目錄
程序員都需要了解業務
最近一位分析界的老前輩對我很無奈地搖搖頭，“這幫程序員，不食人間煙火吶！”我也深有感觸，全世界的碼農都一個樣。
這讓我想起了，同樣也是他，在多年之前，對我提了警醒——要重視業務。從那之後，我一直狂奔在技術+業務的雙修道路上。
放在以前，碼農這個族羣一定是稀罕動物。但在今天，這個世界最不缺的應該就是碼農了，未來最廉價的也將是碼農。僅有泛泛一技，在未來並不吃香，因爲那是要被機器人所取代的。
這個世界，缺的是技術過硬又精通業務的工程師，缺的是真正能解決實際業務問題的人，缺的是複合型的人才。
碼農不是工程師，碼農只是會寫代碼，只會明確需求和邏輯的情況下寫代碼。
工程師則不一樣，懂得用技術怎麼解決實際業務問題，用技術驅動業務的發展。
什麼叫業務？
先來明確這個問題。業務是一個很實在的東西，看得見感受得到，接地氣兒。
業務就是我們所能理解和感受的世界，就是這個世界或者某個行業的運轉邏輯、流程與現狀，是結果表象，是能夠被看見和感受的，也是內在本質，是能夠被洞察和感知的。
業務就是這個世界發生了什麼，什麼時候，誰參與，怎麼發生，結果如何。
業務就是什麼時候，誰在哪裏，買了什麼東西，花了多少錢，用什麼支付。
業務就是這個行業怎麼發展起來的，現狀如何，未來趨勢如何，用了什麼技術，有什麼企業，商業模式如何，盈利能力如何，目前主要面臨什麼問題，消費者有什麼特點，等等。
世界很複雜，單個細分行業的業務也很複雜。
爲什麼要了解業務？
談到這個，碼農們一定有所不悅，“熟悉業務是需求分析師做的事，跟我們沒有關係。”
打個不恰當的比喻。有 10 個人經過一棟寫字樓，突然從樓上掉下來幾塊磚頭，砸中了 9 個人，其中就有 7 個碼農，3 個碩士，1 個博士（原諒我又犯職業病，拿數據說話了）。
而沒被砸到的那個人，恰好因爲瞭解到之前經常發生這樣的事而繞道行走。
如果你只會寫代碼，你不是不可替代的，而是可有可無的。因爲這年頭，會 Java、C、Python 的程序員，在大街上一抓一大把。
現在已經開始提倡，編程從娃娃抓起了。10 後都開始跟你搶飯碗了，你怕不怕？
但話也不是那麼極端，除非你的技術很牛逼，在國內或者某個行業內能夠排上號的。
但技術牛逼的人，也不是隻是技術超羣，還常常因爲能夠利用手中的技術解決某方面的業務問題，做了哪些突出的貢獻。
我們出來混，也是要拿成果說話的，做過什麼項目，有什麼價值。這種價值往往就是針對業務而說的。
IT 研發與業務需求方常常是一對冤家，常常因爲一個業務功能實現爭辯得面紅耳赤。
研發覺得這個功能很 low，沒什麼技術含量，業務方卻認爲這個功能很有用，需要花功夫做細做深做好。
現實情況是，功能做出來了，卻很難用，或者經常用不了，或者數據不對。研發想做點高大上的功能，業務方卻認爲太虛了，沒什麼用。（IT 與業務方那點事就不多說了，大家都心知肚明~~）
多年經驗反覆告誡我，鑑定一個功能是不是好功能，唯一的標準是看它能否支撐業務、改善業務、推動業務，也即應用效果。
一個產品，只要有 30% 的功能，讓業務用戶用起來很爽，感覺幫助很大，就已經是一個不錯的產品了。
我們都認同，技術驅動業務。但我們不一定明白，正是由於業務的某些強烈需求，才推動技術的發展與落地。
說這些，我是想說，作爲技術人員，我們既要仰望星空，也要腳踏實地，既要追逐騰飛的技術，也要重視落地的業務。
如果一個業務人員很懂技術，那將很可能是技術人員的災難。因爲那樣的話，業務人員會很強勢，又或者那樣就沒有技術人員什麼事了。
