《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽(yù)為大數(shù)據(jù)商業(yè)應(yīng)用第一人，他從2010年就開始在《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》上發(fā)布對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究報(bào)告。2012年底《大數(shù)據(jù)時(shí)代》引進(jìn)中國，從此開始開啟了中國人言必稱大數(shù)據(jù)的時(shí)代，該書一直位于京東當(dāng)當(dāng)?shù)臅充N書之列，可以說這是一本大數(shù)據(jù)的啟蒙教科書。

　　也是從13年開始各種大數(shù)據(jù)的書籍層出不窮，各種大數(shù)據(jù)培訓(xùn)、講座、論壇隨便就能忽悠一大票人，就連自媒體文章標(biāo)題不加上“大數(shù)據(jù)”三字兒就會(huì)out。

　　大數(shù)據(jù)都忽悠了這么多年了，很多人談大數(shù)據(jù)還是那幾個(gè)老掉牙的案例：啤酒與尿布濕，塔吉特預(yù)測(cè)少女懷孕，google成功預(yù)測(cè)流感，微軟大數(shù)據(jù)成功預(yù)測(cè)奧斯卡21項(xiàng)大獎(jiǎng)，大數(shù)據(jù)拍《紙牌屋》，大數(shù)據(jù)助力奧巴馬連任。ps：可是你是否知道今年大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)就折在美國總統(tǒng)預(yù)測(cè)上了（相關(guān)文章：選舉日，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)失靈了嗎？）。

　　從最近來看，無論是百度指數(shù)還是微博指數(shù)，關(guān)鍵詞“大數(shù)據(jù)”都趨于穩(wěn)定，過去那種言必稱大數(shù)據(jù)的情形越來越少了，忽悠的少了，踏實(shí)下來研究的多了。這對(duì)大數(shù)據(jù)來講是一件好事，畢竟大數(shù)據(jù)這種東西不是吹牛吹出來的（不過有些創(chuàng)意確實(shí)是可以經(jīng)過吹牛后變成現(xiàn)實(shí)的，這就像早期的科幻電影，如星球大戰(zhàn)系列，有些當(dāng)年的科幻情節(jié)已經(jīng)變成現(xiàn)實(shí)一樣的道理）。

　　百度指數(shù)

　　企業(yè)管理者們需要冷靜的下來思考一下，你的企業(yè)離大數(shù)據(jù)還有多遠(yuǎn)？看看你的企業(yè)處在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的那個(gè)層次。

　　一、養(yǎng)數(shù)據(jù)階段

　　大部分企業(yè)處在這個(gè)階段，企業(yè)內(nèi)部只有少的可憐的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，例如零售企業(yè)只有進(jìn)銷存的數(shù)據(jù)，工廠也只有原材料、半成品、成品的加工數(shù)據(jù)，客服中心只有一大堆錄音記錄。

　　如果你的企業(yè)只有進(jìn)銷存的數(shù)據(jù)千萬別提大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，丟人。進(jìn)銷存的數(shù)據(jù)再大，哪怕你開到10萬+門店，也只是小數(shù)據(jù)。你連消費(fèi)者的行為數(shù)據(jù)都沒有，連一個(gè)簡單的消費(fèi)者畫像都做不出來，談什么大數(shù)據(jù)？靜下心來好好的養(yǎng)數(shù)據(jù)吧。

　　養(yǎng)數(shù)據(jù)的三個(gè)層次：

　　完善數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，把數(shù)據(jù)做大

　　提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，把數(shù)據(jù)做精

　　養(yǎng)成數(shù)據(jù)入庫的習(xí)慣

　　對(duì)于這樣的企業(yè)首要工作是養(yǎng)數(shù)據(jù)，并做好數(shù)據(jù)分析的工作，而不是不切實(shí)際的引進(jìn)大數(shù)據(jù)，妄想要做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

　　二、數(shù)據(jù)分析階段

　　我相信現(xiàn)在的企業(yè)或多或少都在做數(shù)據(jù)分析，只是有些人用計(jì)算器，有些人用Excel，有些用專業(yè)的分析軟件。這個(gè)階段最大的特點(diǎn)是基于歷史數(shù)據(jù)做分析，一般來講傳統(tǒng)的分析方法和工具就足夠了，因?yàn)槲覀兇罅繒r(shí)間是花在“發(fā)現(xiàn)事實(shí)”而不是洞悉關(guān)系上。

