什麼是數據敏感度？怎麼培養數據敏感度？

前幾天，羣裏小夥伴提問什麼是數據敏感度？

提這個問題是因為她的主管自詡數據敏感度很高，做為下屬的她想知道到底什麼是數據敏感度，怎麼培養數據敏感度。

01 什麼是數據敏感度？

數據敏感度高的人，看到數字，兩眼冒光，早已飛速縱身跳到3米外，甚至10米外，腦子裏在觀察、找問題、找機會，喜不自禁或者哀嘆不喋也或者沉着淡定。

對數據不敏感的人，看到數字，則晃晃腦袋，目光發散，心裏嘀咕，這是什麼？這能説明什麼？

就像人體對温度的敏感度，碰到滾燙的開水，人的本能反應就是把手縮回來，再吹手散温。每個人對温度的敏感度差不多，因為這是身體本能。但每個人對數據的敏感度截然不同，因為這和每個人的經驗相關，所以有人對數據敏感，有人對數據無感。

數據敏感度是業務理解力、客户理解力、數據理解力三者的綜合結果。很多人誤以為數據敏感度只是數據能力強。事實上，要對數據敏感，業務理解力、客户理解力、數據理解力，3者缺一不可。因為數據只是對商業行為的客觀描述，只有真正懂數據背後的意義，才能解讀數據，才能挖掘數據背後的含義，才能形成數據敏感。

如何判斷數據敏感度高不高？

1）看到數據後，能一眼判斷數據靠不靠譜，因為很多數據本身不靠譜，有指標口徑問題、有數據質量問題，也有可能搞數據的人真的不理解業務，放了個風馬牛不相及的數據。

2）看到數據後，能馬上思考數據本身的商業意義，有人能快速定位數據背後的原因，並找到機會，有人眼裏只是一個數字。對數據的解讀基於對數據的理解，對數據的理解則基於對業務、客户、數據的理解。

懂業務、懂客户，但不懂數據的人，就好比1個人很有故事，內心早已百轉千回，把自己感動哭了，但就是講不出來，或者講出來了，也沒有説服力。因為聽者覺得講的是他的主觀看法，沒有公信力。所以數據的價值之一，就是統一視角，統一事實，如果還能統一對事實的理解，就更牛了。讓數據説話，不要講那麼多我怎麼想，因為我怎麼想一點不重要。但客户怎麼想、市場怎麼想很重要，用數據來表達業務、客户的訴求，大家更能達成一致。所以漁歌一直認為數據是一種語言，數據價值在於通過語言的應用，把商業價值傳遞、應用起來。

而懂數據，但不懂業務、不懂客户的人，就好像手裏拿着最權威、最專業、滿滿精華的朗文英漢大字典，可那只是字典，不是文學史籍，不是詩詞歌賦，也不是重大科學研究發現。因為拿字典的人不知道怎麼把字典裏的一個個單詞串成詩詞歌賦，就連組成句話都困難，在他眼裏每個單詞都是孤零零的存在。

所以數據敏感度是懂業務&懂客户，懂數據的化學反應的結果，他們互相滲透，互相融合。

02 如何培養數據敏感度？

懂業務&客户，但不懂數據的人，有4個方法提高數據敏感度。

懂數據，但不懂業務&不懂客户的人，也有4個方法提高數據敏感度。

兩者的方法本質相通。

1. 給懂業務&客户，但不懂數據的朋友們

懂業務&客户，但不懂數據的人，需要的是從業務走向數據。

從業務走向數據，最簡單、有效的方法：

1）找數據大拿對焦業務。哪怕自己被diss的體無完膚，或者只能聽，説話的機會都沒有，都沒關係。聽高手一席話，勝讀十年書。大拿會輸入更高的視野、格局、方法、乃至細節。

2）聽過、看過都不如自己幹過。從最小的事做起，給自己的業務設計一張業務監控報表，而後每天上班第一件事情就是看報表，再優化報表。目標只有1個，通過數據監控和分析，找到產品問題和機會。

看報表後，提問三部曲：

第1步：今天和昨天比有什麼變化？或者這周和上週比有什麼變化？

第2步：這個變化説明了什麼？為什麼產生變化？

第3步：業務機會在哪裏？

3）主導一個大的數據分析專題，主導發起、分析框架、分析過程、分析報告全部獨立完成，如果能請擅長數據的大拿們提建議，就更好了。經過從業務到數據的洗禮，人會有有混沌，但最後煥然一新的感覺。

經過1）2）3）後，應該可以成為一個有數據框架、有分析思路、有數據感覺的人。還有很重要的一點。

4）培養數據習慣，和做數據的朋友保持溝通，把別人當學習對象，不要把別人當工具。

漁歌見過很懂數據的業務，數據分析不需要BI插手，自己從頭到尾完成的妥妥的，有結論、有框架、有細節。

2. 給懂數據，但不懂業務&客户的朋友們

懂數據，但不懂業務&客户的人，需要讓自己從數據跨越到業務&客户。把自己手裏拿的朗文英漢大辭典，變成自己武功秘笈，可以降龍十八掌，也可以凌波微步。

把自己當成業務1號位去推動業務的發展，而不是數據支撐的角色。

支撐總是苦逼的，也沒有價值增值。每座大橋下有幾個橋墩子早早被設計好，大橋的能支撐的最大水流速度也早被預設好，用一個橋墩子的視角去看一座大橋，總是片面、狹隘的。

所以把自己從數據支撐的角色抽離出來，我們得能開無人機，能潛水，整座大橋360度無死角巡視，還要看上游的上游、下游的下游。這樣數據才能從1個個的數字，變成有價值的商業解讀，並找到機會，也才能變成數據生產力。

提升數據敏感度的方法，還是那幾個：

1）和業務大拿對焦業務。記得是對焦業務，不是對焦數據，數據服務於業務。哪怕自己被diss的一塌糊塗，或者説話的機會都沒有，都要去聽、去思考，看大拿是怎麼思考的，這其中數據能做什麼。

2）自己做一件完整的事情。一定要完整的做一件事情。數據人獨立負責業務，這種機會太少，那就在生活中去做一件完整的事情。比如做個微商，倒賣100張門票，或者賺一筆小錢。當有這個目標，並全力以赴的時候，業務、數據都滾遠遠的，腦子裏只有那個目標，怎麼達成目標，業務、產品、數據都只是服務目標的一環。有過這樣的經歷，人生很多感受會發生變化，比如有1號位的思維，比如開始知道怎麼做點小生意。

3）創造機會，去嘗試數據和業務深度協同。比如共擔業務目標，比如孵化一個新的業務。因為自己在生活中獨立做1件事，可能事情的影響面很小，導致視野、思維、環境約束不夠，但在公司要做成一件事，哪怕一件小事都很難，因為有競對，內部有一堆的人和事要協同。

4）有過前面的3點經歷後，把業務思維變成自己的習慣，在數據的日常工作中都帶入業務思維，習慣的力量很強大。

最後，無論從數據走向業務，還是從業務走向數據，本質都是角色互換，能力疊加。

作者：西湖漁歌，微信公眾號：西湖漁歌

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