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眼見為實，耳聽為虛，要真正理解這句話，其實不容易，今天來談談最近的認知。

做了很多年經分，對于數據可視化的認識不是說沒有，但還是比較容易陷入一些誤區，報表上個人比較追求樸實無華，對于各種展現工具并不感冒，由此延伸開來，就是對于數據可視化是帶有偏見的。

最近有了新的認識，卻是從不同的角度，闡述下數據可視化對于IT的價值。

做過經分的，大概都知道出KPI這個事情，就是公司的運營指標，每天通過數據倉庫計算出這些指標，然后進行各種推送。

11年前，推送的是短信，短短的幾個KPI數字，卻是道盡了運營商輝煌的10年。

8年前，推送的是彩信，因為指標越來越多，短短的140個字的容量已經容不下那么多KPI。

6年前，手機經分也出現了。

作為做經分的人，對于KPI指標當然是理解的，但對于推送這回事是不去推究原因的，反正每天數字差不多，有啥價值?偶偶有業務人員來問數據的問題，也算是例行公事般的解答。

有一次，老大來問數據的波動，好好做了分析，結論是天氣影響(注：以前運營商包月費還不流行，語音計費收入受天氣影響很大，下雨的天氣，可能會影響5%的收入)，管理者說了聲謝謝，那時其實并不太理解這個分析的價值。

經分的KPI推送伴隨運營商的業績成長，此類短彩信推送的形式，實際也是一種數據可視化形式，如果肯定它，就要問，其價值到底有幾何?

很多年前，不少人對于經分是有質疑的，一直想量化經分的真正價值，但沒有成功，即使做經分的人，也要經常問自己這個問題。

最近結合自己的實踐，有了進一步理解，數據可視化的價值，也許站在業務管理者的角度，就是降低了其管理成本，讓運營變得透明化，好看不好看，倒是其次了。

可以想想，如果沒有這條直達短信，公司***層要得到一條異動的數據，需要通過多少層級?也許數據早就變了形?可能滯后的信息已經對于公司的運營造成了損失?誰又敢否認皇帝的新裝不存在?

數據可視化，面對任何公司繁瑣的流程，是唯一一種可以打破任何繁文縟節直達最終決策者的形式，反映了公司運營的智慧。

業務人員正是通過這種形式，***時間了解了市場的異動，聽到了一線的炮聲，即使數據沒異動，也是一種結論，其意義重大。

因此，要為戰斗在經分一線的人喝一聲彩，阿里的雙11大屏也不是白做的，其蘊含的意義不僅僅是為了搞個噱頭。

但是，業務人員看到的數據可視化價值，這種管理性的思維，IT人員，比如自己卻往往看不到，很難應用到日常的工作中，所謂“不識廬山真面目，只緣身在此山中”。

為了業務做了這么多年數據可視化，卻很少用這種形式來服務自己，IT在努力對外服務的時候，有時候卻忘記了要對自己好一點，IT并不僅僅是寫代碼，它更需要管理，更需要透明化和扁平化。

數據可視化除了讓一張報表更清晰和好看，更大的意義在于，讓IT的管理變得更高效。

認知上的差距

數據管理強調二個字，較真，不容許有沙子，數據錯對，出數快慢，來不得半點馬虎，但說說容易，執行起來何其艱難。

如果你是IT的數據管理者，對于數據倉庫運行的好壞，通過什么評判呢?你的管理節奏是被動救火型還是主動出擊型?

被動救火應是很多企業的常態了，因為末雨綢繆的確很難，但更難的是，如果你是一個管理者，基本大多時候是被過頂傳球了，你聽到的，看到的，比如PPT上描述的，運維分析報告上寫的，上線報告寫的，周報和月報記錄的，都是摻雜著水分的。

這個不是別人或下級的錯，因為眼界決定了認識的高低，視野決定了認識錯誤和繼續改進的能力。

舉個例子，1000個任務，跑失敗2-3個，你可能認為是問題，但下屬不一定認為是，反正任務重啟下不就OK了，因此，大多數時候，你是無法知道這些細節的，但這些細節卻埋下了禍根，救火就是這么來的。

