阿里BI们的痛,知否-为何痛?(2)

接上一篇:阿里BI痛在哪?1.缺少价值认同。2.数据生产资料不足,且管理混乱。3.对成长的焦虑。这是第2篇:BI们为什么痛?第3篇我们讲解:BI们如何破局?

阿里BI们的痛,知否-为何痛?(2)

1.一张图看BI工作的上下游

阿里BI们的痛,知否-为何痛?(2)

BI承接上游的需求,明确需求背后的动机后,再对需求拆解,进而形成分析思路,再从下游获取数据,而后输出分析报告,再得到分析价值反馈,很可能还需要追加分析。

这其中,任何一个环节不给力,都会对BI形成压力。

2. BI的用户:不理解数据或不清楚自己要什么

BI的需求来自CEO、管理层、业务方,每个需求方对数据的认知不一样, 商业判断力也不一样。

同样是CEO,财务背景的CEO对数据敏感度高,数据敏感度高导致大佬们不需要BI解读数据,只要BI告诉他客观数据就可以,因为他对数据的解读比BI还厉害。销售出身的CEO有的懂数据,有的一知半解。其他背景的就不好说,管理层受自身过往经验、认知的影响,又身处高位,有自己的判断,且判断不轻易被改变。

如果大佬们不理解数据,中层、一线业务小二们往往更不理解数据,因为很多企业的运作自上而下。

如果有个大佬,每天要和他的团队review数据,那这条线的BI就该笑了,因为他们会被需求方重度依赖,自然也多了机会。

而现实往往比较残酷。经常是大佬们临时想起来要看个/些数,他们也不知道数据背后的流转、逻辑,还把BI当成乙方的角色,心里想着数据不就得按照我想的来。根据菩提的观察,越传统的行业,对数据的认知越处于石器时代。

即使在时常讲大数据的阿里,有兵强马壮的数据团队,我们依然接触过不了解数据的合作伙伴。和某业务管理团队沟通数据需求,业务老大说,我是传统行业过来的,不懂数据,我提不出需求。

除了需求方不了解数据,同时,需求方可能商业判断力也不太够,没有体系化的思维,不知道业务哪里出问题了,也不知道BI能帮他解决什么,于是变成条件反射,提各种临时、琐碎的需求给BI,口头禅变成你们BI从数据上看看吧。

这时候,BI不管出于什么样的原因,如果无法输出高价值的商业分析,又处在乙方位置,价值感就会油然下降。

进而,需求方就会对临时、琐碎的数据需求形成依赖、惯性。因为需求方不知道BI能做什么,BI也没有告诉需求方BI可以做什么,仿佛双方都接受了临时取数的现状。长此以往,对BI来说就很难从沼泽地抽身出来。

这种情况下,BI必然痛,痛在没有价值,痛在对成长焦虑。

3.BI的数据生产资料不足

巧妇难为无米之炊。BI依赖好的数据中台、数据仓库,如果底层数据质量差或者数据缺失,就是BI的灾难。BI如果有10分的时间,可能6分得用在数据获取、清洗、校验上。

BI和ETL的协同一直是常见问题,BI把自己当ETL来用的情况,不少见。

残酷的现实:业务先行,技术为了满足业务需求,忙着搭系统,顾不上数据,甚至都没想起来数据,也没有数据的意识,系统迁移、接口变化未必告知数据,更不要说数据采集、数据规范之类问题。或者业务系统本身就是个半吊子,一部分数据在系统,一部分数据在线下维护。这种情况下,数据集市、数据仓库必然难以满足BI的需求,其实ETL也是被背锅的。

在企业一定的发展阶段,数据建设差,可以理解。因为所有的企业必须先活下来,活下来就需要业务滚起来,资源向业务、向销售倾斜,BI、ETL的人又贵,产出还不直接,导致数据建设迟迟没有进展。

随着企业发展到一定阶段,数据会成为制约企业发展的瓶颈。菩提沟通过的有些企业就面临这样的现状,年销售额大几个亿,没有1个专业做数据的人,又似乎从业务到财务,人人都在看数据。他们再不做数据化的管理,管理边界就无法扩大,团队中人人竭尽洪荒之力从各个系统中,给自己和老板找数据,但各团队的数据从来没对齐过,管理无处下手。

