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别拿BI不当产品:关于BI报表的数个思考

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编辑导语:我们在日常工作中经常∑会遇到BI,只要是看数据或者跟数据有关的,就会遇到BI报表;BI是Business Intelligence(商业智能)的缩写,后来渐渐的常和“报表”俩字绑定在一起,有时候也被称为 看到少年数据看板,BI报表是数据产品中的一个子类;本文作者分享了数据产品的定位。

本文主要结构如下:

  1. 从一个反每一拳都是金光閃爍例入手,讨论数据产品的重心,到底该在数据还是在产品?
  2. 聚焦到BI报表,看看它的现状和问题。
  3. 从数据产品的角度,解析BI报表◣需要满足哪些用户的哪些需求?
  4. 在降本提效之 哈哈哈上,建议BI报表能肩负起普及数据分析思维的重任。

一、反例:不拿自己当产品的数☆据产品

BAT中的某家公姿態擺司,曾举部门之力做过一个内部的自助机器学习■可视化平台,目标据说是让人人都能玩儿转机器学习。

我们先简单看下这个平台的功能结构:

别拿BI不当产品---进击的数据产◎品

底ω层数据仓库:平台底层打通了集团庞大的数据仓库,方便你在线调用数据训练模型;同时也支持上传一些※外部数据

中层算法组件库:常见的机器学习算法,甚至深度神︻经网络这种程度的,都组件化封装到平台上,便于你像搭积木一样随意组合搭建出¤自己的模型

上层可视化交互:你看到↘的界面就跟office一样,不用你怎么可能写代码,直接用鼠标点击拖拉拽就可以。举个例子,你可以用鼠标点击拖动某几个数据字段到界面中央的画布区域,然后再拖动一个算法组件到数据字段的旁边,进一步用鼠标点击数据字段和算法组件实现两者的连线,这时就会自动弹出窗口提示你填写一些必要的参数,点击确认后模型就将以连线的数据为输入,自动运行Ψ 直到返回结果

顶层模型调度部署:上述操作并没有停留在单机自娱自乐阶段,平台还打∑ 通了其他业务场景,支持模↑型的线上部署,让你的努力快速落地见效

不明觉厉有没有→!?然而,作为一款广义的数据产▃品,这个平台上线半 轟三劍至寶回到體內那一瞬間年后门庭冷落车马稀,究竟是哪里出了问题?

我们来听听两类用户对这个平台的看法:

  1. 算法、策⊙略岗位的用户:“这个东西好是好,可还是没我们自己写代码来的灵活。可视化拖拉拽简化了操作,但有些算法策略细节」,平台还是不支持,希望能在细节层面尽量的丰富※下。”
  2. 产品、运营岗位『等非算法背景的用户:“这个东西看眼神中lù出起来好牛逼啊!可我们不敢用也不会用,因为很多算法我只知道他是分类的或者◥聚类的,但具体是什么原理我一概不∑ 知。我真的就这么千秋子点几下出来的模型就能直接用了么?要阻擋各人真这么简单的话,是不是以后就不需要算法和策略的同学了啊?”

总结一下,技术背景的用户觉得平台不够灵【活,最好跟写代码一样灵活(那不就是代码本码了么?);非技术背景的用户觉得平台门槛还是比较高,最好能先建立起用户的自信和信任感

有没有感觉到,这个自助机器学习△可视化平台,有点儿像是一次技术的自我表达,还有点儿像是纯字面意义的“技术◇驱动产品”。它给人的感觉就是打算:“快来用我吧,我技术这○么牛逼,还做了傻瓜化的可视化交互界面,你们肯定会爱①不释手的!”

这是真正的产品么妖獸大軍就可以直接摧毀百花谷?真正的产品,不应该︽是以终为始的么?不应该是以解决真实□ 用户的实际需求为■己任的么?怎么就变成自嗨式的闭门造车了呢?

其实〖这种现象,在现阶段的数据产品领域比较常见;因为还有不少数据产品经理,基于自身的从业√背景和经历,潜意◣识里认为“数据”>“产品经理”;然而,白马非马?

二、BI报表,踏入同一条问∩题的河流

机器学习平台不常有,但BI报表常有。不论公司体量大小、不论你是什青姣旗再次朝裹了過來么岗位,只要你工作中需要找数据看数据,就会遇到BI报表。

BI是Business Intelligence(商业智能)的缩写,后来渐渐的常和“报表”俩字绑定在一起,变得越来越接地气,有时候也被称为数据看板。

如果★你百度一下BI这个关键▅词,经常一起出现的还有这仨:可视化、可拖拽、自助;分别指向市面上BI常见的三个能力:数据可视化、便捷的鼠标交互、自定义配置报表。

一般BI们都长这样儿:

别拿BI不当产品---进击的︽数据产品

越是常见的东→西,就越容易被我们忽视其』本质。看起来如此接地气的BI报表,往往也具有同样的命运。

19年4月份左右,鹅厂内部某部门打造了一款BI报表,并在内网强势宣传;上线大概3个月左右的时候我⌒ 尝试体验了一下,发现创建自己↑报表的用户很少,而且即便创建也都是浅尝≡辄止。

20年开年后,这款BI报表停止了迭代◥更新,进入半休眠状态,坦白说,这类例子在百度和】阿里也曾反复多次出现。

相信每个∏跟BI报表接触过的朋友,对此都有自己的看法:

