关于建立数据文化与数据化决策的几点分享与建议
第一个英文里面叫Hippo,意思是河马，指的是公司里面最高的决策层。在数据化决策里面首先要改变的就是管理者本身、机制的本身。这个过程中，决策者要有一个谦虚的心态去学习，要能够尽可能的谨慎的发表有个人倾向的意见，鼓励下面的团队尤其是数据团队去构建更扎实的基础、更好的决策流程。这是一个管理者对数据化决策的进程推进能起到最大的作用，而不是他亲自上手去指挥去设定一些项目或者目标，然后让下面快速去执行。
▲系统架构
第二个是构建数据文化。对电商企业来说，可能包含下面几点思考。
1,数据本身不会告诉我们全部的真相，尊重数据、认识数据，但不迷信数据。我们往往会在构建所谓的数据文化的时候，不是把数据当做信仰，而是把数据变成一种迷信。这个可能是要去调整的。对于业务团队而言的话，与其说依赖数据团队或者是BI团队，不如说走到消费者中间，了解你客户的真实的需求，可能你一个电话或者是你一个调研的话，你得到的洞察远远超过数据团队花上多少时间给你的一份报告来得更加直接有效。
2, 需要构建的是，在各个业务部门有共识的指标体系。大家能在这个层面上去讨论数据，而不是都是以自身各自的，站在各自部门或者各自的经验的角度上的理解去谈这些数据。这是最起码的对数据的尊重。经常我们看到当数据团队做假设或者模型或者分析的时候，早早就被业务团队或者管理团队给打断了。他没有理解说数据团队在分析过程中做的一些简化和嘉定，也没有克服情绪化去尊重数据。
▲实时业务监控
3, 数据团队也要深入业务，需要理解数据背后的业务逻辑。他们要天天跟业务部门在一起，了解业务部门的痛点，了解业务部门真正要去改变的方向和目标。如果只是站在他们象牙塔里面是不会提出革命性颠覆性的做法来真正改善业务部门决策的。
今天很多团队都说数据安全问题、企业竞争问题，认为我们要关注数据隐私。这些都对，但同时我也感觉的，这把数据都变成了一个一个孤岛，每一个企业的数据和每一个企业的数据都没有打通，甚至企业部门之间的数据都是无法打通的，商品的团队只能看到商品的团队，市场的团队只能看到流量的数据。
但是其实如果不能把这些数据打通的话，每个部门只从KPI角度关注自己的一些数据指标，是很难发生协同效应，很难推进业务真正持之有效的改善。
