在大數(shù)據(jù)時代，商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門對一個公司的重要意義不言而喻。目前，很多公司的數(shù)據(jù)分析部門采用的都是“分析放在報表之上”的分析方法，即每天產(chǎn)出非常繁瑣、復雜、海量、事無巨細的分析報告，但這些分析報告的可理解性和可執(zhí)行性并不強。而Linkedin作為一個典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動的公司，在進行數(shù)據(jù)分析時卻反其道而行之，采用了“報表放在分析之上”的方法，化繁為簡，以最快的速度在大數(shù)據(jù)金礦中發(fā)掘出最多的商業(yè)價值。

　　據(jù)悉，自2011年商業(yè)數(shù)據(jù)分析部成立以來，Linkedin的銷售收入已經(jīng)增長了20倍，不僅如此，整個公司的各個環(huán)節(jié)都實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動快速的商業(yè)決策。近日，作者也獨家專訪了Linkedin商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門第一位員工及部門總監(jiān)Simon Zhang，對Simon而言，商業(yè)數(shù)據(jù)分析不是什么高高在上、復雜枯燥的工作，而是一門化繁為簡、高效實用的藝術(shù)。

　　數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)：從金字塔到菱形到球形

　　Linkedin無疑是一個建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的公司，截至記者發(fā)稿時，其用戶即將超過3.4億人，龐大的用戶規(guī)模也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，這其中包括行為數(shù)據(jù)、身份數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)以及內(nèi)容數(shù)據(jù)等，如何從這些海量的數(shù)據(jù)中挖掘出用戶痛點從而推出適銷對路的產(chǎn)品和服務是Linkedin商業(yè)模式的關(guān)鍵。

　　成立于2011年3月21日的Linkedin商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門的主要功能正是通過數(shù)據(jù)分析支撐公司其他關(guān)鍵部門進行各種決策。目前，商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門的70名員工可以支撐服務于全公司4500名以上的員工。

　　“自成立以來，每天，銷售、運營、客戶服務、工程、市場、產(chǎn)品等各個部門的員工都會向我們部門提出各種各樣的問題，比如，用戶對我們的主頁面是否滿意？我想推銷某款人力資源產(chǎn)品，我該推銷給哪個公司？等等。最初我們都是通過人工手動進行數(shù)據(jù)分析，但這樣效率實在是太慢了，于是我們開始思考改革以往的數(shù)據(jù)分析的方法�！盨imon表示。

　　和大部分公司一樣，Linkedin最初采用的是金字塔形的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，從下到上依次是：了解相關(guān)業(yè)務與產(chǎn)品；有目的地采集有用的數(shù)據(jù)；深度了解數(shù)據(jù)分析工具原理以及如何使用；數(shù)據(jù)分析；得出結(jié)論、作出決策。

　　而這幾個步驟中，區(qū)分出不同水準的數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵點在于中間兩個步驟�！傲私饽闼褂玫臄�(shù)據(jù)分析工具方面，目前很多分析人員不是太重視，因為他們認為編寫數(shù)據(jù)分析工具是傳統(tǒng)IT部門的事情，但實際上，能否深度地了解分析工具的運作原理對于你能不能充分正確地使用這個工具很關(guān)鍵，也是區(qū)別好壞分析人員的關(guān)鍵。

　　另一個關(guān)鍵點在于數(shù)據(jù)分析這一過程本身，在我多年的工作經(jīng)驗中，業(yè)界一致認為，好的數(shù)據(jù)分析都是善于化繁為簡的，好的數(shù)據(jù)分析人員善于用最簡單明了的方式呈現(xiàn)最核心的價值�！盨imon告訴鈦媒體。

　　正因如此，在人人都在討論大數(shù)據(jù)的時代，Linkedin對數(shù)據(jù)分析的最重要的兩個要求就是“速度要快并且產(chǎn)生價值”。

　　只有速度夠快才能形成規(guī)�；�，才能產(chǎn)生規(guī)模的價值，而傳統(tǒng)的金字塔型的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)使得分析人員在金字塔的中下段部分花費了過長的時間(85%-95%的時間)，因此，2010年底至2011年初，Linkedin開始考慮將金字塔結(jié)構(gòu)變?yōu)榱庑谓Y(jié)構(gòu)。

　　“變成菱形結(jié)構(gòu)的主要方法就是，不斷創(chuàng)造自動化的工具代替?zhèn)鹘y(tǒng)金字塔底層的工作，將金字塔所有可能的環(huán)節(jié)尤其是中下部分的工作讓機器自動完成，” Simon表示，“特別需要注意的是，金字塔變成菱形是一個不斷迭代的過程，每一個變成菱形的數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)，我們會將其再次變成金字塔形，然后再次優(yōu)化變?yōu)榱庑危绻f每一個菱形面積僅有原來的金字塔面積的一半的話，經(jīng)過多次轉(zhuǎn)化和迭代之后，整個數(shù)據(jù)分析的效率將被大大提升�！�

　　據(jù)悉，在將金字塔形的數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)變?yōu)榱庑魏�，Linkedin商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門再次對其進行了優(yōu)化，將菱形結(jié)構(gòu)變成球形結(jié)構(gòu)，形成閉環(huán)，“目前我們商業(yè)分析部門已經(jīng)開發(fā)出了幾百個面向內(nèi)部員工的閉環(huán)的球形產(chǎn)品，每一個產(chǎn)品都可以實現(xiàn)從產(chǎn)品到數(shù)據(jù)收集到分析到?jīng)Q策的一個閉環(huán)流程，這也就意味著每一個球形產(chǎn)品不僅可以實現(xiàn)高效的分析和決策，還能形成閉環(huán)、自動升級和迭代”。

