文章轉(zhuǎn)載自知乎專欄“撩撩數(shù)據(jù)吧”。原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24373068?refer=jiago

#文前小絮#一個行業(yè)做的越久，問題就越多，之前并不在意的問題也會拿出來思考?！皵?shù)據(jù)解決企業(yè)什么問題？”這問題一定難不倒大家，甚至張口即答，例如通過數(shù)據(jù)可以對自身的企業(yè)情況有著準(zhǔn)確和科學(xué)的把握，避免老板拍腦袋；數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對市場環(huán)境快速的反應(yīng)和決策；數(shù)據(jù)可以區(qū)分客戶個性化需求，提高服務(wù)價值等等。

正文

再比如：

以上，針對每一條都可以理解，但該如何實現(xiàn)呢？

同一個行業(yè)，業(yè)務(wù)模式以及數(shù)據(jù)類型也相差不多，但是各自所完成的內(nèi)容相差很多。有些面向領(lǐng)導(dǎo)，做了Dashboard；有些面相業(yè)務(wù)人員，做了商品分析模塊；有些面向基層員工，做了數(shù)據(jù)查詢的報表。但是，為什么每家企業(yè)做的內(nèi)容不一樣？這些企業(yè)是根據(jù)什么而選擇這些模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的？進(jìn)一步需要解答的是，每家企業(yè)所分析的數(shù)據(jù)不同，但為何感覺不出這對他們產(chǎn)生了不同的影響？拿上面的幾個回答來看，老板是否拍腦袋決策、是否可以對市場快速準(zhǔn)確的決策、是否可以區(qū)分客戶需求，這些都非常重要，可有沒有這樣的數(shù)據(jù)分析，并感覺不出什么區(qū)別。

以上這些問題我細(xì)細(xì)思考一下，同時也回了遇到過的各種業(yè)務(wù)場景、分析場景，經(jīng)過成套成套的梳理，發(fā)現(xiàn)了這樣一個問題。這些企業(yè)所做的數(shù)據(jù)分析(無論是bi還是報表)，并沒有去發(fā)現(xiàn)未知的東西，而是為了可以更容易的按照標(biāo)準(zhǔn)的方法來判斷一件事，這對于所有的群體、所有的業(yè)務(wù)都可以這樣理解。下面我從簡單到復(fù)雜的來說明。

對于基層員工，以貨架商品管理員舉例，超市貨架上的商品要怎樣管理？標(biāo)準(zhǔn)的方法是不是某一商品即將賣光，就需要從倉庫中取出該商品補(bǔ)到貨架上。沒有數(shù)據(jù)，他需要一遍一遍的去巡查，也自然會有時會漏掉。有了數(shù)據(jù)，他就可以瀏覽數(shù)據(jù)來查看商品的售賣情況，以此來及時補(bǔ)貨了。這么對于這個商品管理員來說，數(shù)據(jù)所解決的問題，就是讓他可以更容易的按照標(biāo)準(zhǔn)的工作方法來決定補(bǔ)什么貨，補(bǔ)到哪。

對于業(yè)務(wù)人員，比如品類經(jīng)理，他需要決定采購哪些品牌的商品，從哪一家供應(yīng)商來采購，如何規(guī)劃商店的商品。標(biāo)準(zhǔn)的方法是什么，是采購賣的好的品牌，把賣的不好的品牌剔除，并且選擇價格更加低廉按時送貨率高的供應(yīng)商(真空環(huán)境下)。通過數(shù)據(jù)，我們可以列出我們店中品牌的銷售情況，對比其他門店同類商品品牌銷售情況，以此來發(fā)現(xiàn)哪些被忽略的品牌；我們也可以列出在過去一段時間門店內(nèi)賣的不好的商品，以此來考慮是否可以對這些商品進(jìn)行促銷并且從此不再需要這些品牌；以上，數(shù)據(jù)所解決的問題，也是讓品類經(jīng)理可以更加容易的按照標(biāo)準(zhǔn)的決策方法來進(jìn)行判斷，優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)，選擇供應(yīng)商。

