好的數據分析服務究竟是什么樣子的，愛奇藝資深工程師為你解答
張凱 | 2016-11-09 17:07
【數據猿導讀】 張凱先生是BDP資深用戶，此前創(chuàng)業(yè)時(非愛奇藝)，曾深入使用BDP產品，分析公司的各種數據。本文重點分享了創(chuàng)業(yè)公司應遵循長板理論、什么樣的公司適合用BDP產品、為何需要提升基礎數據分析能力等話題
•本文整理自愛奇藝安全云資深工程師張凱在海致BDP上?？蛻羯除埳系姆窒?。
•張凱先生是BDP資深用戶，此前創(chuàng)業(yè)時(非愛奇藝)，曾深入使用BDP產品，分析公司的各種數據。
•本文重點分享了創(chuàng)業(yè)公司應遵循長板理論、什么樣的公司適合用BDP產品、為何需要提升基礎數據分析能力等話題。
•以下為分享內容，全文3133字，閱讀時長：10分鐘。
壹·短板理論vs長板理論
短板理論
曾經有一段時間，短板理論非常流行，短板理論也被稱作為木桶理論，就是說一個公司的能力取決于他自身的最短板，假設我這個部門比較弱，公司能走多遠就是被我這個部門限制的。
所以信奉短板理論的時代，公司會怎么做呢?
公司會大而全，會試圖讓每個部門都非常強，讓每個部門里的人也非常強。但這其實搞混了一個觀念，就是公司能力的強與弱，到底是看每個部門都很強?還是看公司整體有很強的能力?——后者強調的是公司調動內部力量，整合內部資源的能力。
長板理論
最近兩三年，又出現了長板理論。
美國濃厚的創(chuàng)業(yè)氣息是長板理論誕生的基石。當大公司害怕自己已獲得的專利被人趕超，而不敢創(chuàng)新時，美國杜拜法案通過了，鼓勵了一批“科學家+小團隊=創(chuàng)業(yè)公司”的誕生。這些小公司都面臨一個很實際的問題：沒有錢，沒有人，沒有時間。
當一個PPT就能夠賺到50多萬美金的事情發(fā)生后，這些錢就全部都被用來投入到高科技領域了，創(chuàng)業(yè)公司開始走向專業(yè)化。
這時候，小公司強強聯(lián)手，互補短板的效益將大大高于自己補短板
為什么呢?
專業(yè)性的小公司，其核心競爭力是已有的一些專利，或者是一些運營能力，而不再是財力或資源有多么雄厚。這樣專而精的小公司，其特點就是渾身皆短板，而這種企業(yè)必須要快速增長。
怎么辦?最好從外面找合作。
舉個比較直白的例子：BDP這樣在BI技術方面比較專業(yè)的公司去與銷售比較牛的公司合作，你用我的長板，我用你的長板，大家用很多長板，最后形成了一個新的木桶，這就是所謂的長板理論，也被稱作新木桶理論，它更適應現代發(fā)展的趨勢。
BDP適用于哪些公司?
如今，越來越多的創(chuàng)業(yè)企業(yè)選擇和第三方合作，而不是自己去研發(fā)，因為研發(fā)成本越來越高，特別其中的是人力成本，會越來越大。
當一家創(chuàng)業(yè)型小公司在沒人沒錢沒開發(fā)時，選擇BDP合作是合適的。
而當大家都選用BDP這樣為創(chuàng)業(yè)公司服務的專業(yè)小公司時，類似BDP這樣的公司也就會越來越多——它們的服務質量會越來越好，由于規(guī)模效益，價格也會越來越便宜，這就是現在這個時代的趨勢。
但接下來就會有人問，愛奇藝為什么不和BDP合作呢?
因為，愛奇藝自身的研發(fā)成本非常低，愛奇藝的云平臺真的是我見過的為數不多，可以和阿里云媲美的云平臺，在這樣的平臺之上構建一個應用是很快速的。所以，看一個公司是否需要和BDP這樣的專精企業(yè)合作，前提條件是看他的自研成本是高?還是低?如果他自己補短板的能力和效益遠遠高于購買，就無需和BDP這樣的專精企業(yè)合作了。但并非所有公司都擁有類似愛奇藝的云平臺，成本會持續(xù)上漲，有一天你會發(fā)現，大公司也會被逼著與小公司合作。
游族大家聽說過嗎?游族當時購買了tableau的BI工具，但是他們理解的tableau，只是一個工具，一個臨時解決方案，過兩年可能就換掉了。
而BDP正逐漸成長為一個第三方解決方案公司，也就是說，BDP不只是一個工具，而是一個合作伙伴。
所以選擇BDP對各位小創(chuàng)業(yè)公司而言，等于是精減了公司中的一個機構。我個人比較崇尚構建這種小而美的團隊。
貳·聚焦基礎分析能力的提升
現在看來，人工智能和機器學習在5-10年內仍舊無法商業(yè)化，想要乘風而上，專注于基礎分析能力的提升，優(yōu)于跟風人工智能。
我是個對未來十年人工智能發(fā)展非常悲觀的人，以我自己了解到的消息，大多電商公司在智能定價、智能選品方面都并不成功，這是因為，數據積累、經驗積累、數據質量都還有很多問題沒解決好，整體數據環(huán)境還不成熟。
我覺得大家要搞清楚，阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石，是人工智能在垂直領域的小爆發(fā)，但并不意味著人工智能領域整體爆發(fā)了。如果要解決商業(yè)上的問題，通常還需要一個通用型的人工智能解決方案，這種垂直性人工智能的爆發(fā)，如阿爾法狗，并不能解決商業(yè)的問題，
包括近期熱門的機器學習，你也很難找到一個靠機器學習就可以解決50%甚至30%商業(yè)問題的產品。這意味著機器學習無法在5-10年內產品化，產業(yè)化。
人工智能、機器學習還不能代替人們做決策，而基礎數據分析則可以輔助運營和產品人員做出決策。
并不是只有大公司才有海量數據，小公司擁有的埋點數據、DataX的數據、包括一些GPS定位數據等，量都非常大。
個人認為，在大數據時代，未來10年的發(fā)展重點應當是，提升海量數據之下的基礎分析能力。
叁·以快速應對多變
數據平臺支持突發(fā)需求的能力，很重要
舉我之前在創(chuàng)業(yè)公司的例子——
其實無論是數據還是報表，創(chuàng)業(yè)公司在沒有人的情況下是無法分工的，大家都在干一樣的活。而最簡單、最基礎的報表還是需要的，大家至少需要了解到昨天訂單量多少、成本多少之類。
BDP的好處在于靈活、在于快，這點大家都知道，快和靈活在應對突發(fā)事件時就變得很重要。
比如魏則西事件發(fā)生后，對醫(yī)療行業(yè)的沖擊蠻大的，然后老板上午就有可能問，這事兒對我們有什么影響呢?昨天丟了那么多訂單，是因為這件事嗎?
