本节书摘来自异步社区《数据分析变革：大数据时代精准决策之道》一书中的第1章，第1.3节，作者【美】Bill Franks（比尔•弗兰克斯），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.3 分析是如何改变业务的

分析已经越来越广泛，但人们还没认识到其发展方向是从根本上挑战业务模式。在这一节，我们要谈到必须要理解的几个重要概念和趋势。你所在的企业很可能不得不思考如何让分析与未来的发展相匹配。

1.3.1 分析是目标，不是副产品

运营型分析有一个大趋势是，大量的产品正在收集数据。在很多情况下，针对数据执行的分析实际上是主要目标，如果不是主要目标，那就是产品本身的目标。换句话说，当今一个现实的产品通常只是收集数据的机制。我们来深入挖掘以上陈述的含义。

从历史角度来看，公司一直在开发新产品，不管是一个玩具、呼叫计划，还是一种新型的银行账号。目标很明确，即产品要获得成功，但产品的成功并不会太多依靠数据或者分析。公司更愿意不断收集与产品销售业绩、谁在购买这一产品、被发现了哪些缺陷和问题等相关的数据。这的确会给产品改善带来思路，但这仅是产品售卖过程的副产品，而不是产品内在属性。

现在情况发生了变化，产品发行的终极目的是其收集的数据以及由此带来的分析，而产品本身实际上退居次要地位，并不会比收集数据的某一渠道重要。在某些情况下，产品对客户的价值就是产品所提供的分析；在另外一些情况下，客户以其他手段获取价值，而公司从分析中获取价值。当客户从分析中获益时，更具竞争力的是提供最有价值的数据和分析的产品，而不是更多的传统功能特性。

谁关心产品？来看看这些分析吧！

运营型分析的驱动力之一是最早旨在对数据进行收集并加以分析的产品的演化进程。在某些情况下，一些实际产品不过是为分析流程收集数据的工具。

这样的案例随处可见。很多Web免费服务就属于这一类。来看一下免费电子邮件服务。提供免费电子邮件服务的公司，目的不是单纯地给人们提供免费的电子邮件服务，而是运行社区服务。公司之所以提供免费电子邮件服务，是因为可以在订阅者使用电子邮件服务时了解很多公司想知道的事情。提供商有机会针对用户行为向广告商提供服务，并在获得回应的时候得到回报。在某些情况下，免费的电子邮件服务读取用户的邮件文本并进行分析，因而生成可向其提供的商品列表。如果你经常和朋友用电子邮件谈及体育。我敢断定你会得到很多体育方面的商品的报价。不仅如此，电子邮件提供商还会把你对体育感兴趣的信息卖给其他愿意付费寻找有关体育资源的公司。是时候在同意使用之前仔细阅读隐私策略了。第6章将进一步讨论隐私问题。

现在市面上已经存在直接转化为产品的分析流程。其中一个著名的案例是Netflix的一个影片推荐引擎。[4]它收集客户在浏览Netfilx网站时的数据，以此判断客户还会对哪些影片有兴趣。这一电影推荐系统在Netfilx被当作一个正式产品。他有自己的产品经理，管理方式也与其他产品大同小异。Netflix 不断向推荐引擎增加特性和功能，并不断改善向客户呈现的方式。比如其引进的“Ｍax”界面，在向用户推荐之外还制造出游戏效果。[5]

对Netflix来说，其成功的一个巨大因素要归功于推荐引擎。但这个称为推荐引擎的产品实际上却是数据的分析与应用。这一引擎也是一个完整的运营过程，它在没有人工干预的情况下，每天运行其算法并向客户呈现上百万次结果。

1.3.2 分析性产品正在打破行业界限

现在我们来分析一个有趣的例子，来看看关注分析的产品是如何通过涉足人们戴在手腕上的新型人体健康产品来打破行业界限的。当前市场上有很多来自Nike、Jawbone和FitBit的产品，这里我们重点关注Nike。[6]

如果我到大街上调查100个人，问他们Nike是做什么的，大概98%～99%的人会说Nike是服装制造商、运动装备制造商或者类似的答案。上述表述都没错。毕竟，泛而言之，那正是Nike多年来广为人知的领域。然而，Nike的某些变化有必要让公众认知并重新评判这一品牌归属于哪一行业。同样的变化也发生在许多其他的业务领域。

2012年，Nike发布了一款叫作FuelBand的产品。[7] FuelBand是一款像手表一样戴在手腕上的设备，它测量每日行走了多少步以及有关睡眠模式等几个指标。这种设备以及其他类似的产品备受欢迎。实际上，我在写本书时手腕上就戴着类似的设备。我们来看看FuelBand是怎样挑战Nike的行业分类以及如何改变Nike的传统业务模式的。

虽然大多数人仍然把Nike看成服装制造商或运动装备制造商，但FuelBand打破了这一成见。起初，FuelBand实际上是一款具有传感器、发射器等部件的高科技产品。现在Nike进入了高科技制造业务领域。

客户购买FuelBand之后，要发挥其效能需要做的第一件事是什么呢？他们必须在台式机、手提电脑或者移动设备上下载软件。Nike又进入了软件业务领域。

你的公司还处在从前的行业吗？

随着传统的制造商纷纷嵌入了传感器、收集数据并为其客户提供分析，行业界线模糊了。这不仅是新竞争的需要，也是客户选择产品的原因，相对于传统的选择依据，客户使用随产品配备的数据和分析作为判断依据更加可靠。

