观感 | 与品觉老师聊数据的本质(一)

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 两个月前,车品觉老师发布了新作《数据的本质》。那周正好与品觉老师约了早茶,第一时间八卦了下这本书的因缘与趣事,当然更主要还是向他请教和探讨了很多数据分析与商业智能方面的思考。因为之前的多元化背景,品觉老师在温和中带着犀利,尤其着眼于如何兼顾前瞻创新与实际落地的可行性,而这也正是我们观远在数据分析领域创新的一些底层逻辑。这本书里面的很多观点有深刻的共鸣,结合平时在一线与客户接触的所见所闻所想,我会陆续分享一些思考。抛砖引玉,希望与更多的朋友一起探讨学习。

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《数据的本质》          作者:车品觉

大数据专家,前阿里巴巴集团副总裁、现红杉资本专家合伙人,被誉为中国数据化思考第一人



未来的公司都是数据公司,如果CEO没有数据化思维,后果难以想象。

今天先聊下CEO这个话题,毕竟数据驱动决策已经成为了一把手工程。

品觉老师在阿里从0到1建立过数据分析与决策体系,为互联网高层提供数据驱动的炮弹,这几年又为传统行业的CEO们提供策略建议,有很多这方面的感触。

那么这个趋势对CEO具体意味着什么?是投入更多的预算、招来更多的数据分析人才,还是多参加一些大数据的活动、听取更多数字化经营方面的汇报?

我们自己在与很多客户CEO交流的过程中,看到几个显著的变化。

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一个显著变化是CEO开始直接参与,至上而下top-down的推动全员数据思维。

我们的一位客户CEO,旗下是国内top 10的生活服务类品牌,他的未来3年目标是带领公司从华东走向全国,并对外孕育和迭代“新物种”,输出产业平台的影响力。我最近和他开玩笑,要聘请他成为我们的兼职测试工程师了。这是为啥?因为他总是在第一时间直接使用我们的产品,第一时间追着IT和业务负责人,盯数据、要反馈、追结果,即便很多创新的业务本身还在快速尝试和迭代中。

我们过去服务了国内外很多客户,这在以前是不可想象的。过往的商业智能与分析项目,也包括今天很多国际大厂,仍然强调“Boardroom Dashboard”,给董事会高层开会用的数据仪表板,通过自下而上bottom-up构建好,然后以很静态的方式呈现给各个高层。大家看看历史汇总,没问题通过,有问题会后另行安排跟进。

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(图片来源于网络)

“Boardroom Dashboard的思路与互联网精神背道而驰。”

这位CEO朋友这么评价,我深以为然。

这几年互联网转型,国内很多CEO对互联网精神其实有很深刻的理解,要从组织和战略层面推动数据化的转型升级,只有赋能全员进行数据化决策,才可能构建可持续的竞争力。

而这与传统的数据分析项目开始有了差异性的变化:过去的商业智能分析我们叫做“站桩式”的看数据,大量的报表Report、仪表板Dashboard、可视化Visualization,构建之初有一个确定的场景;而未来的业务决策,一定是“数据驱动”,决策者需要的是可指导行动的决策建议Actionable Inisghts。业务变化太快,只有构建敏捷的数据分析能力,业务才能快速迭代创新。


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第二个变化,我们看到不止于CEO自己,CEO对IT部门的职责有了很不一样的期望,CIO从原来解决问题导向的“交付型”,转换为寻找机会导向的“增长型”。CIO或IT总监(互联网公司有些时候CTO兼任了CIO的角色),从以前的Chief Information Officer(首席信息官)转型为Chief Innovation Officer(首席创新官)。

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(图片来源于网络)

最近与国内某消费品领军品牌的CIO朋友讨论,2018年他们在IT方面预算在数亿级别,更重要的是预算结构的变化。过去预算里面大部分是业务系统相关,而现在开始,数据相关的应用占比显著提升。此外,这位资深的CIO朋友,因为业务与技术俱佳,也因为未来战略的需要,被任命为公司最高战略决策委员会中的几位成员之一。与董事长保持高频的会议,深入的参与公司战略的制定,确保对业务创新与增长的直接支撑。而CIO职责的这个变化,也在2018年的Gartner对大量CIO的调查报告中有所体现。

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(图片来源于Gartner)


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第三个小变化是最近的另一个趋势,那就是不少传统的公司把IT部门独立出来,成立专门的大数据公司,或成立一个创新平台,通过资本+数据+技术的方式来独立孵化和运作项目。很多时候是同一套人马,对内服务内部的数字化转型,对外与上下游以及创新公司进行深度合作,既打磨能力又反哺生态,形成最佳实践和反馈闭环。以前一般是巨无霸才这么做,比如平安集团下面的平安科技、像永辉集团下面的永辉云创等,现在我们看到不少体量稍微小一些、但也是细分行业里面排在top的公司已经在开始这么做。

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(图片来源于网络)

这个安排背后,有主动创新的因素,但我的感觉更多是倒逼。CEO和高管们意识到数据驱动的重要性和紧迫性,看看内部,传统意义上的IT部门战斗力有限,尤其思维比较受局限,难以保障公司有长期和专业的“增长”方面的支持。投入更多预算、构建更强更大的数据人才团队?实际操作起来难上加难。一方面难招,另一方面难留。现在市场上与大数据或数据分析相关的人才都是一票难求,不只是看薪酬,更看未来成长。

通过设立独立的科技公司的形式,赋予团队更清晰和远大的使命,通过期权或者两重激励(集团以及独立公司)的方式,确实更能吸到好的产品研发团队,长期的提供“数据驱动增长”的核动力。此外,即便科技公司本身未必能独立做得多大,但通过这个平台,可以形成更互联网化的氛围,接触最新锐的数据技术和实践,与外部的合作伙伴在更高的段位上展开合作,深度共建和灵活创新。

今天先聊到这,后续我将继续分享更多的一些共鸣点以及个人的观察思考,包括“数据分析师的广泛缺失以及对策”、“自动化数据分析的未来”、“大数据与人工智能的关系”等其他主题。大家如果有任何反馈或希望讨论的点,也欢迎随时留言。

本文作者

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苏春园

观远数据创始人兼CEO

卡内基梅隆大学信息技术与管理专业硕士,曾担任纳斯达克上市公司MicroStrategy微策略软件全球高管&中国研发总裁,为多家500强客户提供商业智能与大数据分析产品与方案。观远数据是国内新锐的智能数据分析公司,获多家全球顶级VC投资,通过AI+BI的一站式商业智能分析平台,为客户提供可行动的决策建议。

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3 个评论

期待连载
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导师

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