Respan Dataset Explorer

Film fictif (raconter et dialogue) Personnages Pauline Boldo, Rachel Charpentier, Raffaela Mendicino, Christine Rahier, Nathalie Zanchi, Erol Engin, Nathalie Drion, Thierry Baptista, Marjorie Charlier. Début du film fictif titre de la scène 1: dans au restaurant dans la ville de Liège Pauline Boldo et Rachel Charpentier explosent de colère contre 
Coup de tonnerre à Liège : il n’y aura pas d’extensions du tram vers Herstal et Jemeppe !.

**Titre de la scène 1 : Tempête au Restaurant**

*Lieu : Un restaurant chic au cœur de Liège. L’atmosphère est tendue, et même le bruit habituel des couverts sur les assiettes est couvert par les éclats de voix provenant d'une table au centre de la salle. Pauline Boldo et Rachel Charpentier sont assises, l’une en face de l’autre, leurs visages rougis par la colère.*

**Pauline Boldo** : (tapant du poing sur la table) C’est tout simplement inacceptable ! Comment peuvent-ils abandonner un projet aussi crucial pour la ville ?

**Rachel Charpentier** : (secouant la tête, décontenancée) Herstal et Jemeppe avaient tellement besoin de ces prolongements. On nous avait promis une meilleure mobilité, Pauline !

*Les clients des tables voisines jettent des regards curieux, mais Pauline et Rachel n'en ont cure. Elles sont absorbées par leur conversation enflammée.*

**Pauline Boldo** : (avec une passion croissante) C’est une gifle pour tous les résidents qui comptaient sur ce tram pour simplifier leurs trajets quotidiens. Ils prétendent toujours qu'ils agissent pour l’intérêt général, mais au final, ce sont toujours les quartiers périphériques qui trinquent !

**Rachel Charpentier** : (hissant un doigt accusateur dans les airs) Et qui est responsable de ce fiasco ? Il faut que nous sachions quel politicien malavisé a décidé de couper les fonds !

*Soudainement, un serveur, Erol Engin, un homme d’une quarantaine d’années à l’air énigmatique, s’approche de leur table avec une prudence mesurée.*

**Erol Engin** : (souriant légèrement, tentant d’alléger l’atmosphère) Mesdames, puis-je vous servir un autre verre de vin pour apaiser cet orage ?

**Pauline Boldo** : (exhalant un long soupir, puis souriant poliment) Oui, merci, Erol. Peut-être cela nous aidera-t-il à digérer cette nouvelle amère.

**Rachel Charpentier** : (regardant Erol avec espoir) En tant que Liégeois, qu’en pensez-vous Erol ? Cette décision ne vous révolte-t-elle pas ?

**Erol Engin** : (haussant les épaules, se penchant légèrement vers elles) Madame Rachel, vous savez, je pense que ce genre de décision n’est jamais simple. Il y a toujours tellement de choses qui se passent en coulisses… Mais en tant qu’habitant, bien sûr que ça me préoccupe.

*La conversation se poursuit alors qu’Erol s’éloigne pour aller chercher une bouteille de vin. Pauline et Rachel, malgré leur indignation, réfléchissent déjà à leur prochaine étape pour riposter.*

*Coupe à une vue extérieure du restaurant, la pluie tombe drue, soulignant la tension de cette soirée d'orage.*

(Fin de la scène)

