最近在写公司的智慧运营大数据支撑思路，就借题发挥，与大家分享一些想法。
大数据运营好比一台戏，IT人员是搭台的，业务人员是唱戏的，客户是来听戏的，大家各司其职。
传统BI时代，IT想出了点子，做出了简陋的台子，但更多的是自己在唱，业务人员抿嘴一笑，IT人员蹩脚的戏，没有多少客户愿意来听。
大数据来了，似乎看到了希望，但要做到诸神归位，不是那么容易。
大数据是趋势，不可逆，但正如几次产业革命一样，从开始到普及横跨几十年，没有多少企业能享受到红利。
大数据属于企业的顶层设计，老大看不到，或是过于务实，或是伪迎合者，其实也很难做成，无论员工拥有多大的雄心，在这个企业搞大数据也没有前途。
如果所在的企业满足了以上，那恭喜了，算是拉开了大数据这出戏的台幕，但更难的却在后面。
大数据既是数据、也是IT，更是业务，其有IT的气质，但却有强烈的业务基因，搭台唱戏或许是传统企业成功进行大数据运营的一种有效模式，其强调业务人员的主角身份，一定程度上讲，对于业务人员的挑战超过IT人员。
笔者写过一篇文章《大数据绝对不是IT的狂欢》，强调了业务的重要性，其实有一句话没说，就是大数据要求革业务人员自己的命。
为什么？
诸如机器学习在大数据时代的重要性不言而喻了，3-4年前如果你问我数据挖掘的价值，可能我会笑一笑，在这个企业很难，但现在一切都变了。
“大数据+人工智能”双剑合璧，机器学习从BI时代走出来，换发出新生，也对业务人员提出了挑战，你们准备好了吗？
“要理解一个行业的数据，首先要有一定的业务积淀，这样做成的数据模型才可能有效”,数据挖掘中业务理解和数据准备占据70%以上时间，外来和尚无法念好经，精通业务的人员已经是半个专业数据挖掘师了”。
“大数据建模的创新性、不确定性非常强，需要快速迭代，在整个项目开发期间，业务人员需要全程参与，数据模型往往在反复探索试用中才逐步逼近实用”。
”当前提供成熟的算法工具已经非常很多,比如SAS/SPSS/R/Python/SPARK/TensorFlow等都可以，对于企业来说会用即可，大多数情况下无需研究专门的算法，这实际降低了门槛”。
现在很多业务部门的人，看到成立了大数据部门，总还认为这又是一个IT需求接收部门，是个资源部门，我只要提个需求，它们自然要满足我。
这是角色的错位。
如果传统企业要在大数据上真要有所建树，必须改变基因，倡导”搭台唱戏”，大数据运营不是传统的IT部门支撑模式的延续，涉及整个公司组织架构、运营机制的改变，如果企业体积太大，也要顺势而为。
我们看到大数据平台建设期，一边是IT部门忙的热火朝天，另一边是业务部门在旁看戏，认为这个东西虽很新颖，但炒作概念多，实际没啥价值，当然这种认识无可厚非，事实上，很多企业在大数据平台建设期都面临强大的阻力，认为大数据是大忽悠的甚嚣尘上，业务人员在建设期间不来阻拦其实很好了。
在没有看到明显利益的情况下，投资大数据对于企业是一种赌博，但创新业务的赌博是常态，有点家底的时候，不做些投资，难道等着钱烂掉吗？不要与趋势为敌。
当前很多企业的大数据平台在日渐完善，领导们却忧心忡忡，因为没看到显著的效益，这出戏该如何继续唱？
业务人员这个真正的主角该出场了，这是大多问题的症结。
搭台唱戏的本质是IT提供应用开发环境、工具和数据资源，由企业各业务单位在平台上自主完成建模和应用，满足自身的需求。
无论从哪个方面讲，调动业务人员主动性，通过自身技能的提升，由浅入深掌握数据挖掘和分析的技能，是大多企业大数据平台能发挥出价值最有效的手段，甚至是唯一的手段。
不要奢望IT人员比业务人员更了解自己的主营业务，也不要认为成立了大数据部门就是为了满足传统业务的需求，BI时代走来的人，会知道这个方式属于扯淡，本质没改变，结局不会变。