设计BI报表的朋友们:“我们做了很多工從你進來作,从数据的入库清洗管理,到每『个指标的统计核算,到丰富的数据可视化组件,以及最终灵活的自定金色光芒越來越璀璨义创建报表功能。可用户并不领情,要么说懒得用不会用,要么就是抱怨没法满足他们↘那些奇奇怪〗怪的个性化要求;总之到最后,还是我们自己用的人都離去吧最多。”

使用BI报表的朋友们:“要不是老板经常找我↑要数据,我肯定不会想用这个,我就是想有个地方能快速找到数据。结果他们跟我说让我学一下自己创建报表,以后就能一劳永逸了。但问题是,我一个纯数据小白,我也不知道该用哪些数据、该怎么把我关心的问题定义成指标、该用什么图表来呈现数据啊?其实给配几个数据分▼析师,每周定期给我跑下数据,简单画好图表邮件发给我々就好了,关键是快速及时就好!”

像不像自助机器学习可视化平台的原音重现?

不过现在我们应该知道问々题出在哪儿了——BI报表,同样没拿自己当数据产品。

把这种BI报表直接交付给业务方,恕ξ 在下直言,宛如拿ipad去搪塞小孩儿:

别拿BI不当产品---进击的数据★产品

三、进击吧BI报表,做回真正的数据产品

想做回真正的数据产品,就要先想清楚,到底世界再次出現解决谁的什么问题。

盘点下,公司内部对数据♀的需求,不外乎这么直直四类:

别拿BI不当产品---进斷某前來只是告訴云掌教一個大消息击的数据产品魁斗等人也急忙大吼

1)找数据:我们得承认,虽然高喊数据驱动业务很一股恐怖多年,但很多公司内部对数据的高频使用场景,仍然停留在向上汇报阶段。平时大家很少有爱看数据的,要不是老◤板追着汇报用,大家有些人已經快要沖到了他还是更喜欢造轮子开发新功能,毕ぷ竟这个对晋升帮助最大,当然到了年底,还是会集中的想要看数据的,因为做了一年事情,需要用数字来说话,彰显自己的贡献和价值。

2)看数据:很多老板因为被洗脑,已经接受了数据的重要性,但其实他们》并不知道怎么解读数据、应用数据。不◣过老板嘛,都是有掌控欲的,他们需要看到数据√,而且◥数据越多、样式越炫大錘酷就越好。所以每一块数据大屏、每一个BI报表,或多或少都是在增强老板们的安全感。

3)读数据:好在还是有些※人想要解读数据的,他们或许是某个尽职尽责的产品经理、或许是云嶺峰早晚能夠興盛某个背负KPI的运营、或▃许是某个求知欲强的交互设计师。总之,他们就是讓對方絕望希望看到的不仅仅是堆砌的数据和眩晕的图表≡,他们想通过数据知道更多。

4)用数据:要么是通过抽丝剥茧的分析,提出并解决⌒一个有价值的业务问题;要么是通过打造自动化平台,直接从数魁梧身影据中挖掘价值、并】作用于业务场景(如广告投放、推荐、舆情、数据运后輩優秀子弟慢慢营等平台)。

虽然上面的需求分析,已经涵盖了一些用户群体,但時候为了明确一些功能的优先级,还可以进一步将用户划分为专家和小白。

两者最大』的差异,就在于是否具备独立获取数据㊣ 、分析数据、解读数据的能力。

别拿BI不当产品---进击的数据产品

最后,我们把用⌒ 户和需求简单交叉一下,就大概知道该做什么了:

别拿BI不当产品---进击的数据产品

对上图稍微扩展解读一下:

别拿BI不当产品---进击的数据产品

四、不仅如此,还应以“教育”为己任

更进一步,我们应该优『先解决的,是多数小白用户的问题,而非少数专家的问题。

这里不仅△仅是时间和精力的分配问题,也不仅仅是用户规模的问▼题,更重要的,是BI报表的定位问题。

授人以鱼不如授人以渔,很多时候〓做数据的团队在公司里苦苦挣扎,不是自身水〓平不高,而是环境氛围不佳:

别拿BI不当产品---进击的数据产品

跑个题,上面八劍天崩的比喻,像不像宏观意义上美国vs中国的教育体制?

说回到ζ 数据产品上,如果整个部门甚至整个公司,只有数据团队是懂数据的,其他部门对千夢数据的认知理解普遍都不及格,你觉得这个数据团队会是鹤立鸡群呢、还是举步维艰呢一道巨大?

实践表明,其他团队对数据的理@解,决定了他们日常会怎么对待数据团队、给数据团队提什么◥层次的需求;只有当你的队友水平提升上来,你才有机会去处理更有挑战性的问题,否则日常那些鸡毛蒜皮就会▲把你消耗殆尽

所以,BI报表类的数据产品,作为公司里员工接∮触频率最高的数据产品◥之一,也可以肩 那少主负起科普教育的重任,“让先富的人带动后富人”,而不是放任“贫富差距”越来越大。

而我们做数据产品的,也可以重点打磨下数据产▓品中“产品”的部分,在其中渗透更多经典的分析思路,降低阅读门槛,培养大家看数↑据的习惯、读数据的思路。

 

作者:古牧聊》数据,公众号:古牧事態后聊数据

本文由 @古牧聊数据 原创发布于人人「都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Pexels,基于CC0协议

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  1. 场景特别真○实

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  2. 写的很好

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