将下面的文章整理成10条关于产品经理的建议：<blockquote><p>抖音进军搜索领域的消息引发了业界的广泛关注。这一战略举措并非简单的产品推出，而是对搜索市场结构性变化的顺势响应。在AI技术的推动下，搜索行为正在回归其过滤信息的本质，同时向着提供一站式解决方案的方向发展。</p>
</blockquote><p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/b242af64-65f0-11ef-9194-00163e142b65.png" /></p>
<p>抖音做搜索APP的新闻，我特别关注。准确来说，不是它推出的APP，而是这一行为。</p>
<p>为什么呢？</p>
<p>搜索产品不是全新产物，它是互联网古老产品、或平台能力之一，多年以来，搜索必要性，一直没被提到一个前所未有的高度。</p>
<p>但是，这段时间，随着AI的加速，整个搜索市场发生了结构性变化，导致大家不得不进一步探索市场，并拓展自己的能力圈。</p>
<p>因此，抖音做搜索，是顺势而为表现。既然顺势而为，一定有它的意义所在。抖音既有电商、又有知识、娱乐等内容场景，它是一种新的形态。</p>
<p>这种新形态发展，必然觉察到一些深层次需求变化。</p>
<h2>01</h2>
<p>变化在哪？第一点，搜索行为，正在回到过滤价值上。</p>
<p>不知道你有没有注意到，几乎所有的头部APP变得越来越臃肿，他们恨不得把衣、食、住、行、娱乐、学习所有的可能的需求都包进去。</p>
<p>这些APP不仅可以看直播、视频，还能带货，连问答社区都开始卖商品了，那些原本只卖东西的应用现在也开始搞内容了，他们界限越来越低。</p>
<div class="js-star yyp--fancyPost"></div>
<p>一开始，每个APP有明确定位，在自己领域依靠细分垂直，走向头部，现在，业务边界已经拓展到和核心定位几乎只有微弱的关系所在。</p>
<p>这一现象背后，是互联网内容从稀缺走向泛滥的开始，这个变化，大概分为三个阶段：</p>
<p>一，内容从无到有；二，内容从少到爆炸性增长，形式从图文要短视频、直播的跨越；三，AI加速，技术使得内容索引变得更高效。</p>
<p>在PC时代，搜索很容易就能找到你需要的信息，而现在，随着移动互联网的发展，内容不仅增多，质量也参差不齐。</p>
<p>理想中，搜索应该帮助我们更好地过滤信息，但要实现这一点，需要满足两个条件：</p>
<ul>
<li>内容之间的互通</li>
<li>技术对语义的理解</li>
</ul>
<p>前者，不同平台的内容需要能够相互链接；后者，是技术上，能更准确地匹配解析和理解信息的含义。</p>
<p>然而，实际解决方案，走上了另一条路：那就是APP多元化、以及推荐算法的广泛应用，这改变了我们的搜索习惯，使我们更依赖于特定APP中的专业搜索。</p>
<p>比如说：</p>
<p>当你在电商平台搜索普通商品时，你会看到大量相似的商品信息；这时，你可能会转向小红书或抖音等平台，寻找网红或其他用户的推荐，来帮助决策。</p>
<p>尽管，推荐系统可以展示一些你未曾想到的内容，激发购买欲，但它也有问题，如：过度侧重某些兴趣，忽视了隐私性和多样性。</p>
<p>就像：</p>
<p>你可能对一个品牌稍微有点兴趣，但是，推荐系统老是给你推这个品牌的东西。时间长了，你会觉得很烦，这样，也不好保持你对这个APP的兴趣和使用频率。</p>
<p>所以，算法虽然可以让你停不下来，但长远来看，它可能并不是那么有好处。而且，现在人工智能技术更先进了，帮你找信息更快了，你也不需要系统推荐那么多信息给你。</p>
<p>因此，平台开始重新审视并强化「搜索」能力，重视过滤信息的重要性，以满足用户对高质量内容的需求。</p>
<p>换言之，随着信息泛滥，用户不再依赖算法推荐，而是更希望从海量数据中，找到真正有价值的信息。</p>
<h2>02</h2>
<p>除过滤价值外，搜索也简单了，平台开始强调一站式解决方案。</p>
<p>什么意思呢？</p>
<p>以前，用搜索引擎找东西有点麻烦，你得输入问题、关键词，还要在不同的APP之间反复横跳，对比后才能找到想要的信息。</p>
<p>现在，无论在抖音还是小红书，当看到一个有趣的视频时，可以直接搜索视频中的内容，快速了解视频中提到的品牌或信息。</p>
<p>要知道，抖音不仅是一个内容平台，它还整合了电商交易、生活服务、购物攻略、娱乐新闻，甚至各种知识内容，所有这些都可以在一个平台上轻松找到，极大提升了信息搜索的效率。</p>
<p>它综合搜索功能，也解决了以前在小红书上看到内容还要去淘宝、美团等其他平台搜索的问题。</p>
<p>所以，这种搜索行为直接加速平台提供一站式解决方案。</p>
<p>什么是一站式？</p>
<p>就像去超市购物。在超市，不仅能买到各种食品，还能购买日用品、家电、药品和衣服；这意味着不用多跑几个地方，一站式能满足所有购物需求。</p>
<p>现在，搜索方式也变得更多样了。比如，看完内容后想了解更多，就会去搜索；或者先搜索，然后再看相关的内容。</p>
<p>我们常说信息碎片化，这意味着一个人可能一整天都在平台上，他们的行为很随机，一会儿对这儿有兴趣，一会儿对那有兴趣。</p>
<p>举个例子：</p>
<p>如果你看到一个短视频、或广告，里面的内容突然吸引了你，你可能会马上进入直播间，去问问价格，看看是否合适；这种反应很直接，很快就会转化为对某个品牌或产品的兴趣。</p>
<p>这就是为什么搜索成了一种工具，帮助探索和满足你的兴趣。用户希望通过搜索，快速找到激发兴趣的信息，并且希望在同一个平台上能快速地比较和购买。</p>
<p>拿我来说：</p>
<p>前段时间，我觉得脸有点干，想买面膜，但因为忙也没空挑。昨天刷视频时，突然看到一个直播在搞活动，就进去看了看。</p>
<p>觉得价格合适，就直接在平台上搜索了一下，然后买了。</p>
<p>我相信你也有过类似的经历。所以，搜索，再次加速了人找货、货找人，它变成了连接用户即时兴趣和具体行动的重要工具。</p>
<p>而一站式服务，则进一步集合多种能，让用户体验更简单，决策更高效，这是第二点。</p>
<h2>03</h2>
<p>既然一站式可以解决更多问题，那么，这种改变对品牌影响大吗？当然。第三点，搜索正在改变过去的电商营销模式。</p>
<p>现在，品牌不仅要把商品放到电商平台上，还得提供有吸引力的内容。如果品牌想要销量，就必须把搜索背后的内容做得更细致。</p>
