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数据是你的生命线 ，请待她如待初恋 Ben Po rt erf ield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己 ：一个有经验的冲 者。除了在 Sant a Cruz 海岸冲 以外 ，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网 潮中破 前进。他是 St icky, Inc. （ 译者注 ：一个成功的硅谷广告数据公司 ）的首席工程师 ，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译 者注 ：移动 A PP 公司 ，20 0年 被 A O L 收购)。 他的经历 ，容易让人产生 “连续创业原来这么简单轻松啊” 的坑爹错觉。 Po rt erf ield 的必威体育精装版创业项目是 Loo ker, 一个商业数据分析解决方案提供商。Po rt erf ield 带领着一帮 工程师帮助小至初创企业大到行业巨头 （比如 Et sy, So ny, Disney, and Yahoo ）更好地做决策。 Loo ker 帮助无数公司开发适合自己的算法 ，从而也更清晰地看到为什么会走这些弯路。 数据分析是一种经常被人视为假高大上的鸡肋工具。当你正在焦头烂额地为自己的初创公司设定市 场定位的时候 ，你一定会把处理数据当做一种闲得蛋疼行为。但等公司走上轨道后 ，你需要更好地 理解你的用户 ，而此时回头看之前积累得如同乱麻的原始数据 ，你会突然意识到你并没有很好地收 集你想要的信息。 在本文中 ，Po rt erf ield 将跟我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架 ：将 数据储存于何处 ？用什么工具分析最好 ？可以规避哪些常见的错误 ？以及 ，今天的你如何亡羊补牢 ？ 听哥说 ，千万别等了 你的第一想法可能是由你团队里的工程师们胡乱拼凑点什么来储存这些数据。Po rt erf ield 见过太多 抱着这个想法而失败的公司。其实应该从一开始就投资更多的时间和金钱来寻找靠谱的数据收集分 析工具。道理很简单 ： 每个人都需要方便地使用靠谱的数据。 把数据分析当做吃喝拉撒一样的日常基本需求 ，意味着让你公司的每一位成员 ，而不仅仅是技术 人员 ，都可以便捷使用。每一个人 ，特别是直面客户的前线人员 ，都需要方便地获取及理解这些 数据。而一个好的工具能帮助工程师以外的其他人都轻松地从这些原始数据中获得有用的信息 ，从 而做出正确的决策。 而在建立这样的数据分析基础框架时 ，一定要考虑到如何让没有数理分析背景的小白使用者可以自 主地设计数据跑出来的形式内容 ，因为这样的小白使用者往往更更理解产品业务流程 ，更能提出核 心的问题。 Po rt erf ield 还说到 ，若能把数据嵌入到各种唾手可得的日常应用中 ，企业能创造一种数据为导向的 文化。从商业运营的角度来说 ，这样一个能自助生成数据的平台能释放原本专注于数据分析的工程 师们 ，让他们更好地专注于产品设计或者是其他更高层次的问题。 企业的数据分析团队其实自身已成为许多公司发展的瓶颈。他们不应该像图书管理员似的 ，仅仅是 按照别人的需求去读取和解读数据。Todd Lehr, Do llar Shave Club 的资深工程师分享了个类似的 故事 ：有个叫 Juan 的开发者在公司负责生成所有数据报告。当他手头积压太多工作而卡壳时 ，我 们也会因没有数据而无法顺利工作。我们把这种情况戏谑为 “Juan 式卡壳”。 而如果有一个良好的自助数据平台 ，企业则不需要聘请这样的专人负责管理数据 ，从而也避免了这 样的 “Juan 式卡壳”。工程师们可以更好地专注于开发和优化产品。 T he 6 Mist akes Smart Peo ple Make w it h T heir A nalyt ics 关于数据分析 ，聪明人常犯的 6 个错误 ： 帮助大量的公司梳理数据分析流程后 ，Po rt erf ield 总结出 6 个企业常走的弯路。 . 走得太快 ，没空回头看路。 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒 ：“要么快要么死 ，要么快要么死。” 他们是如此着急 于产品开发 ，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节 ，产品在哪些场景怎么被使用 ， 产品的哪些部分被使用 ，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据 产品的哪些部分被使用 ，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据 难以回答。 2 ．你没有记录足够的数据。 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细 ，你无法 分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的 ，断续的统计 ，没有人可以解读出各种细微因 素对于销售或者用户使用习惯的