被“忽视”的数据服务

近期一直在思考关于数据服务的话题，一是自己这些年经历的这些公司的数据部门都是一种被用户摧残的感受，不论是在大公司中公司还是小公司，自己做了很多数据的工作，但用户并不买账，对数据缺少信任，价值感和认同感严重缺失。另一方面从用户的感受来看，他们也不是无端的责备，而是切实有数据应用的痛处

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 仔细深思这个现象，到底是哪里出现了问题？为什么我们都很努力的去解决问题，但还是达不到皆大欢喜的效果？基于最近的工作和对以往的回顾，我认为可能是我们忽视了贴身感的数据服务。缺少从全局视角深度的设计数据服务，没有做好数据建设与数据应用的桥接。

 一、用户的烦恼 

最近我和朋友都在周末遇到了用户反馈的系统或者数据问题： 朋友负责他公司的某个系统，由于用户的操作不当，导致系统出了问题，数据有很多没有采集上来，下游的指标数据出现错误。可解这个问题的过程让用户特别糟心，用户通过ONCALL系统寻求帮助，可惜系统没有周末值班人员，然后他们就通过各种方式联系到了产品负责人，但产品负责人只负责产品问题，数据的问题涉及到一些技术问题，分管这块的技术负责人和产品不是一个部门，所以用户又通过产品负责人的连线到了技术负责人，就这样，用户自己前前后后打了10来通电话，联系到了系统的所有负责人，等了大半天，才算解决了部分问题，但数据的恢复工作还需要再等到第二天才能完全恢复。

 事后同事跟我说，这个业务的用户感受非常不好，如果不是平时关系还不错，肯定要向上投诉的。他说最烦的是他是一个用户，解决问题的全程都需要自己来协调处理，可作为系统方，没有一个全局人或者接口人能够帮助协调，这一点着实令人气愤。就如同去4S店保养汽车，从进入4S园区开始，一切汽车保养的流程都需要靠自己协调来完成：找前台、描述问题、分别找不同的保养师傅、自己开到洗车区、缴费、自己打开停车场出门杆..

 二、你到底服务与谁

 现在绝大多数的中大型公司都有非常长的数据加工流。如果看一个报表的制作，大的模块上来看，就有数据采集、加工、分析、可视化4个步骤，每个步骤下还有很多细分领域。随着公司组织的扩大，这些细分领域都需要细分的角色来完成流水线上的每一步动作，每个角色的工作都非常的专精化，例如做埋点的专职做埋点、做数据加工的专职做数据加工、做工具的专职做工具，甚至一个大型的产品、项目需要多角色协同完成，

比如工具的建设，同时需要研发、产品和测试3个角色。 所以这些数据流水线上的角色服务范围只是流水线的一段，它不是全局。每个角色专精在自己工作领域内，但他可能对自己确切的服务对象并不是了解的很清晰。还是拿埋点来举例子，专职做埋点的人，他直接服务的对象是谁？他是否和用户有直接的联系？是否有明确的服务动作和服务流程？

 三、服务均衡 

之所以会有用户认为数据难用，工具不好使，一方面确实是数据部门在数据服务和用户成功方面投入的太少，另一方面数据部门的人力资源不足与组织设定的不匹配也是重要的原因。 数据部门从公司建设初期到成熟期的发展，也是结合不同的需求来进行人员的组建和调整的。绝大多数公司是以数仓当核心，围绕数仓进行拓展建设，数仓是核心团队，他们掌控着全量数据的采集加工和输出。

 现实情况是，数据的需求是多样化的，临时性的，不可预测的。所以我们在消化数据需求的过程中，必然会产生对需求的理解，以及对它们的定制化开发。

 需求不是批量生产的过程，随着公司规模的扩大，对数据有需求的用户越来越多，但数据团队的人并非是同一时期稳步增长的。原本因为数据需求的不确定性导致数据部门疲于应对数据需求，如何能够高效的解决杂乱不确定的数据需求是数据部门的一个较大的挑战。 如果数据需求过多，解决需求的耗时过长，就会进入到需求做不完，一个“简单的”需求要T+1周起的状态。 

不论是数据部门，还是用户，从体感上来讲，都会很差。数据部门的人每日重复工作，大多数是提数、报表等数据处理工作，然后就会出台一些列的限制性条约来约束用户的数据需求，例如给个表单，所有信息填清楚才可以开发需求，然后走排期流程等，至少需要用户想清楚再提，至于数据问题、数据、产品易用性等服务所投入的资源就更少了，自然达不到“服务”的标准。 用户也不敢轻易的提出需求，对数据的应用心态逐步演变成了尽量自己解决，疑难杂症再去寻求数据部门的帮助。随着时间的变化，数据部门和用户之间默默的达成了服务均衡状态。 

所以让用户自己学习数据知识、工具，自己实现部分的数据诉求，是有原因的。 

四、服务端到端 

我认为如果作为一个普通人，除非兴趣使然，如果你在使用一个实体服务前必须了它的工作原理，从体感上来讲，你获得的服务感受一定是不好的。

 我们去机场，核心目的是登机，除了登机之外的事情，都不应该是你需要特意了解的，理应是顺其自然。增加被动需要就增加了服务成本，例如安检，它是必要的，但是它和登机本身没有直接关系。 对于服务，我想以端到端的方式来理解。完成一件客户服务，其实就可以比作买卖，一手交钱，一手交货。

明确客户的诉求，然后交付诉求，中间不掺杂任何其他的过程和行为，这是最简洁、纯粹的服务。 但在公司的数据服务层面，绝大多数的公司，几乎都缺乏明确的数据服务体系，更难做到端到端。这个并不难发现，很多公司会明令要求一些非数据专业的数据应用者去学习很多数据课程，还需要有强制考试，甚至是在使用某些产品之前先需要经过考试并且及格才能使用。这些不但是典型的非端到端服务，硬是把用户的“客户”身份变成了参与者，他们不得不去花时间精力去学习考试，增加了很多的学习成本，并占用了本该去做本职工作的时间。

 我们经常会“教育”用户了解BI工具，了解数据中台，了解OLAP是什么，了解维度、埋点，但作为业务，他们真的需要了解这些吗？ 我们换一个场景，作为一个汽车的拥有者，我需要了解CVT，可变正时，空气悬挂，托森差速这些知识吗？回归到出行工具的本质，我只需会驾驶它，是不是就足够了？所以驾校的学习是必要的，汽车知识的学习是“非必要”的。

在数据产品和服务的过程中，我们是否能够区分出哪些是必要的，哪些是非必要的？ 是否可以调研一下这些被迫学习的非专业用户，他们有多少人是自愿来学习的？他们诉求是不是想要时就能提供，到手就用，而无需任何学习成本？ 作的每一个细节中都渗透这个概念。

 总结：

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