當然，也不難想象，一個真正懂看數據的測試人員，就好比一個真正懂用算法的業務人員一樣難得。
業務與數據的關係
真實（而不是杜撰、模擬、僞造）、可量化、可被記錄的數據一定會反映真實世界某方面的業務情形。而現實當中很多業務場景都可由數據體現出來。
零售是業務場景最繁多且最貼近我們生活的行業，可以從中找到很多方便理解的例子。
當你在一個酷熱難耐的夏天上午 10 點，走進位於公司附近的全家便利店，使用微信支付，花了 3.5 元，買了一瓶無糖 330ml 摩登罐的可樂。
而且刷會員卡攢了 100 積分，而收銀員 MM 返回給了你一張 POS 單據，這時你所發生的這一切都已經通過收銀記錄在了全家的數據庫裏。
更糟糕的是，店裏的攝像頭也已經把你在店裏的一舉一動錄下來了，轉化成爲一幀幀圖像數據。
這就是，業務數據化。
店長通過數據分析發現，最近 3.5 元 330ml 摩登罐可樂的銷量比上月增長了 20%，而消費者中 75% 是 20-35 歲的男性。相比之下，300ml 塑料瓶裝的可樂銷量卻下滑 40%。
店長權衡比較了一下，300ml 塑料瓶裝可樂利潤低，330ml 摩登罐可樂目前更受年輕人歡迎。
考慮到日漸增長的租金壓力，做了一個大膽的決定——下架 300ml 塑料瓶裝可樂，增加 330ml 摩登罐可樂的商品。（又拿數據說話了）
這就是，數據業務化。或者，數據驅動業務。
當我開始接觸一個行業時，我通常會花 2-3 周的時間去了解這個行業的業務，然後就大致清楚這個行業有什麼樣的數據，可以做哪方面的分析，解決什麼問題。
當遇到不好理解的分析結果時，我經常使用業務聯想法，設身處地去體會結果所反映的業務場景是什麼樣的。
如何瞭解業務？
這個說大了，就是如何看這個世界。每個人有每個人的方法論，每個人有每個人的世界觀，每個人有每個人的邏輯思維。
我們都知道，觀念的轉變是最難的，也有很多不確定性。有些人可能因爲自己的切身體會一天就改變了之前幾十年根深蒂固的看法。
有些人任由三姑六婆苦口婆心地勸說就是不肯改變自己的擇偶觀，卻有可能因爲自己年歲漸大不斷降低自己的標準。
但最好也及早要形成科學的思考方法，幫助正確地理解這個世界。
以“面-線-點”的方式可以較爲全面、系統、深入地瞭解一個行業，然後是某個垂直領域，最後再到具體業務場景。
佛系文化的流行，使得年輕一代降低對這個世界的關注度，一切都無所謂，一切都漠不關心。
這個世界從來沒有變好過，但我們每個人都是這個世界的匆匆過客，都行走在自己的人生路上不斷領略這個世界的美與醜。
這世間的風景，這世間的悲歡離合，如果我們積極地探索與領悟，也不枉來這世間走一遭。
保持好奇心，可以驅動我們的思考，強化我們的認知，豐富我們的內在。這是我想說的第二個方面。
懷有好奇心，就會漸漸地敏銳觀察這個世界，多問自己一些爲什麼。
我家附近原來有個沃爾瑪超市，現在地產商將它裝修一番，引入了不少餐廳，剛開張不久，我就去那裏吃飯，吃的是烤鴨，一個多兩個月後，再去那裏吃飯，發現有一半的餐廳已經關門了。
在去地鐵站的那條路上，每天人流如梭，一點點，即使到了深夜，依然有很多人在門口排隊買奶茶。
然而，僅僅隔了一個店鋪的喜茶，做不下去，關門了。兩三個月前又換成粉店，路轉粉。每天下班路過時，發現店裏顧客不到 10 個，門可羅雀。
爲什麼每家一點點奶茶店門口，不管是什麼時候都是很多人，他們是托兒還是真的顧客？
因爲喜歡新鮮，不喜歡在冰箱裏存太多菜，且附近沒有菜市場，所以常去買菜的還是附近的錢大媽。
