原标题：解读《数据分析行业服务参考文件》系列采访：北京派可数据联合发起人吕品

　　解读《数据分析行业服务参考文件》系列采访：行标专家指导组成员陈虹坚 解读《数据分析行业服务参考文件》系列采访：帆软数据应用研究院研究主管王文信

　　派可数据首席数据运营官；天善智能联合发起人；36Kr企服联盟 TO B 专家团成员；IT从业十五年，历经传统软件开发、架构师、商业智能BI开发、数据架构师、行业专家、微软2015-2021 MVP（全球最有价值专家）；曾服务过 SHP、微软、大众金融等企业客户，熟悉企业经营管理、财务、运营等思维方法；微信视频号《吕品聊数据》作者。

　　“行业标准产生最大的意义是在说明一件事情：就是这一个行业逐步成熟、规范了，这个行业要接下来的发展需要有一些标准和依据来参考。”

　　“现在有这么多的企业在大数据、数据分析领域有各种各样的诉求，但是怎么做、按照什么标准和要求去做，还是缺少一些标准和依据的。”

　　“数据分析人才教育培训水平的参差不齐，在人才资源的分配上该怎么样规划、提升同样是需要企业来思考的。”

　　“站在行业的角度，有没什么可以逐步沉淀、总结的，一些好的行业经验能够在一定程度上帮助更多的企业来提升数据分析的能力和价值，这些也是行业标准制定的意义所在。”

　　“我们都知道，在任何行业，标准的制定往往是最难的，但标准的制定总是要有起步的，可以先起步，再逐步迭代和完善。”

　　2.作为本次行业标准化工作的参与者，我们通过数据委了解到您提供了很多见解，其中您对于数据分析专业术语及定义、基础共性参考标准提了很多建议，请问您提建议的依据是什么呢？

　　“第一，我们对整个行业非常的熟悉。派可数据此公司虽然成立的时间不长，大概也就5年左右时间，但是整个团队在这个行业服务的时间很的长，大多数都是十几年的经验，见证了整个商业智能BI、数据分析在国内的成长过程，所以我们对这个行业非常的熟悉和了解。现在很多企业在数据类项目建设过程中所经历的所有问题，基本上我们在过去十几年的时间里都碰到过，各种各样简单或者复杂的场景我们也都遇到过，知道如何解决。所以，我们有这样的能力和经验来为这个行业做出一些基本的贡献。”

　　“第二，我们做了很多专业化的沉淀。我们自己也是做数据分析、商业智能BI产品的。做产品的公司大家都知道，产品本身就是一种经验的具体化和抽象化，是总结了无数经验的成果，最终将经验标准化再输出到用户，所以产品本身就是一种标准。这种标准性在市场上受到的挑战是非常大的，因为最终你要商业化。所以，可以商业化的产品或解决方案是很厉害的，一定有它专业且被企业接受和认同的地方。很多产品的理念，或者产品本身的方法论是可以被企业所借鉴的。”

　　“第三，我们从始至终在市场一线，我们大家都知道客户要什么。我们整个团队十几年时间服务过大大小小几千家企业，我自己在最近的三、五年时间面对面拜访过、沟通过的企业不低于500家，基本上一直在市场的一线，对于不一样的行业的企业、信息化发展不同阶段的企业数字化现状依旧很了解的，想要什么、要解决什么、会遇到什么样的问题和挑战我们也是很清楚的。我们把自己这么多年踩过的坑，走过的弯路，或者看到别的企业走过的弯路总结分享出来，帮助到更多的企业。”

　　“所以，这些依据更多还是来自于我们对这个行业的认知，对一线企业的了解认知，对我们自己经验的认知，最终形成一些经验沉淀并贡献给大家。”

　　“最大的感触就是尽管我们感觉自己对这个行业很熟悉了，我们的经验很丰富了，但是真正站在不同的角度思考问题后，发现还是有很多的缺失，所以这个服务参考标准不是哪一家公司、哪一个人是可以决定的，是需要大家集思广益、群力群策，一起收集、分析思考、总结出的。还是那句话，标准化的制定往往是最难的，但好在我们总算有一个起步了，虽然有几率存在一些不完美、不完善的地方，但是至少有一个可以借鉴的标准了。”

　　“在没有参考标准之前，很多企业在这样的领域可能只能做到50分，但是有了参考之后，能做到60分、70分，这个就是一种行业的进步。”

　　“那我们接下来要逐步再来提升、优化这种标准，逐步的、让那些达到70分的企业慢慢能够达到80分、90分，这就是我们未来努力的方向。”

　　4. 您认为本次制作的数据分析行业服务参考标准还有哪些不足吗？或者说还需要对哪几个方面进行探讨和补充？

　　“一个是数据安全方面，特别是关键数据、重要数据、跨境数据的安全管理；另一方面是对行业中违规或违反职业道德行为的惩罚机制。”

　　“不同的行业、信息化发展不同阶段的企业对这种标准的感知和理解是不一样的，要求也不一样，还是存在很多优化的空间，完善也需要一段时间过程，所以此阶段推出来后我们对它的定位还是叫做参考。”

　　“目前虽然定了很多的标准，但是这些标准怎么去落地，这对很多企业而言还是有些模糊的、不清晰的，恰恰这部分又是最难的，很难理论化和抽象化。所以就需要针对不一样的点再进行阐述、经验总结，不断的对外输出，所以还需要有一个经验输出的阵地，不管是通过视频、文章、社群等等，多讲讲我们怎么去落地的事情。”

