数据的秘密(上)- 为什么要关注数据

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前言

由于科技的进步,以及数据「数字化」地存储,使得现代人类可以获得海量的数据。而有了这些海量的数据之后,借助于一些数据分析工具和方法,我们就可以从数据中找到社会运行的「秘密」。

在工作中,借助这些「秘密」,我们有可能发现商业中的新机会,也可能验证或推翻自己的一些猜想。数据分析,使得我们对「秘密」的探索有了一个可靠的方法。

在本文中,我想分享一下工作中学到的发现数据中秘密的心得。

稻盛和夫的故事

我们先看看 稻盛和夫 挽救日航的故事吧。他的这段传奇经历曾经被很多媒体报道,我将故事摘要如下:

2010 年 1 月 19 日,日本航空公司申请破产保护。日航有 58 年历史,一度被视作日本战后经济繁荣的骄傲象征。

2010 年 2 月 1 日,受日本首相邀请,稻盛和夫答应出日航董事长,一年之后,日航扭亏为盈,利润是对手全日空的三倍。 仅仅用了一年时间,日航做到了三个第一,一个是利润世界第一,一个是准点率世界第一,一个是服务水平世界第一。

在日航重新上市之后,稻盛和夫分享了他 挽救日航的秘密。这里面涉及的内容很多,其中有很重要的一条,就是稻盛和夫非常重视日航具体的运营数据,他花了很大的力气来优化数据的获取,从而能够对日航的现状进行判断。

稻盛和夫是这样说的:

我担任董事长后,最为吃惊的是,公司的各项统计数据不仅不全,而且统计时间很长很慢,往往需要 3 个月之后才能搞全数据,以至于经营者无法迅速掌握公司的运营情况。 所以,在对企业内部进行改革时,我特别关注统计工作。经过改革,现在各个部门的数据做到即有即报,公司详尽的经营报告,做到了一个月内完成。

如果把日航看过一个生病了的病人,稻盛和夫的做法其实和现代医学的做法类似,就是首先进行各项检查,获得病人的身体指标信息,有了这些检查数据,我们就可以利用各种基于数据的经验,来进行病情诊断和治疗。所有的治疗手段又可以通过再次的检查来验证,从而进一步改进治疗方法。

人做为一个生命体,全身密布的神经负责着各种信息的传递,所以我们的大脑能够接受到各种信息,从而做出决策,饿了吃饭,冷了加衣服,保证着我们身体的健康。

而企业没有天生的神经系统,所以数据收集和分析就显得异常重要了。日航作为一家运营了 50 多年的公司,居然在这方面做得非常差,难怪会进入破产的边缘。而稻盛和夫用的办法也很简单,先让数据能够收集起来,那么后续依据数据做决策就不再那么困难了。

Monitor your data(监控你的数据)

我刚毕业的时候加入的是网易公司,当时负责做网易邮箱的底层 Restful Api。当时我们部门的老大郭常圳常常讲要「monitor your data」,我当时作为一个应届生,刚开始对这个口号不太理解。我当时想:数据当然是重要的,但是也不值得老挂在嘴边讲吧?但是后来我才慢慢发现,这其实确实非常重要。

作为程序员,我们开发一个后台服务,大家有没有测试过以下数据:

  • 这个服务能够承受多少的 QPS(每秒访问量)?
  • 平均响应时间和 99% 的响应时间是多少?
  • 如果服务器压力增加,我们能不能通过简单的加机器来解决,需要加多少台机器?
  • 当前线上服务瓶颈在哪里?
  • 按当前的增长速度,多久我们得需要加机器?

当时郭常圳带领我们,将我们做的每一个服务都进行了详细的压力测试,我们对于我们的服务承受力有着非常详细的数据测试结果。

这一点每个公司都做到了吗?其实不是。我还记得我们后来和网易的网站部共同开发网易微博后台,当时我们因为要将邮箱微博和网易微博数据合并,需要进行在线的数据迁移。我当时负责数据迁移工作,在我向网站部询问我应该用多大的请求压力来迁移数据时,对方只是回答:“尽量慢点”。

我当时就傻掉了,谁能告诉我什么叫 “尽量慢点”?于是我只能小心翼翼,一点一点地增加压力,最后我发现,他们的数据库其实一点压力都没有,我根本就不用控制压力都不会影响线上服务。但是,由于他们「monitor your data」做得不好,所以他们对任何可能的压力都心怀恐惧,不敢乱动。

后来我也私下和他们求证了一下,他们果然完全不知道他们的服务器能够承受多少 QPS。大家也可以问问自己公司的服务器同事,自己的服务器能够承受的 QPS 是多少,就知道自己的公司在这一点上做得好不好了。

而现在,数据驱动的思维更加深入到互联网开发中了。因此,国外的 New Relic 这类公司,才可以获得上亿美金的估值。 New Relic 的工作原理是放很多小的探针到你的程序代码中,这些探针收集到非常详细的程序运行数据,就可以为你优化服务器提供有效的建议。

产品上的「monitor your data」

如果说技术上的「monitor your data」只是影响服务稳定性的话,那么产品上的「monitor your data」就会决定产品的成败了。

我认为产品上的数据分析有以下作用。

验证想法

在互联网行业工作这么多年,我发现了一个秘密,就是任何新的互联网产品,都不是靠用户调研或数据分析来的。

因为用户调研非常难做,稍不注意就会被别的因素影响,所以乔布斯曾经说他从来不做用户调研。而数据分析对于一个新产品来说,会陷入无米之炊的尴尬境地。

所以很多新产品的第一版都是创始人或产品经理「拍脑袋」的产物。这一点其实是非常现实的做法。「拍脑袋」依赖于创始人的经验,如果创始人经验丰富,那么很可能产品对了 7 分,错了 3 分。另外那 3 分的错误假设,可以在产品上线后迅速通过数据来验证,从而迭代修正这些假设。

