确定分析任务的优先级需要平衡业务需求、工作量和影响。首先确定直接支持关键业务目标或紧急决策的任务。 例如，如果销售团队需要在季度末之前提供收入报告以规划预算，那么它的优先级高于对历史趋势的探索性分析。 阻塞其他团队的任务（例如修复客户支持每天使用的已损坏的仪表板）也应排在较高优先级。 使用一个简单的框架：根据任务的需求速度以及对收入、运营或战略目标的潜在影响，将任务标记为高/中/低。
接下来，评估每个任务所需的工作量。 在需要数天工作的中等影响任务（例如构建新的机器学习模型）之前，应处理需要两小时的高影响请求（例如修复生产报告的 SQL 查询）。 对于不明确的任务，将其分解为更小的步骤。 例如，不要优先考虑“分析用户流失”，而是将其分为“确定主要流失原因”（快速）和“构建预测模型”（较长）。 诸如 ICE 框架（影响、信心、易用性）之类的工具可以帮助客观地评估任务。 例如，与具有中等影响但高度复杂的任务相比，具有高影响、对成功有高信心且工作量低的任務得分更高。
最后，保持灵活性。 优先级通常会因新数据或利益相关者的请求而改变。 与利益相关者举行定期检查会议以重新评估队列。 如果营销团队突然需要 A/B 测试结果以启动活动，请暂停不那么紧急的工作。 透明地记录决策（例如，在带有优先级标签的共享电子表格中）以避免混淆。 对于重复性任务（例如，每月 KPI 报告），将其自动化以释放时间用于临时请求。 开发人员还应考虑技术债务：如果脆弱的 ETL 管道存在破坏多个报告的风险，那么重构它可能比暂时添加新功能更重要。 平衡眼前的需求和长期的效率。