　　通過數(shù)據(jù)分析，企業(yè)會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在數(shù)據(jù)方面的短板，有前瞻性的老板會(huì)重新去布局企業(yè)的數(shù)據(jù)需求，繼續(xù)養(yǎng)數(shù)據(jù)。所以說第一、二階段一般是互相交錯(cuò)的，很難涇渭分明的分開。

　　其實(shí)數(shù)據(jù)分析的目的是為了提升營運(yùn)水平，重點(diǎn)是應(yīng)用。就像我微信名“數(shù)據(jù)化管理“，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是一種管理方法，而不僅僅只是一個(gè)分析的動(dòng)作。

　　三、BI階段

　　不少企業(yè)都有這樣的幾個(gè)場(chǎng)景，同一個(gè)指標(biāo)不同的部門算出來是不一樣的結(jié)果，企業(yè)管理者們每天只能看到幾張羅列著各種數(shù)據(jù)的表格，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)完全談不上。

　　這個(gè)時(shí)候商業(yè)智能應(yīng)運(yùn)而生，商業(yè)智能（BI，Business Intelligence）。早期的BI主要指企業(yè)的報(bào)表規(guī)范，標(biāo)準(zhǔn)化，試圖解決企業(yè)不同的層級(jí)使用同一套報(bào)表達(dá)到規(guī)范管理的目的，主要解決前文中的第一種場(chǎng)景。

　　試圖用幾張或幾十張報(bào)表去洞悉商業(yè)顯然是不現(xiàn)實(shí)，也不能算作商業(yè)智能。隨著大數(shù)據(jù)處理工具的發(fā)展，洞悉關(guān)系變得容易，這個(gè)階段一大批大數(shù)據(jù)處理的公司出現(xiàn)，一大批BI工具也隨之涌出。數(shù)據(jù)的秒級(jí)響應(yīng)，各種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)很方便的整合在一起，半結(jié)構(gòu)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理能力也容易實(shí)現(xiàn)。

　　這個(gè)階段主要是工具的發(fā)展提升了企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力，但是最大的問題數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)化不夠，大部分的BI工具都是標(biāo)準(zhǔn)版而不是分行業(yè)版本（因?yàn)檫@樣開發(fā)成本和銷售成本最低），雖然這些工具也標(biāo)榜業(yè)務(wù)化，其實(shí)這只是IT部門眼中的業(yè)務(wù)化。曾經(jīng)見過一個(gè)企業(yè)的BI系統(tǒng)，程序員在柱狀圖中添加了一條平均線就號(hào)稱業(yè)務(wù)化的可笑案例。

　　看過很多企業(yè)BI產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)幾個(gè)特點(diǎn)：

　　現(xiàn)在大都是多屏、交互的形式了；

　　以IT主導(dǎo)的BI產(chǎn)品，優(yōu)點(diǎn)是體驗(yàn)感不錯(cuò)，缺點(diǎn)是又臭又長沒有重點(diǎn)，不夠業(yè)務(wù)化；

　　以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的BI產(chǎn)品往往形式較死板，但貼近業(yè)務(wù)；

　　所有BI產(chǎn)品在業(yè)務(wù)預(yù)警和診斷功能都太弱，不能讓數(shù)據(jù)自己說話。

　　所以好的BI產(chǎn)品應(yīng)該是技術(shù)和業(yè)務(wù)的完美結(jié)合

　　四、數(shù)據(jù)化管理階段

　　我對(duì)數(shù)據(jù)化管理的定義是指運(yùn)用分析工具對(duì)客觀、真實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析，并將分析結(jié)果運(yùn)用到生產(chǎn)、銷售等各個(gè)環(huán)節(jié)中去的一種管理方法！請(qǐng)注意這個(gè)定義的落腳點(diǎn)是管理方法，也就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營運(yùn)，驅(qū)動(dòng)管理。數(shù)據(jù)分析再好，BI工具再好如果不能幫助管理就是耍流氓。

