一個寫了很久的公衆號《Hans在路上》，分享一路的新知感悟，期待你的關注。
看到這個問題，你的浮現的第一想法是什麼，可以先停留30秒思考一下。
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前兩天，公司來了一位金融行業的大手，且叫他A總吧。
人家也是技術出身，做了十多年C語言，過來參與討論，指導公司的核心能力構建和戰略方向。
由於原CTO離職，現在是我在負責這些系統，還有原來的研發團隊。
在給他介紹系統，還有一些交流中，留意到他了解的切入點還是蠻犀利的。
短短一個小時的互動，基本摸清了公司建設了的幾套系統，並且站在他的經驗和角度，給出了不少中肯的建議。
那他是怎麼思考的？
先拋開他有沒有同行業經驗，他的一些思路值得我們借鑑下。
開始，A總要求先了解下我們現在都有什麼系統，劈里啪啦一通介紹，大概有xx1、xx2、xx3這些系統，大概的定位和應用場景等。
到這裏，最多隻是對我們的業務系統有了大概的瞭解，還沒到可以針對性給出具體建議的地步。
接下來，他要求我們詳細介紹和展示所有業務系統數據流向，那些系統是數據的入口，那些系統是數據的出口，中間過程可以酌情忽略。
在數據入口的系統中，數據的維度都有哪些，有沒有核心的關鍵數據。
這個很重要，數據並不在多，而是在於有價值。
哪些是關鍵數據？
比如我們公司是深耕交通行業的，對於車輛來說，關鍵數據就是vin碼；對於用戶來說，關鍵數據就是手機號碼。
這些關鍵數據缺失，我們是很難構建出來強的數據能力的，那麼整個業務閉環就有問題。
如果說工業時代是由石油驅動的，那麼來到互聯網時代則是由數據驅動的。
在互聯網行業裏，數據是行業流通的血液，所有部署下去的系統，無論是B端還是C端，幾乎都是數據的輸入端和輸出端。
瞭解到這層，大概就可以知道A總爲什麼會這麼問了。
好了，有哪些系統，系統的定位和場景，系統的數據流向，數據維度幾乎都清晰了，A總陷入了深思，估計現在他大腦的模型在激烈碰撞。
過了一會，A總總結了我們公司的優勢，我們應該長期堅持的方向，以及我們存在的數據短板。
這裏要提一下，關於數據短暫這塊，A總有個思路特別好，也是現在外面很多大企業會用的。
比如說在所有的數據維度裏，某個場景下用戶手機號碼只有甲公司有，但甲公司無法直接提供手機號碼，這是不合規的。
但我們可以通過與甲公司合作，創造一個數據應用場景，手機號碼轉化成一個標籤或者一個其他的標識，我們就用這個標籤的數據。
這在法律上規避了一定的風險，在數據應用上又能滿足我們的需求。
這也是爲什麼你在淘寶上輸入的商品，打開京東也會看到類似的，這是因爲他們底層進行了數據合作，當然不是直接原始數據的提供，而是數據迂迴脫敏後提供。
看到這是不是大呼，這些企業太壞了，我們無時無刻不被數據餵養和引導，以達到企業方的某些預期。
對於用戶來說，確實不討喜；對於企業來說，合理地應用數據是更有利於資源的分配。
最後，A總還說從事IT行業，特別是技術出身的人，視野不要僅僅侷限在技術這個點上，懂業務特別重要。
有機會就要跳出來，升維去看，技術、產品這些都是業務實現的手段。
產品是業務實現的呈現，技術是業務實現的基石。
不要本末倒置，用末的努力來掩蓋本的規劃不足。
對企業來說，真正重要的是根據外部市場環境和需求，構建出來更高效的業務閉環和解決方案，對行業實在地解決問題和創造價值。
作爲企業的掌舵者，要時刻意識到，多從外部尋找機會。
其次，纔是支撐性的產品和技術。
先取勢、明道，再優術。
只要方向對了，事情就會越做越容易；相反方向錯了，事情就會越做越難。
總結一下：
1、瞭解企業在做什麼事，可以從企業的佈局系統找到答案。着重瞭解系統的定位和場景，關注數據流向，和數據維度。
2、先跑通驗證業務閉環，留意數據是否足夠核心，其次纔是產品和技術實現。
3、窮則思變，如果原本的業務閉環有缺陷，可以在業務環節中創造性地引入解決方案，比如業務場景和三方合作，共享脫敏數據等。
4、不管哪個行業的從業者，都應該不時跳出局部，升維去看現狀和問題，容易激發不一樣的思路。