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現在不論是產品還是運營都會用數據輔助決策。這種情況下，如果數據不好，就有可能會在數據上動手腳，讓數據好看一些。但這種行為是否可??？這篇文章，來看看作者的觀點。

業務建構–>流程建設–>產品建構–>數字化實現（技術建構、IT建構），業務飛輪轉起來之后，業務動作產生數據，業務的現狀和約束也決定產品形態，激進的產品策略無疑是對用戶和市場的 YY，削足適履之舉更是令人貽笑大方。

用戶的自我成長，你們省省心吧！

用戶首先不是人，而是不同場景下的效用組合，我在下雨天不想開車、不想乘坐公共交通時候，這時網約車產品大概率是我的最優選擇。我在想吃辣的，但又不想吃火鍋那么大陣仗的時候，我可能是火鍋串串店的的用戶。

用戶是不能被教育的，用戶是自己隨著約束和環境自我成長的，而不是被產品和技術教育的，產品、技術、市場、營銷、政策等都可能成為是用戶的外界約束和條件。這些共同決定了用戶的行為演進和選擇的變化，也就是我們口中的“教育用戶”、“用戶成長”。

過往產品實戰中，偶然接觸到團隊大數據部門的一次奇葩想法，為了某個數據產品呈現在屏幕上的結果更加規整、更加具備所謂的“可用性”（希望數據刻意的去符合常識，比如一個時間周期指標通常結果是在“天”維度，如果突然出現一個超過月的特征數據，就被認為數據不太可用、不符合常規），而反向希望業務去刻意規避某種業務行為。這是不是太滑稽了！拿著業務的果，去動業務的因。如果沒有因，根本也就看不到所謂的果，又何來去對因的要求。

且不說上面這個低級的邏輯謬誤。

再來說，對于數據我們到底想要什么？

答案絕對不是讓數據隱藏、剔除、過濾掉不應該舍棄的信息，這部分信息當然要區分，不排除有些是噪音數據，但是另外還有很大一部分正是真正重要的數據——也就是風險數據、離散數據，這讓積累的數據具備“業務系統”的遍歷性。就像50年、100年一遇的大雨、大雪、大風，你一定不會認為這部分數據應該剔除掉。

上面這些數據是對真實業務的反應，我們絕不應該規避這些數據。這些業務行為過去既然會發生，哪怕概率很小、很偶然，也不等于未來不發生。拋棄這些，未來談數據支撐無疑是盲人摸象。

你們又會說，數據可以驅動業務優化啊！

數據是以特定視角，呈現業務結果。結果相關的復雜的關聯因素集合，再加上數據分析部門本位上不能替代業務視角看待問題，非業務部門也很難和業務部門做到風險共擔，不是一條繩上的螞蚱，難免意識和想法、行為的分道揚鑣。

那些一句“我為業務好”的人，不過是一句口嗨。如果有一個團隊對業務、數據、策略都負責，比如：全能運營戰士，情況也許會好上許多。數據呈現結果，組織發現問題/改善點，業務部門最終自己驅動業務優化。

為了數據治理而治理業務？豆腐腦兒吧！

數據潔癖催生數據優化，數據優化反向治理業務。

——這是最大的笑話！

所謂的數據治理、技術治理，自然是聚焦在為服務業務發展的前提下，而非為了數據治理而治理業務。

沒有業務發展，當然用不上數據、技術，除非數據、技術本身就是經營上的“業務產品”，比如當下很多的大模型產品。如果不是，那業務發展需要到技術，技術支撐業務發展，此時業務就像“大腦”，全身的骨骼、肌肉都是可以被調配、組合的硬件/技術資源。大腦自然會因其指令不能得到實現，而催生意識的變化和調整，繼而產生匹配的行為。