但我卻沒怎麼去更近的一家生活超市，店面比較大，除果肉蔬菜外，也賣油鹽醬醋，還有生活用品，但奇怪的是顧客卻不到錢大媽的 1/10。
爲什麼幾乎所有潮州牛肉店都很多人，有很多甚至在門口排了很長的隊？
觀察到這些，常常會陷入思考，爲什麼會發生這些，新零售到底改變了什麼？
再舉個例子。去年拿保溫杯泡着枸杞的中年男火了。
關於這個，我又問了自己幾個問題：拿着保溫杯泡着枸杞的是不是都是中年男？如果是，這個特徵能否被數據量化？可否考慮加入到算法模型當中，加以應用起來？
雖然很多問題，我沒有找到答案，但多問自己問題，會引發自己不斷深入思考，不斷激發自己好奇心，不斷去研究。
很多業務知識都是零散的，不可能在短時間內完全瞭解，可以在日常不斷積累。
關於日常積累業務知識，可以經常詢問懂業務的人。這是我想說的第三個方面。
剛進公司的時候，我以爲業務很簡單。很快，我就發現裏面的坑不少。加上所在團隊的成員也是剛入職不久的，問問題沒處可問。
過了一個月之後，我發現隔壁團隊有兩個十年左右的老員工，業務很熟，而且人特好。
於是，我幾乎一遇到業務問題，就跑過去“騷擾”他們，他們也很樂意解答，如果他們不清楚，他們也會告訴我應該去找誰瞭解。
大約半年之後，我基本摸透了順豐的數據和業務情況。我也和那兩位老員工建立了不錯的友誼，即使後來換了部門，我也經常過去找他們。
跟懂業務的人搞好關係，遇到業務問題，多諮詢他們，這是最有效最接地氣的辦法。
多看書，這是我想說的第四個方面。
比如說，從事新零售領域方面的工作，總得先了解新零售是怎麼回事。你可以去聽專家們忽悠，但這樣的機會很少，而且時間也有限，說不定成本還很高。
讀書則不一樣。讀書，意味着主動了解，主動去構建自己的知識體系。讀書的重要性，這裏不多言了。
如果您讀這篇文章的時候，恰好也是一位數據人。我還想告誡一句：我們不能脫離業務去看數據，而是要時刻從業務角度去理解數據。
我們不敢期望可以完全理解這個世界，但也憧憬着我們不單可以在代碼的世界裏暢快馳騁，論劍江湖，也可以放下身段洞察芸芸衆生之百態，領悟人間世俗之真情。
如果真的可以的話，就沒有需求分析師什麼事了。
如何判斷自己所在的公司時技術驅動還是業務驅動
作爲技術人員，喜歡去以技術驅動型的公司，這也是以後的發展方向，那麼我們如何來區別是自己所在的公司時技術驅動還是業務驅動呢？
看公司眼光的長短
一般來說，業務型公司關注當下，技術型公司關注未來。比如說業務型公司比較關注公司當前的盈利情況；技術型公司一般着眼於我們解決了用戶的那些痛點，有哪些創新是是其他人沒有解決的問題。
當然技術公司也有缺點，純技術公司在發展過程往往會有資金的問題，不過如果走過了泥潭之後會有更大的潛力。
看領導的工作內容
一般來說，從技術領導（CTO）可以看出公司時技術型還是業務性。
如果CTO花1/2的時間在業務上，那麼可以任務公司時業務型公司；如果CTO花更多的時間在創新性產品上時，那這個公司可以任務是技術型的。
當技術負責人跟着業務的時候，必然從技術角度來審視業務，對業務有敏感度，他會看到業務的缺陷，他知道技術怎麼搭會讓業務得到更多的優勢。使公司漸漸的開始依賴於技術，這時候公司已經是技術驅動的公司。當公司利用技術已經創造出新的業務，那它已經是一個卓越的技術驅動的公司。
公司是否鼓勵創新
技術型的公司，知道技術日新月異，往往喜歡讓員工在新興領域做更多的嘗試。
創業應該業務驅動還是技術驅動？
創業應該業務驅動還是技術驅動？大部分技術人員估計會毫不猶豫的回答：應該技術驅動，科學技術是第一生產力嘛！
