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編輯導(dǎo)語(yǔ)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級(jí)的基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型，是開(kāi)發(fā)數(shù)字化技術(shù)及支持能力以新建一個(gè)富有活力的數(shù)字化商業(yè)模式。這篇文章中，本文作者結(jié)合美團(tuán)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，分析了互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何從0做到100？

在美團(tuán)的兩年，我一直堅(jiān)信數(shù)據(jù)產(chǎn)品的賦能，但是也有一個(gè)問(wèn)題一直困擾著我，那就是數(shù)據(jù)產(chǎn)品到底能做成什么樣？天天說(shuō)自己服務(wù)業(yè)務(wù)，提升業(yè)務(wù)數(shù)字化、信息化，到底體現(xiàn)在哪？

不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)產(chǎn)品最有價(jià)值的東西是數(shù)據(jù)本身，但是有了數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的從0—0.5，那如何把0.5做到1，再把1做到100？

來(lái)到新的環(huán)境，這邊和美團(tuán)不一樣，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)一般，比起前東家對(duì)數(shù)據(jù)暢想、理解、需求的滔滔不絕，這邊的業(yè)務(wù)甚至已經(jīng)對(duì)當(dāng)前的一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)陋的數(shù)據(jù)工具報(bào)表系統(tǒng)相當(dāng)滿(mǎn)意。

那么如何挖掘用戶(hù)的需求，做一個(gè)區(qū)別于原來(lái)報(bào)表工具的數(shù)據(jù)產(chǎn)品出來(lái)？

比如報(bào)表工具，F(xiàn)ineReport是很Ok的，比如BI，Tableau是首選，不是說(shuō)不好，只是說(shuō)相比之下各自有優(yōu)缺點(diǎn)。

阿里技術(shù)的一篇文章中有一句話(huà)說(shuō)的很好，“BI是非常有挑戰(zhàn)的搭建場(chǎng)景，搭建能力對(duì)阿里數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)說(shuō)，就像水和空氣一樣重要，搭建能力很大程度上決定了數(shù)據(jù)中臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力?！?/p>

BI這詞并不陌生，數(shù)據(jù)產(chǎn)品常常以BI自居，但是我卻沒(méi)有系統(tǒng)的思考過(guò)BI到底I在哪？這個(gè)問(wèn)題的答案是不是就能解決我的困擾？解決了BI的I是不是就是把數(shù)據(jù)產(chǎn)品從0.5做到了1，甚至到100。

如果業(yè)務(wù)發(fā)展是一座大山，那數(shù)據(jù)產(chǎn)品就是那個(gè)力，數(shù)據(jù)就是那個(gè)支點(diǎn)，而數(shù)據(jù)的價(jià)值就是支點(diǎn)的位置。數(shù)據(jù)的價(jià)值一定是從場(chǎng)景中來(lái)，再應(yīng)用到場(chǎng)景中去，所以與業(yè)務(wù)越貼近，越能發(fā)揮這個(gè)力的作用。

所以，我要做的應(yīng)該是BI數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，要比當(dāng)前的工具更貼近業(yè)務(wù)，更具分析能力，達(dá)到“提高數(shù)據(jù)使用效率，賦能業(yè)務(wù)決策”的愿景。

一、場(chǎng)景

雖然在展示上還是以報(bào)表的形式展示，但是BI數(shù)據(jù)產(chǎn)品需要在零散的報(bào)表中建立其中的聯(lián)系，而這個(gè)聯(lián)系來(lái)源于業(yè)務(wù)場(chǎng)景，來(lái)源于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)思路。

指標(biāo)體系如何建設(shè)？哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)需要對(duì)比看，哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)需要遞進(jìn)看？各個(gè)用戶(hù)角色關(guān)注什么重點(diǎn)數(shù)據(jù)？數(shù)據(jù)展示能為他解決什么問(wèn)題？

以電商的指標(biāo)體系建設(shè)為例，假設(shè)業(yè)務(wù)發(fā)展的北極星指標(biāo)是GMV，而GMV=UV*成交轉(zhuǎn)化率*客單價(jià)，于是演化為電商經(jīng)常提到的“人、貨、場(chǎng)”：

• GMV——結(jié)果，研究成交金額、單量、交易各維度分布等，衍生出“交易主題”；
• UV——人，研究流量變化，流量來(lái)源，流量轉(zhuǎn)化，商詳頁(yè)流量熱力，外部引流等等，衍生出“流量主題”、“用戶(hù)主題”；
• 成交轉(zhuǎn)化率——場(chǎng)，研究營(yíng)銷(xiāo)、活動(dòng)、推薦、玩兒法、內(nèi)容等等，衍生出“營(yíng)銷(xiāo)主題”；
• 客單價(jià)——貨，研究商品賣(mài)點(diǎn)、商品屬性、商品價(jià)格、商品關(guān)聯(lián)關(guān)系等，衍生出“商品主題”（“品類(lèi)主題”）。

