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什么是数据敏感度?这5大数据敏感度你值得拥有

    Time: 2020-09-09来源:福运通

在各大厂的数据分析师、数据产品经理和产品经理等岗位的招聘要求里,我们经常看到“数据敏感度高”、“数据意识强”等信息。既然数据敏感度如此重要,大家如此重视数据敏感度,那么,到底什么是数据敏感度呢?今天就从五个方面来谈谈我对数据敏感度的理解。

一、什么是数据敏感度

数据敏感度其实有两种含义。第一种是指数据本身是否涉密、是否包含个人隐私或者涉及商业机密等,此时的数据敏感度实际上是指数据的涉密等级或安全性,涉及的机密越多则数据的敏感度越高;其二是指人对数据的敏锐察觉能力,是用来评估人对数据的及其代表的意义所表现出的应激式反应与洞察力。

通常,我们说到的数据敏感度是特指第二种,亦即对数据的敏感度。本文今天重点讨论的也是第二种。

二、如何理解数据敏感度

1、 数据敏感度是一种综合素养

数据敏感度本质上是一种数据的洞察力,这种洞察力其实是个人数据修养和业务能力的综合体现。面对同样一个数据,有的人就能一眼看到危机感,有的人能一眼就能看出错误,有的人却熟视无睹、毫无感觉,这种差别是跟个人长期的业务积累和数据修养有关系的。“冰冻三尺,非一日之寒,骐骥千里,非一日之功”,要练就一双慧眼,要拥有收放自如的数据敏感度需要经过长期的刻意训练。关键时刻方显高手本色,高手在关键时刻的数据敏感度往往会带了奇迹般的发现,而这些发现可能决定着企业的生死存亡。这就是最能体现数据敏感度的价值感的高光时刻。

2、 数据敏感度是对某些特定岗位的要求

数据敏感度还是一把标尺,这把标尺在招聘时可以用来筛选更符合要求的候选人。但数据敏感度应该是对某些特定岗位的要求,比如:数据分析师、数据建模工程师、数据产品经理等。这些人员经常与数据打交道,同时也经常用数据跟业务人员进行交流,因此,这些岗位对数据敏感度这方面的要求会高一些,此时的数据敏感度是必选项。但是,对于其它与数据或业务离的比较远的岗位,比如人力资源、行政后勤等岗位,有数据敏感度固然很好,但没有数据敏感度也无可厚非,此时的数据敏感度就是可选项,不是对岗位的硬性要求。因此,数据敏感度因人而异、因事而异,不能强求每个人都要对数据有敏感度。

3、 数据敏感度是分等级的

数据敏感度既然是一把标尺,就能将测试者分出不同的等级。在笔者看来,数据敏感度分为三个等级:基础等级、高阶等级和大神级别。基础等级是指对数据敏感,也就说对数据是不是出现异常了、是不是有错漏了等有感觉,能立马发现这些异常现象。比如:某一天APP的卸载量突然超出平常数值的20%以上,此时如能发现卸载量数据的异常算是达到了数据敏感度的基本要求;高阶等级不仅要求对数据本身是否出现异常有判断力,还要求分析到这种异常数据背后的原因是什么、异常数据会带来业务哪些影响、接下来应该做些什么等。此时的数据敏感度一方面要求具备对数据本身的觉察力,另一方面还要求具备高度的业务反应力,能将数据与业务的关系理清;第三个等级就是大神级别,这个级别的数据敏感度要求当事人具备丰富的业务实战经验和超强的数据洞察力,不仅要厘清数据背后的原因,还要能分析出数据异常所牵连的各种关联关系,并预见到可能带来的各种影响,还能在此基础上把握好时机、做出关键的决策。比如:我们经常听说到股市上有些大神的传说,他们总是能从各种事件中嗅出政策走向和股票趋势来,然后基于对某些股票股价变化的敏感度,总能判断出最合适的抄底机会,入手后再选择合适的清仓时机出手。这些股市的大神能做到如此出神入化,一方面固然是与他们有多年的炒股经验、操盘经历有关,另一方面与他们对股票数据的敏感度也是密不可分的。

4、 数据敏感度并非与生俱来的,是可以训练和培养的

人并非生来就有数据敏感度的,但是诸多事实证明数据敏感度是可以通过刻意训练来提高的。之所以说数据敏感度并非与生俱来的,是因为我们这里所说的数据敏感度是在职场和商业的语境下的,也就说先要进入职场,然后做与数据和业务相关的工作,还要经常与数据打交道、用数据作为沟通语言,有了这样的约束条件后,再说有意愿训练数据敏感度,最后能坚持下来、能在数据敏感度上有所成绩的就少之又少了。数据敏感度既然可以通过后天的努力来提升,那么,只要依照恰当的方法就可以训练出来,这个在下文中会继续细说。

三、哪些因素会影响到数据敏感度

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关键词:数据敏感度