業務人員和一些有創業經驗的技術人員會鄙夷的說：技術只是工具，是手段而已，是爲業務服務的，公司的一切都是圍繞業務運轉的！乍一聽第二種觀點更加接近真相，實際情況真是這樣嗎？
在前幾年大衆創業萬衆創新的大潮裏，出現了大量萬事俱備，只差一個程序員的奇觀；不少公司在經歷過艱難的創業初期，好不容易走上快速發展的軌道後，卻發生了高層撕逼，技術合夥人被踢出局的狗血故事；少數幸運的公司從千軍萬馬中殺出一條血路，發展到一定規模後，突然發現技術支撐不了業務的發展，在這場停下就是死亡的飢餓遊戲中，只能身背大量技術債無奈地前行；當一個行業週期從熱轉冷時，很多坐在風口上被吹起來的公司，突然發現原來自己是在裸飛。公司把錢都花在了人員擴張和用戶補貼上，通過堆人和貼錢的低效的方式擴大規模，風一停就直墜深淵。狐狸我先後經歷過業界數一數二的互聯網公司和極速爆發的互聯網公司，也自己主導過創業公司，職業中做過2C方向的也做過2B方向的，親自見證過好幾輪行業的興衰。作爲一個瞭解一些業務的技術從業者，試圖分析一下業務和技術之間的微妙關係。
初期業務爲先，技術驗證用戶需求
對互聯網初創公司來說，技術的重要性是毋庸置疑的，沒有技術，業務產品就沒有附着點，向投資人描述的改變業態的願景，就無法得到用戶的驗證。但是，在這個階段用戶的需求存在很大的不確定性，此時技術作爲工具，爲的是幫着業務快速驗證用戶需求。絕大部分的創業公司都是死在這個階段，原因就是原先的設想與實際情況有比較大的出入，在彈盡糧絕的情況下只能無奈倒閉。有些幸運的公司即使挺過了這個階段，但實際做的事情已經和初衷大相徑庭了，所以如果一開始就在某個方向上做大量的技術開發，妄圖以技術推動業務的展開，在投入大量的時間和資源成本後，發現用戶的需求不及預期，那對公司將是致命的打擊。所以狐狸我當初創業的時候，雖然我是技術出身，最擅長的是Java開發，業界交易系統也基本都是用Java實現的，但我還是選擇了PHP，原因是PHP有很多開源的系統可以使用，在此基礎上只要做一些改造，就能快速上線，來驗證用戶的需求。
在這個階段創始人要站在技術發展的大背景下思考業務問題，找出爲什麼在這個時間點自己可以做成這個事情，是哪些技術變革導致外部環境發生了變化，以前無法做的事情，當下可以進行。比如移動互聯網和移動支付的普及，使外賣成爲可能，使共享單車成爲可能。技術負責人要深入瞭解業務，具備用戶思維，具備一定的戰略能力，配合創始人不停試錯，快速驗證用戶需求，不要太拘泥於技術細節問題。
早期不糾結於技術並不代表不重視技術，只是此階段的目的不是研發複雜的功能，支撐龐大的流量，而是以驗證用戶需求爲目標。
中期技術不掉隊，沉澱業務邏輯。
公司歷經千辛萬苦終於跨過第一階段，用戶需求逐漸明確，企業進入快速發展的軌道。在中國這個殘酷競爭的環境下，這個時候資本就開始發揮越來越大的作用，資本在快速催熟行業的同時，也把參與者都拖入了非生即死的淘汰賽，逼着大家擴大業務，佔領市場，以便能形成壟斷攫取利潤，這個時候大部分公司的技術就退居末位，規模纔是決定生死的關鍵。
在這種惡劣環境下，還能夠保持冷靜的公司，其領導者都具備透過迷霧看清行業本質的能力，他們平衡着業務推進和技術建設的節奏，一步步的建立自己的優勢。就像打仗，前方部隊攻城拔寨，後勤部隊輸送武器彈藥，在相互支援中擊敗對手。就如當年的美團，市場上可以和對手拼刺刀，技術上也沒有停下來，除了能撐住日益增長的訂單外，還悄無聲息的做了商家系統，當對手的銷售人員還在用紙質合同傳來傳去時，美團商家已經可以自助操作了，這極大的提升了商家管理的效率，爲贏得最終的勝利奠定了很大的優勢。而有些公司前進的過程中，由於進入快車道後還是過於忽略技術的建設，只顧着業務往前奔跑，導致突然某一天發覺技術成爲瓶頸的時，已經積重難返。