<p>这直接关系到品牌的卖点和定位，未来，所有的平台都可能把搜索作为起点。</p>
<p>听起来像不像废话？</p>
<p>别着急，停下来思考下，过去我们说种草，到底在说什么？本意是，种草后希望用户来拔草。也就是说，种草后必须转化成销量，没有销量就是浪费。</p>
<p>以前，想把更多商品推送给更多用户，电商只能通过竞价排名来推广关键词，现在不同了，搜索是一种主动行为，不只停留在简单的商品分类上，还更注重于内容吸引力。</p>
<p>内容吸引力怎么来的？</p>
<p>我跟几个小家电行业的朋友聊天，他们一致认为，从吸引用户到最终引导下单，中间有很多步骤，其中最关键的一步是用户开始搜索什么。</p>
<p>用户搜索是起点，他们关注的信息，代表了他们的兴趣点；有了兴趣点才会有进一步了解的欲望，所以，搜索，是未来真正战场。</p>
<p>另一方面，以前电商搜索主要聚焦于产品词、品牌词、和品类词。现在，也变了，用户搜索范围变宽了，包括很多经验决策。</p>
<p>例如：</p>
<p>讨论购买冰箱时，用户的搜索不仅仅是「哪个品牌的冰箱好」，还可能包括「节能冰箱推荐」或「适合家庭的冰箱、租房的小冰箱」等更具体的经验决策。</p>
<p>就像讨论周末的活动一样，我们不仅搜「周末去哪玩」，还可能搜「适合带小孩的活动」等问题型关键词；这些搜索词不仅关注交易，还包括寻求经验和建议的元素，</p>
<p>所以，对商家而言非常有价值，它能帮助商家，更精确地定位顾客需求和决策过程，从而，更有效地进行内容创作。</p>
<p>现在回过头试想下，再给品牌做种草，你会关注什么？</p>
<p>答案是，用户精细化搜索的行为。</p>
<p>因此，如果想获得市场反响，营销推广人员，必须利用平台的各种分析工具，找到用户关注的关键词、关键问题，来针对问题做内容。</p>
<p>未来营销是精细化的，精细化，意味着以品牌为中心，从用户思维、问题出发，来建立自己的种草策略。</p>
<p>这种精细化的工作，看似很难，但真有必要；毕竟，搜索已经不仅是查查信息那么简单了，它是好奇的起点，紧密关联着品牌的卖点和定位。</p>
<p>这是第三点，搜索，让电商营销从货品优化推广维度迈向了内容，而且更激进。现在，通过内容来搜索商品，比直接搜索商品还要常见了。</p>
<h2>04</h2>
<p>既然如此，品牌主该怎么办呢？我觉得，去理解搜索。因为，理解搜索，就是理解用户行为，也是理解市场。</p>
<p>为什么这么说？</p>
<p>去年，好多品牌火了，比如瑞幸咖啡酱香拿铁、海底捞的“科目三”等。他们真的是创意做的吗？或者营销事件的巧合吗？</p>
<p>我认为不是的。</p>
<p>回过头来复盘经典案例，会发现，他们没有做大创意，也没有在地铁、社区投放大量广告。那么，为什么会火呢？</p>
<p>关键在于，懂得分析目标人群，深入洞察消费者需求。</p>
<p>他们在推广产品前，会找出大家感兴趣的话题、问题，吸引注意力，他们还会办线下活动，制造很多吸引人的卖点。</p>
<p>产品一上市，很多网红、意见领袖，KOL、KOC都迅速参与进来，最终，品牌通过搜索，把人们的关注转换成销量。</p>
<p>这段话听起来无感，仔细研究能发现不同之处。想想看，像茅台、酱香、科目三，这些关键词本身，是不是，就能够触发消费者的强烈兴趣和讨论？</p>
<p>当你看到科目三时，是不是先想到考驾照的场景，后来，你一搜索，发现是广西一位小哥创作的舞蹈。紧接着，海底捞看到这一点，就巧妙地借势推广，让顾客到店里体验科目三，打卡拍照。</p>
<p>这不就是一种巧妙的方式吗？把线上人群的好奇点，无形中转化成了线下的实际行动。</p>
<p>我很少看短剧，因为觉得《霸道总裁爱上大龄剩女》的剧情很无趣。但是，前几天我在刷短视频的时候，看到了一个场景设计得很有冲击力的短视频。</p>
<p>视频讲述一个故事，故事转场中，霸道总裁送给女主角一个礼盒，里面装一款眼霜，提醒她熬夜工作也要注意保养。</p>
<p>我在想，如果看视频的是一位女生，那么，会不会对眼霜感兴趣？会不会好奇的搜索一下品牌、价格、甚至看看其他人对产品的看法？</p>
<p>你看，一个短剧、一个情景的叙述，就能影响一个人的选择。这种选择的背后，是由一个小小的触发点激发起的动机。</p>
<p>所以，搜索前置化，有点像用结果倒逼过程。品牌主，拿到搜索行为的信息，围绕想要的商业效果，调整自己的内容方向，进而优化品牌在用户心中的印象，有点像，先拿到地图，再规划路线，确保每一步不会偏差。</p>
<p>因此，我们真的要关注搜索了。</p>
<p>尤其做电商，抖音内容自带的流量与商业流量，最终是否形成转化，与品牌自身的经营、内容以及广告投入三者息息相关。</p>
<p>无论是短剧切片，达人的种草分享，还是用户自发表达的真正关心的内容，都要将它们综合考虑。这些不同的内容形式，最终，都将转化为一系列关键词。</p>
<p>这些关键词，不仅反映用户的兴趣和需求，还能帮助品牌更好地理解和服务于他们，从而让投入的每一分钱，都不会浪费掉。</p>
<p>以上四点，是单纯从搜索角度的理解。当然，视频形态下的搜索，可不是这么回事。</p>
<p>比如：</p>
<p>从技术角度看，视频搜索涉及到理解视频内容，这要多模态融合、关键帧提取等复杂技术，并且，还要考虑到技术进步所需的资源和成本效益问题。</p>
<p>如果仅将用户的搜索行为简化为提炼关键词、贴上标签，并将这些反馈给品牌主，以便于种草转化，这并没有太多创新。</p>
<p>因此，我认为，视频搜索或抖音搜索，应该迈向新的媒介进步。你正在观看视频，突然按下暂停键，屏幕上博主的衣服、鞋子立马可以识别出来，并链接到对应的购物页面，这又是另一个层面的难题了。</p>
<p>当前看，这不容易做到，不过，应该朝这个方向努力。</p>
<h2>05 总结</h2>
<p>搜索，拥有更大空间。</p>
<p>做搜索不难，关键要理解抖音的目标。是否打算像百度那样，发展成一个独立的搜索引擎，还是想将搜索，作为电商的一部分？这又是新的问题。</p>
<div class="article--copyright"><p>本文由人人都是产品经理作者【王智远】，微信公众号：【王智远】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。</p>
<p>题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。</p>
</div>

