一、数据培养
数据分析最关键的是什么？其实从名字上就可以看出来，数据是一切的关键，没有数据的话数据分析从何谈起呢。但数据的积累不是一天两天就能成功的，企业的一定要有培养数据的意识，在业务活动中沉淀数据，逐步填补企业的关键数据库。
企业要进行数据培养，那必须做到数据的规范化管理。这也不是一朝一夕就能完成的，需要员工在日常业务活动中，不能只顾自己方便，要按照统一的模板、规范来管理数据，长期下来，数据就能够反哺员工和企业。
当然，让员工执行数据培养也不能只靠规定来强制执行，如果预算充足的话，还是要完善企业的信息化系统，把有需要的财务，ERP，OA等软件嵌入到企业的日常业务活动中，这样数据就能直接沉淀到业务软件数据库中。
二、数据提取
企业在进行数据分析前，必须先确定此次分析的具体目的，比如探究产品月底销量下滑的原因，然后带着目的去庞大的数据库中收集并提取数据，就能保证在进行分析时不会因数据出现问题而导致错误的产生。
到了数据提取的执行阶段，要根据企业的不同情况采取具体措施。
第一种情况，企业还没有开始信息化建设，业务数据都是业务人员手动录入EXCEL表中。
这种情况下，在进行数据提取时，分析人员要先手动排除跟实际业务情况有冲突的数据，避免录入人员的失误影响了数据分析的准确性。排查结束后，分析人员根据分析方案设置多种表格，手动把数据分类并录入相应表格中。
第二种情况，企业初步完成了信息化的建设，为不同业务部门安装了相应的业务系统软件。
这种情况下，分析人员要做的工作就会简单很多，如果想要分析月底产品销量下滑的原因，就可以直接调取生产部门的数据库，看看是不是生产数量下降导致的，或是到供应链系统，看是不是货物供应不及时等等，然后直接从数据库把数据自动导出到表格中，防止出错。
第三种情况，企业信息化程度很高，不仅安装了业务信息系统，还部署了BI平台。
这种情况下，不同业务部门数据被系统自动整理汇总到一个数据仓库中，分析人员不需要再把数据导出到表格，可以直接在商业智能BI中调取相关数据，然后用可视化报表的方式在PC、移动、大屏等终端上显示出来。
三、数据分析
现今，数据分析这个词已经非常普遍了，但还有很多人对这个岗位的职责有所误解。很多人觉得数据分析无非就是把数据做成图表，整个过程不需要任何思考，只是一个不断重复的机械过程。
其实这些人会这么想，最关键的就是忽略了一个词：业务。
真正的数据分析是和企业具体业务牢牢绑在一起的。在分析前，要根据业务方向调取相关数据，在分析中，要根据业务判断这些数据对企业的影响，在分析后，要根据得到的结果，辅助管理人员对企业业务进行决策。
举个简单的例子，某企业在过去的一个月里，汽车销量一路下滑，管理人员想知道为什么发生这种情况，请数据分析人员进行分析。
A员工调取了企业数据库，把企业过去一个月的财务情况、人力情况、生产情况、供应链情况等等都整理汇总到EXCEL表格中，然后直接交给了管理人员。管理人员看到十几个表格，每个表格都填满了数据，硬着头皮看了半天，什么都看不出来。
B员工则选择把这个月与前几个月的生产、供应链、销售情况进行了对比，然后把对比过程做成了图表的形式，这才发现这个月的供应链出现了问题，仓库中没有现车，导致消费者放弃了购买，所以销量有了下滑。数据分析人员把图表和自己的解读一起交给了管理人员，管理人员立马去供应商那里解决了供应问题，下个月汽车销量果然上升了。
数据分析必须与业务结合在一起，不能只是把数据罗列出来，抛弃了分析能力。
四、数据展现
随着信息化、数字化的到来，企业经营所产生的数据量越来越大，数据分析和业务人员做出的表格也越来越多，导致企业表格数量累积从几十个到几百个，而且越来越多。
同时，企业的管理人员想要了解企业发展的整体情况也越来越难，这些表格很难反映出企业的实际情况，而且管理人员一般都很忙，现实情况也不允许他们慢慢把这些数据看完。
所以，很多信息化建设程度高的企业都已经部署了商业智能BI系统，这些系统大大解放了企业的数据压力，也因为可视化分析让数据分析人员不用再艰难应付领导的要求。
就拿派可数据BI来说，我们可以整合企业各个业务系统如ERP/OA/CRM以及各行业软件，轻松解决企业数据孤岛问题，通过数据指标模型搭建及数据清洗加工，形成企业要求的数据流，让数据分析人员不需要再重复进行数据加工，将更多的精力放到分析层面。
另一方面，派可数据BI平台PC、移动、大屏多终端以及各类集成的应用能够直接将分析报告输出到任一平台，让管理人员不需再面对冗长单一的报表，我们可以解锁更多数据分析形式，通过更直观的数据展示形式来辅助企业管理者进行决策。
（全文完）
派可数据一站式企业级 BI 可视化分析平台，"零代码数据仓库" + "可视化自助分析" ，为企业提供一站式数据整合平台、数据填报平台以及数据可视化分析展现平台，大量行业及财务供应链等通用类指标体系沉淀，欢迎咨询交流！
