现在，假设我们的电子商务组织的执行团队是一群真正欣赏数据的人，数据驱动型的组织是否就实现了？
仍然很难。
在封闭系统内，有需求未必就会有供给。你欣赏iPhone5，但你没这个能力自己做一个；你渴求数据，但未必你能通过自己的力量获得。
所以，希望建立数据驱动文化的组织，一开始都把视线集中在建立能力上（当然，你要记住，如同我在迷局1中所写，首先是建立需求，而非建立能力）。
构建能力被称为“使能（enable）”，让这个组织能提供数据，有多种办法，但最常见的想法，是我们下面的这个图所展示的解决方式：
图1：经典数据组织架构――hub模式?
数据部门是个hub，这群人解决一个组织大部分的数据需求。当业务部门需要数据的时候，他们提交需求给数据部门，然后数据部门开始抽取、运算和分析，把数据和结果返回给业务部门。
唉，说实话，这真是一种笨办法，这使我想起了过去无所不包无所不揽的计划经济。我相信这个方法的初衷是好的，这么建立数据能力有如下几个动因：
- 显然，这个方法能够让CEO或者管理层非常牢固的控制数据。数据比较安全――至少看上去是那样。
- 数据部门可以集中起来工作，这似乎对做数据的同事是不错的一点。
- 节省人力，组织看起来规划清晰。不用在各处安插做数据做分析的人，确实省下一大笔人力和管理成本。
- 相对简单的数据系统。因为数据部门管理数据，诸如权限之类的系统设计，可能就不是那么重要了，反正人来提供数据报表即可。该给哪些部门，不给哪些部门，人工去每次划分确定就好了。数据的模型――也没那么重要，人去分析就行了，不需要太高的自动化，也不需要太强大的BI。
引申阅读：网站流量数据无秘密
将数据部门作为hub的一个重要原因，是因为希望数据能够被放在一个“保险箱内”从而“确保”了数据的安全。
但这个想法多少有一点“一厢情愿”，我一直相信，网站流量其实无秘密。
例如，想要知道一个网站的流量并不复杂，有太多的工具，免费的，付费的，还可以用我之前说的对比法：《如何获知陌生网站的流量？》。
如果足够细心，甚至也能参透一个电子商务网站大致的销量和销售额。
毕竟，电子商务网站本身就有很多信息可以透露给你。例如，商品消费的数量是可以查到的，而如果参考购买者做出评论的时间（在各个时间段发出评论数量的比例），则几乎可以确定一段时间内某个商品或者全部商品的销售量。
销售量和客单价之间简单的关系――做出销售额不算困难。
有销售量，又有流量，你能把转化率也估计出来。
还有，流量渠道也不困难。很多工具都能告诉你一个网站的主要流量来源是什么，例如Hitwise。
不仅如此，每一个电商网站都因为要与各种市场营销第三方企业合作，而被布上了各种代码。这些代码无时无刻不在透露着这个网站相关的流量和销售信息。对他们而言，一个网站就像被X光反复扫描一样。除非你不跟他们做任何合作，否则这些数据总还是要被第三方知道，而且签署所谓的NDA协议，也不过是“防君子不防小人”。
其实，我认为，电子商务网站真正的数据秘密，是那些运营的细节。当然，还包括财务数据、商品的进货价格等等。但流量无秘密，用不着太紧张。
但前面说过，这是一种笨办法，如果这样规划数据部门，可能会产生一些意想不到的结果。最可能产生的结局是：数据部门会――疯掉？
这不是耸人听闻，如果数据部门要负责所有业务部门的数据，得需要多少人呢？肯定超出你的想象。此外，业务部门肯定不会仅仅只是满足于数据被提供出来，他们希望数据快些，更快些，他们希望实时数据。手工作业，实时太难，追求速度就意味着大量的人力和脑力的消耗。
好吧，就算数据部门能够提供实时数据，又能怎么样呢？数据不是策略，数据总得再经过分析和处理。数据部门不了解业务，他们能分析好吗？如果不去做这些分析，那么业务部门还得自己去分析，实时性不仅得不到保证，数据部门的价值发挥也大打折扣。
这种组织方式下，数据部门的价值和定位都很容易被质疑，而且他们还会苦逼地干得没日没夜。
如果确实是这样一种组织方式，那么对数据部门的工作定义确实要非常谨慎。数据部门应该承担提供基础数据的工作，但他们没有职责，也不应该为业务层面提供战术性的分析，他们忙不过来，也必然缺乏业务概念。但这绝对不是任何一个真正“数据驱动组织”所应该具有的定义，这是“暴殄天物”的定义。
因为这些不完美，有一种更先进一点的方式去解决上面的一些问题，并且开始被大家注意，且有被神话的趋势。
这个方式，就是BI系统。
BI系统的本质是用来取代人手和人脑。这是一个好方法。把人从机械的工作中解放出来，提供给业务部门自动化的报表，而且还能承担一定的思考的工作，BI系统是一个伟大的发明。
图2：BI驱动的数据组织架构
这也是为什么，一个真正具有数据驱动文化的公司，必须要有一个确实好用的BI系统。或者，较浅浅层次的，得有一个自动化的报表系统。但是，据我所知，很多电子商务公司这个系统要么缺失，要么非常难以使用。
引申阅读：被神话的BI系统
BI被神话不奇怪。凡是人们不那么了解却又外表光鲜的事情，都容易被神话。:) （网站分析多少也被这么神话着。这并不是好事情。）
BI被神化的另一个原因，在于人们确实对友好聪明的数据系统抱有太多的期望。
在Gartner的一次调查中，超过80%的美国电子商务公司期待更好的BI系统。
但BI最大的问题是――机器终究是机器。
BI可以解决一些机械的工作，能够建立数据模型帮助人们快速得出一些结论。但跟业务相关的细节分析，BI能够帮你发现现象，但无法告诉你原因。（我觉得，网站分析工具，其实就是BI工具的一种，它一样能够非常sharp的帮你发现现象，但同样无法告诉你原因）
所有的答案，都需要人去寻找，去解答。
此外，BI系统的效用，本身也极大的依赖于人。
首先，BI系统的设计，必须与一个公司自身的业务相契合。人才能完成这个让BI与业务需求相契合和匹配的工作。
其次，BI系统的建模和规则，全部是人来完成的。
最后，前面说了，BI不可能给你答案，唯有人才能做到。
所以，BI被神化的地方在于，认为一个BI系统就解决问题是不可能的。或者说，一个BI系统，不是狭义的硬件软件系统，而是IT系统+BI团队的结合。人，占90%，或者，占99%。
尽管有被神话的趋势，但BI的意义重大，作为不可或缺的基础设施，若没有BI系统，或者连一个自动化的报表系统都没有，这个组织的数据驱动的文化很难建立。原因无他，若有需求而无供给，只会引发严重的饥荒。
