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　　想要在公司中真正的运用好数据分析，必须满足分析的数据精准、分析的业务指标有效，通过数据分析能使企业产生深远的价值。

　　1. 数据精准

　　企业的业务系统繁多，各业务系统之间缺少了数据的统一管理，需要通过数据治理，先将数据形成统一标准的，提高数据的质量，之后再通过分析业务逻辑，找到数据源头，从数据源头把控数据质量，同时数据同步过程中要做好数据的清洗和合并，避免数据重复和垃圾数据的存在。只有保证了数据的准确性，数据分析才有意义。

　　2. 指标有效

　　数据分析应根据企业的实际业务场景来进行分析，通常不是为了分析而分析，分析的数据指标是为解决企业所面临的实际问题，希望可以通过这种深度分析解决问题，同时将企业的整体业务数据整合到一起，做到实时监控，遇到问题及时避免。

　　3. 价值影响

　　通常数据分析需要挖掘企业底层的黄金数据，探究业务疑点，辅助企业决策分析，数据分析一定要与业务紧密结合，不能浮于表面，只看业绩不看痛点。只有清楚数据分析的价值影响，落到实处，才能真正的用好数据分析。

　　想在企业中做好数据分析，无非就是三件事情：选对工具和方法，结合业务需求，让老板点头（也叫作内部推广）。

　　工具和方法自然不用多说，这里我就不多做介绍，题主应该也都清楚，下面我只讲怎么结合业务需求分析和进行内部推广。

　　我们都知道数据的最终价值还是要落实到业务上，得出更好的决策，让利润增加，让成本降低，让风险减少，让效率提升等等。

　　那数据分析在这过程中扮演的角色就是，用数据把业务的现状清晰描述，让业务更清晰；然后从业务现状里挖掘出有价值的点，利用数据分析的方式提升好的数字，降低坏的数字，让业务做出正确决策。

　　说来说去，就是一个关键词：业务。

　　了解业务，一般从两个角度/方向着手：

　　为了理清思路，我们可以填好下面这个表格：

　　也就是说，你需要知道和你对接的业务部门每天，每个月都在做什么？他们最关注什么数据？由哪些环节会产生数据？以及哪些行为对数据会产生影响？为什么这些行为会对数据产生影响？影响的幅度大吗？回答好了上面这个表格的问题，你就算对业务有所了解了。

　　那该怎么具体了解呢？可以通过业务模式、产品、渠道、用户、运营、部门、KPI来充分了解一个公司的业务、信息。

　　先建立基本概念，明白到底企业：

　　再结合具体情况，把部门，KPI与套路结合，深入理解部门现状。

　　有了思路，我们具体怎么做呢？总结一下就是下面三个步骤：

　　1、理解业务的本质。也就是业务是怎么挣钱的，其背后是对整个业务经营模式的理解，比如，某个业务是靠什么挣钱的，要理解产品；挣的是谁的钱，要挖掘用户需求；怎么吸引用户来挣钱，要搞清业务渠道；靠谁来挣钱，要掌握业务分工。

　　2、梳理业务信息，建立分析系统。业务的复杂程度决定了系统的复杂程度，若一个复杂的业务能够被梳理的逻辑清晰条理清晰，系统也不会很复杂，但前提是你很懂很懂业务。比如，业务环节的处理动作是否清楚？跨部门的业务关系是否了解？业务基础数据、信息流向是否掌握？

　　3、带着数据意识去看业务。业务分析的逻辑思维是以业务经验为基础的，有时候跟业务走的太近往往会忘记了数据方法论，从而使得业务脱离了数据，导致结果偏离实际，不能为决策提供支持。因此，要带着数据意识去看业务，才能加深对业务的理解，否则跟普通的业务人员就没有区别了。

　　不管是选择数据分析的方法、工具，还是结合业务需求进行分析，都不是整个数据分析过程中最困难，如何让老板、其他部门、基层员工意识到数据分析的重要性才是最重要的关键一步！

　　某位数据专家说过，数据分析的最好实现价值应该是不仅得到有创造力价值的数据分析结果，还要能够让数据和业务部门合作。但是现状是，很多企业没有学会走，就开始了跑，如果说互联网的数据分析是短平快，那大部分企业的数据分析工作更需要一步一步来。?

　　1、用户有痛点，老板也有痛点。当领导负责了数据管理，并开始去对比分析管理情况，看到了他一直想要关心的结果，数据的价值就出现了。?

　　但是怎么具体实施呢，结果或者目标是要被领导认可，那么一定要落脚到如何实现，比如满足领导关心和棘手的问题解决，优先把眼下的痛点解决，那么数据的好处就在于可以把日常数据，关键的指标，包括人员绩效，核心客户销量等关心的结果，用可视化的方式呈现，同时做分析和KPI管理，就能带来领导的认可。?

　　2、用数据分析的过程去优化管理决策。换句话说，不要让领导拍脑袋想决策，而是用数据分析去辅助领导决策，那么这个过程就是一个分析场景，然后具体决策也会有那么几个方向，比如上层的是战略决策，或者公司业务决策和经营决策等等，影响都不一样，战略层面影响是最大，一般企业都是会过好几年，或者更长去做一次战略变化。

　　当然中小企业可能会把这个周期缩短，其次是公司业务决策，数据分析只有把每个业务部门核心目标都服务好，比如公司建立了一个数据中心平台，会定一些目标和不定时的成果展示，那么业务人员和领导的分享，建议及评价就会帮助这个平台不断改善，也就能持续把数据的效力发展出来。?

　　3、可视化这种东西永远都不过时。学会告诉领导数据分析带给企业的效益，用一个有表现力的图表或报告让领导眼前一亮，也许背后开发的心血可能领导看不到，但是一个非常亮丽的报表尤其是在超越了领导期望的情况下才是IT的最高境界。数据分析要在领导下一个需求位置等而不是永远跟在他的需求后面跑，力求创新。?

　　4、细节着手，潜移默化地培养领导和老板的数据化意识。首先，让数据快速地展现，创造方便，尽量少用邮件Excel以及纸质报表，可以用移动端把领导关心的指标展示出来，每天定时定点推送，培养这样的习惯。

　　其次，数据分析和大数据已经成为很多的共识，外界各行各业都有关于数据的大会，有特定的CIO圈，老板圈，比如地产界的明源。其实老板比任何人都重视效益和效率，可以说服他们经常参加这样的会议，看行业其他人如何做的，看竞品如何做的。

　　最后，汇报时强调这是数据分析带来的结果，现在很多汇报都可以用电子的形式，总监可以直接用数据发报的功能跟领导汇报。

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