所以，BI需要結(jié)合場(chǎng)景，通過(guò)合理可視化，和友好的交互設(shè)計(jì)，讓用戶(hù)用起來(lái)更順。

二、靈活

這里的靈活有兩個(gè)部分，包括靈活的數(shù)據(jù)權(quán)限管理和靈活的分析能力。

數(shù)據(jù)權(quán)限，主要是指不同用戶(hù)在查看同一指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，由于業(yè)務(wù)范圍不同，比如管理的商品不同、管理的客戶(hù)不同導(dǎo)致數(shù)據(jù)范圍不同，從而影響到查看數(shù)據(jù)的范圍。

最典型的用戶(hù)就是客戶(hù)經(jīng)理，每個(gè)客戶(hù)經(jīng)理關(guān)注自己kpi的同時(shí)，又需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保密，避免內(nèi)部不當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)，所以需要對(duì)每個(gè)客戶(hù)經(jīng)理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)范圍控制。

但是由于職責(zé)經(jīng)常存在變動(dòng)，數(shù)據(jù)范圍需要隨之變動(dòng)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)報(bào)表需要經(jīng)常的對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行刷數(shù)，造成人力和資源的浪費(fèi)，同時(shí)造成了數(shù)據(jù)處理效率的下降。

靈活的數(shù)據(jù)權(quán)限需要將權(quán)限數(shù)據(jù)和事實(shí)數(shù)據(jù)需要解耦，并通過(guò)OLAP聯(lián)機(jī)處理能力，將最新權(quán)限數(shù)據(jù)與事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)范圍準(zhǔn)確控制，保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)效性。

分析能力，主要是指任意維度、任意路徑的上卷、下鉆、對(duì)比、分類(lèi)的處理。如果說(shuō)靈活的數(shù)據(jù)權(quán)限是需要將權(quán)限數(shù)據(jù)和事實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行解耦，那靈活的分析能力就是將數(shù)據(jù)分析思路與明細(xì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行解耦。

將數(shù)據(jù)在可承受范圍內(nèi)盡量保留原數(shù)據(jù)，將常用維度組合、鉆取等常用分析能力作用于產(chǎn)品層，在核心分析框架下增加用戶(hù)自主分析、多維鉆取的產(chǎn)品能力，真正根據(jù)分析場(chǎng)景、分析需求進(jìn)行數(shù)據(jù)透視，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的本質(zhì)。

比如，F(xiàn)ineBI和Tableau，都能做到多維分析。

三、解讀

指標(biāo)體系來(lái)源于業(yè)務(wù)場(chǎng)景、來(lái)源于運(yùn)營(yíng)思路，那么它們就具備著相互間的聯(lián)系，通過(guò)比較、細(xì)分、溯源找到數(shù)據(jù)背后的東西。

解讀就是把用戶(hù)的通用分析思路固化下來(lái)，直接輸出結(jié)論性的信息傳遞給用戶(hù)，這樣不但提升了用戶(hù)看數(shù)據(jù)的效率，而且系統(tǒng)考慮更全面，可以將更多的可能提供給用戶(hù)，為其決策提供支持。

比較——比較分析，橫向比較找到問(wèn)題，縱向?qū)Ρ日业阶兓?，基本的解讀就有了。

細(xì)分——下鉆分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題后，通過(guò)各維度的細(xì)分，發(fā)現(xiàn)該問(wèn)題指標(biāo)不同維度的差異，由于每個(gè)指標(biāo)可細(xì)分的維度非常多，需要對(duì)細(xì)分的維度進(jìn)行一層一層的剖析，再通過(guò)各維度橫向?qū)Ρ群瓦f進(jìn)找到核心的幾個(gè)問(wèn)題所在。

溯源——關(guān)聯(lián)分析，找到指標(biāo)之間的因果聯(lián)系，通過(guò)指標(biāo)體系一層一層的拆解，找到基礎(chǔ)指標(biāo)的變化、用戶(hù)行為的變化，找到指標(biāo)間的影響因素。

解讀的過(guò)程就是“什么情況>為什么>為什么……”這樣的過(guò)程，通過(guò)分析思路經(jīng)驗(yàn)的沉淀，解讀可以越來(lái)越有效。BI的解讀能力雖不能面面俱到，找到真正的影響因子。

但是可以給出用戶(hù)各個(gè)可能的點(diǎn)，為用戶(hù)最終的決策提供支持。

四、預(yù)警

預(yù)警可以配合數(shù)據(jù)解讀、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，利用算法、數(shù)據(jù)分析解讀，提供問(wèn)題的可能的原因或者未來(lái)將會(huì)發(fā)生的異常情況，讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更高的業(yè)務(wù)價(jià)值。

也就是我們說(shuō)的數(shù)據(jù)挖掘。

五、決策行動(dòng)

隨著企業(yè)不斷壯大，數(shù)據(jù)資產(chǎn)不斷沉淀，數(shù)據(jù)能發(fā)揮的作用應(yīng)該是指數(shù)化的，做好數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)揮商業(yè)智能作用，更好的去賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品從無(wú)到有很簡(jiǎn)單，從有做好、從好做精有點(diǎn)難，而且這是一個(gè)費(fèi)力不討好的背后支持引擎。

作者：李啟方，專(zhuān)注數(shù)據(jù)分析和企業(yè)數(shù)據(jù)化管理；公眾號(hào)：數(shù)據(jù)分析不是個(gè)事兒

本文由 @李啟方 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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