目前，我正在体系化更新数据资源管理/数据治理/数据中台系列文章。
人们的注意力不会平白无故的消失，很多时候只是转移了而已。
转移到哪里去了？
毫无疑问是 AI。
国民 AI 教父李一舟的爆火，也说明了这一点，仅几个人小团队，营收比肩一众上市公司年度营收，这妥妥的时代红利。
当然，我们今天不谈论 AI，我们核心还是围绕着“大数据”展开，一提到大数据，自然就会想到数据库、大数据平台、BI、报表、大屏等等。
都说大数据是未来企业最重要的资产，马爸爸也说阿里巴巴是一家大数据公司，前几天各中大数据论坛击鼓传花式举办，好不热闹。
前几年，大数据成为当红炸子鸡，出去找客户交流不提大数据都显得自己不够专业，不够先进。
怎么疫情之后，大数据就成为大家避而不谈的话题了呢？
| 01 数据驱动增长，失效
“所有的黑客增长的方法论，在当前时代都无效了”---来自在蚂蚁金融的朋友，发的朋友圈。
我犹豫片刻，也点了赞。
数据驱动增长本身也是一个舶来品，最早在美国硅谷盛行。包括Facebook、Netflix、Airbnb、Uber、LinkedIn等企业，都通过数据驱动实现了巨大的增长。
这到底是产品自身优秀？还是市场存在红利？还是数据在发挥价值？
亦或者，多重因素同时在发挥作用，各自占比是多少？
谁也说不清楚。
但是，数据本身的方法论是可以传播复制的，大家都期望复现增长神话，于是，全球刮起了数据黑客增长风。
近些年，经过不断地折腾和实践，神话逐渐破灭。
很多企业也付出了惨痛的代价，比如 Nike。耐克近四年来转向数据驱动策略，却导致公司市值损失 250 亿美元，股价下跌 32%。
今年 8 月，耐克前高级品牌总监发表了一篇罕见的深入分析文章，探讨了四年来发生的营销失误。
其中，值得关注的是：耐克改变其营销模式，使其集中化、数据驱动化、数字化。
简单翻译一下就是：Nike 调整了营销预算，专注于将用户引导至 Nike 的数字平台和会员平台，以便于更好的跟踪和度量消费者行为。
公司过度关注现有客户的在线购物数据。这些数据看似客观,实则存在严重偏差。它们主要反映了已经购买 Nike 产品的顾客的行为,而忽视了潜在客户和整体市场需求。
Nike 从“创造需求”（吸引新客户）转向“服务和保留需求”（重新定位现有客户）。
长此以往，Nike 的市场渗透率出现了下滑，库存逐渐增大，潜在消费者也转移到了其它品牌。
“耐克投入了数十亿美元到一个效果差但容易度量的项目上，而不是一个效果更好但度量难度更大的项目。”
类似的案例还有很多，人们不断反思数据驱动是否可信，是否有价值？是否可被复制？
| 02 大数据冷静期
“如果你未在企业内部实现数据驱动增长，那说明你的数据有问题，使用方法有问题，组织和文化有问题。”
这是很多数据营销、解决方案或数据软件服务商通用的销售口径。
现在，越来越不灵了，企业不买账了。这就导致现在很多数科类企业很难受，市场不再愿意为他们的产品服务买单了。
我认为长远看这是一个好事情，可以称当前时期为“大数据冷静期”。
现在，满世界都在讲大数据加工、处理、治理、应用的，大数据对于企业发展多么重要，但是如何做能拿到结果？能最快拿到结果？
并没有一个放之四海而皆准的方法论，更别提某一个数据工具了，因为，每个企业的业务模型、商业策略、数字化程度都是不同的。
数据的本质是为了“消除不确定性”，并不能直接服务于业务增长神话，更多的是服务业务侧的一些精细化运营策略。
在企业中，数据扮演的核心角色是：
事实呈现。通过数据反映真实的业务情况，不管是用户数、销售额、应收账款、营销成本、用户画像等等。
短暂预测未来。这里预测是一个很泛的概念，包含了安全风险方面的防范预测；企业经营未来收入预测；消费者行为预测；库存管理预测等等。
绝大多数企业，处于用数据进行事实呈现的阶段。但是，部分企业却想着做一个数据增长咨询、采购一套数据产品来帮助企业实现快速增长，这本身就是逻辑不通的。
整个市场充斥着焦虑和泡沫，但数据不是“速效救心丸”，数据是“温度计”，顶多是有些许智能。
| 03 小结
多余的期许是很害人的，容易让人头脑发热，大数据给了人们太多臆想的期许。
以至于，直面现实时，很多人接受不了，认为数据驱动是伪命题，是纯谎言。
我们回归到理性，来思考一下，消除不确定性有没有价值？
你开着车，临近一个拐角，地图提示你此处为易发事故地点，导航显示迎面正驶来一辆大卡车，但你还看不到它（它在拐角），可通过这些数据信息，你已经知道接下来该减速，甚至停车等待了。
同样，你所在的职业赛道，近几年企业招聘量在持续下跌，每年保持8%的速度，你获得这些信息后，是否可以提前转行，增加自身的其它技能？
你每月的花呗是8000元，占你月工资税后收入的 70%，支付宝基于你的每月花呗待还记录，预测明年的6月份，你的花呗待还将超过你的税后收入，那你是不是要重新梳理消费计划？
完整必要的数据采集、有效的开发治理、高效的分析洞察、深度的数据挖掘，可以让数据发挥最大的价值（也许吧）。
但，事实情况是，很多企业根本采集不到所需的完整数据，相当于门口就卡住了，后续对有限的数据进行清洗加工、也会遇到质量问题、同时，缺少了必要的数据分析人才、更没有数据科学相关的人力匹配。
想要实现理想中的数据神话，企业缺少了太多必要的版图，勉强拿到的是一些残片。
数据驱动企业华丽变身，距离很多企业是一个很遥远的诗篇，但数据驱动企业很多有价值的精细化运营和管理，依然是当前已知的最优解。
大数据没人讨论了，只能说明它不再是热点，只能说明大家开始理性看待它了，但不能说明它没有价值了。
祝好。
（正文完）
今天的分享就到这里，希望对你能有多帮助和启发。
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