提升数据支持类工作效率

数据支持类繁杂，但又不得不做，基础数据维护是业务正常运转和项目推进的基础，既然无法避免，我们只能通过效率提升来缩短时间

1、规范需求流程

面对业务繁杂、多样的需求，我们可以规范化需求提出、需求评估与承接、需求开发与数据结果校验等的流程，一方面避免因为需求评估、排期和业务扯皮，另一方面也培养了数据分析师的工作习惯和分析问题的思维

2、管理业务预期：

对业务需求做好优先级排期，除非紧急性需求要以最高优先级最短时间内交付结果，其他的需求按照正常的节奏产出。

做好需求排期和需求交付的公开透明公示，避免业务方因为不了解而猜忌是数据同学敷衍拖延，需求管理的本质是承诺管理，自己承诺出去在什么时间交付什么结果，自己就得尽全力做到，除非有不可抗力。

1、找准关键业务部门，主动切入。用句不恰当的俗语“擒贼先擒王” ，要想撬动业务对数据分析价值的认可，先要从核心业务下手，核心业务在公司的关注度高，如果能做出价值，必然在其他业务部门推动时会更轻松

2、从小入手，先让业务尝到甜头。在和业务配合的时候，上来描绘伟大蓝图，要大修大改，业务很难信任配合，最好的办法就是先帮助业务解决问题，让业务尝到甜头，比如比如业务部门每天需要整理大量的数据，用人工的手段来处理往往效率低下，当你主动提出用工具的方法帮助业务部门解决问题后，就获取了业务部门的信任，后续再推自己的分析模型和想法就顺利多了

3、搞定老板。比搞定业务更快办法，就是直接搞定老板，让老板认可数据分析价值，从而推动数据分析在各个业务部门的应用。领导和高层的核心工作是企业管理，我们的目的是能让数据成为企业管理的工具之一，帮助领导更快、更全面地掌控业务情况。比如一些数据大屏、移动端报表等数据产品建设。 

（编辑：文章分享网_茂名站长网）

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