那么为什么客户需要软件呢？因为只有这样，移动设备和计算机才能与FuelBand交互并把收集到的数据上传给Nike。Nike又进入了数据收集与存储业务领域。

之所以进行上述活动，是为了让Nike能够向客户提供关于睡眠和行为模式的分析和趋势。现在，分析成为了Nike的服务业务。如果Nike找出将FuelBand收集的数据与健康问题关联起来的方法，甚至可以认为其进入了健康业务领域。现在，你应该抓住了要点，因为FuelBand的存在，Nike进入了诸多业务领域，而这些领域与时尚和制衣业务毫无关系。

购买FuelBand或其他相似的先进产品，可能最重要的一点并非其外观多么漂亮，款式多么新颖。这些因素对于传统的Nike商品非常重要，但对于像FuelBand这样的产品，关键是让客户相信，设备能为其收集最佳的数据并提供最好的分析。数据和分析驱动产品的购买行为。可能还会涉及其他的实际产品，但FuelBand真正要卖的，以及客户真正要买的，都是数据和分析。

Nike正在转变为可穿戴技术企业以及消费行为分析的企业。最终，鞋、手套、衬衫以及其他Nike产品上都会找到传感器的身影。这些产品一道为客户也为Nike提供了一套丰富的分析。

这是一个重要的基础性变革。现在我们拥有了不因其实际产品属性而购买的产品。Nike认识到了这一点，正在调整业务来拥抱这种性质的产品。为了让这种产品获得成功，Nike开始雇用Web开发人员以及高科技电子设计人员。它还不得不雇用专业分析人员来设计报表和分析。他不得不雇用IT员工构建系统以存储数据。类似FuelBand这样的产品需要的各种与其传统体育用品和服装制造商的定位不同的技能。

我关注了一款个人健康产品，而相同的概念也在其他行业发挥着影响力。汽车、飞机、拖拉机、风动机以及卡车都嵌入了传感器。客户开始把这些传感器收集到的数据用于越来越多的方面。当人们要决定买哪种型号的轿车时，二选一的竞争就像一场短跑，最终的选择取决于来自两种汽车的数据和分析的对比。

在这场把分析和数据而非实物产品本身作为产品关注焦点的变革中，既存在机遇又存在风险。基于世界的当前状态，我们不能再用过去的视角看待业务。数据和分析最有可能给你的业务带来诸多变化。

1.3.3 运营型分析将是颠覆性的

一些行业会被产生出的新数据和新分析从根本上颠覆。这对于过去从未经历过数据和分析的行业来说尤为正确。现在可能要关注的案例很多，这里我们来关注一个亟待改变的行业：教育行业。

我们仍然遵循着几十年甚至几个世纪以来的教育模式。我们招收恰巧出生时间接近的孩子而不管他们的背景和技能水平（很少有例外），我们把他们一起放到教室里。三年级9岁大的孩子就要完成特定的课程，而不管他们在学校表现得是好还是差。美国不仅没有改变这种模式，反而逐渐加强规则，约束每个学年孩子们学习的内容。

但是，在大数据与分析时代，我们为何不能自主学习呢？如果教师负责回答问题并作为帮助学生的启迪者而不是指定资料的背诵者，学校不是更有吸引力吗？学生们用自己的节奏向前推进课程，并可以在任何时间向老师寻求指导。已经有这样组织机构致力于推进这种方式，比如Khan Academy和Coursera，其运作方式就是在线邮寄教育资料供查看。[8]之后用户观看视频，并进行测试以验证是否掌握了知识。

我们为什么不可以使用数据和分析，允许学生随时用自己的节奏学习呢？为什么不能让学生每天学习不同年级的内容呢？要完成三年级的计划，学生仍然必须通过三年级的全部课程。为什么五年级科学课程的学生不能同时学习三年级的历史课程。如果一个学生以自己的节奏学完全部必修资料且通过测验，为何还有人关心其学习途径以及年龄？

期待分析转变业务模型

一些行业已经加入分析的行列并改变了业务运作的方式，但还有一些行业还在观望，与几十年前并无不同。一个行业落后得越多，它通过使用运营型分析带来的颠覆性（褒义的）改变的潜力就越大。

启动这种转变的关键在于数据和分析。每个学生看完了哪个指导视频，哪个学生完成了哪个练习，每个学生的每个练习和测试的完成情况，这都是可以监控到的。哪一领域需要某个学生重修？这不难看出，由练习情况得出的分析不仅可以判断某个学生在运算方面比较吃力，而且可以判断他在与某一基本概念相关话题方面比较吃力。

既然可以通过快速分析某一学生回答过的所有问题判断出影响其测验成绩的模式，也就可以立刻引导学生学习合适的辅导资料。通过收集与分析每一细微级别的数据，幕后的运营型分析能够帮助学生在其不失自由又确保必学资料全面覆盖的前提下学完知识。

我记得很多课堂是很无聊的。实际上，我记得在我从高中保送进大学的过程中，由于意外造成我不得不重听一门已经听过的课程。我花了一整个学期聆听教授讲解我已经通晓的知识，并参加我本该在第一天就通过的测试。我没有机会去表明（我没有证据去证明，我可以不用耽误一个学期，去学习已经学过的课程）我不必闲坐一个学期。那个时候对我没有任何意义，现在同样没意义。使用运营型分析在一个新高度跟踪与分析学生的表现和进度，在未来数年能够让教育行业成为被数据和分析颠覆的行业中的一员。