這個強調扁平化的時代，作為決策者，要提升效率，將數據管理提升到一個新的境界，似乎要改變工作方式了，細節決定成敗，每天任務100%正常跑完，跟總是出現1-2個小問題，是兩個境界的事情。

要改進它，就必須知道它，不是聽人說，聽報告說，應該是讓系統直接告訴說，只有系統的數據是真實的，努力展現它，雖然有代價，但值得投入。

那么如何做?答案就是數據可視化

大數據平臺上線的時候，做了所有數據任務的可視化展現，每天總是盯著完成百分比，當初約定12點之前跑完，但從來沒有一天跑完過，總是92-93%，然后，就是順藤摸瓜找問題，找到很多上線時無法察覺的問題，直到每天都是100%，或者要給個明確的說法，這是精益求精的要求。

還有，數據管理的兩張皮問題，做了數據管理的大屏，發現數據管理前臺顯示的數據跟系統后臺總是不一致，一直是95-96%，就追下去，直到100%或者查清原因，進行改進，數據管理很多時候尾大不掉，往往是積少成多造成的，對于小問題漠視從而顛覆大廈。

我們做數據管理的項目經理，被折磨的夠嗆，但是好事，終于大家的認知達成一致了，這個其實很難，以前不停的溝通，但效果沒這個好，總是打了折扣。

天盾反欺詐系統上線了，因為需要對外宣傳，也搞了大屏，但發現價值很大，從每天數據展現發現了很多難以發現的問題，比如正常情況下，數據刷新每次增長2-3萬，但有時只有2-3千，說明流處理數據出現問題了，從應用層面推動了源端flume+kafka的監控部署。

有時改進了算法，上線了，第二天從業務上發現抓到的淺度詐騙并沒有按照預期增加，黑名單用戶卻莫名的增加，而可視化讓管理者有機會能夠***時間發現問題，站在自己的理解視角去剖析問題，推動整個團隊來解決問題，這也是一種管理閉環吧。

所有這一切，都是管理者通過可視化界面直接發現的，然后催生了系列改進，不是越俎代庖，而是希望通過新的手段，從管理者的視角能夠重新審視存在的問題，讓管理者的認知能與系統中存在的保持一致。

總是苦惱于自己想的和實現的有很大的差距，也許是因為，管理者很難通過匯報知道系統真實的水平及與自己預期的差距，從而無法提出針對性的改進意見。

管理者的水平決定了系統的水平，對于數據人來講，也許要加上一個數據可視化，這是數據化決策思維落地的一種有效形式。

管理者也需要敏捷

互聯網時代顛覆很多東西，IT提倡敏捷，不僅僅針對開發和運營的人，也包括管理者，當然管理者不可能去寫代碼，有時候也不可能親歷現場，但要能決勝于千里之外，管理者獲得的信息應該是跟一線人員同步的，才能及時發現問題，從而調整策略，這是扁平化的思維方式。

不要再等著周報和月報了，要讓自己的節奏起來，團隊的節奏才能起來，每天一早，拿到的應是詳實的IT運營數據，每次上線，要及時知道真實的運營情況，必須依賴數據可視化。

華為近期不是搞了了2000名專家遠赴一線嗎，目的就是為了讓縮在后臺的專家能真正聽到一線的聲音，從而提供真正的支持，讓五個輪子的事情不再發生，兩者道理其實是相通的，但顯然其情形過于復雜，扁平化的結果就是真人上。

賦予團隊更好的基因

團隊上下級的談話雖然重要，但通過一個可視化系統，更能拉近雙方的距離，在執行中達到真正的一致，員工通過這種形式也許能真正繼承團隊的氣質，如果一個領導是關注細節的，很難想象團隊中會有粗人的存在。

在問題解決過程中，總是潛移默化的影響每個人，通過一個真實的系統數據來推動團隊數據文化的形成。

***次， 提出質疑，可能員工并沒有意識到，到3次的時候，再愚鈍的員工也能理解這個事情的重要性且要切實的解決它，因為可視化讓缺陷暴露無疑，有沒有解決數據說話，我們只認界面上的真實數據，這是唯一可信奉的東西。

最終，我們是平的。