数据人PK也无人,为什么业务部门的数据需求都是急活?

**导读:**你是不是经常听到数据开发吐槽业务部门:我可以理解业务部门数据需求多,但为什么经常要得这么急呢?

作为一个数据开发者,可以回想一下,当初是怎么进入数据行业的。

是不是也是听一些大V忽悠,大数据时代来临,数据岗位肯定是个金饭碗。

还有一些洗脑软文鼓吹,数据岗位动辄年限XX万,于是动心了。

放弃原来的专业,通过知识付费、在线培训,然后跳槽或转岗来完成一次“华丽”的蜕变,捧上了数据行业这个金饭碗。

经常憧憬着,一旦干上数据有关的工作,每日必然是高精尖的技术信手拈来、高大上的牛人常伴左右,什么大数据、人工智能、深度学习、脑机接口等都成为日常用词。

直到进入数据这个行业一段时间,才发现,理想越丰满,现实越骨感!本来以为是高大上的岗位,没想到就是一个取数的。

不需多介绍,数据开发肯定都有感触,最经常面对的就是业务部门的急活儿。

数据人PK也无人,为什么业务部门的数据需求都是急活?_第1张图片

通常业务部门都比较强势,理由也很简单,因为业务部门是利润中心,能赚钱的部门自然更受重视。而数据部门一般都是成本中心,没有业绩压力,所以就必须承受来自业务部门的压力。

比如,

为了完成KPI,业务部门经常需要提取各类业务指标;

为了了解客户,业务部门经常需要查询客户信息和交易历史;

为了解决投诉,业务部门经常需要提取相关各类操作日志;

为了设计新产品,业务部门经常需要查询各类产品和渠道数据

然而,新数据还没取回来,领导又在催,能不能先用以前提的数据做个趋势分析呢?

这张报表要跨几个系统拉数据,暂时没办法做报表,能不能写个宏把几个报表的数据整合了?

。。。 。。。

数据开发无奈地吐槽:我可以理解业务部门数据需求多,但为什么经常要得这么急呢?

业务部门也很无奈,因为领导要得急呀!

那,为什么领导总是要得那么急呢?

业务部门很多时候的回复都是:不知道,我们也只是执行层。

这种回复其实让数据人有些抓狂:如果领导每次决定都是拍脑袋,今天想要一个数据,明天想要另一个数据,而且现在提出马上就想看到,这样的需求谁能满足得了。

而且经常周五临下班提新需求,搞得大家要周末加班研究最新指标。

后来,慢慢各部门之间熟悉了才知道,大部分情况不是领导喜欢拍脑袋,拍多了迟早拍成傻子,而是市场、客户和监管的变化太快,慢一点就可能被竞争对手抢占先机。

数据人PK也无人,为什么业务部门的数据需求都是急活?_第2张图片

春江水暖鸭先知。外部环境有了变化,第一个感受到的一定是业务部门,最后才会传导到数据部门,因此数据部门不理解业务的急迫性是情有可原的。

事实上,这种场景一直在各家公司里持续上演:领导催得急,数据部门出活儿慢,为难的是业务部门的基层员工,以及数据部门的“表哥表姐”。

而且,越贴近数据的人,距离业务需求反而越远,最初的需求经过层层转述,信息逐步衰减,误差逐步增大,很多时候导致最后取的数据不能满足业务部门所需要的。

麦聪软件认为,虽然无法帮助数据部门彻底解决急活儿的问题,但是有办法可以大大缓解。简单说来就是,把共性需求提前开发成固定需求持续维护,降低急活儿的数量,同时也让急活儿的产出质量得到大大更高。

其实,除了急活儿之外,很多数据部门还存在这些痛点:历史数据的管理,数出多门的问题,手工填报的准确性,共性需求的提炼,多数据源的打通等等。

工欲善其事必先利其器。麦聪软件从创业之初,就立足于解决业务部门数据消费最后一公里的痛点,让数据消费更简单更高效,释放数据部门的创新力和生产力。

目前,麦聪软件核心产品麦聪DaaS平台可以支持当前主流数据库及数据平台,可以快速打通包括但不限于MySQL、PostgreSQL、MSSQL、Oracle、Hadoop、SAP HANA、华为MRS/DWS、阿里MaxCompute等多种数据源。

通过多种数据源的元数据采集和自动更新,麦聪DaaS平台可以辅助数据部门构建全域数据资产目录,方便对历史数据进行管理,及实现多源数据的定义和监管。同时,借助数据探查功能可以自定义数据筛选规则,帮助数据部门快速筛查出手工填写的报表时出现的异常数据。

面对使用高频使用的数据需求(急活儿),数据部门可以借助麦聪DaaS平台上的低代码或SQL查询功能快速开发数据需求,并可以通过创建和发布数据API实现数据需求的分发和调用,还可以根据业务部门的需求变化随时修改数据需求。

可以看到,有了麦聪DaaS平台,数据部门的急活儿都可以快速变成固定数据需求模板,原本可能几天甚至更长时间才能交付的数据需求,现在几分钟就可以实现。

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