【观察】数据分析还能这样玩？《事业告急——月老KPI下降分析》的“制胜秘籍”...

谈起去年参加2022帆软数据分析大赛时，新希望集团BI项目经理林家喜仍然“记忆犹新”，凭借参赛作品《事业告急——月老KPI下降分析》，他带领的团队在193份参赛作品中“脱颖而出”，斩获了大赛的“最佳展现创意奖”。

事实上，林家喜已经连续参加了两届帆软BI数据分析大赛，既拿过“最佳行业应用奖”，也拿过“最佳展现创意奖”。对于帆软举办的BI数据分析大赛，他的评价非常高，认为对整个国内的BI从业人员有着非常大的帮助，而他过去几年连续参赛始终也是“抱着一种参与即学习的心态”，希望能够通过比赛既提升自身的能力，同时也能更好的锻炼队伍。

回头来看，这也是帆软从2020年开始，持续举办BI数据分析大赛的重要原因——希望能够通过集竞赛、培训、交流于一体的新方式，帮助更多的职场人提升数据分析技能，引领开启关注数据价值，为全社会数据分析人才的培养贡献力量，同时通过举办比赛也让帆软一直主张的“人人都是数据分析师”的理念能够更好的落地生根。

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而就在近期，2023年第四届FineBI数据分析大赛也正式开启了“报名通道”，因此接下来，我们就通过林家喜的视角，看一看作为一名身处一线的BI从业人员，是如何在具体的工作中，探索与实践数据分析所产生的更高价值，以及连续多年参加帆软BI数据分析大赛之后，他究竟有哪些可以借鉴和参考的经验，可以分享给即将参赛的众多“小伙伴”的。

连续多年参赛背后的“驱动力”

时间回到2022年，去年3月28日，由梁建章、任泽平联合多位学术专家设立的育娲人口研究机构发布《中国婚姻家庭报告2022版》。报告数据显示，2021年我国结婚登记对数为763.6万对，连续八年下降。这是继2019年跌破1000万对、2020年跌破900万对大关后，结婚登记对数再跌破800万对大关。报告一出，引发社会热议，同时也给当时正计划参加帆软FineBI数据分析大赛的林家喜以及他带领的团队带来了选题的“灵感”。

林家喜表示，当时他和团队选了很多主题，包括“春秋去哪儿了”的气候变化分析、“五一只想回家宅”的五一旅游景点攻略、“一鸽都不能少”的冬奥主题分析等，最后是因为一篇漫画《当90后班车已经到达了结婚站》深有感触，觉得对结婚这一时事热点话题进行数据可视化，从工作回归到生活，更有意义。

确定主题后，林家喜和团队就开始做整体分析思路的拆解，并通过FineBI开始数据采集的工作，仅用了短短几天时间，参赛作品《事业告急——月老KPI下降分析》就顺利完成。在他看来，相比报表式或者传统式的BI，帆软的FineBI在制作图表和数据分析方面一直都是一款很“敏捷易用”的工具。

回顾整个参赛过程，林家喜认为：“这次团队做这份作品，从选题到最终成品，总共只用了几天的时间，虽然略显粗糙。但也算是近期学习数据分析的一个实践。数据采集和结论编写是花费最长的环节，不过小伙伴认真负责、高效执行的态度让我很感动，团队合作的力量远大于单打独斗。”

正所谓“以小见大”，林家喜告诉我，之所以连续几年都主动参加FineBI数据分析大赛，背后的驱动力主要源于三个方面：

一是，高手汇聚，看到数据分析的更多可能，每年的参赛作品中往往会涌现出比较多的企业优秀案例，这些案例虽然数据方面做了“脱敏”的工作，但作品本身的主题，设计思路以及UI展示等细节方面仍然具备很强的借鉴和参考的价值，可以说能够促进不同企业间的熟悉交流，以及共同进步。

二是，竞赛与教学一体，锻炼团队的最佳时机，对于BI从业人员乃至BI的参赛者而言，大赛也提供了非常不错的实践和锻炼机会。“通过作品，可以锻炼我们对外竞争和内部合作，且能把我们平时积累的想法和做法进行相关的输出，这样无论是对自身后续使用BI工具以及进行具体的项目管理，乃至协作能力都会有很大的帮助。此外，和工作中要执行的项目不同，参加比赛不管你做的好还是做的不好，都能获得一次非常宝贵的参与经验。”他说。

三是，参加比赛也有助于丰富BI从业人员的职业生涯履历。林家喜表示：“帆软在国内的BI领域中还是比较有影响力的，行业的认可度也比较高，因此参加帆软举办的比赛，无论是否获奖，都能给自己实现荣誉的背书，对个人职业发展能力证明，同样也是有加分的作用的。”

从林家喜的参赛经历中，不难发现帆软FineBI数据分析大赛，不仅为数据分析领域相关的从业者和爱好者提供了更多的参与机会和展示自我的舞台，更为重要的是，它还能够为整个BI产业的发展，提供高质量的人才打下重要基础，既成为了嫁接企业和产业之间的一座“桥梁”，也成为了数据时代人才培养的一片“沃土”。

