为您的团队打造更好的数据文化

这是与 TJ Muehleman（Standard Co 创始人）和 Krishnan Raghupathi（Clockwise 产品经理）关于在组织内部建立以数据为中心的文化最佳方式的对话摘录。

讨论的主题

• 为什么数据文化很重要
• 如何将数据认知从次要转变为主要
• 从“0”数据到大量数据的路径
• 如何避免数据过多而感到不知所措

关键要点

• 如果你把数据作为优先事项，并要求人们用数据来支持他们的决策，数据驱动文化就会很快建立起来。
• 你可以通过遵循数据体验框架来建立数据文化。在你开始考虑收集什么数据以及如何收集之前，先了解你想要回答哪些问题。
• 在讲述数据故事时，始终要考虑你的听众。

我们的嘉宾

Krishnan: 我叫 Krishnan Raghupathi，我是 Clockwise 的产品经理。我负责一些新的增长计划，同时也是我们数据平台的产品经理，确保公司每个部门都有他们需要的数据来有效工作。

蒋：我的名字是蒋穆勒曼，我是Standard公司的创始人兼首席执行官。我们是一家数据平台公司，我们主要与非洲和南亚的全球健康组织合作。我们帮助他们收集、清洗和操作数据，以便我们可以将其输入BI平台进行实际的分析和构建仪表板。我至今已经从事数据系统建设20多年了。

为什么数据文化很重要

玛兹（Metabase）：好的，为了开场，让我们先谈谈为什么数据文化很重要。

蒋：我一直是一个非常重视数据的人，并且我有软件工程的背景。然而，当你超出工程领域之外——你会看到很多人对数据更具有反应性，这意味着他们会根据自己的直觉做出决定。这就是为什么我在过去10年一直关注的问题：我们如何实施数据文化？我们如何开始使用数据来指导我们的决策？

一个很好的例子是我们来自尼加拉瓜的客户，他们正在建造水井。他们过去是根据别人的建议挖掘水井的。在很多情况下，效果不错，但他们的优化并不在那里。我们帮助他们实施了一个数据驱动的框架，考虑到人口需要水的地方，以及水质干净的地方，以防止水质差。

克里希南：我有一个非常相似的例子。我并不一直是数据人士。在我的微软工作期间，我有过一个“啊哈”时刻。我们推出了一项新功能，我的产品经理导师把整个团队聚集在一个房间里90分钟。他要求房间里每个人都看看仪表板，问一个问题，以获得关于该推出的最大洞察。在这90分钟内，我们能够得到的洞察数量以及有意识的决策过程水平，让我眼界大开。在许多这样的会议上，我们会实时挖掘数据并得出许多见解。那是我“啊哈”时刻，从那时起，我就一直在寻找一个框架，在团队内部实施数据驱动文化。

蒋：人们把实时数据看作是一种魔法。但这不是——你只需要对此深思熟虑并积极主动。当你思考为未来几年设定舞台时，你必须提前考虑如何利用你的数据。

我认为了解你需要什么数据，以便在需要时开始做出决策是很重要的。一个很好的例子是获取数据，进行准备，清洗，并确保它在BI工具中使用时已经准备好。这样，当有人问你一个具体问题——你就有了所有手段来找到答案。有了所有可用的工具，你可以在几分钟内回答复杂的问题。

克里希南：从战略角度来看，与数据的互动经常使你了解世界是如何运作的。你消费的数据越多，你越沉浸于数据——你就能更好地决定某事是否是异常，或者你是否需要主动应对。

如何将数据认知从次要转变为主要

玛兹（Metabase）：我们如何改变数据从“次要”真相来源到“主要”真相来源的看法？

克里什南：在产品开发领域，其中一件事情就是强调效率：你如何更快地将产品推向用户？如何在最短的时间内创造最大价值？推动这种效率的因素之一就是模板和流程。数据也是如此。将数据视为主要来源的一个标志是在你甚至开始产品开发流程之前就确保数据到位。仅仅这一简单的事情，在转变从“我们有一些数据，我们将在某个时候使用它”到“在开始开发新功能之前，数据是我们需要关注的重点”的心态方面就非常强大。

我发现，养成用数据支持任何想法的习惯非常有用。话虽如此，如果有人提出问题，深入数据并找到答案总是一个好主意。

TJ：随着我们与真正的大型组织合作，我们观察到他们最近的数据素养正在兴起。我们向他们推销数据驱动的理念的方式是展示数据平台的有效性。我们开始为他们构建小的数据最小可行产品（MVP），并展示他们从中可以受益的方式。三年前，这些组织非常抵制发布数据并使其更透明。当他们开始看到关于数据的询问减少，以及他们的员工如何自助——他们突然开始对扩展数据覆盖范围产生浓厚兴趣。

