第4章　数据分析体系搭建路径

4.1　通用行动框架

要想实现上一章提出的数据分析体系，具体操作需要分如下两步进行：

第一步，从零搭建一个基础的数据分析平台。

第二步，在数据分析平台的基础上指导数据使用者读懂数据的含义。

这里先进行数据分析平台的搭建。

4.1.1　搭建数据分析平台

建设一个大型系统时，可以使用如图4-1所示的通用行动框架来指导我们开展具体的工作。

图4-1　数据业务行动框架

通过这个行动框架可以看出，搭建一个完整的数据产品一共分三个步骤，而这其中80%的工作都在前两步，也就是业务现状调研与需求梳理阶段，而真正用于迭代定义的工作量其实并不是很大。

但在现实工作中，绝大多数的数据产品建设者都将自己的关注点放在了第三步——迭代定义上，如很多数据产品建设者关心的问题是：

1）要如何进行留存分析？

2）要如何搭建指标体系？

3）要如何为App埋点？

那么，请读者在解决这些问题之前思考一下，为什么要在业务发生的时候开始埋点工作？什么场景下要进行留存分析？之前的业务不埋点又会对业务产生什么影响？

可见，搞清楚当前业务进行到了什么阶段，以及我们需要用什么数据工具来帮助业务更好地运作，这些才是搭建数据分析平台的重要前提。弄清楚了这些后，具体的迭代定义其实就变成我们做完基础调研工作后自然而然的产物了。

下面就以L公司的案例来看看如何正确地搭建数据分析平台，并了解实战的具体行动框架定义。

4.1.2　案例01：L公司行动框架梳理

刚一入职，数据产品经理刘宇就接到了自己的第一个任务：为现有的业务搭建一个数据分析平台。

由于公司内部根本没有对应的数据分析平台，因此需要从零到一搭建一个数据产品，那么如何入手呢？

作为一个有丰富经验的数据产品负责人，刘宇照搬了通用的行动框架定义方法，在进行梳理之后，得出了L公司数据分析平台的建设行动框架。

L公司数据分析体系建设行动框架

制定人：刘宇

版本：V1.0

工作任务1：当前业务现状调研

（1）业务现状；（2）业务IT架构。

工作任务2：当前数据体系调研

（1）当前业务运营策略：确定数据分析目标；

（2）数据分析现有工具：确定数据分析工具；

（3）数据分析现有人员与工作：现有数据分析日常的工作与流程。

工作任务3：数据分析平台设计

（1）制定数据分析平台演进蓝图——RoadMap

（2）搭建数据分析平台

步骤1：搭建业务模型，梳理公司内的完整业务流程，得出业务的关键节点；

步骤2：确定数据指标体系，根据上一步得出的业务流程，制定能检测这些节点的指标；

步骤3：进行数据采集定义，根据上一步的设计方案得出数据系统的数据采集范畴。

工作任务4：数据分析体系驱动业务决策

（1）驱动业务运营；

（2）驱动业务增长：

步骤1：数据驱动下的用户增长；

步骤2：数据驱动下的营收增长。

通过上述的行动框架可以发现，一个看似庞大的产品设计工作就这样被清晰地划分出了多个可执行的工作任务与步骤，接下来就一步步地来看这些工作任务与步骤都是如何落地的。