以下是从文章中整理出的10条关于产品经理的建议：

1. **顺应市场变化**：关注市场的结构性变化，并顺势而为。例如，抖音进入搜索领域并不仅仅是一个产品的推出，而是对搜索市场变化的响应。

2. **优化信息过滤**：随着信息的泛滥，产品应该增强过滤信息的能力，帮助用户从海量数据中筛选出真正有价值的信息。

3. **提供一站式解决方案**：通过整合多种功能，在一个平台上解决用户的多需求，提升用户体验和信息搜索效率。

4. **重视内容和用户行为的连接**：通过增强搜索与推荐系统，让用户能够根据兴趣和需求有效地搜索信息，推动内容消费和电商转化。

5. **精细化内容营销**：搜索已经从简单的信息查找变为内容吸引力的竞争。品牌需要注重内容制作，以吸引用户开始搜索并进一步引导销售。

6. **理解用户行为和市场需求**：深入分析用户需求和搜索行为，制定更有针对性的市场和品牌策略。

7. **优化用户体验**：关注用户从看到吸引内容到终决定购买的整个过程，并不断优化使产品更好地符合用户习惯。

8. **利用技术提升搜索能力**：探索多模态融合等复杂技术来增强视频搜索体验，让用户在观看视频时能直接获取相关商品信息。

9. **强调多平台内容互通**：打破平台之间的内容壁垒，确保不同平台的内容能够相互链接，为用户提供更流畅的搜索体验。

10. **明确产品定位和发展方向**：产品经理需清晰地界定产品在市场中的位置，例如是独立的搜索引擎还是电商功能的一部分，以便制定长远的策略。

Herr Gabriele hat angerufen und wollte mit Restaurantleitung sprechen, er war ein Externgats bei uns am 28.09.2024. Er hat sich beschwert, dass es ihm nicht gut geht, er hat durchfall bekommen. Er hat gemeint, es war wegen den Reh da es ihm komisch geschmekt hat. Er hat nach eine Entschädigung gefragt, und er wartet auf ein Rückruf. 
bitte besser Umschreiben

Herr Gabriele hat angerufen und wollte mit der Restaurantleitung sprechen. Er war am 28.09.2024 als externer Gast bei uns und hat sich darüber beschwert, dass es ihm nicht gut geht. Er hat angegeben, Durchfall bekommen zu haben und vermutet, dass dies am Reh lag, welches seiner Meinung nach einen seltsamen Geschmack hatte. Herr Gabriele hat um eine Entschädigung gebeten und erwartet einen Rückruf.

Film fictif (raconter et dialogue) Personnages Pauline Boldo, Rachel Charpentier, Raffaela Mendicino, Christine Rahier, Nathalie Zanchi, Erol Engin, Nathalie Drion, Thierry Baptista, Marjorie Charlier. Début du film fictif titre de la scène 1: dans au restaurant dans la ville de Liège Pauline Boldo et Rachel Charpentier explosent de colère contre 
Coup de tonnerre à Liège : il n’y aura pas d’extensions du tram vers Herstal et Jemeppe !.

**Titre de la scène 1 : "Tempête au Restaurant"**

*Le restaurant animé de Liège est illuminé par des lumières tamisées, créant une ambiance chaleureuse malgré l'agitation des clients autour. Les bruits de couverts et de conversations se mêlent alors que Pauline Boldo et Rachel Charpentier, assises à une table près de la fenêtre, sont visiblement furieuses. Sur la table, un journal affiche en gros titre : "Coup de tonnerre à Liège : il n’y aura pas d’extensions du tram vers Herstal et Jemeppe !"*

**Pauline Boldo :** (frappant du poing sur la table) C'est insensé ! Ils nous laissent encore tomber. Comment est-ce possible que Liège reste à la traîne pour les transports publics ?

**Rachel Charpentier :** (haussant la voix) J'en ai marre de leurs promesses non tenues. On nous avait dit que ça apporterait du développement économique, que ça faciliterait la vie des gens. Et maintenant, plus rien !

*Un serveur passe à leur table, hésitant.*

**Serveur :** Tout va bien ici, mesdames ?

**Pauline Boldo :** (avec un sourire forcé) Oui, oui, merci. Juste un peu de frustrations politiques en supplément...

*Le serveur s'éloigne prudemment. À la table voisine, Raffaela Mendicino et Christine Rahier, venues pour un dîner tranquille, observent la scène avec curiosité.*

**Raffaela Mendicino :** (chuchotant à Christine) On dirait qu’il se passe quelque chose de sérieux ici...

**Christine Rahier :** Aucune surprise. Ce projet de tram a toujours été une bombe à retardement. C’est sans fin avec ces histoires.

*Pauline, se tournant vers Rachel, la détermination dans les yeux.*

**Pauline Boldo :** On ne va pas rester là à se lamenter. On doit en parler à Erol et Nathalie. Ils auront sûrement des idées sur comment faire bouger les choses.

**Rachel Charpentier :** (acquiesçant) Tu as raison. Il faut organiser une réunion, mobiliser les habitants. Liège ne peut pas être abandonnée comme ça.

*À cet instant, Marjorie Charlier, une activiste locale, entre dans le restaurant et aperçoit Pauline et Rachel. Voyant leur agitation, elle s'approche.*

**Marjorie Charlier :** (prenant une chaise) J'étais sûre de vous retrouver ici. Vous aussi, vous avez vu la nouvelle ?

**Pauline Boldo :** (hochant la tête) Absolument. Et on ne compte pas rester les bras croisés. On va tout faire pour relancer le projet.

**Marjorie Charlier :** Parfait. J’ai quelques contacts qui pourraient nous aider. On rassemble nos forces ?

*Rachel, Pauline, et Marjorie échangent un regard entendu, prêtes à unir leurs forces pour défendre les intérêts de Liège.*

**Rachel Charpentier :** D'accord, mobilisons-nous. Liège mérite mieux que des promesses vides.

*La discussion continue, des plans commencent à se former tandis que l'agitation du restaurant se fond autour d'elles, les laissant au centre d’un nouvel espoir pour leur ville.*