　　這個(gè)階段的數(shù)據(jù)應(yīng)用不僅僅是量化管理，預(yù)測(cè)未來和洞悉關(guān)系這么簡單了，幫助企業(yè)營運(yùn)，提升管理水平才是重點(diǎn)。在這個(gè)階段有兩個(gè)要求，一是數(shù)據(jù)分析不僅僅是一種職位，而是每個(gè)企業(yè)員工都應(yīng)該具備的基本能力；二是企業(yè)的數(shù)據(jù)分析師要非常懂業(yè)務(wù)，我喜歡那種從業(yè)務(wù)出生的數(shù)據(jù)分析師，而從數(shù)據(jù)分析出生的人則需要去打造自己的業(yè)務(wù)深度。

　　今年年初給一個(gè)企業(yè)做培訓(xùn)時(shí)，他們給我看了一下他們IT部門打造的高端大氣上檔次多屏使用的日?qǐng)?bào)系統(tǒng)。管理層每天都可以收到這份報(bào)表，這套報(bào)表的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)全，非常全，基本上是要什么報(bào)表就有什么報(bào)表。在手機(jī)端我試了一下從這套報(bào)表的第一張圖不間斷的劃到最后一張圖需要大約兩分鐘的時(shí)間，兩分鐘��！各位想想，我只是劃動(dòng)圖表還沒有去解讀數(shù)據(jù)就花了兩分鐘，業(yè)務(wù)部門的人要看完全套圖表至少得半小時(shí)吧？

　　我們指望這樣的報(bào)表去驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)嗎？這樣的圖表業(yè)務(wù)部門是不看的！很多企業(yè)的BI產(chǎn)品是以IT主導(dǎo)設(shè)計(jì)的，優(yōu)點(diǎn)是體驗(yàn)感不錯(cuò)，缺點(diǎn)是又臭又長沒有重點(diǎn)，不夠業(yè)務(wù)化，在業(yè)務(wù)預(yù)警和診斷功能都太弱，不能讓數(shù)據(jù)自己說話。

　　專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師如何打磨自己的業(yè)務(wù)深度呢？

　　對(duì)于初級(jí)的數(shù)據(jù)分析師有條件的可以考慮到業(yè)務(wù)部門實(shí)習(xí)一段時(shí)間，銷售、市場(chǎng)、營運(yùn)部門都可以待一段時(shí)間，這對(duì)提高業(yè)務(wù)理解度會(huì)有直接的幫助的。就像我的書《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)營運(yùn)》中的主人翁柯北和星星一樣，成為正式的數(shù)據(jù)分析師之前先到各部門輪崗。

　　當(dāng)然企業(yè)主管也可以創(chuàng)造一些機(jī)會(huì)給這些初級(jí)數(shù)據(jù)分析師輪崗，這也是為日后分析師更能接地氣打基礎(chǔ)的工作，值得做甚至形成制度在企業(yè)推行。

　　對(duì)于高級(jí)數(shù)據(jù)分析師可以通過多參加跨部門會(huì)議，想辦法成為企業(yè)各種項(xiàng)目成員，也可以參加行業(yè)論壇等方法來提高自己的業(yè)務(wù)深度。

　　對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說業(yè)務(wù)理解度要求應(yīng)該更高，可以把數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)成果放到業(yè)務(wù)單位去試錯(cuò)、測(cè)試和驗(yàn)證，還需要想盡辦法去挖掘業(yè)務(wù)人員的需求（因?yàn)榇蟛糠謽I(yè)務(wù)人員并不能準(zhǔn)確的說出自己的需求）。

　　只有基于業(yè)務(wù)化的管理模型才能真正的驅(qū)動(dòng)企業(yè)的營運(yùn)和管理，而數(shù)據(jù)分析師的使命就是推動(dòng)這個(gè)進(jìn)程的快速發(fā)展。

　　五、數(shù)據(jù)生態(tài)階段

　　數(shù)據(jù)生態(tài)這是最近兩年伴隨著企業(yè)生態(tài)體系的打造而出現(xiàn)的詞匯，企業(yè)的生態(tài)體系歸根結(jié)底是數(shù)據(jù)的一體化，這里我不具體闡述了。來看看羅輯思維的老羅對(duì)阿里數(shù)據(jù)生態(tài)的分析吧。

　　【黃成明　CIO之家】