观点 | 唯技术论是搭建数据体系的大忌

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No.692

观点 | 唯技术论是搭建数据体系的大忌

技术不是越新的越好，也不是越难的越好~

图片由海艺AI绘制

最近稍微闲一些了，就在看一些数分相关的专业书籍，果然在一些问题上，不管是做数仓还是BI还是商业分析，大家的认知还是比较一致的。

一本偏业务的书籍有讲到商业分析是实用性压倒一切的，无独有偶，另一本非常技术的书籍中也提到了类似的观点，对于数据技术，一个大忌就是技术先进论，不是最先进的技术就是最好的。

对于泛数据的工作来说，实用永远是第一位的。而我们在生活中提到实用这个概念的时候，总会提到性价比这个词， 我想，对于数据体系的搭建，性价比至上论才是唯一正确的选择吧。

之前和一个创业团队的老板聊过（D轮了，已经不算创业团队了），他们公司一开始对于数据相关的支持就是使用了SaaS的，后来公司业务做大了，也拿到了融资，老板承认是自己脑子一热，选择了组建团队做自研。然而好景不长，公司业务并没有蒸蒸日上，老板发现自己其实根本养不活一个自研的团队，又开始搭建了SaaS的团队。

因为早期做过一些降本增效的项目，所以我对公司能不能养得起一个数据团队这件事情非常敏感。外采的成本看似一年十几二十万挺贵的，但是自己招人做的代价要高出很多，团队怎么着也得十个人不能更少了，而十个人的团队一年的薪酬支持会远高于十万。从性价比的角度来说，选择自己搞的投资回报率可能在长期上是划算的，但是对很多公司来说，一个很现实的问题是，公司的业务到底能不能长期持久地做下去。

商场的风波变幻，很多时候就和互联网的流量红利一样让人捉摸不透，突然就火了，突然就消失了，一切都难以让人猜透。

除了老板脑子一热这种情况之外，还有一种非常常见的情况就是老板被高管忽悠了。

老板和高管从来就不是利益共同体。老板想要的肯定是花最少的钱办最大的事，但手下的高管可不是这么想的：用一些普通的技术我怎么给自己镀金，没有这些项目我如何跳槽去拿更高的薪资？这个逻辑不止在老板和高管之间成立，在不懂业务的领导和野心勃勃的执行层之间也成立。

打工人的立场，如果有两个方案，一个方案是性价比最高的，一个方案是最有利于自己跳槽涨薪装逼的，恐怕绝大多数人都会选择对自己有利的方案吧。毕竟公司从来都不欠打工人什么恩情，大家只是单纯的金钱交易关系。

所以说，一个企业的数据体系要想做好了还是挺难的。性价比的平衡这里非常考验设计体系的人的经验能力，也非常考验人性。

二号姬

半路出家自学成才的文科数据人，看过了大厂的风景也做过了小厂的CDO~目前是闲职，写写稿带带学生，欢迎勾搭~

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