傅一平

從BI時(shí)代開始，筆者曾經(jīng)做過取數(shù)，報(bào)表，建模，挖掘，分析等各類數(shù)據(jù)支撐工作，有個(gè)問題一直縈繞心中，數(shù)據(jù)支撐者如何證明自己工作的價(jià)值。

量化數(shù)據(jù)支撐價(jià)值的反思

一個(gè)取數(shù)到底為企業(yè)創(chuàng)造了多少價(jià)值？一張報(bào)表帶來了什么改變？做數(shù)據(jù)挖掘?qū)ｎ}到底值不值？這個(gè)問題很重要，如果沒有一種有效衡量數(shù)據(jù)產(chǎn)出的方式，數(shù)據(jù)支撐者就可能失去方向，進(jìn)而喪失進(jìn)步的動(dòng)力，數(shù)據(jù)支撐者不能成為拉磨的驢子。

取數(shù)者，取了1000個(gè)和10000個(gè)，到底有多大的區(qū)別？這個(gè)問題最好搞清楚，如果是10倍的關(guān)系，當(dāng)然取得越多越好，但是，如果是2倍呢？是否有更重要的事情去做呢，比如研發(fā)一個(gè)自助取數(shù)工具？也許這個(gè)對于企業(yè)更有價(jià)值，但有時(shí)的確缺了這把客觀的尺子。

大多數(shù)企業(yè)業(yè)務(wù)人員提取數(shù)需求是不需要付出成本的，沒有成本就意味著低質(zhì)量的需求泛濫。這倒不是責(zé)任心的問題，有什么樣的機(jī)制就會孕育出什么樣的需求模式，怪不了提需求的人，比如不能怪業(yè)務(wù)人員催著你取數(shù)但實(shí)際上他在你完成后卻沒有去下載取數(shù)結(jié)果這種現(xiàn)象的發(fā)生。

需要反思的是有沒有好的量化評估手段，很可惜，在大多數(shù)時(shí)候，在大多數(shù)企業(yè)內(nèi)沒有。比如報(bào)表的價(jià)值大多跟決策有關(guān)，但決策是很難量化的東西，可以說領(lǐng)導(dǎo)看了你這張報(bào)表才有了正確的決策，也可以說跟這個(gè)報(bào)表毫無關(guān)系，可以說由于你的取數(shù)為公司成功營銷到了很多用戶。但要知道，公司為這次營銷投入了很多渠道成本、營銷成本及人力成本，取數(shù)的作用可能很小。

一種證明數(shù)據(jù)價(jià)值的方式是做AB測試，但高昂的實(shí)施成本在大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)線下渠道為王的情況下是不現(xiàn)實(shí)的。而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依賴其在線的優(yōu)勢讓很多建模師有了表現(xiàn)的舞臺，無論如何，數(shù)據(jù)建模師還是需要一把尺子，用靠譜的數(shù)據(jù)來證明自己工作的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)帶來的

評估方式的改變

在進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，不再會有人由于大數(shù)據(jù)建模者做了報(bào)表的事而認(rèn)可他了，因?yàn)榇蠹业钠诖吡?。對于從BI邁入到大數(shù)據(jù)的支撐人士來說，絕不是簡單的換了個(gè)名頭，而是要直面最大的挑戰(zhàn)，為變現(xiàn)直接創(chuàng)造價(jià)值。

要承認(rèn)，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的核心競爭力大多還是停留在產(chǎn)品本身，雖然數(shù)據(jù)模型在產(chǎn)品分析、產(chǎn)品營銷等方面有價(jià)值，但在整個(gè)價(jià)值鏈中，數(shù)據(jù)建模起到的作用還是有限的。即使用AB測試證明了數(shù)據(jù)模型的價(jià)值，但占比往往偏小，導(dǎo)致其他環(huán)節(jié)的一個(gè)小波動(dòng)就可以完全掩蓋了模型的那點(diǎn)提高，比如不計(jì)成本的營銷就讓任何建模都失去了意義。

