2017年10月10日星期二08:25

算法业务分析师

撰写者

《财富》杂志在2015年引入了“算法首席执行官”一词。我们在过去两年中看到的趋势只是增加了该术语的可信度。

分析师一直在讨论算法将如何改变企业。我们已经看到了一些新的业务启动,这些业务专注于机器学习,认知计算和人工智能。通过大量投资依赖算法的技术,我们还看到了一些现有的业务走算法路线。在典型情况下,使用高级大数据分析解决方案来优化运营或改善客户体验。

算法时代正迫使所有人(包括CEO,CMO和CIO)寻求新的平衡。这些年来一直充当“业务”和“技术”之间桥梁的业务分析师又如何呢?为了在这个算法时代生存和发展,业务分析师需要哪些技能?回答此问题的一种方法是查看项目管理协会(PMI)为业务分析定义的五个不同领域,并查看需要哪些其他技能或知识。

1.需求评估

需求评估 领域涉及了解业务问题或机会,并评估各种输入以帮助开发有效的解决方案。这项评估通常对于获得资金批准和启动项目至关重要。

业务分析师需要与驱动算法时代的技术趋势并驾齐驱-大数据,云计算,人工智能,机器学习,物联网等。业务分析师应该熟悉大多数趋势的细微差别。与项目相关。这对于以相关方式阐明商业机会至关重要。

算法年龄在很大程度上取决于数据。的 需求评估 将很可能需要数据来为该计划提供理由,或者展示如何使用数据来解决问题,或者如何使用数据来改善业务成果。因此,业务分析师需要精通识别数据的潜力,并使用数据讲故事。建立数据驱动的业务叙述以支持业务案例的能力至关重要。

算法解决方案的挑战之一是能够评估解决方案是否满足其目标。评估过程通常与构建解决方案本身一样复杂。作为需求评估的一部分,业务分析师应该能够涵盖预期的评估过程,以便项目团队可以为其计划。


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2.规划

规划 域包含与有效管理所有业务分析活动相关的所有活动,例如建立需求管理,需求可追溯性,变更控制,文档控制和验收标准。

建立验收标准是一个算法项目可能会有其他复杂性的领域。期望业务分析师将业务目标转换为特定算法的目标。定义此目标可能需要明确定义数据条件和边界。可能需要对业务数据进行广泛的研究才能提出这些目标。同样,可能需要一个仿真平台来针对数据运行算法。的 规划 还应涵盖是否需要此类附加平台或附加数据。

3.分析

分析 该领域专注于需求的启发,分析,分解,接受,认可,规范和确认。

可能需要在驱动算法计划的技术趋势的背景下定义要求。业务分析师在技术趋势方面的专业知识,因此与 分析 太。

业务分析师需要具有相关数据才能理解。根据项目的组织和复杂性,项目上可能会有一个数据分析师。即使有单独的Data Analyst角色,Business Analyst也需要在数据分析和数据可视化方面具有一定水平的熟练程度。预计业务分析师将围绕数据分析师进行的分析建立一个结构。例如,业务分析师应该能够推动数据相关性,趋势和离群值的发现-建立数据故事。

用户故事,用例,流程流程图以及业务分析师通常准备的所有其他内容呢?它们仍然很重要。实际上,由于所有这些标准工件都需要与数据故事建立联系,因此业务分析师实际上需要更深入一点。

4. Traceability 和 Monitoring

Traceability 和 Monitoring 与管理需求生命周期所需的活动相关的域。与标准项目相比,算法项目的需求生命周期和管理生命周期的任务没有什么不同。用于捕获需求的工件可能有所不同,但是过程与标准项目相同。

5.评估

评价 域涉及评估解决方案满足要求和业务需求的能力的活动。通常,业务分析师会通过运行一些测试或通过检查质量保证团队的测试结果或通过查看产品或功能的演示来进行评估。尽管这些仍然适用,但是对于算法项目,还需要执行其他任务。

解决方案构建完成后,业务分析师应该能够针对实际数据运行该算法,并查看该算法是否满足其目标。根据项目的复杂程度,这可能需要其他基础架构以及其他团队成员的参与。如果算法无法满足其目标,则可能需要业务分析师进行其他数据分析并确定发生故障的条件。

概要

业务分析所期望的标准严格性也适用于算法项目。但是,对于要在这个时代真正蓬勃发展的业务分析师来说,拥有这些额外的技能和兴趣很重要。

  1. 将业务目标转化为相关指标的能力
  2. 热情进行数据分析
  3. 对驱动算法时代的技术趋势深感兴趣

有了这三者,一个已经成功的业务分析师必将获得成功,并使公司在算法上的发展更进一步!

拉克希米KP

拉克希米KP是的业务工程主管 物体边缘,这是一家为电子商务提供产品,咨询和实施服务的数字解决方案公司。您可以通过以下方式与她联系 [email protected]//www.linkedin.com/in/lakshmikp/.

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