*FIN DE LA SCÈNE*

整理并总结下面的文章，返回50字摘要<blockquote><p>数据治理在企业中的重要性不言而喻，然而实际执行过程中却常常遇到重重困难，让人感到痛苦和挫败。文章深入探讨了企业数据治理中的痛点，指出问题的核心在于人的因素，包括业务同事的配合度、高层领导的参与度，以及数据部门自身的不足。</p>
</blockquote><p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/07/30/8da783f2-4e1a-11ef-a43d-00163e142b65.png" /></p>
<p>俗话说“理论都好说，执行要人命”，数据治理一直是各大中型企业非常头疼的问题。尤其在执行环节，用“痛不欲生”来形容都不为过，苦煞了我等数据打工人。</p>
<p>以至于团队里的年轻同事，都不免对工作前景产生困惑：哥，你说咱这工作每天跟个孙子似的，做的有啥意义？</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e1f5a708-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>到底是哪里出了问题呢？</p>
<p>按理说，数据治理的重要性，都懂，数据治理的理论规范，也有，依规办事不就行了？！然而实际情况却是：屡屡受挫，推进困难。</p>
<p>我左思右想、苦思冥想，觉得根本的原因还是“人”出了问题。</p>
<h2>01 业务同事配合度低</h2>
<p>在与业务同事打交道的过程中，我们发现业务同事对于数据治理工作的理解，与想象中偏差很多。</p>
<p>首先，他们并不理解数据治理的重要性。很多人认为数据治理是数据部门的事情，他们只是配合，既然是配合，那就能敷衍就敷衍下吧。</p>
<div class="js-star yyp--fancyPost"></div>
<p>其次，他们认为数据治理就是增加他们的工作量。业务同事由于背负业绩指标，日常工作压力和工作量很大，尤其在当前很多公司裁员缩编的背景之下，很多人实际承担了2-3人的工作量，已经苦不堪言。他们认为数据治理工作就是在他们原有的工作量之上又凭空增加的工作量，配合度都非常低。</p>
<p>再次，他们也不能接受数据治理规范中提及的一些要求。在明显增加其工作量或者对其利益和考核不利的地方，他们表达了强烈的不满，如明明是其他部门要用数，凭什么要自己录入数据，即使数据是由自己部门生产的；还有如明明是其他部门不按规则用数，凭什么自己要承担连带责任&#8230;&#8230;</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e2756a4c-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>说实话，作为一个每日奔波在前线的数据打工人，我挺能理解他们的，他们提出的问题和意见，也不是没有道理。所以，到底是他们的问题，还是我们自己的问题，好像答案已经非常明了：</p>
<p>①数据部门在数据治理工作的宣传和引导方面，做的还不充足。数据治理不是自嗨，要站在业务视角将这件事说明白，要让每一位业务同事都认可我们做这件事的意义，同时认同我们所制定的规范和要求。</p>
<p>②在数据治理规范制定的过程中，要充分与业务进行碰撞和沟通，收集其需求和建议，权衡好各方利益。</p>
<p>是的，道理都懂，但做起来真的非常困难。这对数据治理人员的能力和水平要求是非常高的，尤其在沟通协调方面，但凡有这种能力的人应该都走上职场巅峰了——我就是这么开导团队里的年轻同事的，不知道他听进去没有，也不知道他还能坚持多久</p>
<h2>02 高层领导参与度低</h2>
<p>作为集团战略目标之一，数据的重要性不言而喻。集团年度会议、月度会议上几乎每次都会提及“数据是资产，治理很重要，要大力支持”这样的口号，但在实际工作落实过程中，却总是雷声大雨点小，鲜少看到业务领导露面支持这件事，主要靠数据牛马和业务牛马之间相互沟通（抱怨），执行质量和效果可想而知。</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e2f0622e-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>在对一些领导进行走访后，我们发现高层领导参与度低的主要问题在于：</p>
<p>首先，他们认为数据治理的目标与业务发展无关。他们认为当前数据治理的目标几乎都是站在数据部门自己的角度制定的，如提升数据的价值、保障数据质量与安全、促进数据的共享和整合&#8230;&#8230;他们看不见数据治理能给他们带来的实际的、可预期的效果，比如站在营销部门的角度，数据治理能给他们带来什么样的直接效果和价值？</p>
<p>其次，他们对数据治理最终在业务层面落地存疑。他们表示，目前集团数据治理工作大多是从技术角度考虑治理方法，而对实际业务考量有所欠缺，且他们当前仍未看到集团数据治理工作有成功的业务落地案例，因此对集团数据治理工作能否在最终业务层面落地存疑。</p>
<p>再次，他们对集团数据治理工作的长期性存疑。他们认为，过往集团数字化项目经常出现上线很急突然被砍的情况，且很多项目都是为了上线而上线，根本不关注后期的使用和运营，因此，他们对于集团数据治理项目的长期性存疑，谨慎地采取了观望的态度。</p>
<p>对于领导们的疑惑，我也深表理解，过去我们在数字化建设过程中埋下的隐患，最终还是暴露了，比如急功近利、不注重用户体验、没有持续运营等等。</p>
<p>同时，又感到无比委屈，在集团战略目标的紧逼之下，不仅是我们，业务部门也一样，优先考虑的都是自己的实际利益和目标，没有人有耐心花很长时间、很多精力去投入一件需要长期投入的短期内看不见成果的事情。而数据治理正是这样一项，需要长远规划、持续治理、不断优化、短期内可能看不见成果的事情。</p>
<p>数据治理的重要性都懂，数据治理的成果却不可预见，恐怕这才是领导们参与度低的根本原因。</p>
<h2>03 数据部门也有问题</h2>
<p>我们必须承认，数据治理无法推进的根本原因，在于我们自己。为什么我们无法向业务部门表达清楚数据治理能给他们工作带来的实际效果？为什么我们制定的数据治理规范会遭到业务部门的反对和攻击？为什么我们没有一个可以拿得出手的业务数据治理案例来说服其他业务部门？&#8230;&#8230;</p>
<p>首先，数据治理目标不是以业务为导向的。我们在数据治理目标制定的时候，第一是过多的站在自己的角度，缺乏与业务目标的结合；第二是目标制定的过于宽泛，没有考虑目标能否实现、如何衡量；第三是目标的制定缺乏长短期结合的考量，在实际执行中的灵活性不足。</p>
<p>其次，数据治理规范不够严谨，缺乏闭环实践。实际上目前市面上是否有真正成功的数据治理案例，还不知晓，但可以肯定的是，当下很多公司的数据治理方案和规范，几乎都是“规划方案”，还未真正得到有效验证。既然是想出来的方案，那么问题肯定是很多的，这与数据人员的专业水平、行业经验等息息相关。一个不够严谨、脱离实际的方案，受到攻击在所难免，这也不能全怪业务部门不配合。</p>
<p>再次，数据治理工作的奖惩激励方案缺失。人都是趋利的，尤其在工作中，站在领导的角度，领导有领导的利益考量，站在员工的角度，员工有员工的利益考量。如果数据治理的工作不能给他们带来实际的利益，他们为什么要配合执行？！也因此，笔者认为数据治理工作难于推进的关键原因在于各干系方的利益分配与奖惩机制缺失或者不公。</p>
<p>综上所述，企业数据治理难于推进的根本原因，是“人”的问题，且关键不在于其他人，而是我们自己。</p>
<p>如果将“企业数据治理”比作一个产品，那么我们就是这个产品的设计者，我们不能怪用户为什么不接受我们的产品，毕竟用户能有什么错呢。而是应该更多地从自己身上找原因：我们设计出的产品是否会被市场和用户所接受，关键在于它是否真正解决了用户的问题，给用户带来了便利和好处。</p>
<p>虽然数据治理工作很难，但我必须告诉团队里年轻的同事：任何一个优秀的产品，都不是一蹴而就的，都是需要花费大量的心思和精力的；而一个优秀的数据人，就是这样被锻炼出来的，加油！</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e368115c-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<div class="article--copyright"><p>本文由人人都是产品经理作者【老司机聊数据】，微信公众号：【老司机聊数据】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。</p>
<p>题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。</p>
</div>

