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筆者從自身經歷出發，闡述了數據產品如何服務于工作流，應對不同的業務訴求。

一、什么是數據產品？

說到數據產品，那么先做一個簡單的認知：什么是產品？

產品是指能夠供給市場 ，被人們使用和消費，并能滿足人們某種需求的任何東西，包括有形的物品、無形的服務、組織、觀念或它們的組合。簡單說：產品是以使用為目的有價值物品和服務。——百度百科

從定義看，產品包含實體物品、服務、或兩者的組合。

就數據產品而言，產品的核心內容就是數據，數據本身是一種對于現實的世界的結構性描述，不是一種實體物品。

所以，數據產品多數情況下是以服務形態存在。

用一句話來簡要描述數據產品：數據產品就是為滿足人們某種需求，以數據作為主要的內容的服務。

那么，數據產品服務于誰？

以常見的互聯網/互聯網+的服務對象，一般會分為：個人（C端）、企業（B端/M端），在數據產品的服務范疇中，這兩類對象的特點如下。

組織（B端/M端）

由于企業/組織是多個人為一定目標存在的集合，存在對應的行事體系，其相對于個人，數據的產生、使用、管理的特點總結就是：相對明確但復雜。

• 數據產生：往往有專門的系統或者崗位人員（如記賬員、盤庫員等），在相對固定的場景下生產出數據。
• 數據使用：會固定應用在部分組織活動場景下，如：決策制定輔助、經營監控等，這些應用數據使用會伴隨著與之對應的工作任務發生。企業的經營活動相對有節奏，那對應的數據使用也有對應的固定頻率；但是不同的組織/企業，有不同的業務領域和特點，工作任務具備復雜與多樣性，對應的數據使用也會復雜與多樣。
• 數據管理與組織能力：企業內往往有專門的崗位或人員負責對應的數據管理與相關組織（說明一下：數據組織管理非新概念，在傳統作坊內的賬房先生，其身份就是賬目數據的管理者）。

B端/M端的數據產品較復雜，且有其相對專長的服務領域。如百度統計、GA等專注于站點用戶行為的統計分析；Tableau、PowerBI等專注于提供數據分析的可視化、企業報表制作等。

個人（C端）

個人行為是伴隨個人的具體需求而來，但需求的內容，會隨場景有很大的變化。

對于個人而言，其數據的產生、使用、管理的特點是：同一時間內場景相對單一，但不固定且不易預測。

• 數據產生：個人往往沒有很好的數據記錄習慣。
• 數據使用：數據使用的場景固定性較差，且需要一些前置場景觸發，如：我健身后，需要了解我今天的運動數據，健身數據使用場景不是固定出現，且依賴“我健身了”這個前置條件。
• 數據管理與組織能力：個人很少有相關數據管理與組織能力，需要一定的外界條件輔助。

C端的數據產品目前大多作為整體產品中的某些功能提供給用戶，單獨形成服務體系的較少。如銀行客戶端里的交易報告、健身客戶端里的運動數據統計等。

以上可見，數據產品在更多的場景是面向企業（B端/M端）的一種服務。

談到這里，要提出一個概念：好的數據產品，可以貼合企業工作流，很好滿足對應數據需求。

二、何為工作流？

工作流（WorkFlow）的傳統定義是一個軟件系統定義：

工作流（狹義）：指“業務過程的部分或整體在計算機應用環境下的自動化”。簡單說工作流就是“工作流程”的線上系統實現?！俣劝倏?/p>

企業的日常運作，基本都是在一個行事規程下開展，通常我們會稱為工作流程。

這個流程如果具備規范性，在相關SOP約束下有節奏的開展，就變成了一個類似系統化的作業流程。如采購員的采購流程、營銷運營人員活動流程等，在日常業務運轉中很普遍，那工作流其實就有了一個廣義定義：

工作流（廣義）：指業務過程的部分或整體在工作任務的規范實施流程。簡單說工作流是工作任務的流程與規范化。

如何描述一個業務中的工作流？

企業管理中，通常會按照工作任務的不同和一定的組織架構，拆解出不同的角色、崗位。通過之間的互相協作，達成最后的業務目標。

企業有整體的工作流，在拆分的崗位上，有相對獨特的崗位工作流。

圖：某銷售業務工作流與活動運營崗位子工作流拆解示例

具體的工作任務被放置于流程節點中，每一個節點自然就需要感知前后的節點的相關信息，自然就會形成數據/信息的相互傳遞。

同時，每一個節點也會具有獨特的特性與訴求，需要適應其特定的數據服務，才能滿足需求。

三、數據產品如何服務于工作流？

通常認知下，服務好大致等于很好解決對應訴求，但現實中業務工作流中節點眾多，訴求紛繁復雜。如何高效、合理地做到解決訴求，就需要結合業務實際與數據的層級，對數據產品與服務場景做對應分層。