数据分析已成企业发展“新动力”

同样，对于今天企业越来越重视“数据分析”相关工作，林家喜也“感同身受”——从业六年来，他的职务从开始的专员到主管再到BI项目经理，其最大的感受是：“最早很多企业主要讨论要不要做数字化的转型，到讨论如何实现和落地数字化转型，再到现在考核数据分析师的工作，这个转变还是很迅速的，我们现在讨论比较多的是BI怎么样运营，以及怎么落地数据应用，怎么让业务用起来。”

多年的一线实践工作，林家喜也总结了不少的心得体会，其中最为重要的就是，BI数据分析的落地工作，除了数据体系建设、人才体系建设和流程体系建设之外，运营和运维体系也至关重要，这也是目前新希望集团正在围绕BI推进的“3+1”服务体系建设的核心内容。

在他看来，在常规BI报表开发流程中，很多数据团队都是“项目制”的思维，这也就意味着很多日常报表的开发工作在交付之后就结束了，往往在后续的的工作中，普遍缺少对用户报表使用情况的关注和意见反馈，没有形成产品化思维的闭环管理。

“因此，要真正理解一张报表的生命周期，应该是以它最终下架为生命终点，而不是上线交付为结束点，这也让我们内部经常所说的，做数据工作不能只管‘生孩子，而不管把孩子养好’。”林家喜说。

具体而言，“把孩子生好”，主要是要求数据分析团队在报表开发和要正式发布的时候，要保证数据准确性，另外要满足集团的统一规范，即分组、数据集和最终划出的角色命名，都要完成统一的规范，并且性能要达到小于3秒的要求，最终的目标，就是要解决报表目标用户关键角色中的痛点问题，实现“想其所想，感其所感，满足其所需。”

而“把孩子养好”，指的是报表上线后的运营和运维，这个过程中最为核心的指标是“BI报告使用率”，它的计算模式就是月操作次数除以月天数和除以开通权限数，也有一个月覆盖率的计算模式，是月使用目标用户数，除以月总目标用户数，通过观察这个核心的指标，数据分析团队就能看到一张报表的工作能不能产生出相应的价值，以及是否能够真正可以帮助到用户解决掉他们的痛点问题。

“通过观察报表上线后的使用追踪，就可以了解到为什么有些用户没有使用，进而思考我们在线培训宣贯工作是否到位，目标用户是否都知道有察看报表的入口，并且知道怎么使用，然后去线下对使用频率比较少的报表或者是人员去了解背后的原因，最后采取针对性的措施并且收集反馈以及总结经验。这样，就构建出了数据和报表分析工作中，从运营目标到运营措施到后续优化迭代的最终闭环。”林家喜说。

与此同时，把“孩子养好”也离不开日常的培训工作。林家喜告诉我：“在这方面，我们也走了不少弯路，过去我们的培训内容和方式都是比较‘填鸭式’的，追求大而全。现在，我们更换了培训的思路，即要在部分用的比较好的培训经验里，重点教授用户必要并且重要的功能使用，部分延伸功能可以后面再循序渐进。以FineBI为例，现在的培训方式也是走的‘小而精’路线，这样就可以把运营和运维资源带给使用的用户，让‘先富带动后富’。”

当然，无论是“生孩子，还是把孩子养好”，归根结底还是要让数据分析工作能够更好的赋能企业，赋能用户。为此，目前林家喜所在的新希望集团也构建了“用户旅程图”的概念，即通过梳理出关键角色，以及这个角色在每个业务阶段的痛点，并按照其需求提供相应的数据解决方案。比如说，在竞标的过程中，投标工程师，在不同的业务阶段，都会有不同的业务需求，不同的报表需求，那么数据分析团队就需要根据其需求，提供相应的数据方案，或者提供不同的数据报表，帮助他们更好的展开竞标的工作。

毫无疑问，林家喜多年一线实践工作的心得体会，某种程度上也是BI数据分析在国内应用情况的“真实写照”——那就是借助BI工具“赋能”，企业可实现数据标准的统一、解决数据孤岛等问题，同时整合企业内部与外部数据后，还能让数据成为可挖掘和可分析的数据资源，从而为企业运营和管理赋能，可以说BI已成为企业释放数据生产力，提升公司竞争力的“好助手”和“新动力”。

提及帆软，林家喜也给了好评，“真正把孩子养好”，除了项目交付，完善的赛事机制、专业的研究院咨询、丰富的活动平台以及日活较高的社区，给了数据分析师群体一个独特的“自留地”，多和同行交流才不会固步自封。

“人人都是数据分析师”落地生根

在和林家喜的对话和沟通之中，其实也可以观察到BI市场的另一个重大变化，那就是BI的使用人群正在发生延展到更多的一线业务人员，而使用人群的变化，也让BI产品和解决方案是否“好用、易用”成为衡量的关键指标。

