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8.6 本章小结
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以下是本章的重点内容。
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■ 我们在招聘分析专家时，要以技术和教育背景作为起点，而不是最终要评判标准。
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■ 我们要招聘不同行业背景的分析专家，要借鉴其他行业的游戏规则。
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■ 评判优秀的分析专家时，承诺、创造力、商业头脑、演讲能力与沟通技巧、直觉都是关键因素，但这些因素往往会被人们认为并不重要。
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■ 只有一小部分具备技术能力的人，能够具备前面描述的那些非技术要素。
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■ 优秀的分析专家关心的是如何完善业务，而非使之完美。知道分析结果何时已经足以支撑业务决策是非常重要的，然后着手解决下一个问题。
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■ 优秀的分析专家会把所需的数据准确度和决策粒度完美地结合起来。不完美的数据仍然可以有效地回答许多问题。
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■ 如今的离岸分析太过关注技术技能。我们要需要那些优秀的本地分析专家一起协同工作才行。
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■ 虽然说得到可靠的结果很重要，但项目成败至少有50％的因素取决于分析专家的演讲，以及他们如何把分析结果传达给不懂技术的项目投资方。
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■ 很多机构都在开发分析认证项目。时间会告诉我们认证项目会不会被市场接受，认证只是评估候选人的起点。
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■ 最优秀的分析专家不仅是掌握数据的科学家还是数据处理的艺术家，这一点足以让很多人惊讶。不要低估艺术才华对于优秀分析专家的重要程度。
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驾驭大数据 第9章如何打造优秀的分析团队
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如何组建分析团队，许多机构对此都痛苦不已。与人力资源部或财务部不同，分析专家在公司内的定位，以及他们的工作范围都没有定式。我们在本书中所说的分析，指的是预测建模、数据挖掘以及其他一些高级分析工作，而不是像定制报表和电子表格这样程式化的工作。我们所说的分析专家，指的就是处理这些事务的人。许多公司里都有各种分析专家，他们在为不同的部门工作，他们解决问题的环境，使用的方法，甚至需要参加的各类培训都有很大的不同。
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其他领域并不总是这么复杂。一般来说，人力资源部是公司中一个集中式的部门。即使人力资源部的职员要为不同的业务部门做招聘，其对招聘人员的工作职责描述与未来他们所做的工作还是高度一致的。但在分析领域并不是这样，例如，运营支撑部门和采购部门对分析的要求就很不一样，风险团队关注的事情和市场营销部门关心的事情也很不一样。
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这样就出现了一些问题。我们应该怎样组建分析团队？分析团队要怎样才能融入到公司的大环境中？要想获得最大程度的成功，我们应该怎样合理地配置资源？在组建团队之前，我们要把这些事情弄得多明白？本章要讲的内容是，不管分析团队在公司里的什么地方，都将会面临的挑战。如果要组建可以驾驭大数据的、优秀的分析团队，我们必须要战胜这些挑战。下面我们来更深入地探讨这一点。
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9.1 各个行业并非生而平等
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一些行业的分析是嵌入在决策流程中的，包括银行业、金融业和物流业等。这些行业的公司往往有许多分析专家，例如，风险管理领域就是由分析驱动的。我们在邮箱里收到的所有信用卡名单都是通过分析计算出来的。在你的信用卡开卡申请寄到我们的邮箱之前，关于你的数据就已经被详细地分析过了，而且我们认为你的申请风险很小。哪怕是在小型区域性银行，我们也会发现那里有一群分析员。信用卡优惠领域需要强有力的分析，没有哪家公司敢不经过分析就采取行动。如果我们能更准确地挑选出哪些客户不会拖欠信用卡账单，那整个公司的实力将会因此得到提升。
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还有一些行业是混合型的。在这些行业中，有的公司分析搞得不错，而有的公司根本没有任何分析。零售业和制造业就是这样的例子。有的制造商精于分析之道，而有的制造商因为本身是区域性的，连做个电子表格报表分析都很困难。这些制造商要是能多开展一些分析活动，那该多好？
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了解你的行业所处的位置
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有好消息，也有坏消息。如果我们的行业重金投入分析，那行业中应该有大量的、拥有该行业经验的分析专家可供我们选择。然而，你的公司需要努力跟上行业领头羊的步伐。如果你所处的行业对分析没有那么重视，那你应该庆幸自己有机会可以挺立潮头。遗憾的是，这时我们不会有太多可以借鉴的成功经验。
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许多美国知名的零售连锁商店过去会把相同尺码组合的成衣配送给所有的店面。你注意过吗，许多商店一直都没有你能穿的尺码，但你穿不上的尺码却有一大堆摆在那里？很多零售商还没有尝试过把商店的库存和当地的客户需求匹配起来。商店的尺码采购组合可能没有问题，但由于店面的位置不同，购买者距离商店的远近程度不同，以及商店中商铺的不同，都会影响消费者选购的尺码。尺码分析就是确定每家商店的正确尺码组合的过程，通常用来确定上衣和袜子的尺码组合比例。一些店面需要更多大尺码，另一些商店需要更多小尺码。很多零售商在尺码方面都非常精明，但仍有不少零售商摸不着头脑。
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