構建服務體系：流程節點的拆解和通用化抽象

有了基本的工作流認知，但這樣匆匆去構建產品，其問題就是繁雜，凌亂且不易于管理。

這就需要在數據產品中，通過對流程節點上的數據需求的拆解和通用化抽象，去構建一套相對完整的數據服務體系，去滿足工作流上的數據多樣化需求。換句話說，就是要形成數據的工作流體系。

再次利用之前提到的的角色、崗位、任務的概念，來抽象業務中對于數據的訴求。

訴求有了分層，服務對應也就產生了分層，這時再看數據的分層。

圖：數據在業務中的認知層級

在不同的數據認知層面上，數據產品或者說數據服務也在不斷進化，來應對相關的業務訴求。

• 應用層面-展示和表達：數據需要通過適當的處理后，通過適當展示和表達方式，協助我們感知工作流中對應節點的狀態與問題。比如業務報表、各類監控儀表盤、業務分析診斷監控等。
• 通用的業務描述語言-對業務流程的服務和數據標準化：在這個層面上，數據通過更深層的服務承擔起更多工作流任務，或者說數據通過標準與結構化的信息組織，串接起工作流上的各個節點，使數據變成了業務流轉的血液和組織驅動力。如精準推薦、智能流程規劃、營銷策略仿真等。
• 虛擬資產-針對數據本身的管理和跨業務線的數據流轉：當數據本身的價值密度提升且成為業務工作流依賴的生產資料，不再僅僅是業務工作流的輔助對象，自己也可以成為一條全新的工作流，因此誕生了為數據服務的數據服務，來幫助數據這種虛擬資產可管理、可流通、可使用。在這個層面上出現數據采集質控、數據加工平臺、指標維度管理等為數據服務的數據產品。

結合對于業務的工作流中任務拆解的通用化化抽象，不難得出一個數據服務的體系結構：

• 應用層：通過多樣化的形式，保證數據的展示與具體應用，如具備嵌入式能力的報表，業務大盤、接口服務、開放式數據源，保證各類的數據應用訴求；
• 應用管理層：保障數據應用與對應的需求的對接，保證管理層就緒的數據；
• 數據管理層：采集與供給與應用層的數據，保證供給質量，使得待供給的數據標準化，質量可靠性，內容滿足需求；
• 輔助工具層：輔助以上各層數據服務，如服務監控，數據權限等。

這樣的一個體系化的數據工作流，具備了貼合企業工作流，可以滿足對應各類數據需求的能力。

一個案例

由于截至Q3，當年的訂單量任務完成進度不理想，且業務已經處于成熟期，新客的增長空間有限。

因此，Q4需要增大對老客戶的運營，提升老客戶的留存率、復購率以及用戶在APP端的訪購率等，從而達成剩余的30%訂單量的總體目標。

那運營崗位人員在具體目標的引導下，工作流包含的關鍵流程節點和任務如下：

• 策略設計：需要按照目前的總體任務目標，拆解設計出需要哪些活動，每個活動策略的具體構成。如了解業務總體訂單完成進度和之前各Q數據，需要Q4拉升老客次月復購率5%，提升APP端訪購率2-5%，且用戶的每單優惠率需控制在15%下，APRU要維持去年同期水平。目前可用的大型營銷時間窗口只剩余5個，如何分配相關的商品、折扣預算資源至每個窗口，達成具體目標等。
• 活動組織：按照已確立的策略，協調組織人員，物料，商品，展示流量等相關資源。如活動用商品的供應情況，采購價格是否符合預期，對應的活動展示位流量利用率在產品層面是否合格，是否還可以獲取到更多的流量資源用于營銷等。
• 投放執行：按照組織確認后的策略執行方案，具體執行活動，且保證活動的順利完成。如流量是否平穩，各商品的訪購率是否符合期望，是否有異常的缺貨、商品質量、客訴等。
• 效果復盤：在相應活動完成，需要及時匯總各活動相關數據與信息，確認活動是否達到期望，有什么問題和亮點，迭代下一次活動策略。

圖：業務工作流、數據服務、數據管理關系示意

從示意圖可以看到，不同層級的數據產品是如何貼合業務工作流的。且數據管理層，通過自身對于數據的采集，組織，管理，保障數據在應用層相關的服務質量。

寫在最后

這個文章，是我在美團零售業務中，對于數據服務構建的一些認知與思考。

當然，不同的業務形式在數據產品理解也會有比較大的差別，也歡迎大家分享自己的認知，共同討論與進步。

本文由 @藍狐貍 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

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