跨部門溝通成本太高？數據人實現高效跨部門溝通的4個方式
數據分析師有一部分工作內容是分析內部各種數據，從中挖掘 insight ，並轉化為建議、行動策略以支撐業務。內部數據據根據垂直業務劃分，一般來說會有市場、營運、產品、服務、經營管理。
既然我們分析的數據，是來自其他業務線；我們的建議，要能真的推動落實，也需要其他部門的支持，因此跨部門溝通就是非常重要的議題。隨著資歷加深或負責的領域變得更深更廣，跨部門溝通也就更加重要。
然而部門之間多少存在不同文化、不同態度、不同業務屬性、不同個性，這麼多的差異，可見跨部門並不是一個很容易的課題。
這些年經歷過傳統的大企業、新創團隊跟互聯網公司，也遇過公司人數從500人暴增到2000人的場景。這篇文章從自己過往經歷，分享覺得比較通用也還算有用的4個方式。
另外溝通對象分為：對上級、對平級、對下級，本文主要針對平級。互聯網比較扁平，所以也未必完全平級，基本上是上下兩級的關係。
我認為合作的本質還是人跟人之間的”信任過程”。因此問題會變成，能透過什麼方法、流程，降低信任過程中的成本。
一、降低彼此認知的 gap （換位思考
想像一個場景，你今天早上看數據時發現沒數據，你跑去問數據工程師
今天數據怎麼都沒出來啊，怎麼回事了
初步看是 yarm 集群出現問題，從 datanode 到 namenode 的心跳延遲，導致節點傳輸失敗，我們正在更新 namenode 滾動日志寫到 edits …
對方可能覺得解釋得非常清楚，但相信大多人心裡可能在想說：『這到底是在說什麼？』這就是認知的 Gap 。對於數據分析師，我們除了要盡量翻譯成白話說給用戶聽，也必須教育用戶。
如果你工作常常要做 Dashboard ，你可以讓業務方知道一些工具的操作、搭建看板的過程；如果你工作是涉及機器學習，那可以教業務方一些基本的機器學習概念、如果你跟業務方常常在對數據，你可以介紹指標體系、數據質量等知識。
反過來，我們也要多了解業務，才能跟業務方在相同的知識儲備下溝通，包含專業名詞術語、業務運作方式等。讓數據-業務雙方都能有擁有差不多一至的知識背景，至少可以做以下事情：
- 請教行業專家
- 了解業務方今年 OKR/KPI ，參與業務方部門例會
- 加強業務方對數據的認識，透過分享、宣講等方式，建立數據文化
- 清楚知道負責業務的數據情況，包含表結構、字段含義、質量等，可以更精準判斷需求難度、需耗費時間，延遲交付的風險。
二、利他：吃虧就是佔便宜的心態
曾經接到一個產品的需求，產品經理想做捆綁銷售的功能，當客戶打算買 A 產品時，推薦 B 、 C 產品讓客戶打包購買。
這位產品經理的數據知識我覺得還不錯，他提到希望用 Apriori 算法來做這件事。但根據我對相關數據的理解，我覺得另一種分析方法一樣可以滿足需求，而且還更簡單。
我同時用了兩種方法來分析，而結果，確實也跟我當初的想法一至。效果差不多，但開發成本、解釋成本更低。雖然當下我花了更多時間處理同一件事，但日後我們的合作，對方更容易接受我的觀點，長遠的合作變的更順利。
雖然「先委屈、後求成」我心中還是覺得很反人類，但職場中很難這麼如人所願，所以在工作沒有很飽和的情況下，可以適當保持這種心態。(其中的度還是要自己掌握，不要搞成人善被欺)
三、借力：單點突破，借力擴大影響
在 2B 或是 SaaS 行業，官網通常有一塊內容是“合作過的客戶”、或是”品牌案例“，這個內容的目的，是希望透過外部背書，帶來潛在客戶的信任，我們也可以比照這方式。
了解公司中哪一些是強勢部門，或是尋找利益關係人，優先從最有價值的點出力，得到強勢部門的認可，會讓我們的專業更容易被傳播。這樣即使遇到第一次接觸的部門，對我們的初始信任也會在比較高的水平上。
利益關係人的影響力可以從職級判斷；而如何判斷強勢部門，則可以根據公司文化判斷，例如是銷售導向、還是產品導向的文化？
專業則是根本，人們的印象一般來自第一次的接觸，因此為業務方打造的第一個數據解決方案一定要成功，必須在首次合作中為業務人員把交付形式、開發週期、數據加工邏輯、數據使用方式設計好。即便是簡單的取數，也要認真對待。
四、建立流程
「數據怎麼明天就要，為什麼不早說？」相信很多人都有遇過這樣的場景，而且可能還滿常發生的。然後開始討價還價。越是臨時、越無法掌握的事情，雙方衝突的可能就越高。
假設數據需求的提出，需要經過 (1)開需求工單、(2)上級審核通過、(3) 雙方需求對接及文檔備存，那業務方自然會預留一定的緩沖。
不論是透過共識、或是讓公司層面制定，當場景越複雜，越需要一套流程來保障人員間如何進行合作。我們並不是要把事情拖的很冗長或是複雜化，目標是讓彼此能遵守遊戲規則，降低突發的情況。
END
這種內容我覺得非常難寫，他不像技術，有正確準的答案。另外我遇過的場景大多是雙方都有具備合作意向，但其實更難的情況在於不願意配合的話，該怎麼辦？如何建立合作關係？
不只數據團隊，公司各種職能都會需要跨部門溝通，如果讀者在跨部門合作中，有什麼經驗你覺得特別好，或是特別不好的，歡迎一起交流。
本文由 Rock Data.玩搖滾的數據人 授權轉載，原文連結
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