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数据分析的四个关键作用

发表时间:2019/4/11 9:21:46  来源:红杉会  作者:xuying  浏览次数:228  
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近年来,互联网产品月活跃用户人数破亿已经不再是什么大新闻,而且用户破亿所花的时间也越来越短。2013年iTunes花了100个月,而游戏《PokemonGo》只用了短短几天。用户交互数据的激增,让很多人看到了通过挖掘数据可以获得行业洞见,从而构建伟大产品的可能。在这个过程中,数据科学家将发挥更大的作用,数据科学家们正在影响企业的关键产品策略,并通过改进算法来优化决策方式。

 

数据科学到底是什么?数据科学是一门求真的学科,它利用数据提取知识,获得行业洞见。数据科学的应用范围不断扩大,为各个行业创造了巨大的价值。但和其他尚在发展的领域一样,数据科学仍处在起步阶段。最重要的是为这一学科留下发展的空间,而不是纠结于它的分类——是数据驱动型(Data-driven),还是数据知情型(Data-imformed)。

 

为什么数据科学如此重要?

 

今天,由于互联互通程度的加深、云储存和计算成本的下降,创建一个科技公司的难度也随之降低。因此,产品月活跃用户人数破亿所需的时间也大大缩短。通过挖掘这类数据发现行业洞见,从而构建伟大产品,激发了人们极大的兴趣。企业能否对来源多样、海量杂乱的数据进行有效分析和利用,推动产品创新,成为衡量企业竞争力的新标尺。


对于数据型公司的产品团队来说,数据分析的关键作用集中在以下四点:


评估健康程度


对企业产品或企业本身进行健康分析和评估,是数据分析的重要作用之一。确立了产品成功的标准后,接下来就是对相应标准进行监督,确保方向正确和目标达成。


打造正确的产品和功能


数据分析的另一个重要作用就是确保打造出正确的产品和功能。通常,数据科学家会帮忙设计实验,提出假设,借助数据信息,指导产品团队不断优化产品。


预测结果,为产品系统赋能


数据科学家可以借助人工智能或机器学习来构建产品原型/模型,为产品系统赋能,比如,通过对某一机器学习模型进行训练,来预测前景和趋势。


为产品制定流程和策略


对用户轨迹和某些现象的深入分析,能够带来关键的行业洞见,帮助公司制定产品流程和策略,这也是世界级产品分析团队最重要的作用。


数据科学家的职责


数据科学家本身涵盖了多个角色,在不同的公司、行业,具体的角色也天差地别,但一般可以分为以下两类:


产品分析师


产品分析师的职责是交付数据知情型内容,用于产品或策略的改进。


算法开发员


算法开发员的职责是将数据驱动型功能融入到产品中,例如,优化推荐内容或搜索结果。


产品分析师侧重于制定目标,提供产品流程和策略。他们的主要工作通常是给产品团队提供一份文件,其中有可量化的问题、已识别的机会,以及基于数据的建议和解决方案。


算法开发员的主要工作是利用数据来优化产品性能。他们为工程团队提供原型代码和资源文件,并与工程团队进行紧密合作,将这些方案应用到生产中。


这两种数据科学家的能力相似,都要能够进行分析预测和数据量化。但算法开发员需要拥有更多复杂的技术知识(如机器学习、人工智能),而产品分析师则需要有更多解决问题的能力,包括能与相关管理者有效沟通。


一般来说,产品分析师属于数据知情型,而算法开发员属于数据驱动型。


并不是所有企业都需要算法开发员,但所有企业(尤其是那些用户基础雄厚的企业)都需要产品分析师,因为他们可以解决产品的问题,提高产品竞争力,帮助企业更好地应对战略上的挑战。


数据科学的演变


试想这样一个世界,机器知道你喜欢的事物,了解你的选择偏好,不用具体询问就知道该为你购买哪些东西,可以帮助你做很多决定,包括帮助你规划人生。


这样的世界在短期内可能还无法实现,它存在于人工智能成为我们的“生活大管家”的未来,那时可能大部分事务由AI负责。为了朝着这一梦想迈进,我们需要在数据驱动上更进一步。


在一个机器拥有完备信息的世界中,AI清楚地知道你行为背后的原因,以及各种原因之间的相互作用机制,这需要数据驱动与数据知情的结合。


在纯粹使用数据驱动方式决策时,数据是唯一的重要因素。而使用数据知情方式决策时,数据是一个重要因素,但不是唯一的。


当未来越来越多的流程实现自动化,相比于数据知情,世界将更偏向于数据驱动。然而,在近几十年,数据知情还将持续占据十分重要的地位,而数据驱动的发展进步则要靠数据知情型人才来推动。


下列例子最能说明数据知情和数据驱动在决策方式上的区别。


设定目标


目标的确定和追踪将日益向数据驱动的方向靠拢。例如,Facebook对活跃用户的追踪可能是一个全自动化的过程,是纯粹的数据驱动。但在制定恰当的季度和年度活跃用户数量目标和收益目标时,可能就不再是全自动化了,其中掺杂了数据知情型的方法。


确立流程和战略


流程和战略的制定是难以量化的,因此需要采用数据知情的方法。一个好的流程路线图会考虑到相关目标、这些目标的驱动因素、产品团队手中的杠杆,以及可行的行动方案。


结果预测


结果预测主要为数据驱动型。例如,要确定是否要推送某个内容,需要考虑用户点击或阅读该内容的概率等多种因素。在进行结果预测时,企业通常会进行模型开发,并不断对模型进行迭代。


为产品系统赋能


对于PayPal这类公司来说,对每笔交易都进行诈骗活动的人工审核,成本高昂。因此,它们多依靠机器学习来增强产品系统的能力,实现审核的自动化和概率评估的自动化。然而,对于那些概率评估置信水平较低的领域,决策方式就可能更偏向数据知情型。



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