部署普适性自助服务分析的实践
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-04-14
寻求超越竞争对手（通过利用其大数据资产以发掘新的商机）的数字企业正在热衷于吸引这类新员工，许多企业都在努力弥合管理人员和数据分析师之间的鸿沟，这主要是因为后者不仅善于发现新的业务见解，而且通常难以解释其工作对领导的影响，建议公司采取具体步骤从数据分析师那里获得价值，从数据科学中获得价值的组织是那些寻求改变游戏规则的见解，对企业重要的开放性问题的企业，对于零售商来说，也许是我们如何才能确定以前未发现的产品以实现交叉销售机会？对于一家移动电话公司来说，也许是，我们在哪里可以找到新的收入来源来抵消电话和短信收入的下降？
为了从数据科学家的广泛专长/技能中获得更大的商业价值，管理人员应考虑以下建议
1.添加数据和分析负责人
该主管是在组织中采用大数据分析的拥护者和热情拥护者，首席数据和分析官还将为数据科学家提供指导，使他们专注于重要的业务目标，同时消除官僚主义的障碍并与商业客户建立合作伙伴关系。
2.绘制对业务有利的数据科学家的结果
几乎所有接受调查的数据科学家（94％）都说分析能力是其公司业务模型和策略的关键要素，此外有96％的数据分析师表示他们的分析用于做出关键决策，而89％的数据分析师表示他们在正式项目之外发现了令人惊讶且有价值的业务见解。
3.投资培训和其他支持，这是数据科学家有效地将业务成果传达给领导层所需的
数据分析是非常聪明，但是他们有时很难根据与业务相关的术语来提出他们的发现：收入，利润，成本节省，客户满意或客户满意保留，鉴于数据分析师很少拥有结果而仅影响结果，因此这些分析师学习如何使用商人的语言至关重要，反之亦然。
4.将数据分析师安置在他们支持的团队附近
这使他们更容易获得更快，更有针对性的工作反馈，许多大型企业创建了一个核心枢纽，负责确保数据科学家有足够的机会学习，共享和成长，这种方法为数据分析师提供了一致的环境和工作方式。
5.为数据分析师提供直接接触业务流程和客户的机会
分析部门拥有的数据表明，啮齿类动物的问题，救护车的访问次数以及缴纳财产税的违法行为都与建筑物火灾的发生率有关，但是直到一名数据分析师与建筑检查员一起出来时，他才意识到一些房东为维护和开发其财产付出了多少，反过来这导致了一个有趣的发现，申请许可在其房屋上进行外墙砖砌工程的业主，发生火灾的可能性大大降低。
6.建立来自不同学科和职能领域的业务分析师
数据分析师可视化专家和建模人员的团队，应专注于建立具有不同技能的人的团队，这些人可以一起解决难题和利用机会。
7.确定激励数据分析师的奖励
数据分析师通常受智力挑战和同行认可的激励，要获得巨大的价值，高管们必须刻意和周到地为数据科学家的成功创造条件，高管可以从认识到数据科学家不是奇迹工作者开始，但是他们是高技能的专业人员，他们将与组织中的其他人员一起合作，在实现大数据的巨大价值中发挥至关重要的作用。