|0x00 数据洞察是什么最近有一个词谈的非常多：“数据洞察”，在大数据时代，数据是业务增长的基础，就像石油一样，如果不掌握核心数据，就缺少了核心的资源。但掌握了核心数据，不掌握提炼数据的能力，就像石油无法精炼，即便坐拥丰厚的资源，同样无法构筑商业壁垒。况且，资源总有耗尽的一天，而数据总有失去价值的时刻。 因此，数据洞察被提了出来，希望通过这种方式，来实现对数据的“精加工”。 从数据中提取价值，首先就要搞清楚数据分析与数据洞察的区别。其实，在日常的工作中，绝大多数人与数据打交道的方式，就是通过分析产生的。数据是没有经过处理的信息，在大数据至热的年代里，有了数据还远远不够，我们还要懂得如何让数据告诉我们信息，懂得如何从信息中心总结出知识。数据分析是从这些信息中心发现特定的规律与趋势，并整理成报告或者报表。而数据洞察，则是在数据分析的基础上，提炼出有价值的内容，比如运营决策、机会预测、异动原因等。 很多人会认为我产出了分析报告或者报表就可以了，但这就好像是以为自己看了几个报表，就可以指点商业的江山。我们切不可把要面对的世界简单化。数据洞察承认了商业的复杂性，并通过一些已知的方式，来诊断复杂性产生的前因、现状与后果。 用更直白的话讲，数据洞察是一种“套路”，更是一种“思维方式”。 |0x01 数据洞察的基本套路数据洞察一般来讲，套路上有四个基本的部分，分别是：描述、诊断、预测与决策。
|0x02 团队如何实现数据洞察目标尽管数据洞察的能力是每个数据团队追求的目标，但事情的发展不会是一帆风顺，总会有风风雨雨，那么我们应该在不同的阶段，应该聚焦于团队的建设能力呢？ 第一个阶段，是完善自助分析工具。例如数据的产出时间，是T-1能够产出，还是H-1能够产出，甚至是实时就可以产出。当数据产出后，业务方有什么手段，能够自己去搭建分析报表。当有了搭建报表的工具，我们有什么方法，能够保证大家产出的数据是一致的，我们有没有成熟的指标体系给到业务方。分析工具能力是一个数据团队的内功，建设周期很长，但它很有用。 第二个阶段，是引入算法分析能力。但这个能力并不是招几个算法同学就完事了，或者是自己产出一些结果就可以了。算法分析，首先要有明确的业务场景，有了场景才有可能将预测的结果应用落地。这个阶段，很多团队往往会遇到一个需求，就做一个需求，而缺少通用能力的沉淀。什么是通用能力的沉淀，就是能够将一些成熟的分析方法，通过工业化的方式落地，例如如何降低A/B Test的使用门槛，如何批量给一个用户打标签，业务结果有没有反正的反馈链路，等等。 第三个阶段，是构建数据洞察中台。中台并不是指把所有数据都集合到一起完事了。而是基于长期的业务分析经验，能够将通用场景做成模块化的方式，将过往的有效解决方案关联到这些模块上，提供自定义配置的能力，供业务方选择。这个阶段，中台的能力往往不是具象的，而是抽象的。有了抽象的能力，一些新的业务想要接入的时候，只需要将抽象的概念打平，就能够迅速借鉴已有的能力，复制出新的应用场景，实现业务的倍增。 |0xFF 从数据洞察到数据科学数据科学与数据洞察的区别是什么？数据科学，其概念本身最为广泛，包含了整个“数据”相关的科学与实践。与数据洞察不同的是，数据科学偏向于分析“宏观”问题，而数据洞察偏向于分析特定行业或具体问题的挑战。数据科学最重要的方法在于，通过“自动化”对数据的分析，充分利用各类“工具”，来理解事物之间的真正本质。 人类的学习是一个人根据过往的经验，对一类问题形成某种认识或总结出一定的规律，然后利用这些知识来对新的问题下判断的过程。数据科学，或者是机器学习，它们初始的设计思想并不复杂，仅仅是对人类学习过程的一个模拟，让机器能够像人一样进行思考。而在这整个过程中，最关键的是数据。 数据科学是一定是跨学科的，就像数据洞察一定是跨岗位的，有了更远大的目标，当下的发展才会更有动力，信念的力量是不可磨灭的。 |
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