上次我们谈到《DevOps需求篇：精益思想引领下的业务敏捷（上篇）》，今天我们继续聊一聊业务敏捷的话题。
精益思想的影响深远而广泛。它不仅革新了传统管理模式，更是在现代企业运营中发挥着举足轻重的作用。精益思想的核心在于消除浪费、优化流程，并持续追求价值最大化，这与业务敏捷所倡导的快速响应变化、高效交付价值的理念高度契合。
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++精益创业++
《精益创业》^[1]^一书中阐述了一个深刻的观点：创业是一个摸着石头过河的过程，快速验证、快速调整才是王道，这样能保证我们花最小的代价来验证商业架设，迅速调整策略，以适应市场的真实需求。
精益创业提倡的是“目标顾客—小范围实验—反馈修正—产品迭代—获取核心认知—快速增长”的做事逻辑。相比花很长时间去做出一个完美的产品，我们真正要做的是在短时间内构建出一个能够快速验证假设、获取市场反馈的最小可行产品（MVP）。通过持续不断的真实用户测试，持续做迭代优化，并在此过程中不断积累关于产品的核心洞见，从而驱动企业的高效成长和业务敏捷性。
为了实现愿景，我们必须明确我们的哪些策略是可行的，哪些是过激的。我们必须了解顾客真正需要的是什么，而不是他们自己说要什么，或者我们认为他们应该要什么。
需要集中精力获取“经证实的认知”，而不是凭猜想去做产品决定，可以避免大量的资源浪费现象。书中也归纳出一个“构建—衡量—学习”的循环，帮助验证产品的价值假设和增长假设。
正确实施MVP的四个关键步骤是：
1、找出最需要验证的问题。
2、针对问题设计MVP，并推给核心用户体验。
3、收集数据，亲自体验，再次访谈。
4、验证假设。
一个MVP的示例如下图所示。通过对假设的不断验证，可实现客户价值，同时保障企业的投入成本最小。现在，MVP的概念开始逐渐被业务接受，应用也越来越广，不仅在业务探索阶段被广泛使用，在产品的不断迭代中也同样被广泛应用。
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++精益数据分析++
精益数据分析是对精益创业的扩展，它能让你客观地衡量进展。精益数据分析是一种量化创新成果的方法，能让进行越来越接近现实的检验。
在《精益数据分析》^[2]^一书中指出，好的数据指标能带来你期望的变化，企业的注意力不应只重视其中的数据，而应该真正把注意力集中到“驱动决策”上，这样才能真正做到数据驱动决策。如果数据不能指导行动，那么这样的数据就是毫无意义的，反而会让人自我膨胀。
每当看到一个指标，应该问的问题是：“依据这个指标，我将如何改变当前的商业行为？”
精益数据分析的核心在于如何找到一个有意义的指标，并通过实验改善它，直到令你满意；之后，转而解决下一个问题，或步入创业的下一个阶段。在不断迭代中，你将找到一个可持续、可复制、持续增长的商业模式，并且学会如何迭代它。如果能比较某个数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就可以更好地洞察产品的实际走向，用户转化率环比、同比增长2%，比用户转化率为2%，往往更有意义。
精益数据分析需要我们追踪那些能够反映业务健康状况和增长潜力的关键指标，从而实现对产品或服务的快速迭代与优化。这一方法强调以数据为依据，通过持续收集、分析用户行为数据、市场反馈以及业务运营数据，来验证假设、发现问题、优化策略，并指导团队在最短的时间内调整方向，达成业务目标。
精益数据分析并不追求海量数据的堆积，而是倡导精准测量、深度洞察，将数据分析工作与业务目标紧密相连，形成一个“测量—学习—行动”的闭环流程。在这个过程中，企业需要明确关键绩效指标（KPIs），通过A/B测试、用户画像分析、漏斗模型等多种工具和手段，系统地检测产品性能和市场效果，找出影响业务发展的瓶颈所在，并据此制定出有针对性的改进措施。
换言之，精益数据分析不仅仅是关于如何获取数据，更重要的是如何解读数据背后的故事，挖掘其蕴含的商业价值，进而促使企业在面对不确定性和复杂性时，能基于实证认知做出快速而准确的决策，提升企业的敏捷响应能力和竞争力，确保在瞬息万变的市场环境中立于不败之地。
如何找出正确的数据数据指标，建议从以下五点做起^[3]^。
1、定性指标与定量指标。定量数据回答的是什么和多少的问题，定性数据回答的是为什么。定量数据排斥主观因素，定性数据吸纳主观因素。
2、虚荣指标与可付诸行动的指标。需要提防虚荣数据指标，创业者容易迷恋看上去很美的单调指标，比如点击量、页面浏览量、访问量、访问数等。而你真正应该关注的是可付诸行动的指标，如留存率，即有多少用户还在持续使用产品。可付诸行动的指标不是魔法，不会直接告诉你该做什么，但你可以尝试改变定价、广告语等之后再看客户留存情况，关键在于，你是根据收集到的数据在行动。
3、探索性指标与报告性指标。探索性指标具有推测性，提供原本不为所知的洞见。报告性指标让你时刻对公司的日常运营、管理活动保持信息通畅，步调一致。
4、先见性指标与后见性指标。先见性指标用于预言未来，后见性指标用于解释过去。
5、相关性指标与因果性指标。如果两个指标总是一同变化，说明它们是相关的。如果一个指标可以导致另一个指标的变化，则他们具有因果关系。因果关系需要缜密的实验、推导和论证才能被证实。
在《精益数据分析》一书，给出了Airbnb的例子。2009年，Airbnb刚起步，团队有两个假设：
1、价值假设：有专业照片的住房会获得更多预定。
2、成长假设：房东会愿意使用专业摄影服务。
为此，团队快速使用“看门人”MVP进行试验，获得数据反馈。“看门人”是指先快速利用一个小团队来代替软硬件系统和专业服务团队，以小规模，甚至是高成本、不经济的方式先运作起来，以求快速获得反馈。等反馈数据验证了假设，再来建设完备的软硬件系统和专业服务团队，以获得规模优势。
“看门人”MVP和建设完备的Airbnb拍照流程^[3]^，如下图所示：
《精益数据分析》一书中，还把创新分成共情、黏性、病毒性、收入、规模化五个阶段。
精益数据分析方法不仅包括指标体系，还针对指标给出了重要的基线数据。如，在进入规模化阶段之前，月用户流失率应该降到5%以下，在进入规模化阶段之后，周用户增长速度应该达到5%。团队在每个阶段应只聚焦于1～2个核心指标，指引相关决策人员保持聚焦，汇聚资源在最有价值的事务上，确保战略快速落地。也让团队养成以用户反馈为中心，数据优先的决策习惯，破除教条主义和“一切唯上”的组织文化，帮助企业形成健康的创新生态。
在确定了本阶段业务目标后，应用精益数据分析的具体过程如下^[3]^：
++结语++
说实话，精益创业、精益数据分析的理念和方法带给我的震撼是相当大的，不仅是创业，我们在写一篇文章、做一件事儿、程序员做架构设计、产品人做一个产品的时候，也都可以使用这种MVP，先做出来一个东西试试，让用户去用，收集反馈，再持续改进、不断完善。
迈出去第一步，通过持续不断的行动与现实世界、与真实用户产生联络，设计可付诸行动的精益数据指标，通过外界的反馈不断调整我们的方向，优化我们的指标，从而不断逼近目标，这才是正确做成一件事儿的精益之道吧。
参考：
[1] https://book.douban.com/subject/10945606/
[2] https://book.douban.com/subject/26278639/
[3] https://book.douban.com/subject/36116375/