所以数据分析对于产品来说,第一大作用就是验证(或推翻)产品经理的假设,从而使产品能够得到快速迭代改进。

发现新的秘密

很多时候,数据分析不光会得到你的产品本身的状态,还会发现一些新的机会。借助这些新发现,我们对产品产生新的认识。

拿我们的创业产品「小猿搜题」来说,我们一直在监控它的 NPS(净推荐值) 数据。为了把数据分析得更加细致,我们把打 NPS 0 分的用户行为进行了抽样分析,最终我们发现,虽然我们的 slogon 叫「初高中拍照搜题利器」,但是却有大量的小学生用户在使用我们的产品。

我们并没有为小学生做任何的产品上的优化,所以造成了这部分用户没有被很好的满足。所以,我们最近在内容和搜索算法上针对小学生做了特别优化,同时将产品的 slogon 修改成了「中小学拍照搜题利器」。

如果没有细致的数据分析,我们可能就错过了几千万的潜在用户。

发现数据规律

一个产品会有非常多的指标,日活,月活,留存率,年龄分布,用户使用习惯等,产品经理应该对这些指标了如指掌,在对这些数据熟悉之后,产品经理就可以发现数据中的变化规律或异常点,从而对产品带来一些改进。

在这一点上,我喜欢讲林彪的一个故事。

1948 年辽沈战役开始之后,在东北野战军前线指挥所里面,每天深夜都要进行例常的 “每日军情汇报”:由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。

那几乎是重复着千篇一律的枯燥无味的数据:每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少、枪支、物资多少。

司令员林彪的要求很细,俘虏要分清军官和士兵,缴获的枪支,要统计出机枪、长枪、短枪;击毁和缴获尚能使用的汽车,也要分出大小和类别。

经过一天紧张的战斗指挥工作,人们都非常疲劳。整个作战室里面估计只有定下这个规矩的司令员林彪本人、还有那个读电报的倒霉参谋在用心留意。

1948 年 10 月 14 日,东北野战军以迅雷不及掩耳之势,仅用了 30 小时就攻克了对手原以为可以长期坚守的锦州之后,不顾疲劳,挥师北上与从沈阳出援的敌精锐廖耀湘基团二十余万在辽西相遇,一时间形成了混战。战局瞬息万变,谁胜谁负实难预料。

在大战紧急中,林彪无论有多忙,仍然坚持每晚必作的 “功课”。一天深夜,值班参谋正在读着下面某师上报的其下属部队的战报。说他们下面的部队碰到了一个不大的遭遇战,歼敌部分、其余逃走。与其它之前所读的战报看上去并无明显异样,值班参谋就这样读着读着,林彪突然叫了一声 “停!” 他的眼里闪出了光芒,问:“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获,你们听到了吗?”

大家带着睡意的脸上出现了茫然,因为如此战斗每天都有几十起,不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周,见无人回答,便接连问了三句:

“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高”? “为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高”? “为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高”?

人们还没有来得及思索,等不及的林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁,指着地图上的那个点说:“我猜想,不,我断定!敌人的指挥所就在这里!”

随后林彪口授命令,追击从胡家窝棚逃走的那部分敌人,并坚决把他们打掉。各部队要采取分割包围的办法,把失去指挥中枢后会变得混乱的几十万敌军切成小块,逐一歼灭。

廖耀湘对自己静心隐蔽的精悍野战司令部那么快就被发现、打掉,觉得实在不可思议,认为那是一个偶然事件,输得不甘心。当他得知林彪是如何得出判断之后说,“我服了,败在他手下,不丢人。”

有些时候,一个数据中的异常点,就是一次决定性的机会。而产品经理只有做好「monitor your data」,才能抓住这样的机会。

培养产品直觉

有一些产品,产品经理自己就是目标用户,所以可以比较容易用同理心来分析出用户的需求。但是像我们猿题库这次创业,目标用户都是初高中生,我怎么知道这些 00 后的需求、想法和兴趣爱好?

除了多和他们聊天,多用他们喜欢的产品外,分析他们的行为数据也至关重要。郭常圳常常说:“我们做产品要有场景化思维,要还原用户当时真实的使用场景”。而通过分析一些用户使用数据,就有助于我们还原用户使用场景。

这种事情做得多了,我们就会更加了解用户了,慢慢就形成了产品的直觉。

总结

关注数据和数据分析能力,是互联网时代生存的基本技能。不管是做产品还是做技术,养成「monitor your data」的习惯,都可以让你将工作做得更加出色。

本文讲完了为什么要关注数据,在下一篇里,我将分享具体如何做。

 

作者:唐巧

来源:http://blog.devtang.com/blog/2015/09/02/why-we-need-monitor-data/

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评论( 2

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  1. 制造业在管理方面已经很成熟了,比如fab里各module会对数据做daily monitor,拉出chart看趋势。互联网要求快速响应,在数据掌控和处理方面要向制造业学习

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  2. 虽然看起来像广告贴,但是专业术语依然听起来挺带劲~

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