開(kāi)局一張圖

日常跟數(shù)據(jù)打交道的朋友們好～古牧君這次打算分上下兩篇文章，來(lái)聊聊數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的一個(gè)子類，BI報(bào)表。今天的上篇主要聊聊這類數(shù)據(jù)產(chǎn)品的定位，下篇分享BI報(bào)表在AI化方向上的探索

本文主要結(jié)構(gòu)如下：

1，從一個(gè)反例入手，討論數(shù)據(jù)產(chǎn)品的重心，到底該在數(shù)據(jù)還是在產(chǎn)品？

2，聚焦到BI報(bào)表，看看它的現(xiàn)狀和問(wèn)題

3，從數(shù)據(jù)產(chǎn)品的角度，解析BI報(bào)表需要滿足哪些用戶的哪些需求？

4，在降本提效之上，建議BI報(bào)表能肩負(fù)起普及數(shù)據(jù)分析思維的重任

01

反例：不拿自己當(dāng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

BAT中的某家公司，曾舉部門之力做過(guò)一個(gè)內(nèi)部的自助機(jī)器學(xué)習(xí)可視化平臺(tái)，目標(biāo)據(jù)說(shuō)是讓人人都能玩兒轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)。我們先簡(jiǎn)單看下這個(gè)平臺(tái)的功能結(jié)構(gòu)：

底層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)——平臺(tái)底層打通了集團(tuán)龐大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，方便你在線調(diào)用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；同時(shí)也支持上傳一些外部數(shù)據(jù)

中層算法組件庫(kù)——常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，甚至深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種程度的，都組件化封裝到平臺(tái)上，便于你像搭積木一樣隨意組合搭建出自己的模型

上層可視化交互——你看到的界面就跟office一樣，不用你寫代碼，直接用鼠標(biāo)點(diǎn)擊拖拉拽就可以。舉個(gè)例子，你可以用鼠標(biāo)點(diǎn)擊拖動(dòng)某幾個(gè)數(shù)據(jù)字段到界面中央的畫布區(qū)域，然后再拖動(dòng)一個(gè)算法組件到數(shù)據(jù)字段的旁邊，進(jìn)一步用鼠標(biāo)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)字段和算法組件實(shí)現(xiàn)兩者的連線，這時(shí)就會(huì)自動(dòng)彈出窗口提示你填寫一些必要的參數(shù)，點(diǎn)擊確認(rèn)后模型就將以連線的數(shù)據(jù)為輸入，自動(dòng)運(yùn)行直到返回結(jié)果

頂層模型調(diào)度部署——上述操作并沒(méi)有停留在單機(jī)自?shī)首詷?lè)階段，平臺(tái)還打通了其他業(yè)務(wù)場(chǎng)景，支持模型的線上部署，讓你的努力快速落地見(jiàn)效

不明覺(jué)厲有沒(méi)有！？然而，作為一款廣義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，這個(gè)平臺(tái)上線半年后門庭冷落車馬稀......這里給大家一張圖的時(shí)間停頓思考下，究竟是哪里出了問(wèn)題？

好了，揭曉答案，我們來(lái)聽(tīng)聽(tīng)兩類用戶對(duì)這個(gè)平臺(tái)的看法：

算法、策略崗位的用戶：“這個(gè)東西好是好，可還是沒(méi)我們自己寫代碼來(lái)的靈活。可視化拖拉拽簡(jiǎn)化了操作，但有些算法策略細(xì)節(jié)，平臺(tái)還是不支持，希望能在細(xì)節(jié)層面盡量的豐富下”

產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)崗位等非算法背景的用戶：“這個(gè)東西看起來(lái)好牛逼啊！可我們不敢用也不會(huì)用，因?yàn)楹芏嗨惴ㄎ抑恢浪欠诸惖幕蛘呔垲惖?#xff0c;但具體是什么原理我一概不知。我真的就這么點(diǎn)幾下出來(lái)的模型就能直接用了么？要真這么簡(jiǎn)單的話，是不是以后就不需要算法和策略的同學(xué)了啊？”

總結(jié)一下，技術(shù)背景的用戶覺(jué)得平臺(tái)不夠靈活，最好跟寫代碼一樣靈活（那不就是代碼本碼了么？）；非技術(shù)背景的用戶覺(jué)得平臺(tái)門檻還是比較高，最好能先建立起用戶的自信和信任感

有沒(méi)有感覺(jué)到，這個(gè)自助機(jī)器學(xué)習(xí)可視化平臺(tái)，有點(diǎn)兒像是一次技術(shù)的自我表達(dá)，還有點(diǎn)兒像是純字面意義的“技術(shù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品”。它給人的感覺(jué)就是：“快來(lái)用我吧，我技術(shù)這么牛逼，還做了傻瓜化的可視化交互界面，你們肯定會(huì)愛(ài)不釋手的！”

