近日，「讓業務用起來」2023觀遠數據敏捷分析實踐巡展 · 北京站圓滿結束。水滴數據與平臺產品中心負責人胡浩帶來了《水滴數據去中心化實踐》的主題分享。胡浩著重分享了水滴公司的去中心化經營實踐，包括水滴的業務形態特點、具體的解決方案以及未來發展方向。

水滴公司是中國領先的保險和健康服務科技平臺，創建于2016年4月，以“用互聯網科技助推廣大人民群眾有保可醫，保障億萬家庭”為使命，致力于為用戶提供健康保障解決方案。2021年5月，水滴公司成功登陸美國紐約證券交易所，股票代碼“WDH”，成為中國在紐交所“保險科技第一股”。

以下為胡浩分享精彩內容摘錄：

一、打破數據中心化

水滴此前存在供需不平衡的情況，所有的數據場景工作事項都需要提需求。數據和商分專業團隊在供應鏈的最中間。從業務視角看，為什么我的需求還在排期？但從數據視角來看，每天都在完成大需求小需求，但是整體認可度卻不高，因為業務需求沒有完全滿足。

數據中心化讓所有的數據場景工作都需要提需求。因此成本就非常高。那怎樣去打破這樣的場景？核心是打破數據中心化供需體系，這里做了三件比較有成效的事：

? 需求全面的Review。對需求進行梳理分類，明確需求背景和目標。

? 引入成熟BI產品。誕生更多的生產者，不僅僅是專業的數據團隊、商分團隊在數據建設。

? 深度的運營。精確定位種子用戶，讓業務更好地用起來。

第一是認識自己，第二是提升技術能力，第三是真正讓能力落地。

1、需求 Review

需求Review階段有幾個要點，要站在公司數據建設的角度看待，數據究竟有哪些需求，哪些需求是能夠提效的。

第一接管取數需求。把商分取數的工作，接到產品部門中，通過專門的人力對接，提升業務的迭代效果。取數類型的需求往往反映業務數據建設的情況，是一個非常好的負向指標。

其次是產品建設。定期對數據進行review，觀察需求究竟在哪些層面，為什么會有這種需求？是產品內容能力宣發不夠，還是產品能力還沒跟上業務訴求。

最后是用戶需求。接到需求，取完數，這可能是第一步，更多要做的是怎么運營用戶。如果需求已經具備能力解決，就進行一對一的培訓。

這些工作做了一年，可以看到早期階段對需求進行review的需求類型分布。

第一類，寬表透視和數據推送，占33%。如果把業務核心數據當成一張大表，在這張大表里做透視就可以得到業務想要的數據，應該讓用戶使用BI自助完成需求。

第二類，人群圈選。水滴很多場景需要用戶畫像的運營，這時候需要實現標簽畫像平臺的自助分析。

第三類，漏斗分析需求。用戶線上行為從接觸到產品到最后完成轉化的全鏈路分析，理論上用合適的行為分析系統可以解決。

第四類，營銷觸達需求。經銷平臺經常觸達用戶，需要一個自助的營銷平臺。

把數據做完掃描之后，就能發現增長潛力有多大。80%的需求是可以被壓縮的，真正需要專業的團隊介入的一次性取數需求只有20%，足以實現四五倍的效能提升。這是在數據需求階段可以做的事情，也是第一個經驗。

2、引入三方成熟BI

第二件事情，引入三方成熟的BI。水滴在BI建設上主要有三個階段，從Tableau到自研，再到使用三方的成熟產品。

2019年公司使用的是Tableau，一是使用門檻有點高，不能全員使用，二是在國內服務沒有跟上，導致最后沒完全用起來。2020年Q1時，公司決定自研，經過一年多努力，發現和想要的成熟BI分析能力軟件仍存在差距。因為自研成本高于采購成熟產品，業務使用效率也并不高。因此在2021年3月末，試點市面上的成熟BI。2022年Q2，經過兩個季度深度試點，明確了水滴的需求，對自身的痛點和業務場景有了深入的理解，最后跟觀遠數據達到了非常良好的合作。

