一种数据科学人士喜爱的利益相关者分析
利益相关者分析对于有效的数据科学项目的重要性
TLDR: 技术技能不足以支撑项目成功，你还需要知道如何与关心并受益于你的工作的人们进行互动。本文将帮助你使用流行的“权力-利益”格局框架来思考这一互动过程。
导言
如果你是一名数据科学家，你会知道数据科学项目的成功依赖于远远不止数据科学家的技术熟练度。对算法、统计学和数据处理技术的深入理解至关重要。还有一个同样关键的方面经常被忽视：利益相关者分析。
回顾利益相关者分析，展望未来
坦白说，无论好坏 —— 在我职业生涯中，我参与的不是每个项目都包括明确而全面的利益相关者分析。然而，回顾过去，这个“疏忽”成为了重要的教训来源。
那么利益相关者分析是什么呢？
利益相关者分析是项目管理和商业管理中使用的一种方法，用于识别和理解项目问题中的主要利益相关方的需求和期望。它涉及确定谁拥有影响力和权力，谁对项目结果有着既得利益，以及如何与这些关键个人或团体进行互动。
数据科学中的利益相关者
从许多角度来看，这相当简单。无论项目的规模或领域如何，大多数数据科学项目都涉及广泛的利益相关者 —— 从项目经理和高管到用户和客户。了解和管理这些利益相关者可以极大地影响你如何开始项目，如何推动项目进展以及如何交付结果。简而言之，利益相关者分析，当做得好时，可以极大地影响项目的进程和最终成功。
深入探讨利益相关者分析+数据科学
在本文中，我们将探讨权力-利益格局，这是利益相关者分析中使用的一种强大工具，并将探讨其在数据科学领域的重要性。我们将讨论数据科学专业人员如何利用该模型更好地应对项目复杂性，改善沟通，并提高整体项目成果。
数据科学从业者喜欢好的数据可视化，不是吗？首先，这里是一个格局的可视化。
权力-利益格局
除了数据可视化，还有哪个数据科学家不喜欢一个好的2×2分析框架呢（例如，混淆矩阵就是黄金）。这里是另一个2×2，数据科学家可以喜欢的，被称为权力-利益格局。
这个格局，也被称为权力-影响或影响-影响格局，是利益相关者分析中使用的一种工具。它帮助我们从以下方面将利益相关者可视化：
- 权力 —— 影响项目结果的能力 —— 以及
- 利益 —— 对项目结果的关注程度。
该格局是一个被分为四个象限的正方形，代表以下利益相关者群体：
高权高利
这些利益相关者对项目有着重要的影响力，并且对项目的结果有着强烈的兴趣。他们是关键人物，他们的需求和关注应该是首要任务。他们通常包括项目赞助商、高层管理人员和主要客户 —— 例如高管层人员。
高权低利
这个象限中的利益相关者有能力对项目产生影响，但对结果并不特别投入。保持这些利益相关者的满意和知情是至关重要的，因为如果管理不当，他们的权力可能会阻碍你和你的工作。他们可能包括不直接参与项目但对组织有影响力的高级管理人员。
那些在高权象限中的人共同拥有的是他们可以成为你工作的强有力的盟友。关键在于保持或建立那些尚未倾向于强烈关注的人的兴趣。
低权力，高兴趣
这些利益相关者对项目非常关心，但却没有很高的权力来影响其方向。他们需要得到充分的信息和参与，因为他们的兴趣可能转化为有价值的支持。这个群体通常包括最终用户或受项目结果影响的员工。
低权力，低兴趣
这个群体的成员既没有显著的权力，也没有对项目的高度兴趣。虽然管理他们可能需要最少的努力，但监测他们并提供信息（根据请求或主动提供）可以确保没有忧虑、问题或意外发生，这是一个良好的实践。谁都不喜欢意外。这个群体的例子可能包括外部监管机构、普通公众、其他运营单位的成员，或与您的组织有关的几乎任何人。
重要的是不要忽视那些具有较低权力来影响您的数据科学工作的潜力。那些兴趣更高的人，尽管权力较低，将成为您的盟友，并且可以成为支持的来源。那些既没有权力也没有兴趣的人，如果能够很好地参与，也可以成为重要的支持来源-随着时间的推移。这需要时间。
通过在这个网格上绘制利益相关者，数据科学家和项目经理可以确定在沟通和参与方面应该集中精力，从而实现更具战略性和有效性的利益相关者管理方法。
为什么数据科学家应该关心