企业数据治理困难主要因人而非制度。低业务配合、高层参与度不足及数据部门自身问题导致推进障碍。需改进沟通、明确奖惩机制和战略结合。

将下面的文章整理成10条关于产品经理的建议：<blockquote><p>数据治理在企业中的重要性不言而喻，然而实际执行过程中却常常遇到重重困难，让人感到痛苦和挫败。文章深入探讨了企业数据治理中的痛点，指出问题的核心在于人的因素，包括业务同事的配合度、高层领导的参与度，以及数据部门自身的不足。</p>
</blockquote><p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/07/30/8da783f2-4e1a-11ef-a43d-00163e142b65.png" /></p>
<p>俗话说“理论都好说，执行要人命”，数据治理一直是各大中型企业非常头疼的问题。尤其在执行环节，用“痛不欲生”来形容都不为过，苦煞了我等数据打工人。</p>
<p>以至于团队里的年轻同事，都不免对工作前景产生困惑：哥，你说咱这工作每天跟个孙子似的，做的有啥意义？</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e1f5a708-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>到底是哪里出了问题呢？</p>
<p>按理说，数据治理的重要性，都懂，数据治理的理论规范，也有，依规办事不就行了？！然而实际情况却是：屡屡受挫，推进困难。</p>
<p>我左思右想、苦思冥想，觉得根本的原因还是“人”出了问题。</p>
<h2>01 业务同事配合度低</h2>
<p>在与业务同事打交道的过程中，我们发现业务同事对于数据治理工作的理解，与想象中偏差很多。</p>
<p>首先，他们并不理解数据治理的重要性。很多人认为数据治理是数据部门的事情，他们只是配合，既然是配合，那就能敷衍就敷衍下吧。</p>
<div class="js-star yyp--fancyPost"></div>
<p>其次，他们认为数据治理就是增加他们的工作量。业务同事由于背负业绩指标，日常工作压力和工作量很大，尤其在当前很多公司裁员缩编的背景之下，很多人实际承担了2-3人的工作量，已经苦不堪言。他们认为数据治理工作就是在他们原有的工作量之上又凭空增加的工作量，配合度都非常低。</p>
<p>再次，他们也不能接受数据治理规范中提及的一些要求。在明显增加其工作量或者对其利益和考核不利的地方，他们表达了强烈的不满，如明明是其他部门要用数，凭什么要自己录入数据，即使数据是由自己部门生产的；还有如明明是其他部门不按规则用数，凭什么自己要承担连带责任&#8230;&#8230;</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e2756a4c-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>说实话，作为一个每日奔波在前线的数据打工人，我挺能理解他们的，他们提出的问题和意见，也不是没有道理。所以，到底是他们的问题，还是我们自己的问题，好像答案已经非常明了：</p>
<p>①数据部门在数据治理工作的宣传和引导方面，做的还不充足。数据治理不是自嗨，要站在业务视角将这件事说明白，要让每一位业务同事都认可我们做这件事的意义，同时认同我们所制定的规范和要求。</p>
<p>②在数据治理规范制定的过程中，要充分与业务进行碰撞和沟通，收集其需求和建议，权衡好各方利益。</p>
<p>是的，道理都懂，但做起来真的非常困难。这对数据治理人员的能力和水平要求是非常高的，尤其在沟通协调方面，但凡有这种能力的人应该都走上职场巅峰了——我就是这么开导团队里的年轻同事的，不知道他听进去没有，也不知道他还能坚持多久</p>
<h2>02 高层领导参与度低</h2>
<p>作为集团战略目标之一，数据的重要性不言而喻。集团年度会议、月度会议上几乎每次都会提及“数据是资产，治理很重要，要大力支持”这样的口号，但在实际工作落实过程中，却总是雷声大雨点小，鲜少看到业务领导露面支持这件事，主要靠数据牛马和业务牛马之间相互沟通（抱怨），执行质量和效果可想而知。</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e2f0622e-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<p>在对一些领导进行走访后，我们发现高层领导参与度低的主要问题在于：</p>
<p>首先，他们认为数据治理的目标与业务发展无关。他们认为当前数据治理的目标几乎都是站在数据部门自己的角度制定的，如提升数据的价值、保障数据质量与安全、促进数据的共享和整合&#8230;&#8230;他们看不见数据治理能给他们带来的实际的、可预期的效果，比如站在营销部门的角度，数据治理能给他们带来什么样的直接效果和价值？</p>
<p>其次，他们对数据治理最终在业务层面落地存疑。他们表示，目前集团数据治理工作大多是从技术角度考虑治理方法，而对实际业务考量有所欠缺，且他们当前仍未看到集团数据治理工作有成功的业务落地案例，因此对集团数据治理工作能否在最终业务层面落地存疑。</p>
<p>再次，他们对集团数据治理工作的长期性存疑。他们认为，过往集团数字化项目经常出现上线很急突然被砍的情况，且很多项目都是为了上线而上线，根本不关注后期的使用和运营，因此，他们对于集团数据治理项目的长期性存疑，谨慎地采取了观望的态度。</p>
<p>对于领导们的疑惑，我也深表理解，过去我们在数字化建设过程中埋下的隐患，最终还是暴露了，比如急功近利、不注重用户体验、没有持续运营等等。</p>
<p>同时，又感到无比委屈，在集团战略目标的紧逼之下，不仅是我们，业务部门也一样，优先考虑的都是自己的实际利益和目标，没有人有耐心花很长时间、很多精力去投入一件需要长期投入的短期内看不见成果的事情。而数据治理正是这样一项，需要长远规划、持续治理、不断优化、短期内可能看不见成果的事情。</p>
