每個時代的機遇性發展都有一個大的背景，我們只有在認清所處的背景，自身所處的位置和階段，精準定位面對的最大問題，并解決它，才能抓住這個機遇。

——神策數據創始人&CEO 桑文鋒

在以“場景賦能·驅動有數”為主題的?2018?神策數據驅動大會現場，桑文鋒發表了名為《數據化建設的時代機遇》的主題演講，分享了新時代數據化建設面臨的挑戰和機遇，并指出了企業落地數據驅動的方法論。

以下內容根據桑文鋒的現場演講整理所得，文末可免費下載完整版 PPT。

本文將為你重點介紹：

• 中國信息化建設所面臨的問題

• 信息化建設由面向“業務流”轉變為面向“數據流”

• 數據化建設之產品、運營及產品智能

• 行業成熟度及數據驅動的企業落地

中國信息化建設所面臨的問題

以史為鑒，信息傳遞存在的三個問題

桑文鋒以井岡山的故事為引子，闡釋了一直以來信息傳遞面臨的三個問題：

• 不及時，在過去信息從發出到使用者獲取往往歷經幾個月時間；

• 不準確，經過間接傳遞會出現理解偏差，導致誤傳的情況；

• 不全面，長時間的傳遞過程中會遺漏信息，導致偏差性決策。

如今，信息傳遞問題解決了嗎？答案是沒有，但是近幾十年，信息化建設使信息的傳遞速度和準確性有了可觀的飛躍性進步。

面向“業務流”是信息化建設的核心問題

做好任何一件事，存在兩個核心環節：決策和執行，兩者缺一不可，相輔相成。

指令和反饋是通信的兩個環節，也是決策和執行能無縫對接，發揮最大能量的“連接器”。指令，指決策要變成一個可執行的指令傳遞下去；反饋，只有通過反饋才能評估過程的進展和質量，同時有益于佐證決策，做出更科學正確的決策。

2000-2015 是 15 年的中國 IT 化建設時期，眾多企業做了 OA、ERP、CRM 等的開發和應用，這些實際上是在解決指令的下達和傳遞問題，比如通過電子郵件可以把一個決策立刻傳達下去。

解決了“指令”的實現，那么“反饋”呢？

執行過程的有效反饋很重要，大多數企業會通過周報和日報來進行工作執行的反饋，但是這種方式會忽略工作的細節和反饋的時效性。

我們可以將反饋分成兩個部分：

一個是內部反饋。在內部，有一些工作是人工操作，存在沒有記錄進而導致缺數據的情況，且因為內部會存在多個不同的 IT 系統，會導致數據不互通的問題，比如市場部門和研發部門的數據。

另一個是外部反饋。在外部，反饋往往依賴市場調研機構，所獲取的數據也通常不全面，還會出現反饋滯后、周期長的問題。

從根本上來說，面向業務流的信息化建設是核心問題，可以從傳統和互聯網兩個角度來看。

面向業務流的信息化建設（傳統）

傳統企業，在企業的發展中工作結構和方式發生了從純人工，到引入機器，再到建設 IT 系統的轉變，例如，某個集團性公司的運作機制，會形成如上圖的網狀結構，一系列 IT 系統和不同職能線的人構成了整個服務體系，意味著缺少了人，這個體系就無法運轉。

面向業務流的信息化建設（互聯網）

互聯網企業，像 BAT 這些互聯網公司通過接近 20 年的發展，相比傳統企業，整個體系運作起來相對完善，即使在一天內沒有人工工作，整個服務受到的影響也不會很大，因為整個服務和系統的 IT 化還可以支持企業正常的有效運轉。但這樣就完成了反饋嗎？并不一定，用戶使用 IT 化系統的過程中，用戶需求是否被有效地反饋很難決斷，機器擁有的互動性和理解力與人相比，還是相差很多。

因此，11 年的從業經驗，我都在思考如何有效地收集用戶數據，并基于這些數據進行有效地反饋，讓產品變得更加強大和智能。

事實上，過去的信息化建設是面對“業務流”的，也就是說，企業通過引入一些 IT 系統，減少某些業務職能，使整個服務能更高效地正常運轉，不管是針對傳統企業，還是互聯網企業來說，在過去信息化建設的過程中，數據也只是 IT 化的副產品，這樣會導致當業務存在問題時，沒有數據支撐解決問題。

