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业务对数据的需求的四大层次 数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接 ，甚至于有过犹不及之势头。大数据的概 念满天飞 ，似乎一夜之间人人都在谈论大数据 ，见了面不用大数据打招呼 ，好像就不是在数据圈子 里混的了。那么 ，被外界传得神乎其神的数据 ，到底可以在哪些方面促进业务的腾飞 ？或者换种 说法 ，业务对数据有哪些层次的需求 ？数据在哪些地方能够帮助业务 ？ 结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解 ，业务对数据的需求归纳为四个层次。 第一层 ：知其然 我们可以通过建立数据监控体系 ，掌握发生了什么、程度如何 ，做到“知其然”。 具体来说 ，切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天” ，观察行业整体趋势、政策环境影响 ；再是“知地” ，了解竞争对手的表现 ；最后是“自省” ，自身做得怎么样了 ，自己的数据表现怎么样。 从看数据的周期上来讲 ，“观天”可以是季度性或者更长的周期 ；“知地”按周或者月 ，特殊时间点、特 殊事件情况下除外 ；“自省”类的数据拿到的是最全面的 ，需要天天看 ，专门有人看 ，有人研究。 在这一层上 ，分享两个看数据的观点 ： 1.数据是散的 ，看数据需要有框架。 怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值 ，把数据放到一个有效的框架里 ，才能发 挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用 ： （1 ）数据很多 ，不同人对数据需求不一样 ，如CEO 、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不 一样的 ，有效的框架能够让不同的人各取所需。 （2 ）有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子 ，交易量指标大家都关心 ，如果某一天交易 量指标掉了20% ，那么 ，业务很大可能下是出了问题 ，但问题到底出在哪儿呢 ？如果只有几个高度 抽象的指标 ，如转化率、成交人数、客单价等 ，是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻 ，从品类、流量渠道等找到问题所在 ，板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所 说的 ，看数据要落地。 2.数据 ，有比较才有真相。 我有120斤 ，你说是重还是轻呢 ？一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢 ， 需要选择正确的比较对象、参考系 ，也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标 ，可以 是同行业平均水平 ，也可以是历史的同期数据。 第二层 ：知其所以然 通过数据看到了问题 ，走到这一步还不够。数据只是表象 ，是用来发现、描述问题的 ，实操中解决 问题更重要。数据结合业务 ，找到数据表象背后的真正原因 ，解决之。解决问题的过程就会涉及 数据、数据加工 ，还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具 ，这里面技术含量比较高 ，另作篇 幅介绍 ，这里不展开了。 在第二层里也有两点分享 ： 1.数据是客观的 ，但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。 数据本身是客观的 ，但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素 ：同样一个数据在A看来结论可能是好的 ，从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的 情况不好 ，真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题 ，而是先对问题定性 ，然后有选择地利用数 据证明自己的观点 ，这种做法就不可取了。可事实上 ，我们的身边经常发生这样的事情。 2.懂业务才能真正懂数据。 车品觉老师的博文 《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述 ，这里不展开讲了。只是由于 本观点的重要性 ，笔者特意拿出来做一下强调。 第三层 ：发现机会 利用数据可以帮助业务发现机会。举个例子 ：淘宝上有中老年服装细分市场 ，有大码女装市场 ，这 些市场可以通过对周边环境的感知 ，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得 到需求的满足。那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢 ？ 数据可以 ！ 通过用户有哪些信誉好的足球投注网站的关键词与实际成交的数据比较 ，发现有很多需求并没有被很好地满足 ，反映出需求 旺盛 ，但供给不足。假如发现了这样的细分市场 ，公布出来给行业小二 ，公布出来给卖家 ，是不是 可以帮助大家更好地去服务消费者呢 ？这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。 讲这个案例 ，不是想吹牛数据有多厉害 ，而是想告诉大家 ：数据就在那里 ，有些人熟视无睹 ，但有 些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢 ？商业感觉。刚刚提到的有哪些信誉好的足球投注网站数据、成交数据很多人 都能够看到 ，但以前没有人把这两份数据联系在一起看 ，这背后体现出的就是商业感觉。 第四层 ：建立数据化运营体系 我理解的数据化运营 ，包含了两重意思 ：数据作为间接生产力和直接生产力。