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編輯導語：在互聯網時代，數據分析的能力在職場上越來越重要，一個正確的數據思維能夠提升整體工作的效率等。本文作者分享了字節跳動的數據思維，講述了數據產品的能力以及字節跳動的經驗等，感興趣的一起來學習一下吧。

昨天上午，在來公司的路上，我聽了會字節跳動副總裁楊震原的演講，他分享了火山引擎是如何支持公司內部業務做好數據驅動的。數據驅動這個話題有意思，記得去年，楊震原也做過一次類似的演講。今天這篇文章，聊聊我的一些啟發吧。

一、數據思維

字節跳動是一家崇尚數據驅動的公司，2012 年公司剛成立的時候，就已經在做 A/B 測試了。后來，A/B 測試成了字節的一個基礎工具，他們內部，諸如產品命名、交互設計，甚至改一個字體、一個彈窗、界面大小，都會做 A/B 測試。

我和同事說，工作中討論問題，“第一反應”應該是先看數據，而不是講“你覺得”。這里，第一反應我要加個粗，意思是它得像條件反射一樣，內化為我們的思維方式。

對于墨問西東，我希望數據驅動能成為團隊的工作習慣，像字節跳動那樣。比如，討論一篇文章好不好，先看下他的分享率、閱讀數等數據，再談主觀的看法。先事實，后觀點，只有這樣的協同效率會更好些。

二、依靠數據，而不是依賴

數據驅動，也不是唯數據論。數據只可以依靠，不可以依賴。

我的經驗是，在決策之前，你得先有一些自己邏輯上的分析，然后再基于數據修正認知，最后做出判斷。這樣做有兩個好處，一是可以鍛煉你的思考能力，二是可以防止你被數據帶偏。

為什么說我們可能會被數據帶偏？因為數據只能反映當前的狀態，某種程度上，數據是短視的。就像這周，我們拒絕了很多不符合團隊價值觀的廣告，從數據上看，收入減少了。這時候，團隊討論，是不是應該拒絕那種類型的廣告。如果只看數據，很顯然，我們不應該拒絕。

但我相信，拉長時間維度看，拒絕傷害用戶體驗的廣告，會讓我們掙到更多的錢。有些事，它不可能立即見效，需要我們沉住氣，讓子彈飛一會兒，而不是淺嘗輒止。

抖音電商也有類似的例子，每個商品都有評價，他們會減少對評價較差商品的推薦。如果做 A/B 測試，看交易數據，那短時間內交易量肯定是下降的。但減少對低分商品的推薦這個決策卻是對的，它可以提高用戶對平臺的信任感。不看短期一周的數據，而是看幾個月的數據，可以發現交易量的趨勢是先下降，然后逐步爬升。

很多時候，短期正確和長期正確是兩碼事。

數據驅動的前提是建立不偏頗的數據觀，一個團隊得先理解數據能做什么，不能做什么。這時候，再談數據驅動才有意義。我見過一些人，他拿著數據，站在數據的制高點上，對別人指手畫腳，那一刻，他失去了信仰和思考。

數據是有局限性的。比如獨立性、置信度、因果關系、長短期、偶然性等問題。

陳林曾經擔任過今日頭條的 CEO，忘了在哪里看到的，他說，A/B 測試只是幫助他們理解用戶，而不是幫助他們做決策。如果產品改進只是盯著數據，那不如不看數據。

依靠數據，而不是依賴數據。

三、數據產品的三個能力

數據驅動，也并不是說有了數據就能驅動，它是個系統工程。

楊震原在分享里說，需要明確業務的目標是什么，目標要能夠量化，因為有了量化，才能優化；優化的效果一定不是憑感覺，而是要用 A/B 測試等客觀的分析評估方法；業務過程的數字化也是非常重要的，數字化越充分，對業務的描述就越精準；還有數字化的協同工作，包括數據治理等手段讓底層數據得到規范、統一的表達，通過數據可視化等工具讓更多的業務角色使用起來。

這幾句輕描淡寫的話，其實是一個抽象的思想。抽象的思想需要 IT 系統的支撐，才能落地。很多公司都在建設自己的數據產品。我在前公司的時候，也花了很多精力思考和迭代數據產品。一個好的數據產品，需要有三個能力：實時、敏捷、穩定。

如果說數據的價值是給我們的決策提供重要參考，那無疑，實時的數據才能發揮更大價值。

舉個例子，我是一個賣車的銷售，在和客戶老王溝通的時候，如果我能實時地看到他的畫像，諸如，他是從哪里拿到我聯系方式的，他之前在我們網站停留了多久，有了更多的數據信息，我就能更準確的理解老王的需求和痛點。

賣了幾輛車后，我做了復盤，覺得用戶的畫像維度應該調整下。提了需求，數據產品需要能快速交付，再或者，數據產品團隊能夠基于我的反饋，給出更貼合業務的建議，也就是說，數據產品、數據團隊需要能夠敏捷的支持業務訴求。

穩定是底線需求。如果說數據是不準確的，那實時和敏捷沒有任何意義。

四、字節跳動的經驗

說實話，數據產品想做到實時、敏捷和穩定，挺難的，特別是對于中小公司來說。楊震原分享了幾點他們的經驗，我覺得可以借鑒。

1. 第一，數據要和業務需求結合。字節跳動用了數據 BP（類比 HRBP）的組織方式。字節跳動有做公共產品的團隊，叫做數據平臺，他們負責做一些通用的功能。而數據 BP 則是嵌入到業務里去的，比如說抖音電商就有一個數據 BP 團隊，他們完全和抖音電商的業務目標去對齊。這個做法適合有多個業務的大廠。對中小公司來說，業務和數據團隊也要緊密結合。如果各做各的事，即使建好了很復雜的數據中臺，業務也用不上。
2. 第二，經驗工具化。在一個成熟產品積累了很多經驗，再去支持一個新的產品，需要能夠快速地把成熟產品的經驗借鑒過來，這叫經驗復用、能力疊加。把經驗沉淀在工具中去，可以有效降低經驗的復用門檻。字節跳動的 DataLeap 數據產品就提供了一整套的數據治理工具。
3. 第三，數據工具可視化。數據不是只給程序員用的，也不是只給管理者看的，它要能夠給公司各個角色各個層級的人使用，幫助每個人都能夠有更好的決策。不同的角色需要有不同的數據產品，有可視化的工具降低門檻，這樣才能夠提高效率，更有針對性。

目前，字節跳動的這些能力，包括 A/B 測試、增長營銷、行為分析、智能洞察、客戶數據平臺、Bytehouse 等都已經通過火山引擎對外開放，這對我們來說也是利好。得到 App、領克汽車等公司都已經在用了。

我司 CTO 大師瞇著小眼睛說，后面他也準備試試。我低頭，看到日歷上寫著：萬物皆有裂痕，那是光照進來的地方。好的，你眼里有光，你定吧。

來源公眾號：MacTalk（ID：MacTalkPro）；

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