本文将以处事企业内部员工的业务决定型数据产物为例，分享数据产物在数据驱动落地中，应该追求的三个代价：用户代价、贸易代价、组织代价。

很是喜欢阿里的一句话“一切业务数据化，一切数据业务化”。前半句讲的是数据的收罗和沉淀，后半句讲的是数据的应用，强挪用数据来缔造代价。

马云曾经提到：没有任何企业会离开互联网，将来三十年不是属于互联网公司，而是属于用好互联网的公司。我认为用好互联网的最焦点 *** ，就是用好数据，以数据来驱动企业的代价实现。本日为各人分享数据产物在数据驱动落地中，应该追求的三个代价：用户代价、贸易代价、组织代价。

数据产物有许多种范例，本日我们只谈处事企业内部员工的业务决定型数据产物。

1. 用户代价

业务决定型数据产物作为产物自己，必然是存眷用户、用户需求和用户痛点的，一连为用户办理问题和缔造代价。而业务决定型数据产物对应的用户代价，有两层寄义：

之一层，数据产物处事的直接用户是企业内部员工，凡是是运营、销售、阐明师、打点者等需要举办数据阐明和决定的团队，办理的是看数难、数据乱、口径不统一、数据禁绝确等看数困难，以及人工跑SQL、整理Excel日周月报的人力本钱耗时问题；

第二层，数据产物通过为内部员工提供数据阐明支持和帮助决定，辅佐内部员工更好地拟定产物、营销等计策，辅佐企业为用户提供更好的体验，从而间接地处事企业的用户。

2. 贸易代价

作为面向企业内部的东西，业务决定型数据产物对用户的处事，必然不能止步于用户代价，除了办理内部员工面对的效率痛点，还要深度挖掘用户要办理的业务问题、要实现的贸易方针。

除了用数据帮助用户优化决定，间接缔造贸易代价外，还要从业务的本质去构建和设计数据产物，更直接的通过数据产物去改变用户的行为、重塑业务问题办理流程，通过数据和算法线上化，直接影响线上系统，从而带来直接的业务影响。

如下图，对付企业的用户代价和贸易代价而言，可以通过数据产物构建直接和间接两条通路。

间接通路的典范案例有BI东西、数据可视化产物、定制可视化产物等，都是企业常见的数据产物；

直接通路的典范案例有搜索算法、排序优化、千人千面产物逻辑和营销、告白推荐系统、智能运营系统等，是各行业各大公司都在摸索的焦点偏向，也是人工智能时代的局面所趋。

3. 组织代价

作甚组织代价？

组织人效、组织创新力等是我所认为的组织代价，即办理企业运作进程中与组织、人才相关的问题和痛点。

对数据产物而言，如何通过产物来晋升整个组织的人员效率，如何设计机动的产物和技能架构来适应业务快速变革带来的组织架构调解、人员活动等，都是需要思量的重要问题，也是企业修炼内功、推进数据驱动需要思量的重要内容。

结语

假如把数据比作将来时代的原油，那么数据产物就是发挥原油代价的内燃机，也是实现一切数据业务化的焦点。

在为企业缔造代价上，数据产物应该一连缔造用户代价、贸易代价和组织代价，而在建树进程中，产物的框架和技能架构，也必然是与用户痛点、业务挑战、组织变革相适应和统一的，如此才气应对各类表里部机会、风险和变革，使企业一直立于不败之地。