<p>数据治理的重要性都懂，数据治理的成果却不可预见，恐怕这才是领导们参与度低的根本原因。</p>
<h2>03 数据部门也有问题</h2>
<p>我们必须承认，数据治理无法推进的根本原因，在于我们自己。为什么我们无法向业务部门表达清楚数据治理能给他们工作带来的实际效果？为什么我们制定的数据治理规范会遭到业务部门的反对和攻击？为什么我们没有一个可以拿得出手的业务数据治理案例来说服其他业务部门？&#8230;&#8230;</p>
<p>首先，数据治理目标不是以业务为导向的。我们在数据治理目标制定的时候，第一是过多的站在自己的角度，缺乏与业务目标的结合；第二是目标制定的过于宽泛，没有考虑目标能否实现、如何衡量；第三是目标的制定缺乏长短期结合的考量，在实际执行中的灵活性不足。</p>
<p>其次，数据治理规范不够严谨，缺乏闭环实践。实际上目前市面上是否有真正成功的数据治理案例，还不知晓，但可以肯定的是，当下很多公司的数据治理方案和规范，几乎都是“规划方案”，还未真正得到有效验证。既然是想出来的方案，那么问题肯定是很多的，这与数据人员的专业水平、行业经验等息息相关。一个不够严谨、脱离实际的方案，受到攻击在所难免，这也不能全怪业务部门不配合。</p>
<p>再次，数据治理工作的奖惩激励方案缺失。人都是趋利的，尤其在工作中，站在领导的角度，领导有领导的利益考量，站在员工的角度，员工有员工的利益考量。如果数据治理的工作不能给他们带来实际的利益，他们为什么要配合执行？！也因此，笔者认为数据治理工作难于推进的关键原因在于各干系方的利益分配与奖惩机制缺失或者不公。</p>
<p>综上所述，企业数据治理难于推进的根本原因，是“人”的问题，且关键不在于其他人，而是我们自己。</p>
<p>如果将“企业数据治理”比作一个产品，那么我们就是这个产品的设计者，我们不能怪用户为什么不接受我们的产品，毕竟用户能有什么错呢。而是应该更多地从自己身上找原因：我们设计出的产品是否会被市场和用户所接受，关键在于它是否真正解决了用户的问题，给用户带来了便利和好处。</p>
<p>虽然数据治理工作很难，但我必须告诉团队里年轻的同事：任何一个优秀的产品，都不是一蹴而就的，都是需要花费大量的心思和精力的；而一个优秀的数据人，就是这样被锻炼出来的，加油！</p>
<p><img class="aligncenter" src="https://image.woshipm.com/2024/08/29/e368115c-65ea-11ef-a563-00163e142b65.jpg" /></p>
<div class="article--copyright"><p>本文由人人都是产品经理作者【老司机聊数据】，微信公众号：【老司机聊数据】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。</p>
<p>题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。</p>
</div>

根据文章内容，可以提炼出以下10条关于产品经理在企业数据治理中的建议：

1. **提高业务协同**：在数据治理中，应加强与业务同事的沟通，让他们理解数据治理的重要性，而不是将其视为额外的负担。

2. **业务需求导向**：在制定数据治理规范时，要充分吸收业务部门的需求和建议，确保方案符合多方利益。

3. **高层领导参与**：争取高层领导的支持，通过明确数据治理对业务的贡献，增加他们的参与度和支持力度。

4. **业务落地实例**：提供成功的业务落地案例，以增强各部门对数据治理的信任和认可。

5. **制定合理的目标**：数据治理目标应结合业务需求进行制定，确保目标清晰且可衡量，并兼顾短期和长期效益。

6. **完善规范实用性**：确保数据治理规范的严谨性和闭环实践，避免方案过于理论化而缺乏实际可操作性。

7. **激励与奖惩机制**：在数据治理中引入有效的激励和奖惩机制，促使各部门积极配合和参与。

8. **自我反思与调整**：不断反思和调整自己的策略，以适应业务需求的变化，提高数据治理方案的实际应用效果。

9. **长远规划与持续投入**：理解数据治理是一个长期的过程，需要持续的规划、治理和优化，不能急功近利。

10. **注重沟通与协调能力**：培养团队成员的沟通和协调能力，以便更好地在业务和技术之间搭建桥梁，推动数据治理工作的落实。

как сделать pg_dump а потом pg_restore

Для выполнения резервного копирования базы данных PostgreSQL с помощью `pg_dump` и восстановления с помощью `pg_restore`, следуйте этим шагам:

### Шаг 1: Резервное копирование с помощью `pg_dump`

Команда `pg_dump` создает резервную копию базы данных в виде SQL-файла или пользовательского формата. Вот базовая команда для создания резервной копии:

```bash
pg_dump -U username -W -F c -f backup_file.dump database_name
```

- `-U username` — имя пользователя PostgreSQL.
- `-W` — запрос пароля.
- `-F c` — указывает формат резервной копии (в данном случае — пользовательский формат).
- `-f backup_file.dump` — имя файла резервной копии, который будет создан.
- `database_name` — имя базы данных, которую вы хотите сохранить.