　　5. 您认为在大数据盛行时期，数据分析人才培养从哪几个方面能真正帮助您在执行项目中解决问题？

　　“对于数据分析人才的培养，从我们的角度来看有三个维度：数据意识、业务思维和基本技术。”

　　“没有数据意识是做不好数据分析的。数据意识这个点也很宽，比如大数据、小数据，先从养数据开始；如何从数据反推信息化的建设；数据如何驱动业务管理等等。像这些话题都是体现数据意识的，不单单是数据敏感度的问题，而是从数据产生开始，到后面的数据处理过程，到数据建模、到数据分析，再到数据应用，中间有太多的点需要涉及。简单来说，就是关于数据方面的，你能想到的是否足够多，总比别人想到的更进一步，有没有一些正确的关于数据的理念、方法论、思维方法。”

　　“业务思维。简单来说就是数据分析人需要站在业务的角度去思考问题，有必要了解一家公司或者这个行业的基本业务特征、行业驱动因素，企业经营方式、业务模式、各个节点的业务流程。只有了解这些基本盘，才知道分析的重点在哪里，如何从数据角度来引导业务管理层关注到这样一些问题，并提出一些思考的方向。数据分析是不能代替企业做任何决策的，我们只是暴露问题点，建立初步分析的结论、提供思考的方向，最终结论和下决策是管理层做的事情，数据分析做好参谋这一个角色就可以了。不一样的层次的数据分析做不一样的层次的事情，比如基础业务层、部门层、经营管理层。”

　　“ 基本技术。比如掌握一些基本的SQL、数据处理工具，有一定的数据处理能力就可以了。数据分析下层的数据处理、ETL 这些又是一个专业、纯技术驱动的领域数据分析人员不要掌握到那么深，但是要有这些基本的概念和初步应用能力，至少和其他数据团队合作的时候，能够用大家都听得懂的语言来沟通。”

　　“总之，数据分析领域还是一个非常专业的领域。从我的角度看，数据意识、业务思维是远远要大于技术本身的。”

　　6.您认为专业的大数据公司该怎么样建设自己的品牌？如何逐渐扩大自身社会影响力？

　　“这还是一个比较大的话题。因为像我们也是在一个创业阶段，所以我们也没这个能力指导整个行业，就只谈谈我们自身的理解。”

　　“从产品角度，还是要有创新，创新才能有进步，在产品规划层面我们是把创新摆在第一位的，这个在企业内部大家是已经取得了共识。这个创新一定是去做别人没有做过的事情，形成产品差异化路线，并且还要求要务实。所谓的务实就是不做那些虚的，赚客户眼球、吸引长期资金市场亮点的东西。务实是要真正了解整个行业、企业目前的真正痛点、主要矛盾，然后去解决它。”

　　“我们虽然在BI行业起步较晚，但是在产品差异化上已经有一些体现，也逐步获得了很多企业的认可，因为你能解决别人解决不了的问题，有创新性。这个也是我们未来一直努力的方向。”

　　“社会影响力我们实际上还并没有真正去关注，或者想那么多，因为眼下我们还需要有很多事情要去做。这个行业也不是靠我们一个企业或者几家公司去做好的，需要很多人的努力，需要很多同行企业的努力，让这一个市场、这个行业更加的成熟，需要大家共同教育好这一个市场。只有行业的影响力大了，在这个行业的企业才能更好发展，这样一个时间段就再想想我们会有咋样的社会影响力，做了多大的贡献。”

　　7.您认为你所在公司的核心优势是什么？尤其在疫情的影响下，怎么样应对冲击保持自己的竞争优势？

　　“核心优势一个是差异化的产品策略，比如我们数据仓库领域，我们是基于数据仓库模型的BI分析产品工具，这个跟国内外已有的BI产品还是有很大差异的。它能够很快速、完整、零代码的方式完成BI底层的数据仓库模型搭建，并且很注重长远的底层数据架构规划，比如三年、五年、甚至更长的时间，确保底层的数据架构是稳健的，这个能力是我们现在非常差异化并且领先的优势。”

　　“第二个优势就是我们的业务沉淀能力、领域沉淀能力。因为做BI不懂业务是很难做好的，所以在不一样的行业业务积累上，我们仍旧是做了充分的准备。在数据仓库中，我们大家可以沉淀我们很多的业务分析模型，这些模型在我们和不同企业合作过程中是可以直接进行经验输出的，这个也是我们很大的优势。”

　　“疫情对TO B服务市场确实有比较大的影响，最直接的就是销售、顾问没有很好的方法到处见客户出差了，很多需要面对面的沟通不太方便进行。几年疫情下来，其实大家也慢慢适应在线上沟通和交流了，居家其实也可以办公，这反而催生了各种工作协同的场景，也算是一种进步。所以，目前我们跟客户的沟通在线上比较多，感觉受到的影响也不像以前那么大了。”

　　“我们去年才成为数据委会员。收获和感受就是要思考的问题更多了，更有责任感了，之前是代表一家公司或者个人，现在是要站在行业的角度去思考问题，需要更加谨慎的态度，需要更加专业了。这是一件好事情，既然对我们提出了更高的要求，那么我们就一起往这个方向去努力了。”

　　中国商业联合会数据分析专业委员会，成立于2008年4月，是经国务院国有资产监督管理委员会审核同意、中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业组织。以数据分析师及数据分析师事务所等从事与数据分析行业相关的团体与个人自愿组成的数据分析行业组织，是中国较早坚持发展专业型、靠专业引领市场的行业组织。返回搜狐，查看更加多