不是說數(shù)據(jù)模型對傳統(tǒng)業(yè)務(wù)無用，而是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的機(jī)制、流程可能限制了數(shù)據(jù)價(jià)值的發(fā)揮，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)要用好數(shù)據(jù)首先得革自己做事方式的命，比如從線下走到線上，更多的關(guān)注投入產(chǎn)出比，更多的依賴機(jī)器而不是經(jīng)驗(yàn)決策，這些都涉及到企業(yè)數(shù)據(jù)文化的再造，無法一蹴而就。

而大數(shù)據(jù)變現(xiàn)則是全新的、直接基于數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的業(yè)務(wù)，情形完全不同，比如客戶洞察和精準(zhǔn)拓客，其核心的要求就是要標(biāo)簽足夠準(zhǔn)，覆蓋足夠廣，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)變現(xiàn)可是買方市場，模型沒到一定的水平，客戶是不會付費(fèi)的。即使現(xiàn)在能賺錢的變現(xiàn)業(yè)務(wù)，也會由于大量同質(zhì)化的競爭最后變成數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型高低之爭。在整個(gè)價(jià)值鏈條中，模型將超越營銷、渠道甚至產(chǎn)品成為最為核心的東西。一般的產(chǎn)品也許可以互相COPY，但基于企業(yè)特有數(shù)據(jù)創(chuàng)造的模型卻難以復(fù)制，這是最大的差異化，事實(shí)上決定了企業(yè)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的潛力。

這個(gè)時(shí)候，數(shù)據(jù)建模師成為了變現(xiàn)的焦點(diǎn)，評估的方式顯然是模型能直接帶來多少收入，模型師將被推到業(yè)務(wù)的最前端。

大數(shù)據(jù)建模者的巨大挑戰(zhàn)

一般來講，企業(yè)的裸數(shù)據(jù)大多是無法直接創(chuàng)造價(jià)值的，即使有，也是極其有限的，必須通過加工處理才能發(fā)揮出最大的潛力。比如運(yùn)營商的上網(wǎng)日志如果不經(jīng)過內(nèi)容解析就會一文不值，位置數(shù)據(jù)如果沒有了POI的配合就缺失了意義，位置數(shù)據(jù)跟用戶數(shù)據(jù)如果沒有有效結(jié)合就無法滿足大多數(shù)的應(yīng)用場景。

對于建模者來講，這是個(gè)最好的時(shí)代，也是最壞的時(shí)代。好的是給了大數(shù)據(jù)建模者獨(dú)立施展才華的舞臺，壞的是大數(shù)據(jù)建模者的價(jià)值變得可量化，很透明，各人能力高低，貢獻(xiàn)大小，高下立判。

對于處于轉(zhuǎn)折期的傳統(tǒng)企業(yè)的建模者來講，建議做好以下一些準(zhǔn)備，當(dāng)然各個(gè)企業(yè)所處的階段不同，面臨的情況不同，不能一概而論。

1.角色的轉(zhuǎn)變

甲方企業(yè)的建模師做變現(xiàn)第一要?jiǎng)?wù)就是拋棄固有的甲方思維，也許在企業(yè)內(nèi)部做支撐時(shí)跟業(yè)務(wù)人員還是平的，但跟外部客戶做生意則成了徹底的乙方。

碰到跟金融客戶談合作，建模師抱怨對方需求都提不清楚，因此自己也無從下手，這是典型的傳統(tǒng)支撐者的形象，做事情務(wù)必要對方解釋清楚。但外部客戶對于企業(yè)的數(shù)據(jù)往往不了解，很多時(shí)候甚至不知道能得到什么，需要建模師在溝通中主動(dòng)去捕捉需求，有針對性提供解決方案。

經(jīng)常有這樣的案例，客戶提要什么標(biāo)簽，建模師就機(jī)械地回答有還是無，事實(shí)上，擁有主動(dòng)意識的建模師更應(yīng)順藤摸瓜去理解客戶的真實(shí)意圖，而不是簡單地考慮標(biāo)簽?zāi)芊駶M足。更深一層次講，即使很多標(biāo)簽是現(xiàn)成的，建模師也應(yīng)該努力去尋找更好的解決方案，因?yàn)楝F(xiàn)成的標(biāo)簽可能質(zhì)量不高。