你必须展示数据的重要性。我们再次发现，通过微型部署展示效用，在改变关于数据的心态方面具有真正的变革性。

克里什南：是的，我想补充的是，任何时候你得到一个问题而你不知道即时答案时，你应该在脑海中思考：“什么数据将帮助我做出决定？”一旦这种问题开始自动出现，它立即有助于建立数据文化。

“当有人告诉你“我不知道该做什么”时，这就是你寻找你所拥有的数据类型的机会。”

从“0”数据到大量数据的路径

马兹（Metabase）：一个人如何从零数据状态过渡到大量数据状态？

TJ：在与许多组织合作之后，我们提出了一个数据体验框架。我们认为它与客户体验或用户体验类似。

它涉及从“我们需要什么数据？”的问题退一步到“我们有什么问题？”的问题。所以，从根本上讲，你期望的成果是什么？如果你有75个问题，你应该尽可能简化它们，然后你可以从这里开始增长。只有这样，你才能开始考虑数据收集。

在定义主要问题之后，可以提出一些问题

• 你将如何收集数据？
• 你将使用什么工具来收集它？
• 你是从主要来源还是从次要来源收集数据？
• 你需要清理这些数据吗？
• 你需要数据工程师吗？
• 你需要数据分析师来展示数据吗？
• 最后但同样重要的是——你将如何讲述这个故事？

这回到了用户体验和客户体验的概念。这全部关乎讲故事，甚至在全球健康领域也是如此。你必须既有说服力的叙事又有视觉展示，以帮助人们快速了解某事正在发生，值得他们的关注。

克里什南：这是一个很好的框架，我只想添加我的经验到你的框架中，因为我已经看到这个流程如此多次地发挥作用。

一切始于目标。如果你是高管团队的一员，你正在试图回答基本问题，比如我的客户来自哪里，我的收入状况如何，我的流失率如何，这些都是你想要回答的基本问题。对于销售团队来说，可能是：我们的线索是谁？谁对我们的产品最感兴趣？我在哪里销售最有效？对于市场营销来说，是哪些渠道更有效？对于客户成功来说，是哪些人在使用产品？

无论哪个部门，他们心中都有一些紧迫的问题。所以首先，将这些问题写下来非常重要。然后理解你想要实现的目标和结果，然后获取你需要的原始数据。这是从“0”状态转向“10%”的一个很好的起点。

接下来经常出现的问题是数据素养。例如，有一个仪表板告诉你一些信息——但你将如何利用它？你将如何处理这些信息以获得更多有用的见解？这需要一些数据分析专业知识来弄清楚你将如何建立指标，你将如何总结和分组等。

一旦达到这一点，最后一点是讲故事——这是我看到最薄弱的地方。所以，在某一点上，你突然拥有大量数据，然后突然没有方法将它们组合起来讲故事。

TJ：我们非常擅长讲故事，因为我们在某个时候将重点放在了简单性上。我见过很多难以阅读的仪表板——那是因为它们是为科学受众而不是更广泛的受众而构建的。你应该始终问自己：谁在消费这些数据？我有一个简单的测试，称为“妈妈测试”：我能向我妈妈展示仪表板并确信她理解它吗？当然，如果我正在为科学家或统计学家构建东西——我可以更加复杂。这始终是关于理解你的受众。

如何避免数据过多而感到不知所措

克里希南：我能想到的最好的类比是去机场。当你进入机场时，你可能会感到迷茫：人们四处奔跑，到处都是不同的标志。如果你没有一个严格的护栏流程，需要首先办理登机手续，然后放下行李，然后通过安检，到达登机口——你很容易迷路。

当你有太多数据时，情况也是如此。你需要有一些指导，告诉你首先看哪里。这可以是一套高度精炼和清洗过的仪表板，你可以去那里并回答80%的问题。从那里你可以深入探索，了解更多关于特定问题的信息。

如果你在某个时候遇到了无法回答问题的障碍——这可能是数据或知识的差距。如果数据有差距，你可以将这个请求转交给数据团队。如果你知识的差距，你需要看看是否有培训或资源可以帮助你找到下一步。

所以，当你有一个数据问题时，第一步是“你知道去哪里找到答案吗？”如果答案是“不知道”——那么你需要去组织你的数据。

技术部: 我想补充一点，有时候并不需要所有数据。我们有一个客户会给我们发送一个包含400列的文件。当我问他们是否使用所有这些列时——结果是他们只使用了6列。有一个人负责管理数据是很重要的。Metabase在验证集合方面做得非常出色。它告诉我们这个特定的集合已被批准，并包含真实数据，而其他集合可能是实验性的，不一定可靠。这真的有助于指导最终的数据消费者使用他们可以依赖的数据。