這是真正的產(chǎn)品么？真正的產(chǎn)品，不應(yīng)該是以終為始的么？不應(yīng)該是以解決真實(shí)用戶的實(shí)際需求為己任的么？怎么就變成自嗨式的閉門造車了呢？

其實(shí)這種現(xiàn)象，在現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)產(chǎn)品領(lǐng)域比較常見(jiàn)。因?yàn)檫€有不少數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，基于自身的從業(yè)背景和經(jīng)歷，潛意識(shí)里認(rèn)為“數(shù)據(jù)”>“產(chǎn)品經(jīng)理”。然而，白馬非馬？

02

BI報(bào)表，踏入同一條問(wèn)題的河流

機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)不常有，但BI報(bào)表常有。不論公司體量大小，不論你是什么崗位，只要你工作中需要找數(shù)據(jù)看數(shù)據(jù)，就會(huì)遇到BI報(bào)表

BI是Business Intelligence（商業(yè)智能）的縮寫，后來(lái)漸漸的常和“報(bào)表”倆字綁定在一起，變得越來(lái)越接地氣，有時(shí)候也被稱為數(shù)據(jù)看板。

如果你百度一下BI這個(gè)關(guān)鍵詞，經(jīng)常一起出現(xiàn)的還有這仨：可視化、可拖拽、自助，分別指向市面上BI常見(jiàn)的三個(gè)能力：數(shù)據(jù)可視化、便捷的鼠標(biāo)交互、自定義配置報(bào)表。一般BI們都長(zhǎng)這樣兒：

越是常見(jiàn)的東西，就越容易被我們忽視其本質(zhì)。看起來(lái)如此接地氣的BI報(bào)表，往往也具有同樣的命運(yùn)。19年4月份左右，鵝廠內(nèi)部某部門打造了一款BI報(bào)表，并在內(nèi)網(wǎng)強(qiáng)勢(shì)宣傳。上線大概3個(gè)月左右的時(shí)候我嘗試體驗(yàn)了一下，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)建自己報(bào)表的用戶很少，而且即便創(chuàng)建也都是淺嘗輒止。20年開(kāi)年后，這款BI報(bào)表停止了迭代更新，進(jìn)入半休眠狀態(tài)。

坦白說(shuō)，這類例子在百度和阿里也曾反復(fù)多次出現(xiàn)。相信每個(gè)跟BI報(bào)表接觸過(guò)的朋友，對(duì)此都有自己的看法，古牧君就大膽替你們開(kāi)麥：

設(shè)計(jì)BI報(bào)表的朋友們：“我們做了很多工作，從數(shù)據(jù)的入庫(kù)清洗管理，到每個(gè)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)核算，到豐富的數(shù)據(jù)可視化組件，以及最終靈活的自定義創(chuàng)建報(bào)表功能。可用戶并不領(lǐng)情，要么說(shuō)懶得用不會(huì)用，要么就是抱怨沒(méi)法滿足他們那些奇奇怪怪的個(gè)性化要求。總之到最后，還是我們自己用的最多......”

使用BI報(bào)表的朋友們：“要不是老板經(jīng)常找我要數(shù)據(jù)，我肯定不會(huì)想用這個(gè)，我就是想有個(gè)地方能快速找到數(shù)據(jù)。結(jié)果他們跟我說(shuō)讓我學(xué)一下自己創(chuàng)建報(bào)表，以后就能一勞永逸了。但問(wèn)題是，我一個(gè)純數(shù)據(jù)小白，我也不知道該用哪些數(shù)據(jù)、該怎么把我關(guān)心的問(wèn)題定義成指標(biāo)、該用什么圖表來(lái)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)啊？其實(shí)給配幾個(gè)數(shù)據(jù)分析師，每周定期給我跑下數(shù)據(jù)，簡(jiǎn)單畫好圖表郵件發(fā)給我就好了，關(guān)鍵是快速及時(shí)就好！”

像不像自助機(jī)器學(xué)習(xí)可視化平臺(tái)的原音重現(xiàn)？不過(guò)現(xiàn)在我們應(yīng)該知道問(wèn)題出在哪兒了：BI報(bào)表，同樣沒(méi)拿自己當(dāng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。把這種BI報(bào)表直接交付給業(yè)務(wù)方，恕在下直言，宛如拿ipad去搪塞小孩兒：

03

進(jìn)擊吧BI報(bào)表，做回真正的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

想做回真正的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，就要先想清楚，到底解決誰(shuí)的什么問(wèn)題。盤點(diǎn)下，公司內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的需求，不外乎這么四類：