比如運(yùn)營商以前靠揣測基于DPI打造的行業(yè)標(biāo)簽往往經(jīng)受不住現(xiàn)實(shí)的商業(yè)檢驗(yàn)，辛苦談下來的合作往往由于數(shù)據(jù)初次體驗(yàn)不好而中斷，數(shù)據(jù)建模師要為數(shù)據(jù)的最終品質(zhì)負(fù)責(zé)，而不是簡單地為一次需求負(fù)責(zé)，這個(gè)要求還是很高的?！拔覀兪窃趧?chuàng)業(yè)，而不是在應(yīng)對需求做大數(shù)據(jù)變現(xiàn)的，首先要完成這個(gè)角色的轉(zhuǎn)變?！?/p>

2.對精準(zhǔn)的追求

當(dāng)投放成本成為了客戶付錢的依據(jù)時(shí)，精準(zhǔn)就成了變現(xiàn)最核心的武器，客戶只會為精準(zhǔn)買單，千分之一跟百分之十有天壤之別，顯然需要建模師的鬼斧神工。點(diǎn)擊率10%高不高，20%呢，30%呢？建模師每提升一點(diǎn)，帶來的就是現(xiàn)實(shí)的收益，這個(gè)跟以前的情況完全不同。

為什么有些建模師平時(shí)技術(shù)不錯(cuò)，但當(dāng)真的機(jī)會放在眼前時(shí)，往往發(fā)現(xiàn)技能不夠用了呢？答案可能在于精準(zhǔn)是個(gè)綜合性問題，而不是簡單的技術(shù)問題，對于建模師的要求其實(shí)是全方面的。

這讓我想起了運(yùn)營商以前評估BOSS系統(tǒng)的可用性，往往用CPU、內(nèi)存利用率等技術(shù)指標(biāo)來衡量，但后來發(fā)現(xiàn)這些指標(biāo)跟客戶的實(shí)際感知是有很大差異的。

因此需要建立端到端的客戶感知指標(biāo)體系，建立這套指標(biāo)體系需要貫通整個(gè)業(yè)務(wù)流程，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上去優(yōu)化提升，而不是簡單地關(guān)注幾個(gè)純技術(shù)指標(biāo)就可以了。

數(shù)據(jù)建模師也一樣，擁有調(diào)參技能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，要能理解客戶的真正訴求，要能針對影響精準(zhǔn)性的任何一個(gè)環(huán)節(jié)給出建議或解決方案。比如數(shù)據(jù)的選擇、渠道的選擇、推送的用語，時(shí)機(jī)的把握、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)等等，建模師要充分利用建模技術(shù)，但不要拘泥于用單個(gè)技術(shù)解決問題。外來的數(shù)據(jù)科學(xué)家往往是被技術(shù)搞死的，沒人關(guān)注你使用什么模型去完成任務(wù)。

3.丟掉那個(gè)邊界

心有多大，舞臺就有多大，企業(yè)的確要為建模師打造更加扁平化的環(huán)境，數(shù)據(jù)建模師則更不必拘泥于崗位限制，能往前走就往前走一步。越是以數(shù)據(jù)為賣點(diǎn)的大數(shù)據(jù)變現(xiàn)，越是要讓建模師沖鋒在前。全棧工程師有之，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也需要全棧建模師，比如在某個(gè)垂直領(lǐng)域可以讓模型師端到端負(fù)責(zé)，沒有什么不可以。

當(dāng)以數(shù)據(jù)簡單組裝為賣點(diǎn)的諸如客流等產(chǎn)品喧囂之后，大數(shù)據(jù)深度變現(xiàn)必然是以拓客、風(fēng)控等為核心的，數(shù)據(jù)建模的價(jià)值會越來越大，筆者以前提過運(yùn)營商必須掌握五個(gè)核心建模能力，這些也許是運(yùn)營商規(guī)?；儸F(xiàn)的未來。