眼见为实，耳听为虚，要真正理解这句话，其实不容易，今天来谈谈最近的认知。
      做了很多年经分，对于数据可视化的认识不是说没有，但还是比较容易陷入一些误区，报表上个人比较追求朴实无华，对于各种展现工具并不感冒，由此延伸开来，就是对于数据可视化是带有偏见的。
      最近有了新的认识，却是从不同的角度，阐述下数据可视化对于IT的价值。
      做过经分的，大概都知道出KPI这个事情，就是公司的运营指标，每天通过数据仓库计算出这些指标，然后进行各种推送。
      11年前，推送的是短信，短短的几个KPI数字，却是道尽了运营商辉煌的10年。
      8年前，推送的是彩信，因为指标越来越多，短短的140个字的容量已经容不下那么多KPI。
      6年前，手机经分也出现了。
      作为做经分的人，对于KPI指标当然是理解的，但对于推送这回事是不去推究原因的，反正每天数字差不多，有啥价值?偶偶有业务人员来问数据的问题，也算是例行公事般的解答。
      有一次，老大来问数据的波动，好好做了分析，结论是天气影响(注：以前运营商包月费还不流行，语音计费收入受天气影响很大，下雨的天气，可能会影响5%的收入)，管理者说了声谢谢，那时其实并不太理解这个分析的价值。
      经分的KPI推送伴随运营商的业绩成长，此类短彩信推送的形式，实际也是一种数据可视化形式，如果肯定它，就要问，其价值到底有几何?
      很多年前，不少人对于经分是有质疑的，一直想量化经分的真正价值，但没有成功，即使做经分的人，也要经常问自己这个问题。
      最近结合自己的实践，有了进一步理解，数据可视化的价值，也许站在业务管理者的角度，就是降低了其管理成本，让运营变得透明化，好看不好看，倒是其次了。
      可以想想，如果没有这条直达短信，公司最高层要得到一条异动的数据，需要通过多少层级?也许数据早就变了形?可能滞后的信息已经对于公司的运营造成了损失?       谁又敢否认皇帝的新装不存在?
      数据可视化，面对任何公司繁琐的流程，是唯一一种可以打破任何繁文缛节直达最终决策者的形式，反映了公司运营的智慧。
      业务人员正是通过这种形式，第一时间了解了市场的异动，听到了一线的炮声，即使数据没异动，也是一种结论，其意义重大。
      因此，要为战斗在经分一线的人喝一声彩，阿里的双11大屏也不是白做的，其蕴含的意义不仅仅是为了搞个噱头。
      但是，业务人员看到的数据可视化价值，这种管理性的思维，IT人员，比如自己却往往看不到，很难应用到日常的工作中，所谓“不识庐山真面目，只缘身在此山中”。
      为了业务做了这么多年数据可视化，却很少用这种形式来服务自己，IT在努力对外服务的时候，有时候却忘记了要对自己好一点，IT并不仅仅是写代码，它更需要管理，更需要透明化和扁平化。
      数据可视化除了让一张报表更清晰和好看，更大的意义在于，让IT的管理变得更高效。
认知上的差距
      数据管理强调二个字，较真，不容许有沙子，数据错对，出数快慢，来不得半点马虎，但说说容易，执行起来何其艰难。
      如果你是IT的数据管理者，对于数据仓库运行的好坏，通过什么评判呢?你的管理节奏是被动救火型还是主动出击型?
