数据服务，三种阶段

你的数据服务OUT了吗

数据服务，三种阶段

用户要数据，被动的勉强提供
用户要数据，可以便捷、准确、及时、个性化的获取
用户不知道，主动地个性化地推送给他们可以帮助他们工作、生活的数据。
用户：（是你公司的运营、员工、业务人员、甚至技术人员、老板等）

不同阶段提供不同的服务，最终目的都是让数据产生价值！！

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当你公司（几乎很多创业者公司）的数据本身就是不是很多，数据的代表性、支持判断的能力肯定是有限的，很难推动所有的人大面积的利用数据，因为人们很难尝到数据分析的甜头。

这个时候你可以勉强、被动的给某一部分人提供一些数据。这个时候你基本上可以达到第一个境界。

同时，这样也是可以忍受、比较合理的。

服务模式需要革命了

随着时间推移，业务变化很快，数据量膨胀，面对业务、运营人员也会越来越多，报表的数据也越来越多，进入第二个阶段时机比较成熟了。

被迫的需求，数据产生价值的机会。因为业务越来越庞大，越来越多的问题不能靠经验靠人力精准解决所有问题。
数据量级越来越大，经过统计分析得到的数据肯定会越来越来具有代表性、价值、准确性，更好定位和解决问题。数据意识可以改变了，是可以大规模推广数据化运作的绝佳机会。各路人应用数据的态度要改变了，数据分析支持决策再也不是辅助手段，应该成为重要手段。
在这个阶段，我们应该广泛的传播数据理念，传授数据分析方法，鼓励使用数据，让运营人员尝到数据的甜头，从而数据产生实实在在的商业价值。

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相应的数据服务模式也要满足这几点，如果满足不了，说明我们的方式过时了，相应的技术架构和方向也偏了。我们不能通过遏制用户的需求来维持现有的状况，服务方式不能给很多人创造价值，反而成为数据产生价值的瓶颈。

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这个阶段，如何判断一个数据服务好不好？

最核心的判断标准： 能不能最便捷准确的让用户拿到他想要的数据

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可能我们心里都期盼着给用户那样的服务，但在实际操作中会或多或少的走到这样那样的误区，甚至还没有发现已经陷了进去。这种负面影响是慢性的，不会突发，温水煮青蛙，很难发现，看看一下情况，是不是我们也在犯这样的问题呢？

1． 给一堆数据上让用户去找，用户比较难的去找到。

尤其是常见的报表服务：用户需要看某些数据，经ETL人员开发出数据报表，让用户去看，这个看起来蛮好，但随着报表的数量增多，达到一定量级，还要考虑报表分享性，其他用户就需要在一堆报表数据中去找他关心的数据指标。

2. 提数据需求流程周期长、响应低，实时性低。灵活性低。

不是每个都是那么的具有前瞻性，可能很多人是遇到问题才需要数据解决。经常反映慢，很多人开始潜意识的避免用数据，因为他要考虑到获取数据的代价。

3. 给用户一个数额的限制。这是个两面性的东西，一方面让用户不能乱提，一方面让遏制了用户获得数据，缺少灵活性。这个也是一个至少需要给出一个科学的限度值的事情。限制太多了，降低数据使用机会，当然减少了数据产生价值的机会，限制的太少，ETL人员开发是压力太大，搞不定！！

这个时候你想跳出这种恶性循环，唯一的办法就是让用户随心所欲的拿到数据。

数据产生决不能再靠人力（ETL开发人员），你不可能不断的加人来解决所有问题。

开始需要比较强大的系统（内功）来做很多事情，让普通用户可以自己直接获得数据。

一帮人去维护这样的系统就可以了。

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第三个阶段，提供数据服务是主动的！！

第二阶段需要一帮人维护系统，这个阶段需要再加另一帮人：需要不断地总结和传播数据分析方法，让每个普通员工都能不仅拿得到数据，而且懂得该拿什么样的数据！！

这个阶段一定还需要有真正的高层倡导、推动利用数据、产生利用数据的文化。这个时候，全面推动数据产生价值，整个公司的能力肯定是无可比拟！！

为什么要转型，因为现有的东西（方式、模式、架构等）满足不了未来的发展，

这种事情是堆雪球的效用，连锁反应。

不转，方向全部错了，很多东西的负面营销是成倍迭代的。

如：技术积累利用率应该是不高的；消耗了人力物力，事倍功半！！；

尤其对于架构反思更为重要，因为现在的服务模式不会满足将来的需求，技术沉淀方向出现偏差，迟早会出现瓶颈，这种瓶颈只能

转成功了：方向对了，赢得了未来，很多事情都是指数性的增长。

转不成功：信心大损，死的更快！！

所以转型一定要成功。

数据服务，需要站在一个影响公司命运的战略高度去看。

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