看到数据不等于看到价值

数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。

企业内数据不同于应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。如果将整个链条分为10步，那么数据最多也只能算走8步，最后两步还是要靠人来完成。(这里也顺便插一句，个别人会妄图通过商业智能(bi)能够直接走完10步，我认为是想多了)

讲到bi，客观来看，它的价值也是不能小视的。完整的10步它没有办法自己走完，也可以先走个7、8步，在这7、8步之中，也就蕴含着非常的价值。

1. 让管理者只完成最后的几步，总归是效率提高了，面对问题可以有更快的反应速度，这一点是容易理解的。
2. 出错概率更低了。原本10步都会出错，现在只有3步会出错。从这衍生出来的，就是企业管理水平的提升，不仅仅是企业领导的管理水平，而是整个企业，是每个对业务做出决策的人的管理水平都会提升，大到企业的战略方向，小到商品该放什么位置。为何我这样讲？当原本要走10步之时，会有一半的人怕麻烦，直接放弃从而直接拍脑袋决定，损失就从这里开始了(不要觉得自己企业员工都勤奋的一塌糊涂不会出现这现象，没看到是因为这样产生了损失也无法被察觉)。剩下一半不怕麻烦的人，因为每个人能力的不同，在不同的决策点都可能会出错。能按照规范的步骤不出错走到7步的人，可能也只剩下1/4了，其余的3/4，又是损失。所以，如果bi可以让企业整体都以一个标准的方法来决策(数据分析，或许不是为了分析，而是为了规范)，走完这7、8步，是不是真的价值很大。

我认为这也是bi理应发挥的价值，但是见过太多的企业，认为自己的bi系统没什么价值，最多让it提供数据的速度更快而已，对业务而言，没有什么改变。这样让企业的it很被动，被认为bi系统就是为自己减轻工作量、降成本，从而不愿更多的预算以建设bi平台。是这些企业错了吗？并不是。是我错了吗？我觉着也不是。那究竟错在哪里？

一是自己对bi的认识不够清楚，二是忽悠人的乙方。很多企业的bi平台建设完，并没有帮助企业走7、8步，甚至4、5步都不到，只走了2、3步，剩下的路交给企业人员自己走完，剩下那么多，自然感受不出什么价值来。

举例子说一下，我以自己熟悉的零售行业为例。一家企业决定要花钱来建设bi平台，除了知道要开始这样一个项目外，其他并不知道要如何去做，做哪些内容，看哪些数据，怎样看这些数据，一概没有规划，其实真的好多企业都是这样的，这样他们就需要不止关注软件公司的技术实力，同时会关注软件公司的行业经验。此时碰到了公司a，公司a非常准确的抓住了这家企业需求，讲解了他们对行业内数据分析的理解和规划：

就零售行业而言，要分成几大模块，销售模块、门店模块、商品模块、会员模块、巴拉巴拉。。每个模块的价值内容巴拉巴拉。。。 所以，我们决定为你们这样规划，bi分成四大分析模块，其中销售模块包括销售同比分析、销售环比分析、销售结构分析、销售趋势分析、品类分析巴拉巴拉。。。 商品模块包括品类分析、商品排名分析、动销分析、库存结构分析巴拉巴拉。。。

在场的人大部分都被折服了，a公司讲的好专业，分析内容好全啊。好，惨剧从此开始了，下面我来戳一下。

对方列出了一堆的分析内容，而这些内容到底代表着什么？是什么样子的？看到这些会引发怎样的思考和行动？可能很多企业都不会去追问这一系列问题，仅仅是看着这些分析主题好像是有用就够了。

以库存结构举例，单纯的拿出来库存结构作为一个分析主题，是不够的。要让数据产生价值，就需要对不同内容进行整合，打通彼此之间的关系。库存结构，自身要拆解为有效性结构、类别结构、库龄结构、价位段结构、等级结构、折扣结构，同时要对比对应的销售结构，当库存结构和销售结构对比展现，能够直观看出库存结构是否合理，例如如果某品类库存占比1/3，销售却占比1/2，那就很可能需要增加该品类库存来调整结构应对市场；再配合以库存结构的日期波动，看不同分类结构是怎样波动的，例如当折扣库存随着日期的变化越来越高，就意味着门店新品过少，应引进新品并尽快处理折扣商品。

以上的例子，只为表达能为企业带来价值的数据，不是简单的各种分析内容的罗列，而是需要进一步的逻辑搭建，不同分析主题之间有逻辑，分析主题内部也有逻辑，这些逻辑打通，才能实现数据与业务的关联，看到这样的数据，才会有所思考。如若不进一步考虑这些，那么企业自然只是做了一些数据的陈列，只不过让业务人员数据看的更加方便了而已，而真正的价值，便很难说的清了。

我将数据分为五个层次，数据->指标->分析内容->主题->管理。每个层次之间通过逻辑搭建整合可以形成上一层，越到上层实现难度越大。很多企业只是整合了各种指标和分析内容，那么它的bi平台也只不过是指标和分析内容的罗列，这样它的价值必然有限。也有很多乙方拿着分析内容的清单来忽悠人，最终实现的bi平台自然也是不过而而。

以上文章，希望广大企业能够更深入了解bi平台，面对乙方可以有更深一步的追问。让数据的价值不止于看见。

End.

作者：jiago 王佳东fr来源：知乎

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