如何理解 BI 中的技术思维和业务思维，有什么差异？

吕品

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2022-02-18 17:57

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从这篇文章中挑一个点来讲讲 BI 中的技术思维和业务思维。
文章：一张图看 BI 的思维框架和若干个问题

巧妇难为无米之炊

有朋友说了这么一个事：都说做 BI 要具备业务思维，不能老以技术思维角度考虑问题，要从业务角度出发...balabala...道理听的太多了，能不能讲个例子说明一下。

那就通过需求分析这个点来讲讲技术思维和业务思维的差别吧。

在 BI 项目中经常会出现的一个情况就是，业务部门特别是管理高层在需求调研的时候提了几个分析需求，听完了 IT 团队就很犯愁，心里第一反应：WTF，数据都没有咋分析。

没数据泛指：系统都没有这部分的业务模块，没有数据积累；系统有这部分的业务模块，但数据积累质量很差。

总之，就是没数可用，有数难搞！

所以很快得出结论，这个不是技术问题，实现不了，因为系统缺数。BI 能做的事情就是：有什么样的数据，我们才能做什么样的分析，没有数据，就做不了分析。

这句话有毛病吗？一点毛病都没有。

还有的时候会抱怨，这种需求怎么会提的出来，业务系统这么烂、数据这么差难道大家都不知道吗？最终在大家的通力配合下，完美的把这个需求给毙掉了。

上面的这种反应就是一种技术思维。

当然，如果是业务乱提需求，或者在需求已经确认的前提下额外增加需求，这种需求被毙掉是有多方面利益因素考虑的，抛开这些因素影响，我们再来看看两者的对比。

技术思维和业务思维的切入点不同

技术思维首先考虑的问题始终是站在技术的视角看，这个问题我能不能实现，应该通过什么样的方式来实现。很明显，系统缺数、数据质量不高是解决不了的，或者不是能够在短时间内就可以处理掉的，所以实现不了。

技术思维考虑问题本身没有任何错，但会限制我们考虑问题的全面性，会丢失很多深度思考和解决复杂问题的机会，也丢失了提升自己的机会。

首先在这里要对以上的认知做一些纠正和解释，为什么会感觉提出数据需求的人往往不懂数据的现状，感觉他们总是给项目在制造"麻烦"：

第一，管理高层不会注意到信息化建设微观层面的东西。管理高层基本上不是业务系统的用户，他们也没有习惯打开每一个业务系统看里面的数据，所以根本就注意不到这些微观层面的东西。

第二，BI 系统与业务系统用户的差异性。业务系统面向的用户我们通常叫做一线业务执行层，他们操作这些业务系统更多的是解决自己日常业务流程、业务数据的处理工作。但 BI 系统的用户大多数情况下基本上都是跨部门、跨业务、跨组织的，他们的想法是非线性的，需求本身就和业务系统表达的不一样。

为什么同一件事情大家的认知不同，更深层次的是思维方式上的差异，这里用开餐馆的例子来说明不同的角度是如何思考的：

技术思维 —— "我有什么样的数据，我才能做什么样的分析"，翻译过来就是："我有什么样的原材料，我才能炒这么几个菜"。

业务思维 —— "我要做什么样的分析，所以我要找什么样的数据"，翻译过来就是："我开饭店要炒什么样的菜，所以要备什么样的原材料"，你当老板你一定会这么想，对不对？

大家看明白了吗？技术思维和业务思维从这个小例子中就对比的很明显了。

业务思维的落地

在思考的过程中还需要搞明白这些问题：

第一，用户为什么要提这几种需求。比如最简单的，管理层提出要看行业对标数据，这些数据在企业内部业务系统肯定是没有的，通常要爬行业的上市公司的数据。

为什么要看这些数据？企业的数据对比往往分这么几种：

自己跟自己比 —— 自己跟自己比，是看自己连续几年有没有进步，没有进步的原因在哪里？是整个行业就这样，还是什么问题？
自己跟行业比 —— 是看自己在行业中的位置，行业增长率如果高了，你的增长率没有上去，市场份额小了，什么原因？什么因素驱动了行业高速增长，这个驱动因素跟你的竞争优势有无匹配关系，没有匹配，以往的竞争优势就变成了劣势。
自己跟行业同行比 —— 跟行业增长总体趋势匹配，但有更强的选手，他们靠什么拉动业务增长，他们的毛利水平、周转率什么样，我们还可以做什么样的提升和努力。

