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转载/大鱼的数据人生有读者来问“数据业务化”是甚么意思，我记得这句话最先来自阿里团体外部对于“所有业务数据化，所有数据业务化”的说法，原本也没甚么，但起初相似的说法就愈来愈多了，不明觉厉，最少包罗：
业务数字化，数字业务化；
产业数字化，数字产业化；
能量信息化，信息能量化；
虽说法很精炼，很矮小上，大家喜爱援用，但我发现不同的人有不同的了解，差异仍是很大，每集体心中都有了本人的“哈姆雷特”，如下所示：
业务数据化本质上就是「数据化经营」，而数据化经营的实质是对用户的经营，数据都源自于用户的属性和行动。产品生命周期全进程就是一个用户获得、用户活泼、用户留存、付费转化、口碑传布的闭环流程。这流程中每一个个节点其实都是对用户行动的激起以实现每一个个阶段的指标。以数据为决策依据，以数据为导向，这就是所谓的「业务数据化」
——某产品经理
得多人对「业务数据化」的了解还只停留在外表。「业务数据化」不是简略地将用户行动数字化存储，信息只要经过外在的目标化（亦可称为模型化），达到业务数据可利用、可剖析、可改进，进入经营环节能力称之为业务数据化
——某产品经营
业务数据化很好了解，就是咱们以前说的「信息化」。「数据业务化」其实也对比好了解，指数据转变成带有倡议性的信息帮忙客户完成商业目的。常见的把用户数据打包卖给其余人，还称不上数据业务化，由于数据并未转变成面向客户完成商业目的的内容，所以得多公司还只停留在「数据倒卖化」的阶段
——某产品经理
没记错的话这句话是马云爸爸提出来的。他的原意应该是让阿里各项业务所发生、积攒的大数据来丰硕阿里的生态，同时让生态蕴含的数据发生新的价值，再反哺生态，这是一个相反相成的循环逻辑
——某产品经理
所有业务数据化，可以更为直观的理解业务的运转形态，针对不同业务也可以更为便利的比较、评估，对业业务的管制和改进有增进作用。所有数据业务化，是指数据的采集要以业务发展为中心，少量的没有针对性的采集数据既是进步了本钱，又容易让办理者找不到重点
——某老师
业务数据化，业务无数据后果，无数据体现，数据业务化，采集数据与业务要有结合能反对业务进行.觉得是这样
——某经营经理
所有业务数据化，是指需求量化事迹，大锅饭的时期要过来了。所有数据业务化，是指用数据推进业务开展，拍脑袋决策的日子要过来了
——某名目总监
经由不同的人这么一解释，这句看似明晰的话变得错综复杂起来，那末“业务数据化，数据业务化”的究竟是甚么呢？
“所有业务数据化，所有数据业务化”源自阿里，意思是阿里丰硕的业务生态发生、积攒了少量的数据，这些生态蕴含的数据能够发生新的价值，再反哺生态，这是一个相反相成的循环逻辑。前者强调业务数据的积淀和采集，后者强调数据的运用，更为聚焦让数据发生价值。
阿里的这个解释对比微观，毕竟是老板讲话用的，但有人诠释出了新的外延，更有启示意义，我这里结合本人的了解做个总结提炼。
首先讲业务数据化，我以为共分为二个档次：
第一层：线上化
所谓业务数据化是将业务过程当中发生的各种痕迹或原始信息记载并转变成数据的进程，包罗数据架构设计、数据建模、数据存储、数据品质办理等系列流动，业务数据化其实早就开始了，或者说以前叫信息化。
从OA零碎、CRM零碎，到ERP零碎其实都属于业务的数据化，只是因为传统行业许多业务是在线下展开，数据化非常难题。借着互联网，尤为是挪动互联网的遍及，DT时期降临，才有前提完成更好的业务数据化，这一阶段被以为是业务数据化的高级阶段。
第二层：流程化
但线上化只是信息化时期的要求，数字化赋与了业务数据化新的外延，即咱们不只要将业务流程的数据整个积淀上去，还需求经过数据治理的伎俩打破数据孤岛，完成上上游零碎数据的融会融通，同时经过业务对象、业务规定、业务进程的片面数据化来确保端到端业务流程的高效自动化运转，而且为全流程的优化奠定数据根底。只要做到这一点，业务数据化才算达到了初级阶段。
其次讲数据业务化，也可分为二个档次：
第一层：经营化
业内广泛的看法是，数据业务化是指：经过对业务零碎中积淀的数据的整合，从数据中找到法则，让数据更懂业务，并用数据驱动各个业务的开展，将数据浸透到各个业务的经营傍边，让数据反哺业务，终究释放数据价值，实现数据价值的经营闭环。
传统的取数、报表、目标、建模、BI、剖析、挖掘等等，都是数据业务化的伎俩。
第二层：产品化
数据经营是数据业务化的激进方式（好比阿里基于本身已建设起庞杂的业务群落和成熟的数据生态的根底上提出了经营这个观念），虽然其也是数据发明价值的一种方式，但数字化时期的数据业务化，更应从数据的产品化与商业化角度来定义，不然喊这个标语没甚么理想意义。
所谓数据业务化应是指：在数据整合的根底上，将数据进行产品化封装，并降级为新的业务板块，由专业团队根据产品化的形式进行商业化推行和经营。
这个定义的指点性会更强一些，当初很热的数据变现产品，好比风控、洞察等等，都是数据业务化的典型代表，详细如下图所示：
最初讲业务数据化和数据业务化的瓜葛，也有两层含意：
第一层：相互增进
首先，先有业务数据化，再无数据业务化，前者是后者的根底；其次，数据业务化对业务数据化提出更高的要求，后者是前者的驱动，最初，二者实际上是一个螺旋晋升的进程，独特办事于业务经营，产品翻新和数据价值释放。
第二层：互相嵌套
业务数据化假如将数据加工成常识，就可以更好的知足数据业务化的要求，数据业务化只要具有更好的常识，能力驱动业务经营和产品翻新，关于业务数据化来说，常识是其起点，关于数据业务化来说，常识是其终点。
二者在常识上交汇，业务数据化多做点，数据业务化就能少做点，反之亦然，二者实际上是一个无机的一致体，这类嵌套也体现到了数据中台和业务中台的瓜葛上。
从这个角度来说，咱们既能够把数据加工成常识这个进程看成是数据业务化的一部份，也能够看成是业务数据化的一部份，再也不有绝对的规范。
注释完
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