随着数据质量和数据获取效率的逐步提升，大家在这方面的“痛点”和诉求已经基本被解决和满足。但是，又有新的问题摆在老汤姆面前，最近老汤姆被老板和业务部门问得最多的一个问题变成了：数据部门如何才能体现自己的业务价值？注意，这里说的是业务价值，而不仅仅是价值。二者的差别很大，业务价值特指能够在业务中真正产生数据应用的价值，比较偏向数据赋能业务场景的价值体现。

对数据部门的人来说，谈到数据应用价值，就类似于人类的终极问题：你从哪里来，要到哪里去。这是所有数据从业者都要面临和思考的问题。大家都应像思考人生一样来思考数据的价值，以及数据真正能够给业务带来哪些应用价值。

在老汤姆、小风、小诺等人的努力下，数据部门实现了数据治理、建设了数据中台，同时上线了自助数据分析部门交流平台等数据产品，数据的质量和获取效率现在都不是大问题，唯独业务应用场景做得还不够好。最近，老汤姆除了和老板、业务部门交流，还经常拉着小诺、阿北一起探讨数据的业务应用价值。

老汤姆首先向阿北发问：“阿北，你平时在做数据分析的时候接触业务最多，你觉得哪些方面的数据可以直接产生业务结果或者能够赋能业务？”

阿北想了一会儿，若有所思地说：“在我日常的数据分析工作中，有一点比较尴尬，就是我没办法直接影响业务，而需要和产品部门、运营部门一起合作，才能放大数据的价值，驱动业务发展。我感觉数据分析师有点像团队的军师，所以其实能够直接赋能业务的应用和产出并不是特别容易显现。但是通过数据分析的过程，我确实能够察觉到业务上的一些关键问题，也能发现数据可以发挥价值的应用点，这些我之前和小诺反馈、讨论过，他一会儿可以重点说一下。”

老汤姆拍了拍阿北的肩膀，鼓励地说：“好的，小诺，一会儿你就来列一下你们之前讨论的数据应用点吧。另外，阿北，你要达到军师的程度很不容易，这取决于你对自己的定位，业务方对数据分析师的定位，你是否愿意花更多的时间在工作上，你的专业能力、沟通合作能力，以及团队互相间的信任程度等。而这些都需要团队不断地磨合，才会产生好的结果。如果你能在这方面做好，业务方就能间接地感觉到数据的价值。”

阿北赞同地点点头，这时在一旁的小诺补充：“我觉得，在电商行业，最核心的问题是提升GMV（Gross Merchandise Volume，商品交易总额），而GMV=访问用户数×转化率×客单价，在访问用户数、客单价不变的情况下，提升转化率是提升GMV最直接的方法。在这个环节，数据能做的事有很多。如果从业务的用户获取、搜索推荐、补货、物流这些关键环节来看，那么目前企业的业务依然存在很多关键问题，而针对这些关键问题，数据能够发挥价值和应用的方面还是挺多的。”

老汤姆眼前一亮，追问小诺：“小诺不错啊，没想到你的业务意识还不错。你接着往下讲，可以列一下电商行业一些重要业务中的关键环节，以及你遇到的问题和数据能够发挥的价值、应用点。”

小诺不急不慢地把旁边的画板拖过来，开始写起来。

只见小诺在写完业务关键环节数据问题及应用点（见图1-3）后，指着每个关键环节开始讲解：

“在用户获取环节，我们可以实现精准营销，而精准营销的基础是用户画像。因此，我们首先要建立一套丰富的用户画像标签体系，并且能够基于用户画像进行精准营销，实现访问用户数量的增长。在电商组织的节日活动中，经常会有‘电商黑产’来‘薅羊毛’。通过数据实现反作弊，把‘羊毛党’拒之门外，让优惠被真实的用户领到，具有很大的业务价值。

“在搜索推荐环节，我们可以提升搜索系统的准确性，让用户尽快搜索到自己想要的商品。在推荐环节，我们要实现个性化推荐，基于用户画像和商品画像，形成人和货的准确匹配，最终实现给用户推荐的商品尽可能多地被用户购买的目的。

“当用户购买完商品后，商品的库存量会减少，这时电商需要对商品进行补货。电商需要知道哪些商品应该补货、补多少。而在这背后数据的价值太大了，如电商可以通过商品的历史购买情况来预测未来的销售数据，从而实现智能补货。

“在物流环节，数据还可以被应用于物流供给与订单需求匹配方面。在这个过程中，电商需要分析某个时间段、某片区域的物流供给与订单需求数据情况，从而进行合理的物流资源的安排。很多电商的物流资源主要是运力资源和仓储资源，同时，电商的物流有很大的变化，电商需要实时分析市场变化情况，从大数据中获取当前的需求情况，并通过历史数据预测未来的需求情况，从而实现对物流资源的合理利用。

“这些都是我和阿北在一起聊天时，阿北提出的‘痛点’，他也希望能够把数据分析思路和策略产品化，为业务带来更多的价值。”

老汤姆给阿北和小诺竖起了大拇指，说：“你俩说得都很好，咱们经过梳理发现数据可以发挥价值的点确实还有很多，如小诺可以用产品化的方式实现用户画像、反作弊、个性化推荐等数据应用，阿北可以从数据分析的角度实现一些能够直接影响业务方向的数据分析报告，扮演好军师的角色，这样数据想不体现价值都难。通过这些方法，我们就能实现业务目标和方向都有数据可依、业务关键问题有数据应用赋能的局面，充分体现和发挥数据的价值。”

说到这，大家相视一笑，经过这么一场头脑风暴，老汤姆、小诺和阿北的思路豁然开朗。原来，在电商行业，数据对业务的价值远远没有被挖掘出来，数据还有很大的业务价值空间待开发。 PINRLmO1ICgCvbZS1YCIJv+Uv4Bv8ioaLIm7pQMDN2IbKa+YnBqKUatVW3OLZ7d7