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BI的囚徒困境

傅一平 与数据同行 2021-10-15

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作者:傅一平 博士 浙江大学毕业  当前就职于浙江移动 

写过一篇《为什么传统BI分析专题很难成功》,谈到了很多传统企业BI分析专题项目失败的原因,自己再看一遍时,却觉得自己当时的理解并未触达根本,写得时候以为过去的自己是个囚徒,但现在看来,自己依然是个囚徒。

触发感想的有二件事,一件是大数据运营的反思,另一件是最近几年的人员离职现象,本来这两件事没啥关系,但却都有一个相通的因素,就是在“出口”上的追求,几年前的一位同事离职的时候,同样谈到出口问题,就是得不到自我实现的感觉。

由此想到以前做的BI项目,也面临同样的问题,当时在技术、建模、人员上投入不能说不多,但效果难说理想。

有人曾经一针见血的提到当前很多传统企业大数据亦或BI的核心问题是渠道问题(注意这里的BI特指跟业务相关的专题项目),对于传统企业来讲,如果在渠道上不给予大数据或BI赋能,很难成功,大数据或BI出口的第一步,就是要掌控渠道的实际数据运营权。

这里的渠道是个广义的概念,就是大数据或BI最终的分析结果,能否由大数据或BI主导推送到想推送到的对象:

比如分析报告能否直接推送到决策者手中?能否第一时间得到决策者的反馈?

比如目标客户是否能直接推送到线上线下渠道中?能否第一时间通过渠道得到效果的反馈?

中间每增加一个中间环节,大数据或BI的价值就降低一点,直到耗尽,在很多传统企业中,做建模的人和享受数据价值的人相距过于遥远,也许就是症结所在。

如果认可这一点,在BI专题项目开始前,就需要先与业务谈妥渠道协同的问题,别急着建模型或搞系统,前面没谈清楚,成功的第一个数字只能是0,   如果成功了,更多也是皇帝的新装吧,只有解决了渠道问题,才有建模和系统,才有后续的迭代,才有所谓的互联网速度。

但是,传统企业有自己传统业务的坚持和可用的经验规则,产出本来就可以,储备产能倒并不是非常迫切,强调能力的大数据或BI要生存,必须适应它,但显然工作的第一要务不是冲到前面去做一个个的专题应用,“搭台唱戏”似乎更为可行了。

所谓的台,既可以是一个提升传统工作方式的自动化系统,也可以是一种运营手段,比如宣贯、培训、辅导、竞赛等等,在不同的时期,采用的手段也不同。

在传统BI时代,企业的数据意识并不强,BI更多应在工具层面去提升效率,比如人工取个数很慢,就搞个自助取数工具,其效果好过搞高大上的模型或专题分析。

大数据来了,很多企业的数据意识渐起,业务用大数据的驱动力十足,应该抓住时代赋予的机会,吸引大伙到构建的大数据平台上跳舞,自己做好模型、技术等支撑,但吸引是个艺术活,极大考验组织能力和运作能力,有时还得亲自上马搞个最佳实践,助推一把,要相信“星星之火,可以燎原”。

如果有可能,企业赋予了你运营某个渠道的权利,那一定要珍惜这次机会,好好用数据运营它吧,肯定让你觉得数据不够用,每天“欲仙欲死”,这就是互联网的迭代吧,失败应是常态,但肯定会获得更大的成长。

无论是哪种方式,都算是解决了出口问题,对于BI或大数据的,这是一个新的开始。

历史足迹

传统BI的认知:

《我们需要什么样的ETL?》

BI一线管理者的二次创业?

《十幅图读懂BI自助取数系统!》

《为什么传统BI没前途?》

《为什么BI取数这么难?》

《BI自助取数是怎么炼成的?》

《报表系统的雄心? 》

《重新认识数据可视化》

《为什么数据挖掘很难成功?》

《如何才能做好一张报表?》


大数据的实践:

《大数据需要什么样的合作伙伴?》

《不忘初心,大数据不是IT的狂欢!》

《大数据,悟道2016》

《我们缺什么,一次大数据头脑风暴的启示!》

《一个大数据应用是如何炼成的? 》

《一只传统企业大数据平台团队的绽放!》

《大数据,为什么不是传统BI的简单升级?》


数据管理的领悟:

《重装上阵-大数据管理的实践和思考》

《我如何完成一本企业数据字典的编写!》

《为什么数据管理工作很难成功?》

《七幅图读懂企业的数据字典》

《六把武器? 谈谈DT时代的大数据资产管理》


数据人员的修养:

《数据分析师的自我修养》

《为什么有些人用3年的时间获得了你12年的数据分析经验?》

《经营分析师如何进一步提升自己的境界》

《数据从业者与PPT的进阶》


运营商大数据:

《联通的大数据反欺诈,依赖互联网公司靠谱吗?》

《电信运营商的反欺诈系统不会侵犯用户隐私!》

《DPI大数据之战,运营商的艰难抉择》

《PK BAT大数据?谈谈运营商大数据的价值》

《唯有数据创新,运营商才能实现大数据变现的突破》

《逆袭 | 运营商吸引大数据人才的七个优势》


我的读书笔记:

读吴军的智能时代

《如何清晰的理解区块链?》

《我如何理解深度学习?》

《进阶: 产品启示录》

《黑客帝国的前奏:工业大数据的崛起》

《互联网广告:大数据变现的颜值担当》

与数据同行

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