比如早期的電商大戰，很多平臺的系統完全無法支撐大型促銷，每促必掛，但即便如此，也不得不倉促迎戰，因爲在充滿用戶紅利的年代，大促是最好的拉新手段。後來的互聯網金融，更是沒有技術可言，隨便購買一套系統，就號稱擁有強大的互聯網大數據風控，等到被羊毛黨內外勾結，擼的支撐不下去時，只有跑路一途。
技術債不是一下子就可以償還的，通常對技術問題最痛徹心扉的時候，就是業務量增長最迅猛的時候，這時候不要說重構以前的系統，就是對增量業務的支撐都捉襟見肘，這是既要高速行駛，又要快速換輪胎，難度非常大，如果沒有巨大的投入，不經歷一兩年的痛苦期，是無法完成轉換的。而前期對技術忽視的創始人，這個時候也不能指望他們能理性思考，在他們的想法裏面，這就是三下五除二就能搞定的事情，其結果往往不是事與願違就是治標不治本。所以在公司快速發展的過程中，技術一定不能和業務脫節，如果業務有爆發性增長，技術要有一定量的提前準備，事先做到架構鬆耦合，一旦業務爆發，可以方便的水平擴展。
另外技術除了應對高併發的壓力，還要解決運營效率問題，隨着業務的推進，用戶需求逐步穩定，需要使用技術替代人工。隨着越來越多的運營細節被沉澱到系統中，公司的技術壁壘逐漸建立，這時的系統不再僅僅是作爲工具，爲使用它的人服務，而是逐漸轉變爲規則、流程、生態、大腦等控制中樞，少部分人爲它設置規則， 大部分人員需要圍繞着系統運轉，被系統調動，爲系統服務。
這方面做的好的比如今日頭條，所有的規則通過算法觸發，在與用戶互動中完善，資源通過機器分配，邊際成本極低，能夠快速地向多個緯度推進。而如簡書這種，全程靠人工審覈稿件的平臺，效率極低，一般稿件都要好幾天才能通過，而是否能通過的標準都掌握在審稿員手中，審稿員一般都是學生或者普通上班白領，他們又都是義務勞動，環環相扣，導致其也只能做一個寫作工具，而很難發展成一個重量級的內容平臺，除非其加強技術建設來解決這些問題。
末期迴歸商業本質，技術驅動效率
互聯網創業的早期是流量戰爭，企業往往會不計成本的堆人貼錢擴大規模，但隨着行業發展到今天，證明如果僅僅這樣是行不通的，通常業務打下的江山，技術接得住纔是根本，在後期消耗戰中，如果沒有更加高效的系統武器，前期鏈接起來的各方資源，最終都會土崩瓦解。而一旦江山初定，那麼盈利就迫在眉睫，這個時候就需要回歸商業本質。
此時盈利的關鍵不是增加收入，因爲前期爲了跑的更快一直在擴大規模，規模越大虧損越大。在大部分的擴張都是通過相對低效手段獲得的情況下，精細化運營纔是當務之急，降低運營成本，提升運營效率纔是關鍵。
而當美團合併了點評，確立了霸主地位時，系統建設也告一段落，前面炮火中趟出的業務都沉澱在了系統中，整個業務的運轉大部分已經可以依靠系統來支撐。於是便開始大膽的裁撤市場人員，以降低運營成本，這當中即使兩位大佬幹嘉偉和呂廣渝先後出走，也沒有對公司產生多大的實質影響。