找數(shù)據(jù)——我們得承認(rèn)，雖然高喊數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)很多年，但很多公司內(nèi)部對(duì)數(shù)據(jù)的高頻使用場(chǎng)景，仍然停留在向上匯報(bào)階段。平時(shí)大家很少有愛(ài)看數(shù)據(jù)的，要不是老板追著匯報(bào)用，大家還是更喜歡造輪子開(kāi)發(fā)新功能，畢竟這個(gè)對(duì)晉升幫助最大。當(dāng)然到了年底，還是會(huì)集中的想要看數(shù)據(jù)的，因?yàn)樽隽艘荒晔虑?#xff0c;需要用數(shù)字來(lái)說(shuō)話，彰顯自己的貢獻(xiàn)和價(jià)值

看數(shù)據(jù)——很多老板因?yàn)楸幌茨X，已經(jīng)接受了數(shù)據(jù)的重要性，但其實(shí)他們并不知道怎么解讀數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)。不過(guò)老板嘛，都是有掌控欲的，他們需要看到數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)越多、樣式越炫酷就越好。所以每一塊數(shù)據(jù)大屏、每一個(gè)BI報(bào)表，或多或少都是在增強(qiáng)老板們的安全感

讀數(shù)據(jù)——好在還是有些人想要解讀數(shù)據(jù)的，他們或許是某個(gè)盡職盡責(zé)的產(chǎn)品經(jīng)理、或許是某個(gè)背負(fù)KPI的運(yùn)營(yíng)、或許是某個(gè)求知欲強(qiáng)的交互設(shè)計(jì)師。總之，他們希望看到的不僅僅是堆砌的數(shù)據(jù)和眩暈的圖表，他們想通過(guò)數(shù)據(jù)知道更多

用數(shù)據(jù)——要么是通過(guò)抽絲剝繭的分析，提出并解決一個(gè)有價(jià)值的業(yè)務(wù)問(wèn)題；要么是通過(guò)打造自動(dòng)化平臺(tái)，直接從數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值、并作用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如廣告投放、推薦、輿情、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等平臺(tái)）

雖然上面的需求分析，已經(jīng)涵蓋了一些用戶群體，但為了明確一些功能的優(yōu)先級(jí)，還可以進(jìn)一步將用戶劃分為專家和小白。兩者最大的差異，就在于是否具備獨(dú)立獲取數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、解讀數(shù)據(jù)的能力

最后，我們把用戶和需求簡(jiǎn)單交叉一下，就大概知道該做什么了：

對(duì)上圖稍微擴(kuò)展解讀一下：

04

不僅如此，還應(yīng)以“教育為己任

更進(jìn)一步，我們應(yīng)該優(yōu)先解決的，是多數(shù)小白用戶的問(wèn)題，而非少數(shù)專家的問(wèn)題。這里不僅僅是時(shí)間和精力的分配問(wèn)題，也不僅僅是用戶規(guī)模的問(wèn)題，更重要的，是BI報(bào)表的定位問(wèn)題。授人以魚不如授人以漁，很多時(shí)候做數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)在公司里苦苦掙扎，不是自身水平不高，而是環(huán)境氛圍不佳：

跑個(gè)題，上面的比喻，像不像宏觀意義上美國(guó)vs中國(guó)的教育體制？說(shuō)回到數(shù)據(jù)產(chǎn)品上，如果整個(gè)部門甚至整個(gè)公司，只有數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)是懂?dāng)?shù)據(jù)的，其他部門對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知理解普遍都不及格，你覺(jué)得這個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)會(huì)是鶴立雞群呢、還是舉步維艱呢？

實(shí)踐表明，其他團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)的理解，決定了他們?nèi)粘?huì)怎么對(duì)待數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)、給數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提什么層次的需求。只有當(dāng)你的隊(duì)友水平提升上來(lái)，你才有機(jī)會(huì)去處理更有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，否則日常那些雞毛蒜皮就會(huì)把你消耗殆盡

所以，BI報(bào)表類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，作為公司里員工接觸頻率最高的數(shù)據(jù)產(chǎn)品之一，也可以肩負(fù)起科普教育的重任，“讓先富的人帶動(dòng)后富人”，而不是放任“貧富差距”越來(lái)越大。

而我們做數(shù)據(jù)產(chǎn)品的，也可以重點(diǎn)打磨下數(shù)據(jù)產(chǎn)品中“產(chǎn)品”的部分，在其中滲透更多經(jīng)典的分析思路，降低閱讀門檻，培養(yǎng)大家看數(shù)據(jù)的習(xí)慣、讀數(shù)據(jù)的思路

OK，本文澄清了一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品該“做什么”的問(wèn)題，至于具體“怎么做”（包括BI的AI化），請(qǐng)看本推送的二條文章~

↘好文推薦：

少有人走過(guò)的路：分析->策略->產(chǎn)品

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理：埋點(diǎn)的設(shè)計(jì)、管理與應(yīng)用

騰訊面經(jīng) | 數(shù)據(jù)從業(yè)者的一次“典型”面試

點(diǎn)個(gè)“在看”吧

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的别拿BI不当产品（上）进击的数据产品的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。