这种情况,一方面取决于管理层怎么看待数据化运营和管理,以及企业长期发展,另一方面也取决于数据团队的战果能不能说服管理层。

底层数据质量差的问题,对于BI个体来说,在短时间内很难改变,我们能改变的只有自己。

4.BI自身:商业分析的意识、思维、方法不够

打铁需要自身硬。自己硬气的话,需求方再不靠谱,底层数据再差,依然能找到自己的价值。

最糟糕的是,被需求方和底层数据同时夹击,自己又无力还招,这种状况持续得不到缓解的话,只能越来越越痛。缺少价值感、生产资料不足、对成长焦虑,这3个痛还时常并发。

一起看下,商业分析和临时取数的差别。

阿里BI们的痛,知否-为何痛?(2)

商业分析必须站在业务1号位思考,甚至超越业务1号位。

可能有人说,为什么我1个BI可以站在1号位思考?

  • 1)因为BI独立,不局限于服务业务中的单个角色、但各环节,是第三方视角,不会被业务的各种屁股决定脑袋所牵绊;
  • 2)因为BI有全局观,业务的上下左右、里里外外都会观察;
  • 3)因为BI专注某一问题的深入分析,业务被太多问题牵绊,很难有时间、精力去深入的看一个问题。
  • 4)因为BI在分析领域更专业,很多产品、业务是半路出家,对于数据、市场、用户都一知半解。

当把独立、全局、专注、专业4个因素组合在一起的时候,会产生化学反应,这就是BI的价值。只要BI不把独立、全局、专注、专业4个立身之本丢掉,BI就有价值。

菩提见过最辉煌的BI团队,即使底层数据一团糟,也不受影响,因为他们的商业分析价值太明显,每个分析项目启动的时候,各路资源都会为他们开道,他们几乎不自己直接去捞底层数据,都是告诉支持团队,他们要什么样的数据,由支持团队帮他们做预处理。他们的大部分时间都花在分析框架的设计、分析过程、分析结论的梳理上。

数据分析和产品一样,以终为始,只有解决问题的分析才有价值,商业价值是企业长久追逐的,也只有能输出商业分析的分析师,才能长久立足。

这次调研中,蛮惊讶的是,10个人中竟然有2个人提到,觉得分析师未来的成长空间小,岗位会被替代。在菩提的读者群里,几位分析师同样表现的非常焦虑,认为分析师岗位未来会消失。

菩提的理解:会被替代的是低价值、可以标准化的流水线工作,商业分析需要好的商业洞察、分析框架和逻辑、分析方法,很难被替代。

好的分析师和好的产品经理一样,1人难求。顶级的分析师最重要的特质是商业敏感度、思维方式,看看那些投行里的分析师齁贵齁贵,这种分析师到哪都抢手,做好了,不用担心以后没有机会。

少些焦虑,把能量放在思考、学习上,提升分析质量是关键、王道。信心和价值要靠自己赚回来。

5.小结

BI受需求方和底层数据的两面夹击,需要有好的内功(商业洞察力、分析能力、沟通能力),一方面理清需求,超越需求(1号位思维),进行问题拆解,一方面从各种渠道获取数据(BI不止从数据仓库拿数据,也要向市场、行业、用户拿数据),而后用系统化的方法去分析、验证,最后产出分析报告。

内功不到位,又被需求和数据源双面夹击,生存和发展当然就难。内功到位,则可以向需求、数据源两个方向都给自己撑开空间。需求和数据源是外因,以一己之力,很难快速改变,只能缓解,练内功才是正解。

找到了问题的根源,便能找到破解之道。

下一篇,菩提会讲BI如何破局?没有捷径,只有痛定思痛,认清现实后,改变和提升自己。

作者:菩提产品,公众号:putichanpin,一花一草一世界,一草一木一菩提,10年阿里,用研、产品、数据,跨越B2B、金融、供应链多领域,点滴于心,跳动于键盘,沧海一声笑。

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