開局一張圖

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，來聊聊數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的一個子類，BI報表。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報表在AI化方向上的探索

本文主要結(jié)構(gòu)如下：

1，從一個反例入手，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報表，看看它的現(xiàn)狀和問題

3，從數(shù)據(jù)產(chǎn)品的角度，解析BI報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，曾舉部門之力做過一個內(nèi)部的自助機器學(xué)習(xí)可視化平臺，目標(biāo)據(jù)說是讓人人都能玩兒轉(zhuǎn)機器學(xué)習(xí)。我們先簡單看下這個平臺的功能結(jié)構(gòu)：

底層數(shù)據(jù)倉庫——平臺底層打通了集團龐大的數(shù)據(jù)倉庫，方便你在線調(diào)用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；同時也支持上傳一些外部數(shù)據(jù)

中層算法組件庫——常見的機器學(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)點擊拖拉拽就可以。舉個例子，你可以用鼠標(biāo)點擊拖動某幾個數(shù)據(jù)字段到界面中央的畫布區(qū)域，然后再拖動一個算法組件到數(shù)據(jù)字段的旁邊，進一步用鼠標(biāo)點擊數(shù)據(jù)字段和算法組件實現(xiàn)兩者的連線，這時就會自動彈出窗口提示你填寫一些必要的參數(shù)，點擊確認(rèn)后模型就將以連線的數(shù)據(jù)為輸入，自動運行直到返回結(jié)果

頂層模型調(diào)度部署——上述操作并沒有停留在單機自娛自樂階段，平臺還打通了其他業(yè)務(wù)場景，支持模型的線上部署，讓你的努力快速落地見效

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

好了，揭曉答案，我們來聽聽兩類用戶對這個平臺的看法：

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

產(chǎn)品、運營崗位等非算法背景的用戶：“這個東西看起來好牛逼啊！可我們不敢用也不會用，因為很多算法我只知道他是分類的或者聚類的，但具體是什么原理我一概不知。我真的就這么點幾下出來的模型就能直接用了么？要真這么簡單的話，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)背景的用戶覺得平臺不夠靈活，最好跟寫代碼一樣靈活（那不就是代碼本碼了么？）；非技術(shù)背景的用戶覺得平臺門檻還是比較高，最好能先建立起用戶的自信和信任感

有沒有感覺到，這個自助機器學(xué)習(xí)可視化平臺，有點兒像是一次技術(shù)的自我表達，還有點兒像是純字面意義的“技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)品”。它給人的感覺就是：“快來用我吧，我技術(shù)這么牛逼，還做了傻瓜化的可視化交互界面，你們肯定會愛不釋手的！”

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)該是以解決真實用戶的實際需求為己任的么？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。因為還有不少數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，基于自身的從業(yè)背景和經(jīng)歷，潛意識里認(rèn)為“數(shù)據(jù)”>“產(chǎn)品經(jīng)理”。然而，白馬非馬？

02

BI報表，踏入同一條問題的河流

機器學(xué)習(xí)平臺不常有，但BI報表常有。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)，就會遇到BI報表

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

如果你百度一下BI這個關(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常見的三個能力：數(shù)據(jù)可視化、便捷的鼠標(biāo)交互、自定義配置報表。一般BI們都長這樣兒：

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

坦白說，這類例子在百度和阿里也曾反復(fù)多次出現(xiàn)。相信每個跟BI報表接觸過的朋友，對此都有自己的看法，古牧君就大膽替你們開麥：

設(shè)計BI報表的朋友們：“我們做了很多工作，從數(shù)據(jù)的入庫清洗管理，到每個指標(biāo)的統(tǒng)計核算，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)建報表功能。可用戶并不領(lǐng)情，要么說懶得用不會用，要么就是抱怨沒法滿足他們那些奇奇怪怪的個性化要求。總之到最后，還是我們自己用的最多......”

