告別瑣碎工作：資料專案，讓你的職業發展更上一層樓

資料崗越來越捲了。

一方面，大量人才在湧入資料領域;另一方面，大部分企業的資料崗並沒有非常清晰的職業上升通路;此外，我們也無法迴避——日趨成熟的AI對部分初級資料分析崗的衝擊和最佳化已是必然趨勢(《哪些資料崗會被chatgpt們取代》)。

如果你每天你的工作中：90%的時間花在跑SQL/攢EXCEL貼上成PPT播報給領導，或者忙不完的建表、介面、排程;亦或階段總結時候，你總是在統計響應了多少個需求/上線了多少報表/調整了幾個模型/運維了多少個BUG——那你應該停下，來好好思考一下了。

不是說這些工作沒有必要，而是說，長此以往碎片式的模式工作，對組織價值貢獻有限，對個人成長更是不利。

所以，我今天想和大家聊聊，如何“把日常工作專案化”。就是透過參與、主導“資料專案”，讓工作上價值，讓個人有成長。

01、什麼是資料專案

首先，說說什麼是資料專案。

資料專案是基於資料資產、利用資料相關方法論，來解決特定問題的、有時間和範圍邊界的任務組合。隨著企業數字化轉型的深化，企業內的資料專案越來越多了，例如業務分析型專案、資料探勘類專案、BI類專案、資料治理類專案、資料平臺建設專案等等。

其次，資料專案和其他專案有什麼不同?

資料專案，首先是一個專案，適用於PMP相關理論;但同時又基於資料要素來達成目標，有自己的獨特性：

• 資料驅動：

  不同於其他IT專案，資料專案以資料為原材料，透過對資料的採集、整合、加工、分析、挖掘、應用，來實現商業價值的創造和增長。

• 需求不確定：

  資料專案需求通常會更復雜、更模糊和更具有不確定性，不僅前期需要更大量的溝通，而且專案需求變化頻率也會比較大。

• 交付週期：

  資料專案的交付週期比一般IT專案更短，使用者的響應週期期望也越來越高。

第三，資料專案和資料日常工作有什麼不同?

1. 目標不同：日常工作是保障資料基礎工作穩定執行、滿足日常資料使用;而專案制工作要實現特定價值輸出和成果輸出。

2. 週期不同：日常工作是固定的、重複性的、常規的;而專案有頭有尾、需要閉環的。

3. 機制不同：

   日常工作按照固定流程、規範操作做就可以了;

   而專案制大部分是要解決新問題，通常需要根據具體情況來創新。

雖然資料日常工作和資料專案有很多不同，但也有緊密聯絡。日常工作中特定的痛點、難點、問題點可以升級為一個專案，去擊破;而專案工作完畢後總結的方法和規律，則可能變成日常工作。

02、為什麼日常工作之外要做資料專案

可能有人問，我就是初級數分或者資料開發，並不是專案經理;而且我服務內部，不是乙方需要對外交付——我日常響應需求就好了，為什麼還要關注專案?

而我想說，如果你不想一直做初級選手，那就一定要做專案。日常工作是基礎、是底線，但做專案，才真正可幫助我們擴充技能、提高能力、為企業和客戶創造顯性化的價值。

向外看，翻翻各個資料崗的高階招聘，哪個不會要求“有資料專案經驗者優先”?工作幾年了，你簡歷上的“專案經歷”又該如何填充、提煉?向內看，做升職評審、年度評優，哪個單位又不是以專案來進行申報、來進行評價的呢?

因此， 從底層邏輯上說，【做專案】這是一種思維模式和做事方式。不論專案大小，只要用“專案管理”的模式來做，就會有不同的視角、不同的收穫，從而產出更高層面的價值。

03、資料專案的分類和特點

那麼企業中常見的資料專案有哪些?分別有什麼特點?實施步驟包括什麼?

1. 資料平臺專案。這類專案是從零到一或從1到N搭建組織的資料技術底座。如資料倉儲、資料湖、大資料平臺、主資料系統、資料資產管理平臺、資料門戶、BI工具的建設和迭代。專案產出是資料專有的平臺和系統。一般專案主責人是技術團隊。專案也會按照資訊化建設的路徑來做，如需求、開發、測試、上線等。

2. 資料資產管理/資料治理專案。這類專案是透過資料治理/資料資產管理方法論，解決企業整體的或某一領域的資料質量或合規問題。專案的產出通常是一套資料標準、資料管理制度、資料管理流程、或在上述保障機制下形成清潔資料。過程包括確定目標和範圍、確定治理結構、制定資料標準和管理流程、實施治理方案、監測最佳化等。

3. 資料包表/視覺化專案。佔比最多的專案，旨在透過BI工具，利用已有的資料來開發報表或視覺化駕駛艙。專案產出通常是指標體系、各類報表、駕駛艙BI等。過程包括需求、方案設計、報表開發、資料測試、上線等。

4. 資料分析專案。佔比也非常高。是透過已有的資料，利用商業模型或演算法模型，解決特定業務問題。產出通常是資料分析報告或可被呼叫的API。步驟包括確定問題、收集資料、探索分析、建立模型、分析解釋、出具建議、應用最佳化等。

04、資料專案的重點和難點?

不管是什麼樣的資料專案，結合第一部分談到的資料專案特點，我們在開展資料專案時要特別注意如下幾個方面：

1.需求和範圍

專案目標不能僅僅是“完成一個報表”、“建設一個平臺”，而是要和業務價值進行緊密捆綁!在立項時候務必清晰兩個問題，一是目前業務到底有哪些痛點，透過這個專案，到底在效率提升、決策提升、成本降低、風險降低上可以得到什麼具體改善?二是這些痛點是透過這一個專案就能解決嗎?是否需要分步驟各個擊破，我先做哪一部分?確保需求充分共識。

2.專案組織

如同其他專案，專案要畫出所有干係人的組織架構圖。業務方、資料團隊、系統建設團隊、流程團隊，管理層，彼此都是什麼關係?還有哪些隱性的干係人?誰應該主導這個專案?誰分別負責哪部分內容?防止後續只是為別人做嫁衣或者成為背鍋俠。

3. 風險管理

資料專案的主要風險有三個，其一是資料質量;其二是資料安全;其三是是否對齊業務價值。這三個要在一開始的調研中都做好現狀清楚。

4.覆盤和價值評估管理

這是和日常工作最大的不同。專案一定要總結和覆盤。總結寫給領導和需求方，覆盤寫給自己。這樣才能不斷的萃取通用的方法，不斷提升。

05、寫在最後

可能有小夥伴說，我還是日常螺絲釘工作，並沒有機會做專案怎麼辦呢?這裡教給大家一個小技巧：自己提需求 + 設計解決方案 + 提煉價值 + 總結覆盤

比如對於一個跑數表哥，完全可以基於過往取數常見痛點，開展一個小專項——透過一段時間的體系化研究，來徹底改善這個痛點，並總結輸出價值並沉澱方法!

希望在數字化建設大潮中，資料小夥伴都能透過大量“資料專案”錘鍊，沉澱能力，在職業發展中越走越高!

作者介紹：@子曰，畢業於北京大學信管系;10年資料分析與資料治理經驗;先後服務於網際網路大廠、央企總部和領先的2B IT公司;資料團隊負責人。“資料人創作者聯盟”成員。