数据分析对她来说，就像呼吸一样自然

5月11日晚上，《职场重塑：数据思维重塑AI时代的职场》为主题的线上分享沙龙圆满结束了。来自上海和云南的五位数据大咖齐聚直播间，跟大家分享了在职场中运用数据思维来解决实际问题的秘诀。

下面整理了其中一位嘉宾钟总的精彩发言片段，希望大家看了能有所收获。

钟总有12年互联网金融信贷风控策略从业经验，曾就职于银行信用卡中心和大型金融科技公司。她分享的主题是《风控在AI时代如何通过数据分析体现价值》。

从事十多年数据分析相关工作后，钟总表示：数据分析对她来说，就像呼吸一样自然。她提到了自己从业10多年来的收获，如今会带着数据思维重新审视职场、公司，对商业甚至对国家的理解跟以前都有所不同。除了会用数据思维看问题外，还会带着怀疑的眼光去看所有的数据。

当你在一家企业，了解了一家公司通过数据的产生、数据的加工、数据的分析、指标的提炼、数据和策略分析的提炼得出业务运营的聚焦和决策后，你会非常清楚一家公司需要在什么节点做出什么样的决策、哪个产品roi最高、哪个投资roi最高、哪个部门roi最高，你会知道老板为什么会出这样的政策以及之后为何会做出调整。你会知道经营一家公司的本源，此时你就可以去做一个业务操盘手，甚至ceo的角色演绎，你会知道一家公司的经营之道和底层逻辑。

而通过一家公司，就可以推演到理解一个国家，理解一个国家各个行业，各个领域具象的、抽象的统计数据的产生和加工。你会知道，数据基本都是由人加工的，由人加工就一定会有bug。所以所有的数据都要带着怀疑的眼光去看，每一份数据都需要和另一份数据、业务逻辑进行校验和验证。基于任何数据的分析结论和统计结果，都是需要先怀疑一下和进行验证的。

以下每一层，其实都是需要一个优秀的数据分析师面面俱到：

1、从生产中生成数据，到存储数据；

2、设计底层数据表；

3、再到加工数据表中间层，宽表层；

4、再到最终统计分析层；

5、业务层，对业务理解和拆解能力。

为什么要清楚上面的5个步骤呢？你只有知道了数据表里的每一个字段是怎么来的，你才可能经由数据分析得到真正正确的分析和结论。在生产环节中数据是怎么产生的、中间是怎么加工衍生的、统计分析层的指标口径是如何的、分子分母分别是什么、任一环节是否存在错误或歧义，由此才能得出策略得出下一步需要调整的动作，得出公司高层的重要决策。

没有数据，没有分析，一切都是瞎的、猜的、赌的、凭直觉的、感性的。并不是说有了数据、有了分析，就一定可以保持正确和理性，但是没有数据、没有分析、就离理性非常遥远，离真相非常遥远。

所有的商业模式最后都可以熵减为金融模式，就是资金的融通模式和资金的成本收益模式。金融模式，资金的成本收益是一切商业的底层逻辑。而数据和分析，是金融模式和资金成本收益的基础，是最底层逻辑。而数据和分析最核心的是在对业务逻辑非常了解和通盘考虑之后的数据指标化。就是怎么加工成核心衡量指标，是非常关键的。

上至一个国家、中至一个大公司、小至一个家庭、微小至一个个体，都是如此。数据指标化是数据分析的核心，然后围绕着数据核心指标的变化，对这个变化的实时、及时监控，做及时的归因、分析和复盘，然后去洞悉业务本身的趋势和问题， 从中找到前进的方向和需要调整的方向。