2022年即將結束，我們將迎來2023年，每到這個時候，我們都需要做總結以及寫年度計劃，那麼勢必就需要“拉表”。作為一名資料分析師怎麼能不會寫資料表呢？一起來看看怎麼做吧。
到了年底，又要做明年的工作計劃。那資料分析師的2023年工作計劃該咋寫？總不能寫“我去年拉了500張表，今年繼續拉表”吧！而且，工作計劃涉及績效考核，要怎麼寫才能既體現自己能幹，又不給自己挖坑呢？
一、常規工作計劃寫法
大部分常規工作，可以用：GSA計劃法
Goal 目標：今年要達成XXX量化指標
Strategy 策略：透過XXX方法完成目標
Action 行動：分XX步，在XX時間完成
舉個簡單的例子，比如銷售部門，可以寫：
G：實現1個億小目標
S：老市場維持8千萬現狀，新市場完成2千萬業績
A：老市場每月定期拜訪客戶，新市場每季度完成500萬任務
大部分業務部門的工作計劃都可以這些寫，只是G有不同，S的複雜程度有差異。然而資料部門的工作計劃沒這麼簡單，因為資料部門工作性質不同。
二、資料分析的特殊性
資料部門特殊性，來自：它是一個被人給予過高期望的支撐部門。一方面，領導們都覺得資料分析應該起到“助力決策”“賦能業務”“推動增長”等高階作用。另一方面，資料分析的日常，卻又大量消耗在臨時取數中，每天跑數都忙不過來，談啥高階作用。
這讓資料分析部門很糾結，如果光寫“滿足業務取數需求”，領導們經常表示不滿，如果貿然寫“提升業績500萬”，又不知道從何落地。更不要提，類似資料清晰、埋點管理、口徑統一一類又髒又累的工作，幹得辛苦卻不被人理解。
其他一些支撐部門也有類似問題，但沒有資料部門嚴重。比如售後部門，雖然也是支撐部門，但是大家沒有很高的期望。於是售後部門只要根據業務增速，測算一下對應的服務需求，安排勞動力即可。
頂多加一個提升服務體驗/發現二次銷售機會之類。比如IT部門，雖然也是支撐部門，但日常消耗有限，重大開發需求往往是業務提前定好的。根據開發需求，制定開發計劃，之後按部就班地做即可。
那作為資料部門，該如何破局呢？
三、從目標選擇開始
綜合來看，資料部門有三大任務：
讓高層看到資料部門在幹活！！！
對業務有一定的促進作用。
完成大量基礎、常規資料工作。
這三條中，日常需求是最不愁的，業務永遠都會要數，怎麼高效率的解決需求，把精力釋放出來做一些有價值的專案才是重點。只要經常彙報，高層就會看到我們的工作，但是怎麼讓高層相信我們發揮了“助力決策”“賦能業務”“推動增長”等作用，還是得靠具體專案落地。所以第二條才是破局關鍵。
第二條是這三條裡最難做到的。因為想對業務有用，業務部門的配合度有很大關係。如果業務不配合，你再辛苦地做模型/做報表/做報告/做看板，也是肉包子打狗一去不復返。所以下一步，就是明確：和誰合作更好。
四、確認合作方式
首先得分清業務部門四種類型（如下圖），原則上和精兵銳將的合作是最好的，最能出成果。退而求其次的話，蝦兵蟹將也不錯，起碼不惹麻煩。和其他兩類合作都得謹慎給分析結果和建議，不然分分鐘被噴。
看起物件以後，可以進一步瞭解需求。有些同學會陷入誤區：做的東西，技術上越複雜就越厲害。其實完全不是，在業務眼中，給他們不知道的東西，才是最有價值的。如果早在他們預料之中，哪怕你是用很複雜的模型計算的結果，他們也會說“我早知道了！”所以瞭解需求時，最好摸一下每個部門的底，到底他們知道多少，到底他們想知道什麼。
常見的，比如：
1、業務部門的新工作。比如新上線的產品、新做的推廣、新做的活動。凡是有新工作，意味著需要資料採集、資料監控報表、資料覆盤報告整套內容。
2、經典的業務難題。比如怎麼選款能成功，怎麼衡量活動效果，怎麼提高投放效益。如果業務想合作，這些都適合做深入的專題分析，並且結合ABtest看結果。
3、更全面的資料呈現。比如之前零零散散有若干張表，業務領導希望能一張表全面看完所有東西。此時很適合基於BI做資料看板。
4、更快速的資料響應。比如之前是每週下發週報，業務領導希望能每天有進度更新（銷售部門類似需求最多）。此時也適合基於BI做資料看板，下發到每個小組。
還有一類需求最常被問到，就是預測！實際上，當業務想不清楚該怎麼做的時候，他都會提：“你給我預測預測”，但很多問題壓根就不是預測問題。一定要多問一句：
如果業務說：“我不清楚外部環境如何，預測一下”，這是個資料採集問題
如果業務說：“預測下要怎麼做才能提高收入”，這是個業務最佳化問題
如果業務說：“預測下銷量我好控制庫存”，這也是個最佳化問題
如果業務說：“預測下哪個產品能成功”，這是個測試問題
總之，不要聽到預測就開始掏模型硬懟了，拆分業務問題，該採集資料採集資料，該診斷業務流程診斷流程，該做測試做測試。站在對業務有用的角度輸出成果，而不是聽個名字就開動了。
最後整理完各部門需求（如下圖），可以有取捨的放到年度計劃裡，這樣就搞掂了目標。
五、明確落地細節
在落地的時候要注意：“產品化”才是資料部門的出路。雖然都是一個數字，用BI/excel/口頭都能報告，但是儘量用系統實現。“當初求數像條狗，看完報告嫌人醜”是常態，只有源源不斷的上系統，做產品，才能保證資料部門能不斷招人，不斷提醒大家資料的價值，直接展示“數字化”建設成效。這一點切記切記。
因此，在明確落地細節的時候，優先排BI開發需求。所有資料監控、資料評估、資料覆盤需求，能固定下來的，全部走開發，做成資料看板。
所有模型、使用者畫像分析結果，產品分級結果，全部入數倉，進CDP，做成固定更新的標籤。臨時性、測試性活動，可以固定格式，走自動化報表。總之儘量幹掉臨時取數，多出來的時間精力，才好做更多專案性工作。
最後記得確定各個專案交付時間節點。一般來說，一年四個季度，每個季度都有成果交比較好。年底業務都在衝業績，因此資料輸出成果也以“助力業務”“支援大促”之類的資料報表，分析報告為主。
那麼響應的，年初就比較適合做一些基礎工作，比如前文說的，資料整合、梳理，固定報表開發。年中就比較適合配合業務試點，做一些複雜的測試/專題分析，得一些分析結論，體現資料分析“降本增效”“推動增長”
整個安排可以如下圖：
以上，當然每個公司組織架構不同，資料部門規模、分工有區別，可能具體情況有差別。
專欄作家
接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深諮詢顧問，在網際網路，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富資料相關經驗。
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