水滴在數據場景跟觀遠“讓業務用起來”的理念是非常契合的，深入到業務場景，包括易用性、場景化、企業級。水滴每天自由維度分析的表都是億級的，沒有底層分布式引擎在下面支持，普通的BI產品是完全用不起來的，每天一抽數據可能就卡死了。我們非常高興能找到觀遠BI這么好的產品，今年Q2，我們基本上完成了歷史所有數據報表到觀遠BI的遷移。

引入觀遠BI之后，可以說整個效率提升非常明顯。

過去，對傳統普通用戶來說，提一個需求，需求有長流程、短流程，一個普通流程也要經過這么幾步。現在很多取數的場景或者簡單的分析場景，業務只需要找到對應的寬表，大部分場景可以完成自助分析。

對專業用戶來說，提效更明顯。分析師作為專業的數據用戶，從提出假設、驗證、結果輸出要經歷這么幾步，寫SQL—數據下載到Excel—Excel透視做圖—做完圖貼PPT或者word，周報日報都是這樣做的。這樣會出現一些問題。比如今天數據分析完了，明天想再分析一下，就又得重新做一遍；每個人把自己的分析過程維護在自己手里，如果分析師走了，其他分析師拿到上一任交接的SQL，難以修改，隨著業務變復雜，完全沒法深入。

現在，有觀遠BI后很容易。數據在線用智能ETL調度，業務想要數據，只需做成數據集自行調度，相當于把數倉權限開放給專業用戶；再者，可以在線隨時做分析，直接推送到內部工具中，周報只需截圖；每天自動生產，過一段時間觀察之前分析有沒有問題。

以上這些，無論是從溝通，還是從協同來講，效率提升非常大，未來甚至可以實現十倍的提效量級。

3、深度運營需求方

第三，深度運營需求方。相當于所有給我們提需求的人，都要運營，而不是被動交付結果。我們主要做了三件事。

關鍵場景打樣。以商分周報為關鍵場景進行打樣。水滴很重視周報，每周都要做一個非常詳細的周報，反映業務策略，以及各種各樣的核心數據指標。之前商分團隊每周編寫各種周報，需要耗費40%的人力，通過BI工具提效，常規周報工作縮減到半天以內，商分團隊可以投入更多精力在業務策略分析上。

關鍵影響力人物撬動。例如每個業務線一號位的管理駕駛艙。我們的管理駕駛艙跟普通駕駛艙的差異點主要體現在駕駛艙維度能不能下鉆。現在整個數據集所有的指標看板都基于一個數據集建設，過去業務全貌只能等周報才能看到，現在每天可以實時看數，效率得到極大提升。

種子用戶精準運營。每一條業務線，會有一些最了解業務的用戶，要把這些人找出來，制定好種子用戶的名單，把BI產品按照功能分類。很多時候，大家不愿意配合，這時候，我們優先培養年輕、學習能力強的同學，一點點攻克。另外，我們通過模板的形式，讓門檻更低。任何一個想要拿結果的同學都肯定希望能自己干，通過這種方式慢慢把用戶運營起來，最后結果也很明顯。

自2022年Q3上線至今，近60%的需求是用戶自助完成的，數據產品團隊只負責不到30%的需求。所以說，怎么讓用戶認可數據團隊的價值和存在？30%的人力肯定無法應對100%的需求。現在業務可以自己完成需求，業務得到了很好的支撐，價值自然得到了體現。

當然除了數據上的表現，我們在實際的業務反饋上也收到了很多幸福的煩惱，比如用戶增長太快，導致經常擔心服務器資源是不是不夠了，用戶名額License是不是不夠了等等。這些幸福的煩惱代表著，我們在業務的產品、研發以及整個全公司領域的滲透，大家都知道數據平臺提供了這樣的工具，可以支持相關的場景。

二、堅定去中心化的數據組織

面向未來，要繼續堅定的把去中心化的路走下去。專業的數據團隊不要成為一個中心，而成為其中支撐的一角，把BI平臺，各種行為分析平臺等等平臺逐步完善，以它們為依托，專業的數據團隊只完成20%專業需求，例如業務底層的基礎數據的建設，整個數據的治理體系、數據安全體系等等工作。剩下80%的常規數據的支持分析工作，由用戶自助完成。最終實現最高效地支撐業務的發展。未來要堅定的把去中心化的數據組織形態打造起來。

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