比如，電商業務中存在一些數據，運營人員想通過這些數據找到出現的問題和優化方案時，往往會發現數據不全，無法做深度的分析，所以，歸根到底是底層思路的問題。

信息化建設轉變為面向“數據流”

因此，解決信息化建設的根本問題，要在整個企業信息化建設過程中，實現面向“業務流”到面向“數據流”的轉變，不單只是考慮業務流，而是更多考慮如何把整個數據體系建立起來，來支撐業務更好地發展。

那么，如何建設企業的數據流？

如圖所示，未來 IT 系統的定位將改變，以前 IT 系統是核心，未來建 IT 系統是為了更好地收集數據，使數據流更高效地流轉，最后再建立應用層，這樣一來，不管是業務本身還是科學決策和產品智能都能更好地實現。

以神策數據的 ToB 數據流建設為例

神策數據就是 ToB 數據流建設的一個很好的例子，神策數據的整個業務對外有三個重要的環節：市場營銷、銷售和客戶成功。

這三個環節覆蓋了神策數據服務客戶的整個全生命周期，不同的環節都會產生一些數據，通過整合營銷、售前行為、銷售行為、客戶行為、業務等數據建立數據流，雖然建立的過程會出現一些挑戰，但是一旦建立了完善的數據流，就會消除不同團隊、各業務之間的割裂，讓各部門為同一目標而努力（如下圖），加速公司目標的實現。

數據化建設賦能產品迭代

今天，存在多種多樣的產品形態，越來越復雜，用戶在不同的場景使用不同的產品形態（如下圖）。

為了更好地滿足用戶的需求，產品需要不斷地迭代，某種意義上，“迭代”決定了一個產品的未來。

傳統的產品迭代方式

傳統的產品迭代方式相對簡單，可以理解為兩個步驟：點子和產品。

時至今日，依舊有很多互聯網公司僅憑借一個好的想法，開始盲目地做產品，如此非常依賴于產品經理的悟性，但人難免犯錯。所以，我們要思考如何讓整個產品迭代的過程變得更加科學，面向數據流的產品迭代，就是一個科學的方式。

面向數據流的產品迭代

在傳統的產品迭代方式中加入數據變成三個環節：點子、產品、數據。

如上圖，有了數據的加入，我們在將想法轉化為產品時，可實現建立可衡量的假設和指標、數據采集方案以及 A/B 測試的實施，讓想法先得到科學的驗證，再投入技術的開發，防止無畏的技術資源、時間、精力的浪費，實現投入產出比最大化產品迭代。

迭代后的產品會產生相關的新數據，通過數據分析，企業員工可以有所學習和思考，從而產生新的點子，然后讓這個循環有效地運轉下去。如此，將產品迭代變成一件科學的事情，所謂科學就是不斷地假設、實驗，驗證。

數據化建設之數據驅動產品智能

通過迭代可以使產品不斷改進，但是更多的時候我們期望產品能自動感知、適應、滿足用戶的實際所需，也就是產品智能。

所謂的智能，就是使產品具備學習能力，而具備學習能力，需要知識的輸出與輸入，對于機器來說，數據就是它最好的知識。將用戶的行為數據、交易數據、業務數據等整合起來，使用一定的機器算法，構建產品的指令和反饋的閉環，也就使機器具備了決策和執行能力，實現了智能。

目前中國的智能發展還尚不完善，但是未來十幾年，必定會出現新的變革。

數據化建設之運營革新

對于運營，數據化建設可以實現什么價值呢？如下圖是一個電商運營人員發起一次營銷活動的完整過程。

仔細觀察整個過程，我們會發現多次的跨部門配合，使整個周期非常長，且不能得到實時的效果驗證，最大的問題是，每次營銷活動關于優化過程可汲取的經驗很少，無法簡化流程，也就是無法實現運營流程的迭代。

當搭建好數據流，可以實現運營人員做的每一步操作，不依賴于有具體的研發人員的配合，通過自助式操作可完成整個運營過程（如下圖）。

構建可執行的運營分析閉環，從時效性和投入產出比，以及運營人員自身的提升都有很大的價值，如下圖當有了數據根基，我們通過給用戶打標簽，實現用戶分群，構建用戶畫像，并根據其制定運營策略，實施運營方案，實現用戶觸達，再通過效果分析，進行優化迭代，最終讓每一次運營都變成一次學習。