對于企業(yè)管理層，我們做dashboard進(jìn)行指標(biāo)的監(jiān)控，做企業(yè)的業(yè)績分析(時間、地區(qū)緯度等)。需要做的內(nèi)容很多，因為管理層所要決定的范圍很廣，他并不像某一業(yè)務(wù)人員只負(fù)責(zé)一項工作為了一個目標(biāo)。但是將內(nèi)容分解后，我們發(fā)現(xiàn)，我們?yōu)楣芾韺铀龅臄?shù)據(jù)分析，也是為了讓他們可以更方便的按照標(biāo)準(zhǔn)的管理方法進(jìn)行管理。當(dāng)然，這個標(biāo)準(zhǔn)，并非是業(yè)內(nèi)的通用標(biāo)準(zhǔn)，而是企業(yè)自己的標(biāo)準(zhǔn)，甚至是老板他本身的標(biāo)準(zhǔn)。比如，老板要通過胡蘿卜加大棒的方式來促進(jìn)每個店鋪的銷售額，給做的好的店長獎勵，做的不好的店長懲罰，通過數(shù)據(jù)就可以很容易的執(zhí)行，而避免拍腦袋的獎懲。而這一過程，也是通過數(shù)據(jù)使管理層可以更容易的按照標(biāo)準(zhǔn)的管理方法進(jìn)行決策(員工是判斷，領(lǐng)導(dǎo)是決策)。

針對管理層的，很難說的更細(xì)，他們看哪些指標(biāo)，會給他帶來怎樣的思考，這是旁人說不準(zhǔn)的，但是這一套體系一定是在他心里有數(shù)。相比于員工，他們的工作內(nèi)容更具備發(fā)散性，思考也更具備發(fā)散性，所以我們做移動端分析平臺，做實時監(jiān)控平臺，做定時報送平臺，目的都是一樣，可以讓領(lǐng)導(dǎo)更容易看到這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行決策。

那以上內(nèi)容，如果沒有數(shù)據(jù)會怎樣呢，不同的群體，即使沒有對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析，也是會按照這樣的方法進(jìn)行工作和管理，但是面對未知情況，基層員工會花費更多的時間來填補(bǔ)數(shù)據(jù)，工作效率就會變低。對于管理層，他們沒有那么多精力去找到他們想要的所有依據(jù)，所以在工作或者決策中，就出現(xiàn)了模糊決定，缺失的依據(jù)多一些，便成了拍腦袋決策。

有些人，不需要很多數(shù)據(jù)，就可以對市場對公司有著準(zhǔn)確的判斷，有些人，就需要很多數(shù)據(jù)來填充他腦子里的空格，才能做出準(zhǔn)確的判斷。人與人的思考方式有所不同，但大多數(shù)情況，數(shù)據(jù)或許并沒有改變他的決策方式，而只是讓他腦子里某個模糊的參數(shù)變得準(zhǔn)確，從而進(jìn)行判斷。

綜上，企業(yè)的ERP、OA等IT系統(tǒng)是為了讓工作流程更加規(guī)范，而數(shù)據(jù)則是讓決策更加規(guī)范。

在我接觸到的很多客戶，他們都會像我詢問其他客戶是怎樣做數(shù)據(jù)分析的，很多企業(yè)參加行業(yè)交流，也是希望更多的了解分析應(yīng)用場景，大家真的是對數(shù)據(jù)分析的方法感興趣嗎？更深一步的去看，是對其他公司的管理和工作方法感興趣，當(dāng)然，這一點如果不去深究，可能他本人也想不通。

上面解釋了很多，得到了這樣的一個結(jié)論：數(shù)據(jù)可以讓我們更容易的以規(guī)范的方式進(jìn)行判斷和決策，也就是數(shù)據(jù)可以讓決策更加規(guī)范。我為什么要花這么多時間來解釋這樣一個結(jié)論呢。

一、希望企業(yè)少被忽悠。

如此解釋數(shù)據(jù)分析，當(dāng)然會顯得很土，但確實是這樣。很多企業(yè)會規(guī)劃做數(shù)據(jù)分析的項目，會找一些做數(shù)據(jù)的公司進(jìn)行交流，而乙方公司則必然會拿出大量的概念進(jìn)行渲染，什么高效管理、預(yù)測風(fēng)險、智能決策之類的，聽起來牛逼哄哄，然而扒開表皮，實質(zhì)要怎么解釋呢。一個巴掌拍不響，很多企業(yè)的IT人員也樂于聽到這些牛逼哄哄的概念，喜歡源于業(yè)務(wù)高于業(yè)務(wù)，要讓領(lǐng)導(dǎo)耳目一新才好通過項目審批。