### Шаг 2: Восстановление с помощью `pg_restore`

Команда `pg_restore` используется для восстановления базы данных из резервной копии, созданной с помощью `pg_dump`. Вот базовая команда для восстановления:

```bash
pg_restore -U username -W -d database_name backup_file.dump
```

- `-U username` — имя пользователя PostgreSQL.
- `-W` — запрос пароля.
- `-d database_name` — имя базы данных, в которую вы хотите восстановить данные.
- `backup_file.dump` — имя файла резервной копии, который вы создали на предыдущем шаге.

### Примечания

1. Перед восстановлением убедитесь, что целевая база данных существует. Если требуется, вы можете создать новую базу данных с помощью команды:
   ```bash
   createdb -U username new_database_name
   ```

2. Если вы хотите восстановить базу данных "с нуля" (т.е. удалить старые данные), вам может понадобиться использовать опцию `--if-exists` для удаления существующих объектов перед восстановлением.

3. В зависимости от формата резервной копии и ваших требований, могут быть добавлены дополнительные опции, например, для выбора определенных таблиц или объектов.

4. Если вы не хотите каждый раз вводить пароль вручную, вы можете использовать файл `.pgpass` для автоматизации аутентификации. 

Пример выше описывает основные шаги и может быть адаптирован под ваши конкретные нужды.

у меня есть поле в таблице, оно содержит "6333;6334" как мне сделать селект чтобы это было в разных строках

Чтобы разбить строку, содержащую значения, разделенные точкой с запятой (`;`), на разные строки в запросе SQL, вы можете использовать функцию `unnest` в сочетании с `string_to_array`. Это корректно сработает только в PostgreSQL. 

Предположим, у вас есть таблица `your_table` и поле `your_column`, которое содержит строки вроде `"6333;6334"`. Вот как вы можете сделать выборку:

```sql
SELECT unnest(string_to_array(your_column, ';')) AS value
FROM your_table;
```

### Объяснение:

1. `string_to_array(your_column, ';')` — эта функция преобразует строку, разделенную точкой с запятой, в массив, где каждый элемент массива будет отдельным значением.
2. `unnest(...)` — эта функция разворачивает массив в строки. Каждое значение массива будет представлено в отдельной строке.

Следовательно, если в столбце `your_column` были записи:

```
your_column
------------
6333;6334
```

Результат выполнения запроса будет:

```
value
------
6333
6334
```

Этот подход работает для поля, содержащего строки, разделенные точкой с запятой, и позволяет вам получить каждый элемент строки в отдельной строке результата.

а еще мне нужно, чтобы результат этого селекта был в where

Если вам нужно использовать результаты запроса в условии `WHERE`, вы можете использовать подзапрос или оператор `IN`, чтобы сопоставить значения в вашем фильтре. 

### Пример с использованием `IN`

Если у вас есть таблица, и вы хотите выбрать записи из нее, где значения в `your_column` содержат одно из значений, указанных в строке, разделенной точкой с запятой, вы можете сделать это следующим образом:

Предположим, у вас есть таблица `other_table` с колонкой `id`, и вы хотите выбрать только те строки из `other_table`, id которых содержатся в `your_column`:

```sql
SELECT *
FROM other_table
WHERE id IN (
    SELECT unnest(string_to_array(your_column, ';'))::int -- Приводите к типу данных, если нужно
    FROM your_table
);
```

### Объяснение:

1. **В подзапросе**: `SELECT unnest(string_to_array(your_column, ';'))::int` — анализирует колонку `your_column` и разворачивает значения в строки, которые потом можно использовать для фильтрации.
2. **Использование `IN`**: Главный запрос выбирает все строки из `other_table`, где `id` соответствует любому из значений, полученных в подзапросе.

### Примечание

- Если `your_column` содержит множество значений (для нескольких строк с различными значениями) и вы хотите сделать выборку для всех значений, вам нужно будет убедиться, что подзапрос возвращает все значения, которые вас интересуют.
- Убедитесь, что вы правильно привели типы данных, если `id` и ваши значения в `your_column` имеют разные типы (например, если `id` – это целое число, используйте `::int`).

Этот запрос позволяет интегрировать список элементов в условие `WHERE` при помощи разбора строки.

а вместо id здесь WHERE id IN (
    SELECT unnest(string_to_array(your_column, ‘;’))::int – Приводите к типу данных, если нужно
    FROM your_table
); 
должно быть значение 6333

Если вы хотите использовать фиксированное значение, например, `6333`, и проверить, содержится ли оно в поле, которое имеет значение, разделенное точкой с запятой (например, `your_column`), вы можете адаптировать предыдущий запрос следующим образом:

### Пример с фиксированным значением

```sql
SELECT *
FROM other_table
WHERE 6333 IN (
    SELECT unnest(string_to_array(your_column, ';'))::int
    FROM your_table
);
```

### Объяснение:

1. **Основной запрос**: `SELECT * FROM other_table` — выбирает все строки из `other_table`.
2. **Проверка в `WHERE`**: `WHERE 6333 IN (...)` — проверяет, содержится ли значение `6333` в результатах, возвращаемых подзапросом.
3. **Подзапрос**: `SELECT unnest(string_to_array(your_column, ';'))::int FROM your_table` — разбивает строку `your_column` на элементы массива, а затем разворачивает их в строки, приводя к типу `int`.

### Итог

В этом варианте запрос будет возвращать строки из `other_table`, если значение `6333` присутствует в любом из значений, содержащихся в поле `your_column` в таблице `your_table`.