乍一看，利益相关者分析可能与数据科学家的典型职责相去甚远。甚至可能感觉像是在繁忙、快节奏的算法和数据整理的世界中的一个弯路。然而，理解利益相关者及其角色对项目的长期成功有着深远的影响，就像数据科学专业人士熟悉的长期投资的回报一样。
一个重要的方面是要理解，利益相关者的动态永远不是静态的-它们在不断演变。今天的低兴趣或低权力的利益相关者可能会转变为明天的关键高权力和高兴趣的影响力。请记住：
- 一位初级员工可能会升为高级职位。
- 一个被动的用户可能成为积极的推广者/批评者。
- 一个次要的客户可能变成主要客户。
数据科学，就像利益相关者分析一样，是一个长期的游戏，有效地发挥作用需要理解这个不断变化的环境。
在数据科学的背景下，利益相关者分析不仅有帮助，而且是必不可少的。数据科学项目通常涉及各种利益相关者，从技术团队和业务部门到客户和最终用户。每个利益相关者都有不同的期望、要求和对项目的理解水平。误解或不协调可能会破坏即使是最完善计划的项目。
考虑到所有这些，权力-兴趣网格可以或应该在数据科学工作中发挥作用。该网格使数据科学家能够了解各种利益相关者的影响力和兴趣，并帮助他们制定相应的沟通和协作策略。
通过投入时间进行利益相关者分析，数据科学家可以确保他们不仅开发技术上可靠的解决方案，还开发被相关方理解、接受和重视的解决方案。
将权力-兴趣网格应用于数据科学
这个框架在项目层面上非常重要。但是权力-兴趣网格是一个通用的工具，可以应用于项目管理的边界之外。对于数据科学家来说，它可以提供有价值的洞察力，用于战略决策、沟通和团队合作。
以下是您如何将权力-兴趣网格应用于数据科学：
步骤1：确定您的利益相关者
首先，确定与您作为数据科学家直接或间接交互的个人或团体。为了达到最佳效果，可以在纸上或白板上列出他们。这些可能包括您的同事、经理、其他部门、客户，甚至与您的数据产品互动的用户。
步骤2：评估利益相关者的权力和兴趣
评估每个利益相关者在与您的工作相关的权力和兴趣。权力可以通过利益相关者的影响力来衡量，而兴趣则指他们的参与程度或受您工作影响的程度。
步骤3：将您的利益相关者绘制在网格上
一旦您评估了每个利益相关者的权力和兴趣，将他们绘制在网格上。这种可视化可以帮助您了解在沟通和协作方面应该优先考虑哪些人（以及如何优先考虑）。
步骤4：制定管理策略
制定与每个象限（见上文）和附图中的利益相关方管理关系的策略。在制定策略时，请考虑如何以及何时进行沟通。在日历中制定具体的计划可以帮助你。
步骤5：审查和调整
利益相关方的动态会随时间而变化。定期审查你的利益相关方分析，并根据需要调整你的策略。这将帮助你跟上变化并保持有效的关系。
通过将权力利益网格纳入你的数据科学实践中，你可以建立更好的关系，改善沟通，并做出更明智的决策。请记住，成功的数据科学不仅仅涉及模型和算法，还包括管理关系和理解人。
结论
通过学习、遵循和应用此类利益相关方分析，任何数据科学专业人员都可以提升他们的工作水平。对于未经训练的人来说，数据科学似乎是极其技术和算法驱动的。然而，有经验的实践者知道，成功的数据科学还需要理解数据所处的背景、与之互动的人以及对其感兴趣的利益相关方。
利益相关方分析，尤其是使用权力利益网格等工具，提供了一种管理这些重要关系的战略方法。通过了解你的利益相关方的权力和利益，你可以应对你的角色的复杂性，增强你的沟通努力，并提供真正符合利益相关方期望的结果。
将利益相关方分析纳入你的数据科学工具包中，将使你的工作更有效，项目更成功，利益相关方更满意。所以，拥抱权力利益网格，开始享受战略性、以利益相关方为中心的数据科学实践所带来的好处。毕竟，成功的数据科学不仅仅是创建强大的算法，而是创造有意义的影响，这是我们所有人都可以喜欢的。
谢谢阅读
你准备好了解更多关于数据科学职业的信息吗？我提供一对一的职业咨询，并有一个每周的电子邮件列表，帮助数据专业人士求职。联系我以了解更多信息。
谢谢阅读。给我发送你的想法和创意。你可以随便打个招呼。如果你真的需要告诉我我错了的话，我期待着很快与你交谈。Twitter：@adamrossnelson LinkedIn：Adam Ross Nelson。
