【大咖讲书】《数据驱动》读书会（三）数据分析的价值与现状
所属话题：用数据思维驱动运营
实践应用
接下来我们就看数据分析到底有什么样的价值，然后我们现在都会遇到什么样的问题，其实我在百度，因为整个做数据过程中，等于是有很长时间了，又加上创业之后，我自己直接打交道的就有几百家创业公司，打交道的过程中，我就慢慢在总结，数据的价值到底是什么。
我总结了两点，一点就是数据去驱动决策，就是帮助你拍板的，就是我前面讲的这些历史上的这种例子，都是说我有了数据之后，更好好的去做决策。
这里面呢，不管做一些商业决策，产品中战略上的东西，或者说我们做一些产品的迭代，产品设计，这种运营监控的事情，有了数据之后，就帮到你更好的做决策，然后比如销售，一个销售的情况怎么样，我们这种团队管理，都可以去用一些数据来说话。当然更多的是一个，就是给人去使用，有数据之后，然后你人去拍板，去做这个决定。
然后，但这里呢，在我看来，只能发挥数据20%的作用，数据更大一个作用呢，在另外一块，就是数据驱动产品智能，那什么是产品智能，或者说什么是智能，现在人工智能比较火，大家怎么理解什么是智能，比如说一个门，它上面装了一个弹簧，我推它一下，它开了，然后它自动又和上去了，这叫不叫一种智能，那或者什么叫智能呢。
其实我总结智能是这么一个模式，就是首先有了一堆基础数据，然后在这上面呢，套上一定的策略算法，再把结果回馈到产品里面去，这让产品本身具有一种学习能力，就是自我迭代，比如典型的例子就是今日头条，今日头条，因为你看了几个花边新闻，它就专给你推花边新闻，因为它训练你这个模型，你点的越多，他就知道你对这一类的感兴趣，然后把这些地方就强化，去强化你这个，用专业话讲，去做推荐。这其实就是典型例子。
因为产品本身引用了数据，里面用到了数据，用到了这种产品智能的价值，那就跟之前我们去看一个新浪的新闻，搜狐的新闻，这就有本质区别了，这是今日头条现在它的市值，一个估值已经非常高的状态，就是它实实在在的在创造新的价值。
所以这就是说，我们谈这个数据的价值，在我看来就这两点。那我们在想这种大数据时代，这种数据分析，对我来说，对你个人来说，到底有什么用，就是这两点。就是你要考虑的是，在你的工作，在你的生活里边，特别是工作里边，我们怎么能用数据帮助你更好的做决策呢，我们怎么能让我们产品本身，让因为有了数据，价值更加高呢，这就是我们思考的点。
然后那我们真正去让一个企业去实现数据驱动，让数据分析真正帮到你，那不是说，好，我这个公司，我能出几张报表，就叫数据驱动的，不是这样的，它是一个逐步渗透的过程。
那但是在实际过程中，在我们真正去做的时候，问题就非常多了，比如来说，你只有宏观的数据，然后我们看一些整体的情况，我们知道，但是等到，比如昨天，我们活跃用户数跌了20%，你又会想查，这20%到底是怎么跌下来的，那你就要去看一些细的例子的数据。
比如我们按照渠道拆开，按照地域拆开，去看这些数据，但是这个时候如果你没办法去看一些精细化的数据，那你就没办法去决定到底这个问题出在那里，也有可能是，比如你不同的部门，然后市场部门掌握了一部分数据，然后销售部门掌握了一部分数据，或者产品团队掌握了一部分数据，等到你想用的时候，要跟各个部门打交道，去审批数据的权限，等审批到了之后，又发现这个数据ID又没有打通，我们又没办法把这些数据真正的关联到一起去使用，这些都是实实在在的问题，就是它真正在一个企业去落地的时候，挑战还是非常大的。
那理想状态是什么？理想状态我总结就是说，真正的自助式的数据分析，就是让业务人员真正去掌握数据，不是说好一个公司里面，老板想看数据的时候，由工程师帮你跑数据，然后其他一个产品经理，运营经理想看数据的时候，就没数据了，或者提了数据之后，过一个月才给他这个结果，你说这个效率是怎么样的。
更好的情况是，我们一个公司里面，业务人员各个角色，大家想用数据的时候，都能够去进行交互式的方式，自助式的就去完成这些事情，那这个效率就要高很多了。
那这个常见的一种模式呢，我就把它归结为是需求驱动，往往是有人提出来数据分析的需求，有工程师，从杂乱的数据里面想办法去满足需求，然后整个交互过程，整个周期可能花几天，几周才能满足一个需求。
更理想的状态呢，就是我们反着来，就是我们先要有数据基础，应该把数据底子怎么更全更细的做好，去采集好，然后在这个基础上，提出自助式的分析平台，然后之后呢，让业务人员可以自助式的去完成这些事情，数据分析的事情，从一个几天去满足一个需求，变成几分钟，几秒钟去满足需求，那这个效率就高很多了。
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