在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最多的商业价值。
据悉，自2011年商业数据分析部成立以来，Linkedin的销售收入已经增长了20倍，不仅如此，整个公司的各个环节都实现了数据驱动的自动快速的商业决策。近日，钛媒体驻美记者也独家专访了Linkedin商业数据分析部门第一位员工及部门总监Simon Zhang，对Simon而言，商业数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。
数据分析结构：从金字塔到菱形到球形
Linkedin无疑是一个建立在数据基础之上的公司，截至记者发稿时，其用户即将超过3.4亿人，庞大的用户规模也产生了海量的数据，这其中包括行为数据、身份数据、社交数据以及内容数据等，如何从这些海量的数据中挖掘出用户痛点从而推出适销对路的产品和服务是Linkedin商业模式的关键。
成立于2011年3月21日的Linkedin商业数据分析部门的主要功能正是通过数据分析支撑公司其他关键部门进行各种决策。目前，商业数据分析部门的70名员工可以支撑服务于全公司4500名以上的员工。
“自成立以来，每天，销售、运营、客户服务、工程、市场、产品等各个部门的员工都会向我们部门提出各种各样的问题，比如，用户对我们的主页面是否满意？我想推销某款人力资源产品，我该推销给哪个公司？等等。最初我们都是通过人工手动进行数据分析，但这样效率实在是太慢了，于是我们开始思考改革以往的数据分析的方法。”Simon表示。
和大部分公司一样，Linkedin最初采用的是金字塔形的数据分析架构，从下到上依次是：了解相关业务与产品；有目的地采集有用的数据；深度了解数据分析工具原理以及如何使用；数据分析；得出结论、作出决策。
而这几个步骤中，区分出不同水准的数据分析的关键点在于中间两个步骤。“了解你所使用的数据分析工具方面，目前很多分析人员不是太重视，因为他们认为编写数据分析工具是传统IT部门的事情，但实际上，能否深度地了解分析工具的运作原理对于你能不能充分正确地使用这个工具很关键，也是区别好坏分析人员的关键。
另一个关键点在于数据分析这一过程本身，在我多年的工作经验中，业界一致认为，好的数据分析都是善于化繁为简的，好的数据分析人员善于用最简单明了的方式呈现最核心的价值。“Simon告诉钛媒体。
正因如此，在人人都在讨论大数据的时代，Linkedin对数据分析的最重要的两个要求就是“速度要快并且产生价值”。
只有速度够快才能形成规模化，才能产生规模的价值，而传统的金字塔型的数据分析架构使得分析人员在金字塔的中下段部分花费了过长的时间（85%－95%的时间），因此，2010年底至2011年初，Linkedin开始考虑将金字塔结构变为菱形结构。
“变成菱形结构的主要方法就是，不断创造自动化的工具代替传统金字塔底层的工作，将金字塔所有可能的环节尤其是中下部分的工作让机器自动完成，” Simon表示，“特别需要注意的是，金字塔变成菱形是一个不断迭代的过程，每一个变成菱形的数据分析结构，我们会将其再次变成金字塔形，然后再次优化变为菱形，如果说每一个菱形面积仅有原来的金字塔面积的一半的话，经过多次转化和迭代之后，整个数据分析的效率将被大大提升。”
据悉，在将金字塔形的数据分析结构变为菱形后，Linkedin商业数据分析部门再次对其进行了优化，将菱形结构变成球形结构，形成闭环，“目前我们商业分析部门已经开发出了几百个面向内部员工的闭环的球形产品，每一个产品都可以实现从产品到数据收集到分析到决策的一个闭环流程，这也就意味着每一个球形产品不仅可以实现高效的分析和决策，还能形成闭环、自动升级和迭代”。