“当你没有补贴的时候，其实你也不需要有特别多的数据的支持，但你一旦开始大规模补贴，你的活动形式开始复杂化之后，意味着你需要在用户端有更精准的用户画像、用户数据，来结合我们市场份额、进度情、客单价来制定和调整策略。”饿了么交易平台负责人金鑫告诉腾讯科技。

没有人会比金鑫更清楚，这些数据对前方的战斗有多重要。他是饿了么的第29号员工，在四年前加入这家公司，上班第一天就被派到了广州，负责开拓饿了么的第四个城市。2013年，他负责开拓另外两个重要的市场：福州和厦门。到了2014年他开始负责整个华北市场，工作地点也换到了当时战斗最激烈的北京。

“补贴大战，最核心的就是你的补贴效率。如果你补贴效率高，市场就可以烧起来，但补贴效率不高，意味着你每投入一分钱，你都比人家做的差，意味着你不可能持续，这就是很要命的问题。”金鑫说。

如果没有后方的数据支持，就像战争开打后被摘掉了卫星系统，你不知道是否已经击中了目标，谁在某个区域更占优势。可能就会在错误的地方一直花钱，贻误了战机。当花钱的速度是以每天“万”、“十万”甚至“百万”为单位时，意味着这是一个不会再有第二次的机会。

徐梦云到现在都还记得，收到张旭豪微信那时候的紧张心情。“数据什么时候能跑出来？” “一个月。”对话极其简单，但他明白，自己刚刚领下了一张军令状。

“一穷二白”、“特别紧迫”，这是徐梦云跟我形容当时情况时所用的两个词。“一穷二白”说是当时公司的数据现状，“口径不对，或者计算逻辑比较复杂，一些写代码把数据漏了，数据丢失等等”，就像你准备进行一场家庭狂欢派对，到了缺发现房屋已经断电。

与其修修补补，不如推倒重来更为干脆。徐梦云和当时的CTO汪渊一起，重新搭建了公司的整个数据架构，底层的数据集群，上面是数据仓库，再上面是报表系统，接口平台。我并不是真的明白这些技术语言背后的含义，不过听上去，它就像一个层次分明的提拉米苏蛋糕。

要在短时间内做出这个“蛋糕”，对技术的熟悉只是一方面，更重要的是技术人员对业务的充分理解。此前在唯品会的工作经验在这个时候帮上了忙，徐梦云能够很快地理解包括市场和运营人员对数据的不同需求，梳理出数据模型，弄清数据口径。两周的“没日没夜”之后，数据终于跑出来了。

包括金鑫在内的几百名BD，可以每过一小时就得到一份最新的市场数据，包括常规交易情况，各个市场的分析对比，以及费用和补贴计划。“汪渊特别高兴，请整个团队出去high了一把。”徐梦云告诉腾讯科技。

进入9月份，也就是徐梦云入职的第三个月，战争从几十个城市一下子扩展到了全国200个城市，对数据的需求也随着市场人数和补贴同时激增。除了那些可以在后台系统上看到的总体市场数据，不同地区、城市，甚至同一城市的不同区域，都需要更加细致地反映本地战况的实时数据。

“那时候我们只有3个人，但数据和报告的需求量特别大。紧迫性又非常高，常常是下午5点提数据需求，当天晚上就要做出来。”徐梦云说。团队的下班时间也从12点逐渐变成1点、2点、3点，但仍有许多前方的需求无法得到满足。

人员不足只是一方面，更大的问题是需求千差万别，但其中的一大部分业务人员，并不能够把自己的需求说清楚，或者，他认为需要的数据与实际做决策所需的数据并不匹配，所以导致了许多无效劳动：辛辛苦苦熬夜拉出的数据，结果并没有很好地派上用场，低效又伤士气。

所以数据小组做的第二件事，就是建立提需求的规范，其实就是一系列的表格。“你要哪些信息，为什么要做这件事，背景是什么，你是哪个部门，让他列得非常清晰，如果他不清楚自己想看什么数据，就让他把背景尽量写得详细。”徐梦云说，“以我们数据人的专业角度告诉你，你可能需要ABCDE这些数据，我能告诉这些信息有助于你做决策。”

到现在，各种固化的可以实时提供给各个团队的数据报表已经超过了100张，用康嘉的话来说，都是“非常傻瓜式的产品”，即便是刚来的实习生也能看懂这些数据背后代表的含义。这100多张报表可以满足日常70％左右的数据需求，如果还想看更丰富、更多维度的数据，就找数据团队进行个性化的定制。