决策分析类产品：主要提供分析服务，比如BI报表系统、分析专题等等

在一个企业内，一只数据团队只会报表，取数、建模和分析是远远不够的；对上，你的贡献会被业务和前台屏蔽，对下，云原生等等技术已经让平台运维变得更为容易。

虽然现在数据中台如火如荼，给了数据团队名义上的机会，考虑到数据中台的本质特征是业务化；但如果你连接触前端的机会都没有，怎么可能能建设好一个业务化的数据中台呢？

很多数据团队在企业内存在感不强，或者是老黄牛的命，是有其深层次原因的——并不会因为数据中台的出现而有什么实质性变化，而只有数据产品才能真正解决数据价值创造最后一公里的问题。

从数据产品的性质划分，一般可以分为三大类：

• 决策分析类产品：主要提供分析服务，比如BI报表系统、分析专题等等。
• 推荐投放类产品：主要提供营销服务，比如营销管理平台，精准广告投放平台等等。
• 数据管理类产品：主要提供采集、开发、挖掘、运维及管理服务，比如数据管理平台等等。

但大多数时候我们的数据产品表现并不惊艳，很多企业对于BI和大数据差不多是一个印象，取数、指标、报表，平台，最多大屏可视化一下，还有什么？

你会发现很多数据产品天生的基因决定了它只能做螺丝钉，做到极致也就是70分，其创造价值的天花板是很低的。

作为传统企业，这几年我们在数据产品的方向探索上还是比较多的；最近正好看到阿里的一张PPT，如下图所示，感觉大家最终还是殊途同归，发现了数据产品真正能创造价值的地方。

阿里提到的很多数据产品，无论是DataWorks，Dataphin还是OneService，都是偏后端的数据产品，它们其实属于数据价值链的中段；而真正能直接创造价值的数据产品，则是上面图示中的阿里妈妈、阿里小贷、观星台、生意参谋、黄金策、嵌入业务中台等等。

而这些服务对象在任何一个企业都具有普适性，也就是说——通过打造为这些对象服务的产品，你的数据产品也许就找到了真正出口；我们应该努力回归第一性原理，从直接能创造价值的地方寻找数据产品的机会。

下面笔者就结合阿里来谈一谈数据产品的机会和前途。

一、赋能管理者

阿里有观星台，其提到主要作为公司的健康晴雨表，分职分权的财报——这就是传统BI做的东西，这是数据团队在一个公司的基本面，使命就是确保数据及时准确、无他。

报表指标做到70分是比较容易的，而从70到100是很难的；你的数据一般只能反映事实，最多做个相对固定的比较，而无法直接提供决策能力；这意味着即使你能在这个上面雕出一朵花，其边际效益还是很低的，你几乎很少有机会能通过产品的完善去影响老板的决策。

考虑到固定的KPI和报表的边际效益很低，因此针对这类数据产品的创新，应该跟随公司的业务重点变化去追求场景化的数据产品解决方案，基于数据中台去快速打造。

比如阿里的双11数字大屏就是这一类场景化的数据产品，但你要知道，它一年的生命只有几天，但它发挥出了应有的价值；这就是场景化解决方案，你说它跟BI有啥本质区别？没有。

其实每个企业都有这个尤里卡时刻，比如运营商每年有校园营销，就应该考虑为校园营销快速定制数据产品，为各类管理者方便看数提供更为便捷的针对性解决方案，不要尝试用一堆大而全的报表指标去淹没管理者。

以下是为校园营销快速定制的数据产品，非常火爆；因为它适配了校园的场景，围绕校园这个实体增加了实时指标、热点地图、校园信息等丰富的要素信息，这也许是BI的未来。