在此过程中，作为中国BI软件市场的先行者、见证者和参与者,帆软也在产品设计、企业推行成本等方面不断的反思和洞察。2022年，帆软FineBI团队在陆续拜访多家客户和职业分析师后，决定“另起炉灶”，打造全新的自助式BI工具——FineBI6.0，该产品以“强大好用、人人可用”为理念，实现了用户体验的提升和业务价值的提升，并让帆软提出的“人人都是数据分析师”的新主张，进一步的实现了“落地生根”。

对于帆软提出的“人人都是数据分析师”的价值主张，林家喜也表达了自己的观点，他认为可以从三个维度来做判断和解读：

首先，人人都需要是数据分析师，指的是今天企业的数字化转型已经走到了“深层次”的阶段，再叠加上人工智能以及数据分析工具的发展，让数据分析变得更加重要，而数据分析工具也会像使用Office一样的，成为“职场人”最为基础的必备技能。

“应该说，新技术的发展，对每一个职场人都提出了时代性的要求，因此职场人需要主动提升对应的数据分析能力，从而建立起自己的竞争能力，而不能像过去那样单纯靠重复业务执行在职场中存活下来。尤其是今年ChatGPT出现之后，我感受非常之深，未来的重复劳动会被人工智能或者其他工具给替代掉。这也是我一直以来希望通过数据赋能，思考业务背后方法的原因，毕竟这里面的数据分析经验肯定是不会像日常重复业务执行工作那样容易被替换掉。”林家喜说。

其次，人人都可以是数据分析师，这里指的是关于数据分析工具的应用，在这方面林家喜多年使用FineBI之后也“感触颇深”。他表示，选好工具对于数据分析从业人员而言，其实也是比较重要的一件事情，而FineBI有两大特点：一是自助式和可探索式，它的图表呈现可以帮助数据分析人员落地到数据运用层面上，即使不是专门的数据开发人员，也可以完成相应的数据分析项目。

二是相比其他的产品，FineBI在国内更加的“接地气”。从服务来看，FineBI提供了比较好的学习路径，学习材料和相应的比较完善的培训认证的服务，这样数据分析人员就可以清晰地知道“学什么，怎么学。”不仅如此，帆软产品的个人版本也都是免费的，并且能够全部开放，这就让更多的从业人员能够更好的“上手”。因此，如果从工具层面来看，FineBI提供了让“人人都可以是数据分析师”的可能性。

最后，人人都可能是数据分析师，这里主要是针对数据分析师提出的更高的能力要求。林家喜强调，会使用数据分析工具不难，难得是如何成为一名“数据分析师”，其中，“懂业务”是关键门槛，这就要求不管是业务人员还是数据人员都能够讲清业务的含义，流程，价值，去熟悉业务顶层目标和子目标“拆解”，并且能够通过数据判断业务竞争度，理解背后业务运营的策略，熟悉业务历史表现以及当前重点数据和未来发展规划。

换句话说，成为“数据分析师”并不是一蹴而就的，未来如果数据从业者想要更上一个层级去实现突破的话，那么基于业务梳理能力构建自身的竞争力就变得“迫在眉睫”。

数据分析大赛的“制胜秘笈”

最后，对于即将举办的2023年第四届FineBI数据分析大赛，作为连续参赛并多次获得奖项的参赛者，林家喜也分享了他个人参赛的“制胜秘诀”，具体来说：

第一，关于参赛主题，过去几年FineBI数据分析大赛涌现出来的优秀作品，往往都集中在“零售”行业之中，这和BI在零售行业的应用展开得比较深入有直接的关系，同时相关的学习资料也是非常多的，因此对于新人参赛者而言，选择零售行业的相关主题是一个比较容易入门的选择。

当然，要想在众多的作品中脱颖而出，作品的“新颖度”也是非常重要的，而从过去几年的主题和作品中也可以看到，很多主题都是以数据新闻类的作品，描述性分析作品为主，而分析挖掘类、艺术设计类或者诊断分析、预测性分析、规范性分析这种作品相对较少，因此要想实现突破的参赛者，可以重点往后者多进行深入的思考。

第二，关于参赛思路，做数据分析其实是需要追求“大而全”的分析思路，但这种“面面俱到” 也是挑战度比较高的，因此参赛者可以转换一下思路，即可以围绕着某一特定问题形成PDCA循环，对特定产品做特定分析，打造出一个特定问题的“精品作品”，这样也更容易做出价值。

第三，关于参赛节奏，过往的数据分析大赛中，还出现了一个现象，那就是不管是个人参赛还是团队参赛，有相当大的比例都是扎堆在截止日前去提交的，很多参赛者由于“赶进度”，往往忽视了作品后期优化和提升的时间和空间，因此林家喜也强烈建议，参赛者可以提前一到两周提交参赛作品，多给自己预留出优化时间，这样会让作品“更上层楼”，也能让作品更加容易“脱颖而出”。

总的来说，随着数据的快速爆发，数据分析以及背后的人才培养的重要性不言而喻，而帆软通过持续举办FineBI数据分析大赛，为更多像林家喜这样的从业人员释放个人价值，提供更大的空间和舞台。相信本次大赛的举办，也将能够为整个数据分析领域的人才培养提供更多的“土壤”，为整个国内未来的BI产业的发展注入更多的创新活力。

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