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关于数据中台,你需要知道的三个“大”和三个“小”

筱愚她爸 凯哥讲故事系列 2021-08-09



从现在的企业数字化转型趋势来看,我总结了一个目前的现象,数据中台比业务中台更快落地,因为业务中台跟组织结构关联系太紧密,但是,数据中台落地的最大的困扰是,如何快速实现业务价值,平衡投资与收益,从而即能够有顶层规划,持续演进,又能够快速产生业务价值。


本文将提出三个关键观点,供同行参考。


一、大数据思维,小数据落地

一、大数据思维,小数据落地

从2018年开始,大数据这个词,我在企业端已经提的很少了,因为一提大数据,就会带来一些客户的困扰,“我们这里没有大数据,我们这里都是小数据,还没到大数据的阶段”。

的确,大部分企业还处在内部数据尚未充分利用的阶段,还没走到需要采集利用物联网数据,第三方数据,公开数据的时候。

但是,在一开始的时候如果就只考虑已经有的数据,脑子里只围绕这些数据建立数据架构,那就会带来后续工作的阻碍,因为数据的工作是连续性的,是流动的,所以,我在各个场合都提倡:“大数据思维,小数据落地”。


这也是我们精益创新体系的一个精髓,就是从业务价值出发。顶层设计,全面的梳理数据创新全景蓝图,但是快速找到价值点,从全景图中的一个或多个数据集合,从小数据场景落地,总的来讲就是,“设计阶段横着走,落地阶段,竖着切。”

如下图所示,从数据全景图开始,以高价值数据集场景切入。大处思考,全局拉通,避免后续的数据孤岛,但是从小数据集切入,从可实现性高的场景启动。



很多时候,企业在构建业务创新场景是很容易陷入两个极端,一个是从顶向下,大而全,这样的弊端是,速度慢,跟不上价值的变化。一个是从下往上,缺少全局思考,这样的弊端是容易形成数据孤岛。

《精益数据创新体系》提倡的,是“大数据思维,小数据落地”:在构建这些小数据场景和价值之前,脑子里一定要有一个全景图,然后快速找到高优先级场景去落地,从而知道自己在做的这个小场景在数据全景当中的位置,只有这样才能对齐愿景,快速产生价值。

二、大数据,小展示

过去十几年的数据仓库,商务智能,其实都在做一件事情,报表。

然后,企业的数据部门或团队的价值衡量,经常用量化的报表个数,比如,为多少的角色,做了多少的主题的报表,这些报表被浏览了多少次作为成绩。

真的用户体验是这样的么?真的是报表越多约好,数据越全越好么?

的确,在过去的阶段是这样的,因为管理层需要一个全面展示描述性数据的看板。

但是,当现在的应用越来越细分,维度、口径越来越多,如果要把这些数据的维度的排列组合都做出来,那基本上管理层啥也不用干,报表都看不完,这是我们做数据分析,数据驱动的价值么?

大数据,小展示意味着再设计报表系统的时候,要遵循以下原则:

1.每一个报表的存在,要驱动特定的行为,不产生行为的可视化就是要消除的浪费

2.避免信息过载,在接受新的报表需求的第一时间,要思考的是,这个需求如何能够通过优化过去的报表,组合过去的报表来实现,尽量避免开发新的报表

3.数据仓库报表系统是一个需要运营的系统,要时刻关注用户的使用习惯,浏览报表的顺序,根据用户的浏览习惯优化不同角色的思维模式,从而制定个性化的,小展示的报表体系。最好直接给建议和结论,减少描述性的信息

总的来讲,“大数据,小展示”,要分析不同用户的使用习惯,看报表之间的关联,不断的提炼,发现这些关系,将报表越做越薄,越做越少,在这个层面,就要效仿“日落法”,报表要不断的减少,否则,海量的报表,是“用战术的勤奋掩盖战略的懒惰”。

三、大中台从小场景做起

最近经常有朋友加我微信,问一个问题,“你们有数据中台产品么?你们的数据中台产品都有哪些功能?”

坦率来讲,我觉得,数据中台这种与客户的业务,企业的结构,信息化发展阶段有着紧密的相关性的业务基础架构,是很难买一个大而全的产品来一劳永逸的解决的,大中台一定是面向场景的,而不是面向技术的,所以我们提倡“大中台从小场景做起”。

如何去理解呢?凯哥都会用下面这个图来解释构建中台的原则:



一开始的时候,要梳理出全面的创新场景,这就是中台的整体规划一定是面向业务愿景的,需要顶层设计,这就是上图左边的黑色框架部分,我们要通过业务愿景驱动出所有的业务场景探索,从而推导出数据中台的全景架构,技术支撑。

但是在实施的时候,要从具体的业务场景出发做起,从价值最高的场景做起,然后顺着这个场景竖切,这样,才能快速验证价值。然后一个个的场景做起来,业务价值和中台能力也就同步建立起来了。

总结一下,数据中台是一个企业的基础架构

要实现数据中台,要大处思考,小处做起,大数据小场景,大数据小展示,大平台小启动

当总结了两年以后,我们会发现,在数据创新,业务创新领域,有一个模式和方法是通用的,那就是《精益创新体系》的产生,且听下回分解。

本文作者凯哥,保留本文一切权利,未经许可请勿转载。


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