使用BI報表的朋友們：“要不是老板經(jīng)常找我要數(shù)據(jù)，我肯定不會想用這個，我就是想有個地方能快速找到數(shù)據(jù)。結(jié)果他們跟我說讓我學(xué)一下自己創(chuàng)建報表，以后就能一勞永逸了。但問題是，我一個純數(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)心的問題定義成指標(biāo)、該用什么圖表來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)啊？其實給配幾個數(shù)據(jù)分析師，每周定期給我跑下數(shù)據(jù)，簡單畫好圖表郵件發(fā)給我就好了，關(guān)鍵是快速及時就好！”

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

03

進擊吧BI報表，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，到底解決誰的什么問題。盤點下，公司內(nèi)部對數(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)動業(yè)務(wù)很多年，但很多公司內(nèi)部對數(shù)據(jù)的高頻使用場景，仍然停留在向上匯報階段。平時大家很少有愛看數(shù)據(jù)的，要不是老板追著匯報用，大家還是更喜歡造輪子開發(fā)新功能，畢竟這個對晉升幫助最大。當(dāng)然到了年底，還是會集中的想要看數(shù)據(jù)的，因為做了一年事情，需要用數(shù)字來說話，彰顯自己的貢獻和價值

看數(shù)據(jù)——很多老板因為被洗腦，已經(jīng)接受了數(shù)據(jù)的重要性，但其實他們并不知道怎么解讀數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)。不過老板嘛，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BI報表，或多或少都是在增強老板們的安全感

讀數(shù)據(jù)——好在還是有些人想要解讀數(shù)據(jù)的，他們或許是某個盡職盡責(zé)的產(chǎn)品經(jīng)理、或許是某個背負(fù)KPI的運營、或許是某個求知欲強的交互設(shè)計師。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，他們想通過數(shù)據(jù)知道更多

用數(shù)據(jù)——要么是通過抽絲剝繭的分析，提出并解決一個有價值的業(yè)務(wù)問題；要么是通過打造自動化平臺，直接從數(shù)據(jù)中挖掘價值、并作用于業(yè)務(wù)場景（如廣告投放、推薦、輿情、數(shù)據(jù)運營等平臺）

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，還可以進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單交叉一下，就大概知道該做什么了：

對上圖稍微擴展解讀一下：

04

不僅如此，還應(yīng)以“教育為己任

更進一步，我們應(yīng)該優(yōu)先解決的，是多數(shù)小白用戶的問題，而非少數(shù)專家的問題。這里不僅僅是時間和精力的分配問題，也不僅僅是用戶規(guī)模的問題，更重要的，是BI報表的定位問題。授人以魚不如授人以漁，很多時候做數(shù)據(jù)的團隊在公司里苦苦掙扎，不是自身水平不高，而是環(huán)境氛圍不佳：

跑個題，上面的比喻，像不像宏觀意義上美國vs中國的教育體制？說回到數(shù)據(jù)產(chǎn)品上，如果整個部門甚至整個公司，只有數(shù)據(jù)團隊是懂?dāng)?shù)據(jù)的，其他部門對數(shù)據(jù)的認(rèn)知理解普遍都不及格，你覺得這個數(shù)據(jù)團隊會是鶴立雞群呢、還是舉步維艱呢？

實踐表明，其他團隊對數(shù)據(jù)的理解，決定了他們?nèi)粘趺磳Υ龜?shù)據(jù)團隊、給數(shù)據(jù)團隊提什么層次的需求。只有當(dāng)你的隊友水平提升上來，你才有機會去處理更有挑戰(zhàn)性的問題，否則日常那些雞毛蒜皮就會把你消耗殆盡

所以，BI報表類的數(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，“讓先富的人帶動后富人”，而不是放任“貧富差距”越來越大。

而我們做數(shù)據(jù)產(chǎn)品的，也可以重點打磨下數(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，本文澄清了一個數(shù)據(jù)產(chǎn)品該“做什么”的問題，至于具體“怎么做”（包括BI的AI化），請看本推送的二條文章~

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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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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