本來創(chuàng)業(yè)公司就要加速適應變化，也就意味著他決策的速度、發(fā)現問題的速度，都很重要。所以對于突發(fā)事情的決策，整個數據平臺是否有支持的能力是很重要的。
所以說，BDP用來做數據解釋，做輔助決策的產品功能做的非常好。
不要讓用戶變成表哥
再舉個例子，公司里有很多個部門一起合作，其中一個部門被我們稱作為表哥，原因是他們天天在玩EXCEL，從PPT里面導數據、看數據、形成一些匯總的東西給老板。
然后你就發(fā)現，云計算大數據時代，當我們擁有了數據獲取能力之后，就開始制作很多表格，關鍵表格會隨著業(yè)務增長越來越多。
人們總是有顧暇不到的地方，總是會有看不全的地方，這時要么增加人力，要么放棄數據敏感性。
這時候數據分析工具該怎樣支持用戶呢?我希望BDP能實現更多的分析，將分析師從無止盡的表格里解放出來，不去關注單個數據是漲是跌，而專注在業(yè)務邏輯、分析需求這類問題上。
另外，當圖表產生之后，數據之間是否有相關性也很重要。比如唯品會，同樣的一個SKU，他的各個指標就有三四十種。
人不可能挨個去看這三四十種指標的關系，如果能通過智能BI系統(tǒng)，幫忙自動分析數據之間的關聯(lián)、以及關聯(lián)信息，人再做進一步的分析和下結論，就會很省力。
總結我剛剛說的對BDP的一些期望，就是自動化——自動化的讓BI系統(tǒng)告訴你，系統(tǒng)里面發(fā)生了什么有趣的事，而不是讓人挨個翻數據去發(fā)現。
肆·持續(xù)關注數據效果
再談精益思想
精益思想這個詞，這兩年都被炒爛了。簡單說精益思想是個閉環(huán)，先從想法開啟—構建—編碼——開發(fā)——產生數據——學習反饋，學習再促進想法誕生。
但很多公司都把重點都放在了idea怎么能夠去構建出來，對于后半截(構建-編碼-開發(fā)-產生數據-學習反饋)其實很少操心。
現在創(chuàng)業(yè)公司節(jié)奏這么快，大家新想法這么多，公司能活多久就看你能迭代多少次。所以你越迭代，越需要數據平臺來支撐整個公司，支撐精益思想的循環(huán)。
對于創(chuàng)業(yè)公司來說，不在于我能不能處理這些數據，能不能形成一個報表，而在于我們的數據處理速度能不能跟上公司的前進速度。
尤其對于自己的甲方，沒辦法提供快速數據服務的話，什么東西就都完了。小公司發(fā)展到中期，要迭代很多運營策略，才能保證你完成下一次融資。所以你一定要開BDP，要縮短產品決策時間。
交付不是終點
我常常會想，花了半個月時間，花了好多心血做出來的數據和報表到底用戶看不看呢?為此，我們要采集用戶使用報表的信息——PV、UV等，比如，他們看了多少個表?他們的停留時間是多少?
同樣的報表呈現給不同的用戶時，要考慮很多因素，才能滿足他們的使用習慣，比如老板幾乎一個月都不用電腦，99%都在用手機在看，這個時候我們就要在給老板做餅圖的時候考慮到移動端的閱讀體驗，普通的報表細節(jié)太多，可能就不合適，需要做UI的改進。然后報表在PC端就可以做的稍微浮夸一點，復雜一點。
因此，我們做數據可視化產品，必須要了解用戶使用圖表，使用數據的習慣和效果，然后不斷的去完善。
BDP非常方便，不僅在于創(chuàng)建，也在于更改，能夠很好的支持我們改動報表。但也希望BDP能再接再厲，有更多功能，滿足不同用戶的需求。
來源：BDP商業(yè)數據平臺
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