數據化建設的行業成熟度

本文開頭就介紹了把握機遇需要結合時代的大背景，下面我們來看看，目前中國大數據建設的行業成熟度。

通過調研結合實際經驗，我將行業成熟度分為成熟、崛起、趨勢三大類（如下圖）：

數據化建設之數據驅動的企業落地

很多人對神策數據的認知僅停留在神策數據是做數據分析工具的，但是，一個工具不可能讓一個企業實現業務數據驅動化。

事實上，實現企業真正落地數據驅動，需要具備以下三個條件：

老板及管理層有數據意識；

業務流程和組織要進行數據化改造；

重視數據采集，構建數據平臺。

老板及管理層要有數據意識

一個企業變成真正數據化的核心是老板、管理層具有數據意識，能自上而下地推動數據驅動的落地。

假如，一線工作人員花費 2 天時間進行數據分析選出最優方案交給老板，最后老板還是憑他的喜好拍板做決定，那么以后就不會有人再去真正的做數據分析，而全部都想變成心理專家，去洞察老板的喜好。相反，如果老板本身有數據意識，員工開周會匯報工作，需要有數據為依據。那么，這個企業至少在形態上具備數據驅動的前提條件，即人人在意數據，也就是樹立數據驅動文化。

從百度的第一天入職，“用數據說話”的文化就深深地印在了我的腦海，8 年時間在百度做任何事都要基于數據。探討?Google 文化的《重新定義公司》這本書，其中有一大篇是講 Google 是如何用數據說話的，例如 Paypal 表示有數據就有更大的自由權。

業務流程，組織的改造

前面已經闡述了很多業務流程改造的內容，這里不過多描述，簡單來說，不管是市場、產品、運營、銷售都要做到讓數據成為核心的一部分，讓自身成為整個流程的一個核心環節。

關于組織改造，公司中的各個部門，包括市場、產品、運營、研發等人員，都要基于數據流程對自己的定位進行改造。

對于業務人員不僅要提出數據需求，還要提出業務需求，業務需求和數據需求要同步提出。對于研發人員來說，要意識到整個產品開發跟數據收集，數據建設是同等重要的事情，不要覺得產品經理提數據需求是副產品，也許，未來評判一個研發工程師的標準，不僅要看開發和寫程序的能力，還要看數據收集、數據建設上的能力如何。

數據采集與平臺建設

神策數據非常重視數據源，數據采集是所有應用的根基，“大、全、細、時”是神策數據對數據源的認識。

關于神策數據體系和服務有三點。

第一，神策數據服務客戶的過程本身就是迭代的過程。神策數據早期只有一個產品——神策分析，但隨著業務應用點的增多，單一的一款用戶分析產品無法全面幫助客戶實現數據驅動。因此，神策數據在今天推出產品矩陣，今后也將繼續迭代。

第二，將服務客戶變成標準化和科學化的過程。神策數據擁有成熟的客戶成功團隊以及團隊管理系統，在如何更好地服務解決客戶的問題上，神策數據遵循“追求極致”。

第三，給客戶提供系統化的咨詢解決方案。企業并不能單靠引入一款產品解決所有實際問題 ，神策數據會圍繞企業面臨的具體情況，為其提供一個真正可執行的系統化解決方案。

寫在最后的話

我對歷史非常感興趣，我認為通過閱讀與歷史相關的書籍和文章，可以加強對數據的認識，產生遞進式的認知。比如：

《萬歷十五年》，作者為歷史學家黃仁宇，這本書講整個明朝的管理，一個國家是一個大企業，整個管理過程中的效率是一個非常大的問題。作者認為，真正要管理好一個國家，最重要的是數目字管理。

《反對本本主義》，90 年前的毛澤東寫了這篇文章，其中有一句話“沒有調查就沒有發言權”經久不衰，在今天仍是真理。

這些是歷史沉淀下來的真知灼見。我們走到這個蘊含機遇的十字路口，讓中國數據化建設變得更好是我們的使命，相信未來，我們會一起創造中國的數據化建設輝煌！

溫馨提示

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的PPT 下载 | 桑文锋：数据化建设的时代机遇的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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