      被动救火应是很多企业的常态了，因为末雨绸缪的确很难，但更难的是，如果你是一个管理者，基本大多时候是被过顶传球了，你听到的，看到的，比如PPT上描述的，运维分析报告上写的，上线报告写的，周报和月报记录的，都是掺杂着水分的。
      这个不是别人或下级的错，因为眼界决定了认识的高低，视野决定了认识错误和继续改进的能力。
      举个例子，1000个任务，跑失败2-3个，你可能认为是问题，但下属不一定认为是，反正任务重启下不就OK了，因此，大多数时候，你是无法知道这些细节的，但这些细节却埋下了祸根，救火就是这么来的。
      这个强调扁平化的时代，作为决策者，要提升效率，将数据管理提升到一个新的境界，似乎要改变工作方式了，细节决定成败，每天任务100%正常跑完，跟总是出现1-2个小问题，是两个境界的事情。
      要改进它，就必须知道它，不是听人说，听报告说，应该是让系统直接告诉说，只有系统的数据是真实的，努力展现它，虽然有代价，但值得投入。
那么如何做?答案就是数据可视化
      大数据平台上线的时候，做了所有数据任务的可视化展现，每天总是盯着完成百分比，当初约定12点之前跑完，但从来没有一天跑完过，总是92-93%，然后，就是顺藤摸瓜找问题，找到很多上线时无法察觉的问题，直到每天都是100%，或者要给个明确的说法，这是精益求精的要求。
      还有，数据管理的两张皮问题，做了数据管理的大屏，发现数据管理前台显示的数据跟系统后台总是不一致，一直是95-96%，就追下去，直到100%或者查清原因，进行改进，数据管理很多时候尾大不掉，往往是积少成多造成的，对于小问题漠视从而颠覆大厦。
      我们做数据管理的项目经理，被折磨的够呛，但是好事，终于大家的认知达成一致了，这个其实很难，以前不停的沟通，但效果没这个好，总是打了折扣。

      天盾反欺诈系统上线了，因为需要对外宣传，也搞了大屏，但发现价值很大，从每天数据展现发现了很多难以发现的问题，比如正常情况下，数据刷新每次增长2-3万，但有时只有2-3千，说明流处理数据出现问题了，从应用层面推动了源端flume+kafka的监控部署。
      有时改进了算法，上线了，第二天从业务上发现抓到的浅度诈骗并没有按照预期增加，黑名单用户却莫名的增加，而可视化让管理者有机会能够第一时间发现问题，站在自己的理解视角去剖析问题，推动整个团队来解决问题，这也是一种管理闭环吧。

      所有这一切，都是管理者通过可视化界面直接发现的，然后催生了系列改进，不是越俎代庖，而是希望通过新的手段，从管理者的视角能够重新审视存在的问题，让管理者的认知能与系统中存在的保持一致。
      总是苦恼于自己想的和实现的有很大的差距，也许是因为，管理者很难通过汇报知道系统真实的水平及与自己预期的差距，从而无法提出针对性的改进意见。
      管理者的水平决定了系统的水平，对于数据人来讲，也许要加上一个数据可视化，这是数据化决策思维落地的一种有效形式。
管理者也需要敏捷
      互联网时代颠覆很多东西，IT提倡敏捷，不仅仅针对开发和运营的人，也包括管理者，当然管理者不可能去写代码，有时候也不可能亲历现场，但要能决胜于千里之外，管理者获得的信息应该是跟一线人员同步的，才能及时发现问题，从而调整策略，这是扁平化的思维方式。
      不要再等着周报和月报了，要让自己的节奏起来，团队的节奏才能起来，每天一早，拿到的应是详实的IT运营数据，每次上线，要及时知道真实的运营情况，必须依赖数据可视化。
      华为近期不是搞了了2000名专家远赴一线吗，目的就是为了让缩在后台的专家能真正听到一线的声音，从而提供真正的支持，让五个轮子的事情不再发生，两者道理其实是相通的，但显然其情形过于复杂，扁平化的结果就是真人上。
赋予团队更好的基因
      团队上下级的谈话虽然重要，但通过一个可视化系统，更能拉近双方的距离，在执行中达到真正的一致，员工通过这种形式也许能真正继承团队的气质，如果一个领导是关注细节的，很难想象团队中会有粗人的存在。
      在问题解决过程中，总是潜移默化的影响每个人，通过一个真实的系统数据来推动团队数据文化的形成。
      第一次， 提出质疑，可能员工并没有意识到，到3次的时候，再愚钝的员工也能理解这个事情的重要性且要切实的解决它，因为可视化让缺陷暴露无疑，有没有解决数据说话，我们只认界面上的真实数据，这是唯一可信奉的东西。
      最终，我们是平的。
      End.