2019年11月13日星期三10:00

Business Analysis & Data Literacy

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在福布斯出版的最近一篇文章中,跨行业的来年最受欢迎的技能之一将是数据素养。

在过去的十年中,这不是一个令人惊讶的是,过去十年来越来越意识到数据在业务中的重要性。数据功能强大,随着许多数据分析和可视化工具和技术的出现,使用此数据的组织的可能性是无限的。

在这个中间的企业分析师可以通过成为数据识字来利用这些大规模的机会。数据素养通过了解组织内可用的数据的口袋,将该数据进行整理,使用数据讲故事工具集进行洞察,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洞察。

在点的一个例子是分析所需数据点,例如客户的出生日期,报告目的。分析到源系统可能会突出显示正在收集数据的虽然收集数据,但它不一致,正确或准确。反过来,这将突出。

  1. 工作/培训空白,员工可能无法收集此信息,
  2. 政策和程序差距,其中要求收集此关键信息不是正式的或
  3. 出生日期的系统间隙根本不是强制性领域。

因此,对单个数据点的分析和将其转换为业务相关信息的能力将最终导致公司流程,人员和技术的成熟度增加。

虽然传统的业务分析和数据分析被视为两个不同的能力,但两者之间的线路变得越来越模糊。随着组织越来越关注数据驱动项目,监管和数码既需要业务分析师的需求仍然是竞争力的是发展与数据相关的技能。数据素养由三个高级方面组成:


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1.了解数据及其与业务成果的关系

执行数据分析的BA必须始终关注以下数据维度

  • 准确性
  • 完整性
  • 货币
  • 一致性

任何一个维度的缺陷可能会对业务成果进行大量影响,因此需要根据适当分析,记录和沟通。传统的BA具有分析的核心技能,如果扩展到分析企业中的数据的影响,这可能对组织有价值。

2.数据可视化工具和技术,可与数据“交互”

目前的流行工具是PowerBi,Tableau等的业务分析师,具有使用这些工具的能力可以导出在分析阶段及更远时将有用的很好的见解。

这里有点注意到,使用工具可能被定义为业务分析。
后端数据分析的SQL语言也很有用,大多数BAR已经拥有的技能。

3.将数据复杂性分解为商业可理解的语言

数据很复杂,商业用户可能无法完全掌握数据告诉他的影响以及它代表的内容。

在管理利益相关方沟通方面已经熟练了,因此可以使用这些现有技能确保数据复杂性被分解为用户可以理解的内容,以便完全理解和采取消息。

一个已经擅长进程的商业分析师&需求分析可以通过获取数据相关的知识和技能在组织中实现更改和贡献业务增长的重要作用。他/她将能够将原始数据转换为有意义的商业信息,这反过来将允许企业在低投资回报率的区域作用,专注于需要改进的功能,并使用数据提供的洞察力来增长。

与此同时,组织必须承诺花费努力,时间和经常,美元在传统分析中引入焦点的转变,对数据分析,upskilling bas和真正投资企业信息管理,以构建更强大的数据框架。

Tejaswinee Barua.

Tejaswinee是一家位于澳大利亚的商业分析师,拥有超过13年的技术,业务和系统分析专业经验,业务流程建模(BPMN),RSA(要求&解决方案分析),利益相关者管理,项目和人员管理及其相关流程和管理(ITIL V3)。她曾在多个域中工作,包括核心银行,投资管理,医疗保险和保险。

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