之前，本公众号的原创文章大多谈的是宏观的问题，今天，笔者想和大家聊聊微观的问题，说的高大上一点，笔者是金融行业大数据方面的从业人员，说的小一点，就是数据猿。在金融系统内部，我们和传统的IT人一样，扮演的是乙方的角色。大多是业务部门提需求，我们接收，分析，然后实施。在大多数金融机构内部，尤其是一些大型金融机构，对不少业务部门来说，你能做出多少亮点来，他们并不是太在乎，对他们来说，大数据更多的是锦上添花，的确，在整个体制机制没有大的创新的情况下，传统金融机构的大数据应用是不可能达到互联网公司，尤其是BATJ这些巨头的水平的。那么，对于我们这些传统金融机构内的数据猿来说，要如何尽可能的把大数据分析项目做好呢？也就是说如何尽可能的让你所做的大数据分析项目更有价值，能够得到业务部门的认可，并且真正的应用于业务实践之中，笔者认为我们要坚持以下四项原则。
一、紧抓大数据的灵魂，坚持价值导向
笔者认为大数据的核心是预测，灵魂是价值，一定要坚持价值导向，当你接到一份需求之后，你首先要做的不是马上开始动手做，你要做的是对需求进行深入的理解，然后，要对可能的应用价值作出评估。有的小伙伴会问，一般我们接到的需求上都会写个泛泛的价值描述之类的，这个要怎么评估呢？笔者教你一招，拿到需求，你了解完之后，要抓紧和需求方沟通，这个时候，最重要的是要会提问，这就考验你的提问水平了，要穷追不舍，层层递进的问，一定要问清楚需求方做这项工作的本质目的是什么？很多业务人员在提出需求的时候，自己并没有想清楚自己想要的是什么，甚至有些业务人员压根就不知道什么是大数据，提的都是些报表需求，这个时候，体现你专业素养的时候就来了，你要通过提问，搞清楚业务人员的真实意图，然后，在此基础上，作出价值评估。
二、不跟用户走，敢于引导更高、更远的方向
做完价值评估后，这个时候有三种情况，一种是这个需求价值非常高，意义深远，而且具有战略的高度，这种项目就赶紧开始进行数据、方法可行性论证吧；一种是这个需求的出发点还可以，价值尚可，具备拔高高度的潜力，比如，业务部门提的只是解决其业务领域中的一个小问题，但是，只要稍作调整，就能成为支持跨条线的基础数据工具，这个时候，就要发挥你的业务和数据敏感性了，将该需求拔高升华，做成一个具有更广泛用途的产品；第三种是这个需求的出发点很不清晰，价值也不明显，甚至找不到目标，或者目标根本就是错的。比如，某个业务人员可能由于没有一线的经历或者对业务不够熟悉，他就可能提出一个毫无价值，或者说数据上是解决不了的，像对公业务，在营销上几乎都要靠客户经理，很多信息掌握在客户经理的脑海里，人为干扰很强，这类需求你就需要通过了解业务想解决的本质业务痛点，帮助他调整目标，引导到一个更有价值的分析方向上。这种需求调整方向是非常有必要的，否则，你忙活了大半天，最后也是白干，还会有很强的挫败感，而如果你帮业务方调整了方向并取得了良好的应用效果，你也会找到比前两种更强的成就感的。
三、不盲目承诺，要坚持以数据为本
数据是大数据分析挖掘的基础，在评估完价值，确定好方向之后，这个时候，你还要留有余地，尤其是你帮业务方调整的过的方向，你不能跟业务方保证一定百分之百达到预期，毕竟你在调整方向的时候，只是基于你对数据的大致认知，对数据的细节你还不清楚，这个时候，你要迅速的开展数据的初步探索，如果现有数据能够满足，你就可以迅速的开始行动了，如果数据不能完全满足，就要尽快从外部数据源中寻找，由于采购外部数据往往要经过较长的时间，因此，要及时和业务方商定项目的交付时间，如果业务方的需求比较紧迫，可以先以现有数据交付个初步的东西，后续等外部数据满足后，再逐步的完善。
四、要始终保持前瞻视角、大局意识
小伙伴们都是立志于长期从事这一行的，都是要为你所在机构的事业奋斗终身的，你要做的项目一定是一个接一个的，甚至是并行的，因此，你要不断培养自己的前瞻视角、大局意识，毕竟大数据本身也是追求开放的。就是在做一个项目的时候就要多方面的考虑，要尽量前瞻，在做基础数据准备及建模方法选择的时候，要考虑这个项目的东西能否为其他项目去复用，在定义变量的时候，要把能想到的东西都纳进去，从单一项目来说，有些人可能觉得没有什么用处，但是，从长远来看，对你、对组织来说都是一件功德无量的事，聚沙成塔，当所有的人都这么做的时候，项目只会越做越快，效率越来越高。
当然了，要坚持好这四项原则，还需要小伙伴们多多努力，不断提升自身的业务能力、技术能力，注意培养自己的前瞻意识和大局观。
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