒的能力，给未来创造更多机会
即在单一维度目标增长的过程中，能够沉淀支持可持续增长的能力。

（1）不同的公司，“能力”不同。
比如：知乎可以是在流量增长的同时保证回答内容的质的能力；贴吧可以是在DAU增长的同时保证吧主的质量的能力，可以关注内容的原生性等，可以看出该能力与公司业务的本质有关，即什么能力的沉淀是让公司可持续的，是有壁垒的（即有门槛的）。
（2）关注能力成长，等于关注致命风险。
前面提到，能力是支持可持续增长的，那么，当核心能力因为规模扩张而出现负面影响时，可以及时纠正，避免不可挽回。需要持续监控，及时发现。
（3）能力成长，为创造未来机会奠定基础。
发现在聚焦某一目标时衍生的新的能力，以待抓住时机开展新的商业模式。即数据分析架构应具备发现新能力的能力。


穿透都包含哪些工作
要保障各部门的运营/经营分析体系应与集团保持一致。以数据为工具，穿透到各部门。
公司的重要会议，应保障根据经营分析框架进行，并推进闭环，保障问题得以解决。

要做到，数据分析架构师应有如下能力：
业务洞察能力 这种能力的水平需要达到中/高层领导之间的水平，既能理解高层的思维，又能判断中低层管理者执行是否偏差。
数据分析能力 将业务问题量化的能力，结构化思维能力，问题定位与分析能力，保障管理层思维在数据分析架构中准确体现。
沟通能力 数据分析体系穿透到各部门的过程需要大量的跨部门协作能力，既要将管理层的思路准确传达，又能纠正执行者的思路偏差，而且还令执行方心服口服。


总体上看，数据分析架构，更像是个虚拟的数据分析中台，即如何使多部门的分析体系与管理层的思维耦合，最大限度完成目标，降低风险。