舉個例子，有企業(yè)還沒有理順運營人員看用戶數(shù)據(jù)的時候，思考哪些問題，進(jìn)行怎樣的決策，上來就要做用戶畫像做挖掘做聚類，可是人家明明就只看個地區(qū)然后分配給對應(yīng)的銷售。但是一旦用戶畫像做出來之后？根據(jù)什么樣的用戶屬性進(jìn)行怎樣的判斷與決策呢？這些價值都是無法落地的，所以，如果想通過用戶畫像為運營帶來更先進(jìn)的管理和決策水平，一定得從運營角度出發(fā)。

作為一個企業(yè)來講，最好先清楚，做數(shù)據(jù)分析是為了誰而做，是為了什么樣的決策而做。這些東西想清楚，項目做起來也不那么復(fù)雜，因為這個項目已經(jīng)有章可循，沒必要動不動就上來個大概念，花錢不說，能不能解決問題也不確定。以目前大部分的企業(yè)，以現(xiàn)在的信息化水平，還沒到拼科技的地步。

二、希望幫助企業(yè)規(guī)劃數(shù)據(jù)分析體系

很多企業(yè)要做數(shù)據(jù)分析項目，但并不知道該如何規(guī)劃，需求做的一塌糊涂，沒有需求就開始項目的也不少見，全權(quán)委托乙方來進(jìn)行需求規(guī)劃，只能說是一種逃避和懶政，項目需求的事，如果只能選擇一方，也是甲方，否則就是碰運氣的事。70%都被使用，“項目做的很好，大家辛苦了”；30%被使用，“項目沒白做還湊合”；10%被使用，“你們怎么做的項目啊，都沒人用”。當(dāng)然，需要補(bǔ)充一下的是，項目完成后的使用率高低，原因不只是需求做的好與差，還有很多因素，是否對業(yè)務(wù)進(jìn)行了合理的培訓(xùn)和引導(dǎo)，項目易用性是否標(biāo)準(zhǔn)等，上面的例子只是表達(dá)需求不明很容易造成項目系統(tǒng)利用率不高的情況。

根據(jù)上面的結(jié)論，我們怎樣來做數(shù)據(jù)分析，甚至是從什么地方開始做？

首先，可以觀察企業(yè)哪一個群體的決策最不規(guī)范，出的問題最多，就可以從那個群體下手(真空環(huán)境下)。比如，我們發(fā)現(xiàn)商品經(jīng)常斷貨或者積壓，那么就從品類管理員下手。通過數(shù)據(jù)展示出來可能擠壓的商品或者即將斷貨的商品。這個群體的問題解決后，再看其他群體，以人為本，逐個擊破。核心理念就是：我先了解你是怎樣決策的，再去為你開發(fā)你的數(shù)據(jù)模型。

最近和某個客戶聊天，客戶表示自己公司有很多存量數(shù)據(jù)，知道這些數(shù)據(jù)很有價值，但不知道這些數(shù)據(jù)如何變現(xiàn)。從本文的角度去看，暫不需要把“變現(xiàn)”想的過于復(fù)雜，我們?nèi)绻ㄟ^數(shù)據(jù)實現(xiàn)了員工決策的標(biāo)準(zhǔn)化，就減少了在各個環(huán)節(jié)出現(xiàn)判斷失誤的概率，什么提高工作效率、降低采購成本、提升銷售額之類的，都在這一系列對問題的準(zhǔn)確判斷之中，對于員工是如此，對于領(lǐng)導(dǎo)也是如此。這樣，就實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的變現(xiàn)。同樣，即使你是提供對外的數(shù)據(jù)服務(wù)，當(dāng)你所做的數(shù)據(jù)分析能夠讓客戶實現(xiàn)決策的規(guī)范化，那么相信客戶也會為此買單。

做數(shù)據(jù)分析，或許不在于分析，而是為了規(guī)范。首先數(shù)據(jù)的背后，是大大小小的管理與決策。

作者：知乎達(dá)人“jiago王”，知乎專欄“撩撩數(shù)據(jù)吧”。帆軟數(shù)據(jù)人，樂于交流的數(shù)據(jù)小兵。