未来,BI部门像无人驾驶的汽车

2016-01-08作者:阿里研究院编辑:管志慧

大数据时代的若干新思考


不同状态的企业,对于数据的关注点不同


我们要非常注意企业所处的状态,包括企业状态和数据状态。一个企业处在不同的状态之下,对于数据的关注点是不同的。例如,目前的阿里巴巴,业务量大、数据繁杂,所以我特别希望从数据里发现它的价值。而对于数据比较少的公司,由于还没有这么多数据,所以短期内不用担心这个问题。



如果已经有海量数据,在这个海量数据中心里面寻找一些有价值的东西出来,这可能是大数据。马云曾说过:凡是已知某种关系,运用这个关系数据计算出一个结果来,或者找出一个规律来,这不是大数据;凡是不知道某种关系,但是刚刚找到这种关系,并且运用这种关系能产生出额外价值的时候,这才是大数据。而如果这种大数据已经找到了,它逐渐也就不是大数据了,你要再寻找跨界的其他数据。当这个数据能产生新的价值时,你就又找到了大数据。


未来,BI部门像无人看管的汽车


现在,阿里巴巴的BI(商业智能)部门改名为数据技术与产品部,只保留一个BI二级部门。


未来,我想象中的BI部门可能会走向这个方向:它像一个无人驾驶的汽车,没有具体的小二(淘宝客服的昵称)负责,但可以走出正确的道路。当然,这不会在所有场景都能够实现,而是要先选择一些好的场景来实现。在这个场景中,数据、模型能像汽车一样自己走出来。目前,淘宝BI数据已经尝试走向这条路了,未来如何做到像无人驾驶汽车一样自己找到出路,仍需要不断实践。



大数据转型革新时期,BI分析师更容易适应转型。


凡是BI人员,肯定要十分精通数据业务。所以,当作数据挖掘或很多其他数据工作的时候,他们肯定要比其他人做得更好。


当一家公司转型做数据业务时,分析师非常容易转型成功。例如,以往BI人员很怕临时需求,但是我发现一线分析师经过专业上的锻炼之后,已经成为全能型人才:从底层数据提取,到中间层数据挖掘,一直到最终解决问题,全部独立完成。目前有一些人觉得分析师已经落伍了,其实,分析师是公司未来商业应用最好的补充。


现在是转型中一个非常重要的点,因此光做分析师是不够的,业内最需要的是数据中间人—就是可以“见人说人话,见鬼说鬼话”的人,可以在中间翻译,两边都可以翻译出来的人。



数据中间人要知道数据架构到底要解决什么问题,他要告诉产品经理,我们需要什么样的自动化产品能帮助业务方,我们需要什么样的模型。所以,数据中间人其实是一个很高级的商业架构师,而不是一个很高级的技术架构师。


所有数据产品都会遇到的问题:到底通用产品要多通用,具体产品要多具体?


如果把通用性的产品放到一个具体场景的时候,却没有办法满足那个具体的场景,那就不仅仅是数据产品会出现的问题,而是所有做产品的人都会面临的一个问题。例如淘宝,到现在已经开始提供全方位的服务了,所以就要想想,不管是数据产品还是数据服务,哪一些东西要做成产品,哪一些做半成品就可以了。问题是:什么样的半成品能被大家所用?所以,我们的部门里会有两三个人专注于分享数据、方法、工具,有点像布道者。



找到你的“白米饭”

我刚进支付宝的时候,分析师都走光了,很多业务要重新开始。首先想到的是“白米饭”(即不可或缺的工作)。如果“白米饭”不能解决,其他部门的人都会说“你们在搞什么?”所以,从“白米饭”开始一级一级地建立自己的BI。我觉得BI团队的建立有一条时间线,淘宝是先“用”,从“用”再发展到“更多的用”,几个阶段的作用是很不一样的。所以,每家公司的数据部门都要思考:什么是你的“白米饭”?


同时,不管是哪一家数据公司,都有一些数据分析师必须要做的事。例如:BI的总监和领导人一定要与管理层一起开会。可以不发言,但是一定要去了解公司管理的理念和思路,否则,这个BI部门就废掉了,这是我自己感受最深的一点。


做数据产品的原则


阿里巴巴做数据产品遵循以下一些原则:

第一,这是一个单纯的商业行为;第二,不能影响用户的隐私;第三,不能影响其他用户。(如果该产品能够帮到一家,但对另外商户影响很大,就不能做。要保证在互惠互利的前提下再看方案怎么样。)



此外,当数据产生交叉的时候,数据必须要放在我们这里。阿里已与很多创新性公司展开了合作,例如,一些保险公司很快就会将数据放进来进行实验。它们可以先不全部放进来,而是放一些数据进来,看数据交叉之后能不能产生效果,如果效果好,再考虑下一步。我们采取的是小步快跑的商业思路。


内容来源:书问

作者阿里研究院
出版机械工业出版社
定价49元
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