業務是產品的骨骼，而數據是產品的血液。
前幾天看產品某個模塊的收入數據圖，從走勢上來看，前一天的數據有個顯著的尖峰。于是自我追問：「我們昨天做對了什么」？如果細究會發現所有的策略、規劃、需求和設計都可以圍繞類似的問題去梳理——“我們昨天做對了什么？我們昨天做錯了什么？我們明天應該做什么？”
無論是從產品、運營還是業務的角度，都需要有理有據的回答這仨問題，否則資源投入都是盲目的。而這三個問題讓自己信服答案的方法只有一個 —— 做好數據規劃，便于數據分析后的反饋。
數據分析是在有了數據后，對其進行分析。以便幫助產品經理和業務同事更準確地理解各種業務場景，并作出判斷。而其重點是：需要產生哪些數據？為什么需要產生對應的數據指標？
這其實需要做清晰的數據規劃。數據規劃就像是戰爭中的偵察兵，在摸清敵方火力后需要做方向和接下來動作，而數據分析就是每一個決策的反饋。
數據規劃并非高不可攀，其實是需要非常懂業務，清晰后續的產品規劃和運營規劃。數據規劃呢？如同產品經理的眼睛、運營的鼻子，讓產品規劃和運營規劃更聚焦，防止資源分散和流失。
牛逼的數據分析師會協同產品經理、運營leader構建明確的北極星指標，再根據北極星指標搭建監測體系，并在此基礎上評估各種產品特性和運營活動是否能達到預期目標。同時呢？會系統性的分析目標如何達成或找尋目標未達成的原因，進而通過數據提出未來動作方向的關鍵性策略。
總體來看：數據規劃的制定一定要基于業務，并且結合北極星指標制定科學有效的實施計劃。以下的PPT是John和騰訊的大佬一起溝通后總結的——
（數據指標的定義）
（數據指標體系的定義）
（常見的三種指標類型）
（數據指標類型1）
（數據指標類型2）
（數據指標類型3）
（北極星指標的定義）
（北極星指標之種子期）
（北極星指標之成長期）
（北極星指標之成熟期）
（北極星指標之衰退期）
（指標拆解——OSM模型）
（指標拆解——增長模型）
（指標拆解——業務參與者關系模型）
往往很多時候，我們在專注在數據分析，而沒有真正理解數據分析之前應該如何規劃？
而這個背后，就是深入的去挖掘業務本質和邏輯……
