2019年十一月13日星期三10:00

商业分析& Data Literacy

撰写者

在《福布斯》最近发表的一篇文章中,来年各行各业最受欢迎的技能之一将是数据素养。

这并不像组织那样令人惊讶,在过去的十年中,组织越来越意识到数据在业务中的重要性。数据功能强大,随着大量数据分析和可视化工具及技术的出现,使用此数据的组织的可能性是无限的。

在这种情况下,业务分析师可以通过精通数据知识来利用这些巨大的机会。数据素养首先要了解组织内的可用数据,整理数据,使用数据讲故事的工具集转换为见解,并在项目中的差距分析和需求管理生命周期中与业务共享这些见解。

例如,为了报告目的,分析所需的数据点(例如客户的生日)。对源系统的分析可能会突出显示,尽管正在收集数据,但它们不一致,正确或准确。反过来,这将突出显示。

  1. 员工可能未收集此信息的过程/培训差距,
  2. 在政策和程序方面存在空白,要求收集这些关键信息的要求没有正式化或
  3. 出生日期根本不是必填字段的系统空白。

因此,对单个数据点的分析以及将其转换为与业务相关的信息的能力最终将导致公司流程,人员和技术的成熟度提高。

尽管传统的业务分析和数据分析已被视为两种不同的功能,但两者之间的界限越来越模糊。随着组织越来越关注法规和数字数据驱动的项目,业务分析师要保持竞争力就需要开发与数据相关的技能。数据素养包括三个高级方面:


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1.了解数据及其与业务成果的关系

进行数据分析的广管局必须始终关注以下数据维度

  • 准确性
  • 完整性
  • 货币
  • 一致性

上面任何一个方面的缺陷都可能对业务结果产生重大影响,因此需要进行适当的分析,记录和交流。传统的BA具有分析的核心技能,如果将其扩展到分析业务中数据的影响,则对组织而言很有价值。

2.数据可视化工具和技术,可与数据“互动”

当前流行的工具是PowerBI,Tableau等。具有使用这些工具能力的业务分析师可以得出深刻的见解,这些见解在分析阶段及以后将是有用的。

这里需要注意的一点是,工具的使用可能被定义为业务分析。
用于后端数据分析的SQL语言也很有用,并且大多数BA都已具备这项技能。

3.将数据复杂性分解为业务可理解的语言

数据非常复杂,业务用户可能无法完全掌握数据告诉他的内容及其代表的含义。

BA已经精通管理利益相关者的沟通,因此可以使用这些现有技能来确保将数据复杂性分解为用户可以理解的内容,从而充分理解和采取行动。

已经精通流程的业务分析师&需求分析可以通过获取与数据相关的知识和技能,在实现变更并为组织的业务增长做出贡献方面发挥重要作用。他/她将能够将原始数据转换为有意义的业务信息,从而使业务能够对低ROI的区域采取行动,专注于需要改进的功能,并利用数据提供的见解来发展自身。

同时,组织必须致力于花费时间,精力和金钱,将重点从传统分析转移到数据分析,提高BA的技能,并真正投资于企业信息管理以构建更强大的数据框架。

Tejaswinee Barua

Tejaswinee是位于澳大利亚的业务分析师,在技术,业务和系统分析,业务流程建模(BPMN),RSA(要求)方面拥有超过13年的专业经验&解决方案分析),利益相关者管理,项目和人员管理以及与IT相关的流程和管理(ITIL V3)。她曾在多个领域工作过,包括核心银行业务,投资管理,医疗保健和保险。

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