业务结构-->流程建设-->产品建构-->数字化实现，业务可行之后，业务动作产生数据，业务的现状和约束决定产品形态，激进的产品策略无疑是对用户和市场的 yy，削足适履之举更是痴人说梦。
用户首先不是人，而是不同场景下的效用组合，我在下雨天不想开车、不想乘坐公共交通时候，这时网约车产品是我的最优选择。我在想吃辣的，但又不想吃火锅那么大阵仗的时候，我可能是火锅串串店的的用户。
用户是不能被教育的，用户是自己随着约束和环境自我成长的，而不是被产品和技术教育的，产品、技术、市场、营销、政策等都可能成为是用户的外界约束和条件。这些共同决定了用户的行为演进和选择的变化，也就是我们口中的“教育用户”、“用户成长”。
过往产品实战中，偶然接触到过团队大数据部门的一个奇葩之举，为了某个数据产品呈现在屏幕上的结果更加规整、更加具备所谓的“可用性”（希望数据刻意的去符合常识，比如一个时间周期指标通常来说是在“天”维度，如果突然出现一个超过月的特征数据，他们就认为数据不太可用），而反向希望业务去刻意规避某种业务行为。这是不是太滑稽了！拿着业务的果，去动业务的因。如果没有因，根本也就看不到所谓的果，又何来去对因的要求。
且不说上面这个低级的逻辑谬误。再来说，对于数据我们到底想要什么？
答案绝对不是让数据隐藏、剔除、过滤掉不应该舍弃的信息，这部分信息当然要区分，不排除有些数据是噪音数据，但是另外还有很大一部分正是真正重要的数据——也就是风险数据、离散数据，这让积累的数据具备“业务系统”的遍历性。就像50年、100年一遇的大雨、大雪、大风，你一定不会认为这部分数据应该剔除掉。这些数据是对真实业务的反应，我们绝不应该可以规避这些数据。这些业务行为过去既然会发生，哪怕概率很小、很偶然，也不等于未来不发生。抛弃这些，未来谈数据支撑无疑是盲人摸象。
你们又会说，数据可以驱动业务优化啊。
数据是以特定视角，呈现业务结果。结果相关的复杂的关联因素集合，再加上数据分析部门本位上不能替代业务视角看待问题，非业务部门也很难和业务部门做到风险共担，不是一条绳上的蚂蚱，难免意识和想法、行为的分道扬镳。那些一句“我为业务好”的人，不过是一句口嗨。如果有一个团队对业务、数据、策略都负责，就像运营，情况也许会好上许多。数据呈现结果，组织发现问题/改善点，业务部门最终自己驱动业务优化。
为了数据治理而治理业务？豆腐脑儿吧！
数据洁癖催生数据优化，数据优化反向治理业务。这是最大的笑话！所谓的数据治理、技术治理，自然是聚焦在为服务业务发展的前提下，而非为了数据治理而治理业务。
没有业务发展，当然用不上数据、技术，除非数据、技术本身就是经营上的“业务产品”，比如当下很多的大模型产品。如果不是，那业务发展需要到技术，技术支撑业务发展，此时业务就像“大脑”，全身的骨骼、肌肉都是可以被调配、组合的硬件/技术资源。大脑自然会因其指令不能得到实现，而催生意识的变化和调整，继而产生匹配的行为。
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