业务敏捷和IT快速响应让数据价值突然变得更明显了

最近一段时间,我们团队有一个特别明显的感受，就是数据好像突然“活”了起来，它的价值不再是报告里那些冷冰冰的数字，而是变成了业务部门每天都会主动来问、来用的东西，这种感觉就像是，数据从一个被锁在柜子里的宝藏图，突然变成了大家手机里每天都在更新的实时导航，这种变化是怎么发生的？我们回过头看，发现根源在于业务和IT的工作方式都变了，简单说，就是业务变得更敏捷了，IT响应更快了。

以前我们是怎么做的呢？业务部门可能一个季度或者半年才做一次大的规划，然后给IT部门提一个非常庞大的需求清单，我们要做一个全新的客户分析系统”，这个需求从提出到立项，再到IT部门排期、开发、测试，最后上线，可能大半年甚至一年就过去了，等系统好不容易做出来，市场的风向可能早就变了，业务当初想要解决的问题，可能已经不是最迫切的了，那时候，数据报告也有，但往往是月报或者季报，等业务同事看到数据，发现问题，再想调整策略，时机已经错过了，数据更像是一种“事后诸葛亮”，用来解释为什么没做好，而不是用来指导下一步该怎么走。

变化是从业务侧开始的,市场竞争越来越激烈，业务团队发现，必须更快地试错、更快地调整方向，他们开始把一个大目标拆分成很多个小目标，用一两周的时间做一个最小化的尝试，比如针对一小部分客户做一个新的促销活动，然后马上看效果，这种快速尝试、快速验证的方式，就是大家常说的“敏捷”（来源：现代敏捷开发及项目管理理念在业务端的应用），这种模式一出来，对数据的需求就完全不一样了。

业务不再满足于看上个月的整体销售额,他们会问：“我们上周三上线的那个新活动，到昨天为止，带来了多少新客户？这些新客户的转化路径和普通客户有什么不同？”这种问题非常具体、非常及时，这就要求数据不能再是“按月”提供，必须是“按天”甚至“按小时”更新。

这种迫切的、高频的数据需求，自然就传递到了IT部门，如果还按照以前那种漫长的开发流程，业务根本等不起，幸运的是，IT这边也在变化，我们开始采用更灵活的开发方法，比如组建包括业务人员、数据分析师和开发工程师在内的小型跨职能团队（来源：借鉴自敏捷Scrum及DevOps团队协作模式），当业务有一个新的数据需求时，这个团队可以快速沟通，数据分析师和工程师一起，利用现有的数据工具和平台，可能在几天内就搭建出一个简单的数据看板或者分析模型，先让业务用起来。

比如说,业务想看看某个新功能的使用情况，以前可能要新建一个数据报表项目，走很长的流程，工程师可能只需要花半天时间把新的数据日志接入现有的数据管道，数据分析师用可视化工具拖拽几下，下午就能出一个初步的看板，虽然这个看板可能不那么完美，但它能立刻回答业务最关心的问题，这就是IT的快速响应。

当业务敏捷和IT快速响应这两个齿轮咬合在一起之后,神奇的事情就发生了，数据的价值一下子被放大了，变得前所未有的明显。

第一，数据变成了决策的“方向盘”，而不是“后视镜”。 业务团队现在可以基于近乎实时的数据来做决策，他们发现某个渠道的广告点击量很高但转化率很低，第二天就能调整广告的落地页内容，这种“数据驱动”不再是口号，而是每天都在发生的实际行动，因为决策周期从“月”缩短到了“天”，数据每一次及时提供的洞察，都能直接转化为业务动作，效果立竿见影，大家自然就越来越依赖数据。

第二，数据促进了业务和IT的良性循环。 因为响应快了，业务更愿意提出各种天马行空的数据假设：“我们能不能看看如果这样……数据会怎么样？” IT团队也能快速给出反馈，这种积极的互动，让数据探索的氛围变得很浓，从一个简单的问题出发，通过数据的层层下钻，能发现一些之前完全没有预料到的业务洞察，这又反过来激发了业务更多的新想法，数据和业务创新之间形成了一个正向的飞轮效应。

第三，数据帮助我们发现了更细微的价值点。 以前做大而全的报告，很多细节被平均数掩盖了，现在做快速、小范围的试验，数据分析可以做得非常精细，我们可能发现，某个促销活动对25-30岁、居住在一线城市的女性用户效果特别好，但对其他人群无效，这种精细化的洞察，让我们能把有限的营销资源精准地投放在最有效的方向和人群上，避免了浪费，数据的价值就这样体现在了具体的投入产出比提升上。

并不是数据本身发生了什么翻天覆地的变化,而是我们使用数据的方式和节奏变了，业务追求敏捷，迫使数据必须“快”起来；IT实现快速响应，让数据的“快”成为了可能，当数据能够紧密地嵌入到业务快速迭代的每一个小循环中，它的价值就不再是潜在的、需要长篇大论去证明的，而是变得直接、可见、甚至触手可及，它从一份份静态的历史档案，变成了我们共同驾驶这艘业务飞船的实时仪表盘，每一刻都在指引我们避开湍流，驶向更广阔的水域。