大数据IT人员的使命，是建设好大数据平台，搭建好PaaS环境，让业务人员能在这个戏台上唱好戏，吸引到更多的看戏者，从而最终盈利。
当然，对于谁都不懂的创新业务，比如对外大数据价值变现，IT人员可以往前走一步，事实上，转型的IT人员，可能比传统业务人员更适合做大数据对外变现，因为懂数据和技术，没有包袱，轻装上阵，这是时代赋予IT人员新的机会。
很多企业搞大数据，由于安全问题和效益问题，开始斩断对外变现这条路，事实上，对外变现在相当长的时间内，是赚不了钱的，但却是传统企业将触角延伸到大数据行业前沿，理解大数据这个产业，尝试新事物的一次机会，靠领导，靠汇报，靠读书，根本无法理解这个产业，实践才是理解事物本质的唯一办法。
我能说以前搞BI的时候自己根本不知道SVD用来干嘛这种丑事吗？一旦对外变现，我却知道了其现实的价值，我才会去深入研究它。
传统企业是井底之蛙，我们必须出去看一看。
更重要的一点是，传统企业搞对外变现，是培养和挽留人才的机会，我们靠情怀，靠有限的薪资是留不住人的，我们唯有能给的是一个成长机会，最近宁宇辞职提到了在传统企业里自己的迷惘，谈到了自己可能挡住了人家成长的机会，道理是相通的，人才要能留下，能抵挡住诱惑，企业需要给他一个信服的理由。
回到业务人员，他说，我根本不会唱这出新戏，因为我不懂啊，我也没更多时间啊，怎么解决？
那天在《得到》偶然听到了某位数据大咖提到的大数据组织架构问题，我觉得有道理，大数据平台部门显然必须是集中的，因为平台和数据要归集和整合，没啥好说。
但各个业务部门应该设置专门的从事本专业大数据分析的岗位人员，大数据平台要合，业务却要散，这既能发挥数据集中的优势，也能发挥各专业人员的优势，平台战略都这么提，但大数据运营很少这么想。
很多企业大数据提的很多，但却没有一个做大数据分析的业务人员，所谓的经营分析师，捣鼓的是有限的数据和报表，常规动作做的的确很到位，但专题分析乏善可陈，因为分析来分析去就那么点东西，也基本不会用什么挖掘工具，EXCEL、PPT走遍天下,写出来务必过程让领导看懂，务必是基本完美的，没法解释过程的结论不能提，相关性也是没法交代的，所有的都是传统分析套路。
并不是否定传统企业的经营分析师，这个对任何一个企业很重要，但我们除了这些，是否能有更多的人员配置，基于大数据和挖掘工作去做更多创新性、探索性的分析，我们追求的不仅仅是让领导满意，更要超越领导的框架，给予他更多的启示。
如果企业给予更多的大数据业务人员配置，我想企业会更有生气，与IT部门的配合将更上一个台阶，这是双赢的事情，当前很多企业对于大数据的引进人才更多是往IT部门靠，事实上，业务部门也需要，这是个值得关注的问题。
最后，如何让现有业务人员具备大数据技能呢？
平台及架构领先一点很容易被超越，但运营却更是练内功的事情，没有人能抄袭，因为各个企业不同，只能靠自己走出来。
没人知道这种模式是否会成功，但业务人员的确需要突破自己，掌握一点大数据技能，就能改变很多，这是毋容置疑的，我们一些地市，不少业务人员已经开始转型做大数据，是很好的苗头。
未来，业务和技术的边界会逐步模糊，这个趋势会先从生产一线开始，因为最先进的生产力总是诞生在竞争最激烈的地方。
星星之火是否能够燎原，我们拭目以待。
业务人员，这台戏的主角，你准备好了吗？ IT人员，你的戏台真的够好用吗？
这是两个核心问题。
End.
作者：傅一平 （中国统计网特邀认证作者）
本文为中国统计网原创文章，需要转载请联系中国统计网（小编微信：itongjilove），转载时请注明作者及出处，并保留本文链接。