很多管理层看似不经意的需求背后实际上是有着非常深入的思考背景的，所以在看问题的时候不能只看表面，把问题背后的思考点弄清楚这才是最核心的。个人能力的提升，人跟人之间的差距水平也是从这些细节拉开的，看问题要看到本质。

具备这种能力的往往在企业更容易得到领导的青睐，思考深度和高度可能达不到高层管理层所考虑到的，因为接触面毕竟不一样。但思维意识到位了，这点就够了。

所以，有经验的 BI 顾问会特别留意为什么用户会提出这些问题，他们背后思考的逻辑是什么？把这些问题一点一点积累起来，就会变得很强。

第二，系统没有对应的业务模块，没有相关的数据信息支撑。这部分可能管理层特别关注，又非常需要。但由于业务系统的建设是循序渐进的，很难一步到位，所以系统有缺失，这个也是非常正常的。但现在领导关注了，并且通过深入沟通，发现这个点也确实非常重要，怎么办？

每年的信息化要解决什么问题，信息化的投入点在哪里？不就很清楚了吗，下一个阶段的信息化规划就在这些查漏补缺上，要把这些点给包括进来。所以管理层的这些需求为下一个阶段信息化的重点建设指出了方向，后续把他们落实好就可以了。

但对于眼前管理层要看这些数据如何解决？数据补录也好，人工处理也好，也要尽量的补上去，毕竟这是最终用户关注的重点。他们并不在意这些过程是如何处理的，要的是结果。先通过数据填报、人工补录的形式解决掉这个问题，等后续信息化系统完善了，再陆续的切换过来就可以了。

当然，如果按照这种填报、数据补录、人工处理的方式来进行，相应的项目成本投入也上去了。这个事情就需要管理层判断要不要在这个阶段来这样投入，如果要，说明这件事情确实比较重要。如果不要，反过来说明这件事情可能并没有那么重要，自然这个需求可能就不是一个真正重要的需求，就可以在这个阶段排除掉了。

第三，系统有对应的业务模块，也有对应的数据，但是数据质量不够好。这个问题比较复杂，因为造成数据质量的原因有很多种，我随便举几个例子。

1）系统有 BUG。我们之前在项目上碰到过这种情况，在业务系统上怎么看都没有问题，一拉到 BI 就有问题。莫名其妙抽出来的数据就多了很多条，并且有些数据逻辑严重有问题。

这种情况如果发现了，就是系统开发商的问题，先把 BUG 解决掉再来处理数据的问题。

2）有系统，业务用户不好好用，容易找借口说是系统不好用。一方面可能真的是系统太烂了，各种不方便，各种复杂操作，各种缺失。这种情况，还是要找业务系统供应商来解决，这也能反映甲方在信息化管理 IT 能力偏弱的问题。另外一方面，系统可用，缺少必要的培训手段来引导用户用好系统，这种情况 IT 部门要加强培训。有些问题确实是系统体验不好造成的，但是通过必要的培训还是可以在不增加额外投入成本的情况下，最大化的避免因操作原因导致数据质量问题。

数据质量方面的问题案例太多，随便想一下，十来种情况，以后单独开一篇文章来讲讲。

只谈思维不谈落地的就是坑

从技术视角看问题总是有限的，反过来从业务视角出发来思考如何通过技术手段或者以一种什么样的思维方式找到合适的路径、阶段性解决问题的途径，这个我认为才是最重要的。

毕竟所有的问题都是可以靠时间去消化的，但一旦设限，就只能停滞不前。

最后强调一下，业务思维看明白了，还得看最终的落地，只有落地才会遇到各种问题，只有把各种问题都给解决了，这才算我们的方法论、我们的思维落地了。听起来有点绕是不是，因为见过一些高大上咨询的项目，规划很完整、各种新鲜概念满天飞，客户也喜欢听、愿意听，听了还觉得很过瘾。但没有人会提前告诉客户有什么样的风险，会遇到什么样的问题，遇到这些问题应该如何解决。

不能预料到风险就是最大的风险，不能提前看到问题并提出问题的解决方案，最终的落地就是一堆人踩坑背锅。

做咨询的、传道授业解惑的人有很多，是选择当大师还是老师，大师是在你头上高高飞扬，老师是把你举得更高。

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