       （分析決策：從三個月到一分鐘）

　　對于大數(shù)據(jù)分析，Linkedin認為效率是第一準則，用最短的時間產(chǎn)生真正的價值比面面俱到的分析更加重要。而通過商業(yè)數(shù)據(jù)部門近幾年開發(fā)出的幾百個面向內(nèi)部使用的產(chǎn)品，Linkedin所有部門的員工都可以真真切切地感受到工作效率的飛速提升。

　　案例一：市場和銷售團隊支撐產(chǎn)品——Merlin

　　對于Linkedin的每一個產(chǎn)品銷售人員，當他接到銷售某一款產(chǎn)品的任務時，他至少會產(chǎn)生以下幾個主要疑問：

　　1. 我該把這款產(chǎn)品賣給哪家公司？

　　2. 我應該聯(lián)系誰？誰有采購的決定權(quán)？

　　3. 我應該怎樣去聯(lián)系這個人？ 

　　4. 我該派誰去聯(lián)系這個人？是我自己去合適還是我的某位同事去更適合？

　　5. 到這家公司后我該講一個怎樣的故事打動客戶？

　　在傳統(tǒng)的人工手動的數(shù)據(jù)分析模式下，對于某一款特定的產(chǎn)品，其銷售人員想搞清楚以上幾個問題并作出一個見客戶時使用的銷售PPT至少需要2周到2個月的時間，而今天，通過Linkedin市場和銷售團隊支撐產(chǎn)品Merlin，銷售人員僅需要登陸系統(tǒng)，輸入自己的名字以及需要銷售的產(chǎn)品名稱等基本信息，Merlin可以自動收集銷售人員的背景數(shù)據(jù)和人脈網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，從而快速生成較為精準的銷售方案，從輸入基本信息到銷售方案的生成僅需要一分鐘的時間，銷售人員甚至可以得到系統(tǒng)為他量身定制的銷售PPT。

　　“傳統(tǒng)進行2個月的調(diào)研也未必可以得到精準的方案，而目前僅需要一分鐘的時間，我們最近還把Merlin安裝到了銷售人員的手機上，實時對銷售人員進行支撐，目前Linkedin一共有3000多人在使用Merlin系統(tǒng)，”Simon表示，“銷售方案的自動化生成也使得我們在招聘銷售人員時變得簡單，不需要過多的培訓便可迅速上崗�！�

　　案例二：產(chǎn)品測試團隊支撐產(chǎn)品——A/B Testing System

　　對于Linkedin測試部門而言，在傳統(tǒng)環(huán)境下，其想要完成一項測試工作起碼需要3個月時間，而目前，通過A/B Testing System，僅需要一分鐘的時間便可以從每一項測試的650個指針中抓取出幾個關(guān)鍵指標，提出改進意見，從而以最高的效率對測試產(chǎn)品進行改進。

　　“傳統(tǒng)環(huán)境下，十幾個人3個月才能完成的測試工作，目前僅需要一分鐘，目前A/B Testing System每天可以支撐2000個內(nèi)部測試，每一個測試追蹤650個以上的指針，通過抽取最關(guān)鍵指標的方式對產(chǎn)品提出改進意見，”Simon表示，“我們不追求盡善盡美，我們只追求每天進步一點點，事實上，只要每天可以在原有基礎(chǔ)上進步1%，一年之后的進步成果將是驚人的�！�

　　案例三：客戶服務團隊支撐產(chǎn)品——Voices

　　對Linkedin客服部門而言，如何衡量用戶滿意度一直以來都是一個難題，因為通�？头藛T們只能從用戶留言等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中收集到一些信息，但如何將松散凌亂的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變?yōu)榭珊饬扛倪M的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一直沒有得以解決。

　　直到Linkedin商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門推出客戶服務團隊支撐產(chǎn)品——Voices，傳統(tǒng)無法結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)僅需要一分鐘便可生成分析報告，比如，如果客服團隊想知道目前Linkedin的客戶對于主頁是否滿意，其僅需要在Voices中輸入“Homepage”，便可以瞬間得到結(jié)構(gòu)化的可視的用戶滿意度數(shù)據(jù)。當然，瞬間獲得結(jié)果的背后一定是嚴謹而先進的算法。

       （從寫模型到寫機器人）

　　事實上，如上的例子還有很多很多，Linkedin商業(yè)數(shù)據(jù)分析部門自成立以來一共推出了幾百款這樣的產(chǎn)品，每天都在為每一個Linkedin員工提高工作效率和效果而努力。不僅如此，每款上述產(chǎn)品還可以自動地學習員工的使用習慣，，以保證員工在下次再次使用相同的軟件時響應速度會更快�！皩inkedin員工而言，我們的每一款產(chǎn)品都是為他們個性化打造的�！�

　　規(guī)模自動化的結(jié)果當然是效率和效果的大幅提升，據(jù)悉，自2011年商業(yè)數(shù)據(jù)分析部成立以來，Linkedin的銷售收入已經(jīng)增長了20倍；其他所有環(huán)節(jié)的工作效率也大幅得以提升。

　　“我們不會滿足于此，以前我們部門的主要任務是寫模型，從2013年，我們部門開始設(shè)計寫模型的機器人，這又進一步加快了公司在數(shù)據(jù)分析時的自動化和高效率�！盨imon表示。（作者：陳琛   來源：鈦媒體）

文章為作者獨立觀點，不代表經(jīng)管之家立場