落地，在總部待了兩周後，有些感悟，趁熱記下。
這裡所謂的科技，包括了支撐整個業務設計、運營、維護的
研發、開發、專案管理、運維、安全及資料中心等職能部門所做的事。
不同規模、類別的公司，在科技上的投入不一和理解不同，造成了科技部門和責任的多樣化，但基本的框架是差不多的。
研發部門，負責搗鼓在未來時間有很大價值的、或者說對公司業務會產生長期收益促進的產品。
開發部門，負責搗鼓在當下時間內，對公司的業務支撐、拓展必不可缺的產品進行設計、實現、維護和公升級。
專案管理部門，負責搗鼓專案的權責、規劃、進度、交付和資源，確保專案在一定的條件下、通過一定的努力，得到一定的交付。
運維部門，負責搗鼓對硬體和網路等物理資源的部署、上線、實施和維護，及對上線產品的監控、管理、預警、匯報等事項負責。
安全部門，負責通過安全產品的實施、安全機制、監控和預警機制等手段的利用，確保公司的核心資源、資料不被竊取、篡改和攻擊。
資料中心，對，資料中心幹什麼呢？
坦率的說，業務、運維、安全等系統，各有各的資料儲存方案，從支撐業務正常執行的角度，資料中心的確顯得多餘。
可是，如果各個系統生產的資料越來越大、結構越來越複雜、對付此類資料所採取的策略越來越分化和分級，至少會出現兩種狀況：
對於複雜結構、大體量資料的管理，狹義地說，落在了所謂的「大資料」技術領域。
於是，我們有了各種大資料解決方案，比如：
以上，不是最佳方案，但應付80%的大資料場景，足矣。
為了在企業內，建立乙個統一的資料檢視，我們應該會採用商業智慧型和資料倉儲的方案，那又是什麼東西？
業務跟商業智慧型和資料倉儲有關係嗎？
當然，有很大的關係，所以我們說說業務。
業務是簡單的，假設你跟我一樣，是乙個普通的開發人員，當你在看到這裡的時候，聯想到你的系統所支撐的業務，你會不會覺得簡單的難以置信，甚至一兩句即可描述完流程？
業務是複雜的，複雜到需要成百上千、資歷各
一、專業不同的開發人員，通過複雜的軟體工程和管理手段，才能做到目前這樣的程度，而且你翻開**倉庫的一段，你還覺得他缺乏oo、領域、模式和設計的理解，注釋也許寫成這樣「以下函式輸入兩個整形，進行相加，並輸出乙個整形」。
對了，你想到了資料探勘和機器學習。
於是也可能憋出這樣的產品思路：
看起來還不錯，但是，這是你的業務嗎？有人願意付出預算和支援，來讓你檢驗自己的想法和對於深度學習的熱情嗎？
請一定不要跳出業務的歷史、現狀去做思考未來，對於絕大多數人來講，你我都很難成為賈伯斯。
明確業務場景，明確業務系統和資料產品的不同，對於產品的設計，尤為重要。
我們假設乙個網貸p2p的業務模型，它的基本業務流程可能是這樣的：
乙個類資產**化的過程，是從「資產端」到「資金端」的匹配，我們嘗試梳理這樣乙個業務的痛點：
資產端的團隊在獲取專案後，資產或者說專案的打包情況是怎樣的？經辦人是誰？這樣的團隊業績如何考量？
對乙個一億規模的專案，如何進行拆標和上標，才能獲得最佳的資產-資金匹配效果？對於上標環節，能否解放運營團隊的人力資源，做到自動上標？
對於資產端的風險，如何結合線下風控監管和線上風控模型，做到反欺詐、還款能力鑑定和還款意願鑑定？
對於違約、逾期的專案，何時、由何種資源去進行對應的資產保全和催收？是不是在t+0時刻，可以通過回歸，**出t+n時刻的違約概率？
是否有一種手段，既可以總覽全國的交易額，又可以便捷地審查各區域、各省市的明細？比如，我知道某地、某天應該有多少還款到賬，又知道有多少投資人的利息需要進行兌付？
業務系統的資訊流怎麼和第三方支付進行對賬？
如果出現剛性兌付壓力或者滿標壓力，我如何確知那一天我的支援款是夠用的？如果是乙個母公司下的子公司，如何了解那一天其對我的支援款餘額是真正可用的？
我如何知道我的業務做得好還是不好？
類似的問題，是科技還是資料提出的？
都不是，是業務。科技系統產生了資料，資料忠實地反應著業務的情形。
建立乙個統一的資料檢視，建立乙個真正的資料倉儲和商業智慧型系統，是為了從不同的層次和視角、從管理層和運營層的不同需求出發、對業務本身，做出精確刻畫、精準統計和科學**的基礎。
商業智慧型及資料倉儲系統，很重要的一項能力就是要輸出各種報表，而報表的表頭字段，直接反應著觀察者的基本焦點和需求。
所以，我們要對關鍵的資料做到精準的監控，並對監控項的邏輯關係和層次做到正確的理解和梳理：
如果能夠做到系統化的kpi監控和預警，那麼經營分析就接踵而至了。
比如，我們可以對現金流做出刻畫，可以按專案為單位，來研究wacc和irr的關係，從而基本回答「我做這個專案是虧錢還是掙錢」的問題：
如果還想做一點常規統計分析之外的「高大上」的東西，比如「資料探勘和**分析」，那麼也許可以這樣：
如果忘記業務，就會忘記方向。
不要抗拒業務，學習她，擁抱她，科技和資料才會更加生動和有趣。
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