DT數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)本身才是問題所在

最近和一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)交流，無論所在什么細分行業(yè)，在數(shù)據(jù)分析方面的動向可以總結(jié)為兩類：或在尋找專業(yè)的第三方數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，或在尋找能lead組建數(shù)據(jù)分析團隊的候選人?？磥眈R云說的“人類正從IT時代走向DT (Data Technology) 時代”，所言不假。毋庸置疑，數(shù)據(jù)的重要性正在逐漸被認識到。而談起數(shù)據(jù)分析團隊耗時最多的一件事情，無它，唯獨數(shù)據(jù)的采集、清洗、整理。是的，太多采集到的數(shù)據(jù)需要整理，另外還有更多的數(shù)據(jù)需要去采集。

很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務都在飛速發(fā)展中，業(yè)務規(guī)模和產(chǎn)品都有很大的變更，產(chǎn)品經(jīng)理或者數(shù)據(jù)分析師都很難在當下預測下個月甚至下一周的數(shù)據(jù)需求，要看數(shù)據(jù)的時候沒有數(shù)據(jù)，而采集數(shù)據(jù)需要耗費業(yè)務人員與工程人員較高的溝通成本，更甚者還涉及產(chǎn)品的版本發(fā)布協(xié)調(diào)排期；或者產(chǎn)品已經(jīng)上線，但發(fā)現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)是錯誤的，對于眾多app來說，只能等下次發(fā)版?？傊?，數(shù)據(jù)的供給總不是滿足不了業(yè)務的需求。以上場景還只是管中窺豹，但可以充分說明一點，數(shù)據(jù)的采集，清洗和處理已經(jīng)耗費了大量時間，而數(shù)據(jù)源頭的堵塞又會進一步影響需要需要數(shù)據(jù)來支撐的業(yè)務決策的效率。

從另一個維度來看，企業(yè)內(nèi)部會有銷售、市場、產(chǎn)品、運營、財務等不同部門，不同的部門在使用著傳統(tǒng)ERP、CRM或各類SaaS軟件，這些數(shù)據(jù)在不同的軟件里流動，相互之間完全斷裂，數(shù)據(jù)大而不可通用。最近GrowingIO的一些客戶反饋，他們內(nèi)部有完善的后端交易數(shù)據(jù)，客戶屬性數(shù)據(jù)，這些還是具有遠見的老大在早期就開始籌備和收集，但是一段涉及到客戶進行數(shù)據(jù)分析的時候，同樣只得無奈，因為這些相對更新頻次較低的后臺數(shù)據(jù)無法實時反饋客戶當前的情況，對于一個半年前已經(jīng)購買SaaS產(chǎn)品的客戶，如何能了解到他當前的使用狀況和對產(chǎn)品的滿意程度？后端數(shù)據(jù)需要與更實時的用戶行為數(shù)據(jù)結(jié)合才能反映實際問題。是的，前后端的數(shù)據(jù)需要打通，更大的價值才能產(chǎn)生。

越來越廉價的硬件，以及云的逐漸普及，使得擁有大量的數(shù)據(jù)對很多企業(yè)來說并不是難事。TB、PB這些曾經(jīng)的海量數(shù)據(jù)單位，很多企業(yè)已經(jīng)輕松跨越。但事實是，大量的企業(yè)將無數(shù)的時間、人力投入在海量數(shù)據(jù)的清洗整理和不同平臺數(shù)據(jù)的聚合上。要知道原始數(shù)據(jù)是混亂和無效的，并不能直接地傳達信息，更不代表決策和洞察。所以數(shù)據(jù)量越大，清洗和數(shù)據(jù)整理反而成了一項極其浩大而低價值的工作。而真正的價值，數(shù)據(jù)的分析，商業(yè)的洞察又必須建立在完成這些數(shù)據(jù)采集，清洗，管理，存儲等等一系列浩大的工程之后。

或者即便達到，卻需要經(jīng)過一段長期的煎熬，無法快速達到數(shù)據(jù)分析反哺業(yè)務的階段。這產(chǎn)生的后果是災難性的，因為大量的決策是憑著直覺和經(jīng)驗做出來的。但是今天互聯(lián)網(wǎng)圈的競爭和發(fā)展速度一日千里，無論是企業(yè)的高層管理者還是一線的PM，業(yè)務人員都需要快速地通過數(shù)據(jù)來反哺業(yè)務，做出有效的決策并快速行動。前段時間拜訪某大型互聯(lián)網(wǎng)公司負責人，作為創(chuàng)始人兼CEO的大佬開玩笑談到：“回想過去幾年的發(fā)展，仿佛是閉著眼睛開飛機，而且邊開還要邊修飛機，能快速發(fā)展到今天是幸運的。未來繼續(xù)做大做強，一定要合理的通過數(shù)據(jù)來決策。”

絕大部分的企業(yè)，在意識到要用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務之后，數(shù)據(jù)量開始從B到TB，甚至到PB的增長，但卻反而淹沒在大量的數(shù)據(jù)中。這并不是方向錯誤，而是真正搭建一個好的數(shù)據(jù)分析基礎太難，從技術(shù)架構(gòu)，平臺搭建，業(yè)務梳理，數(shù)據(jù)采集，商業(yè)分析，知識和技術(shù)跨度巨大，就像金字塔，每爬一個臺階都需要大量的投入。然而即便勤奮也是不夠的，因為你需要一個了解技術(shù)框架，能理解業(yè)務以及具備強大數(shù)據(jù)分析能力的人來領導這樣一個團隊。但這樣的人才，在國內(nèi)拿望遠鏡也找不到。千兵易得，一將難求。

在美國，數(shù)據(jù)分析是一個相對成熟的產(chǎn)業(yè)。在每個環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)采集，不同來源的數(shù)據(jù)聚合整理，BI可視化，甚至市場、銷售、產(chǎn)品等每個維度，都有許許多多的公司能提供專業(yè)性服務。根據(jù)產(chǎn)業(yè)研究公司Wikibon在國外的數(shù)據(jù)研究顯示，在企業(yè)對數(shù)據(jù)工具投資當中，有52%的資金流向了用于采集和組織數(shù)據(jù)的技術(shù)之上，讓數(shù)據(jù)的獲取和分析變得更容易。但在國內(nèi)，一定是遠遠達不到這樣的數(shù)據(jù)。一方面是企業(yè)對數(shù)據(jù)的認識，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務的實踐摸索當中，企業(yè)負責人的認識還不夠成熟，另一方面是真正能夠提供專業(yè)服務的公司還不如美國成熟，缺乏專業(yè)的產(chǎn)品和服務。

DT時代來臨，企業(yè)應持具有遠見的戰(zhàn)略眼光迎接這個時代，充分利用數(shù)據(jù)的價值來驅(qū)動企業(yè)的健康和持續(xù)成長，但同時也應該意識到，“大”的數(shù)據(jù)本身也是問題。如何乘勢而上，需要借助專業(yè)外部產(chǎn)品和團隊，盡可能地解決可以通過外部解決的問題，讓數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務人員將更多精力花在業(yè)務分析和數(shù)據(jù)決策以及行動上。