這時美團點評的技術系統，既可以極大的提升效率，降低成本，擺脫人海戰術，也對後來的挑戰者也形成了很高的壁壘，挑戰者要想建立起這一整套體系，需要付出相當大的時間代價和資金代價。有人說可能會說做一套美團點評的系統根本不是難事。是的，如果你做的只是粗略的模仿，確實沒有技術難度，也不需要花費太多時間。可有幾個最關鍵的方面是只能在業務推進的過程中才能完成，一個是對高併發訂單量的支撐，另一個是多種複雜業務的交叉運營，最後最難的是細節，運營細節在系統中的體現。這些無論如何是無法快速模仿的，因爲這些都不是被事先設計出來的，而是在打仗中一點點積攢起來的。這就是互聯網系統，前臺看起來很簡單的幾個功能，但在後臺，是上萬臺服務器和幾千名研發人員在持續不斷的研發迭代支撐着的。這麼複雜的系統，沒有人能夠全部掌控細節，即使能夠掌控也無法協調這麼多人開發的出來，即使同樣一波人從頭開發，也不是短時間能完成的，即使花個幾年時間開發完成，市場環境也發生了改變。所以技術和業務要協調起來，一起成長完善，才能無縫銜接。公司的前半程靠市場拉動，後半程技術接棒。這就是爲什麼美團點評雖然對市場人員進行了大規模的裁撤，但對技術的投入不減反增，公司正把市場優勢向技術優勢轉化，最終以技術因素作爲公司增長的驅動力。如果美團和餓了麼在外賣領域決出勝負，那麼外賣員這個巨大的運營成本，也會被增加更多技術因素來改進，就如快遞行業中快遞櫃的出現。
最近幾年，具備這種能力的，除了美團，還有小米、頭條、滴滴等公司，其技術在公司發展的過程中，也承擔無比巨大的作用，尤其是在格局已定，脫離了低效競爭，公司要產出利潤時，就需要降低成本，降低成本的關鍵就是用技術取代人工，提升運作效率。
下半場沒有用戶紅利，技術需要發揮更大作用。隨着快手的壯大，拼多多和趣頭條的上市，互聯網人口紅利從一二線城市，收割到三四五線城市，新的增量空間已經不多，再想憑藉人口紅利創業的機會已經極少。這時的互聯網已經進入下半場，沒有了人口紅利，沒有了純粹線上的業務，也就沒有了校園創業英雄，有的是向線下進軍，向企業服務進軍，用互聯網的思維和技術改造或者賦能這些行業。這時創業需要的不僅僅是創意，更加需要的是某個行業的深厚經驗和資源，與互聯網思維和技術的深度結合。這時的需求往往是確定的，需要的是用新的技術解決老的問題，由於是成熟的業態，需要有成套的解決方案，這裏沒有了一針頂破天的瞬間爆發，只有持續積累後的噴薄而發。比如盒馬鮮生，比如無人超市，比如大搜車，比如匯通達等等，這些都是使用新的技術，滿足原有的需求，通過長時間的積累，再重組行業資源，改變行業態勢，提升行業效率。
如果把整個時間軸拉長到十年一個階段來看，不管是BAT還是後來的京東、小米、滴滴、頭條和美團點評等，前期在用戶紅利的推動下，競爭的是資本、是流量、使用戶、是市場份額，而在後期都回歸商業的本質，要的是利潤，利潤達成的前提是是否對整個行業提升效率，而對行業提升效率的根本是對新技術的運用，運用新技術對行業資源重新配置，使其更加高效的運轉起來。
如果把整個時間軸再拉長到百年一個階段來看，每個階段的高速發展，涌現的一個一個大公司，都是革命性技術變革導致的，從蒸汽革命，電力革命，到互聯網革命，到移動互聯網尤其是移動支付的發展，以及後面的智能硬件、人工智能、物聯網、區塊鏈等等，都蘊含着大的機會。
再上升到抽象層面，在這裏新技術是生產力(所以國家說科學技術是第一生產力，在宏觀上是有道理的)，可以直接提升使用者的效率，由此獲取用戶，產生重組資源的能力，改變生產關係，形成新的業態，以此獲取巨頭的關注，得到更多的資源，也就擁有了更多的生產資料。所以一個企業要想長期發展，宏觀上要透過迷霧看清本質，微觀上要立足當下，做好細節。
文章來源鏈接：
https://www.toutiao.com/i6563215390107763208/