数据科学家成长之路

QA:新入职后如何快速进入业务?

2020-01-04  本文已影响0人  老树之见
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如题所示,最近有不少伙伴问到该问题。显然,这是一个人人受用的好问题。虽然我换的工作不多,但角色转变的次数也着实不少,以自身的经验做些分享。

进入正题前,先自问:入职之前我做了哪些工作?
入职前如果对新公司及所在的行业不够了解,是非常尴尬的,极有可能landing失败。若没有这个前提,我们是以什么逻辑在选择一份新工作呢?有关公司、行业、竞争对手的新闻、财报(含招股说明书)、第三方分析报告、领域内朋友的建议是我必然会寻找的4类资源。

下面所列的8点,便是我对该问题的回答。这8件事建议是在入职的第一个月并行,因此没有先后顺序。

了解组织架构,调研组织架构中各团队的职能和目标
找至少一位团队中的老人和团队对应的HR,了解目前公司的组织架构和团队的组织架构。何谓了解?我觉得就是能把组织架构图详细得画出来,图中的内容包含以下几个部分:

梳理典型的业务流程
不同的职能属性的部门,都会有一些范式化的工作流程。比如销售部门有交易流程,客服部门有投诉处理流程,物流部门有履约配送流程,市场部有广告投放流程等等。梳理所属部门的工作流,能帮助我们快速理解业务运转的逻辑,并且往往能发现业务问题(新人作为旁观者先天上有优势)。

抽象宏观的业务“节律”
这一点乍一看也许比较难理解,但我尽力举几个栗子。“节律”怎么理解?好比人有生物钟,地球公转产生春夏秋冬;公司业务也往往存在一些节律,最普遍的就是“淡旺季”。
比如财务,月末月初就是典型的“节律”;比如电商,就是双十一双十二;比如外卖,就是夏季和冬季;比如数据分析师,往往就是计划制定会议、业务复盘会议、项目启动/完结会议等。

思考核心指标和维度
作为数据工作者,我会特别重视这一点!所在部门的KPI是什么?这是一定要详细了解且思考的。所谓的核心指标,就是KPI及KPI拆解后的指标。
拆解有两层意思,一层是存在明确的数学换算关系。比如“利润=收入-成本”,“总销售额=各大区的销售额加总”。另一层是强的相关关系,比如“用户评价得分与快递配送时间”,“新用户数量与广告预算”。
维度是我们拆解业务,从数据中分析问题的依据。地理围栏、时间周期、用户分层、产品类型等,都是很普遍的业务指标细分维度。而我们作为新人,所属团队的常规和特性的维度,都要去提炼。

了解过去和现在的重要项目和事件
这一点很好理解,就不赘述了。抓住一点,就是多找人聊这个话题,且要找不同层级、不同角色的人聊。

找到关键角色
闲话不必多说,擦亮眼睛,识别团队里的这样几种人:

分析自身的优劣势和定位,制定短期和长期的目标
“当前的工作内容和环境适不适合自己?”,不要逃避这个问题。树挪死人挪活,很多时候要果断求变。这个问题得到肯定答复后,再分析自己的优劣势,并制定目标。不要忽略一点:把自己的目标对外分享,与人交流,尤其要和上级碰撞。

尝试绘制所在团队的业务大图
“上两层思考,下两层做事”是阿里的至理名言。不管我们处在什么岗位,都尝试绘制部门的业务大图,找到自己的位置和价值,是一件有百利而无一害的事儿。

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