自数据成为第五大生产要素后，其价值得到了越来越多企业的认可，也成为了各行各业企业的重要的资产。而信息化建设在企业中的发展更是给了数据增长的机会，随着业务信息系统在企业中成为基础建设，众多企业都通过业务系统沉淀了大量业务数据，这些业务数据就是企业的数据资产。
当前时代，能够将这些沉淀的数据资产变现为价值的数据分析，其重要性已经得到了各领域企业的认可，并逐渐成为了人们在职业发展争先学习的重要技能。而这些主要是因为数据本身只是一串数字，规模小时还好，一旦数据量超出了一定限度，人们就很难理解这些数据背后的信息，只能借助数据分析等手段将数据转化为信息和知识，才能进行利用，将资产价值化。
数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
不过数据分析在发展的过程中，因为广度和深度并存的特性，也因为数据分析往往要了解行业、业务、市场等不同领域的知识，所以经常会有针对数据分析怎样产生价值的讨论。更别提数据分析在成为了一项热门技能之后，有很多不以数据分析为职业，只是当成一种技能的人，对数据分析的了解就更加弱化，也加重了不少企业对数据分析的疑虑。针对这些，今天就来聊聊数据分析，看看数据时代，数据分析的相关知识。
为什么需要数据分析
虽然前边提到了数据分析的价值已经得到了各行各业企业的认可，但这个认可还是有一定限度和前提的。其实认真想来，信息化、数字化推行的时间并不长，数据真正被重视起来更是前些年的事情。
业务数据 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
数据文化、数据意识之类的思想层面的东西大多还只是停留在表层，所以数据分析的提升还有很大空间，也有更高的价值。就拿根据工作中遇到的业务优化调整问题来讲，你发现将业务调整为另一个方向效果会更好，但直接说的话没有什么信服度。
这时候你可以结合过往业务数据、竞品数据、市场数据等进行数据分析，判断出调整后业务成绩会提高多少，效率会增加多少等，通过数据分析和逻辑推演说服对方，根据分析结果调整和优化业务。
还可以拿职场中经常会出现的职业发展问题来说，你想要晋升获得更好的发展，如果没有数据支撑的话，领导就很有可能比较主观，根据经验、情感、印象等进行判断。
数据分析大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
但现在有了数据的支撑，你可以根据日常进行的项目、业务进行分析展现，利用客观数据展示自己的业绩成果以及成长，这样就能有一个更好的发展。
在传统的经营管理模式中，很多时候进行业务调整或发展决策只能凭借经验，往往会出现很多意想不到的情况，而在数字化时代，数据就是一切事物的量化标准，能够通过数据分析得出精准、高效的结论，利用数据驱动成长。
数据分析不只是数据
前边我们提到过，在有业务信息系统建设之后，很多企业其实已经拥有了大量的数据资产，不过这些数据并不能直接转化为实际价值，需要通过数据分析变为信息和知识才能进行利用。
数据思维 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
此外，也因为数据文化、数据意识、数据思维并没有进入真正进入人们的脑海中，所以在工作上，经常会遇到很多口语化的表达，比如领导让你分析用户订单数据，这时候你获得的信息其实很少，你需要通过逻辑分析转化为具体步骤，全面的分析订单数据。
比如从历史订单数据中，可以统计汇总新老用户订单品类、数量、价格的区别，针对性挖掘新老用户购买商品的差异，并以此为基准推送个性化的广告或商品，提升转化率以及用户的留存率，精准把握需求。
数据分析大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
企业的业务和决策同样如此，比如分析销售数据，要从日、周、月、季、年销售数据出发，判断企业内销售总体发展，也要分析市场、竞品销售数据，判断企业销售在行业内的发展成长。此外还要分析商品、库存、上架、流量、口碑等众多数据，得出真实有效的数据分析结论，支撑企业销售业务调整决策。
在当前时代，数据分析是一项重要的技能，也是我们在工作、在生活中需要去了解的东西。而在数据异常重要的企业中，数据分析的价值更是成倍增加，数据分析不只是一些数字之间的比较，而是系统、客观、有逻辑的思考，提供真正有价值的结论，以此提高企业的业务和决策的发展。
数据分析挑战
其实哪怕只从日常生活中感受，也能明白社会的方方面面都有着数字化的身影，数据也随之成为了第五大生产要素，得到了所有人的重视。并且在现在的各种招聘信息中，除了数据分析人才招聘外，也经常能在其他岗位看到数据分析相关的要求。可以说数据分析已经成为了企业的基础需求，对个人来说，也是自我提升的重要技能。
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像企业中常见的运营、营销、策划、产品等岗位信息中，关于数据分析的要求就经常出现，也说明了数据分析确实能够提升业务能力，提高企业业务水平。不过这些也引出了一点问题，数据分析作为一种专业项的技术，开始成为了一种赋能的技能。虽然只能进行简单的数据统计分析，但已经可以满足周报、月报、复盘、总结等基础任务，而更进一步的需求并不是所有企业的需要。
所以虽然总说复杂的数据分析依旧需要专业的数据分析师来做，但对于很多中小企业，亦或是不太注重数据和分析等的企业，简单的数据分析已经能够满足日常的需求。此外还有一个信任的问题，那就是复杂的业务分析给出的很多都是能够影响业务发展方向的结论，那么怎么让业务人员接受数据分析结果也是麻烦事，当你工作就会发现数据分析师的沟通协调能力很重要。
数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
这些主要是因为数据分析师和业务人员之间对于分析、对于业务、对于数据的不同理解，都很容易出现数据分析报告发挥不了作用的现象。例如辛辛苦苦为策划人员做了一个分析报告，根据活动的数据分析出了可以优化调整的方向，但得到的可能只是分析逻辑存在问题、报告不能支撑结论、难以落地实现等回应，即使一一进行调整，也还是需要通过频繁的沟通协调才能做好，亦或还是业务人员根据自身想法继续执行业务。
数据分析应用
抛去这些和业务人员的“爱恨情仇”，数据分析的另外一个问题就是数据分析在一定层面上向数据展现靠拢。简单来说像流行的商业智能BI，拖拉拽的可视化数据分析设计很大程度上减轻了分析人员操作负担，留出了更多时间用于纯粹的数据分析，并通过可视化图表进行展现。
数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
但很快数据分析师就会发现，这些提供给不同部门、不同层级员工的可视化分析报表只需要重复套用的模板，更多是通过可视化图表的趋势、百分比、变化过程等展现逻辑，更像是数据的展现，业务分析调整还是由业务人员根据数据可视化提供的数据，更为直观的对业务进行调整，自身很少参与后续过程的分析。
举个简单的例子，各部门定期的分析以及部门的月报、季报、年报等都是相关的典型，很多销售情况分析、区域产品销售分析也都不需要差异化的分析过程，只需要保持模板，很多数据分析师不能够有太多主观性的分析。还有管理人员的核心KPI、管理驾驶舱也都更倾向于数据展现，分析则是辅助更多是个人进行理解。涉及到业务、管理方向调整的分析也都非常复杂，需求也较少。
数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
而数据分析报告更多应用在什么场景中呢，一般来说是通过各种精心制作的PPT或者各种图片，通过简单的可视化图表以及相关数据进行总结，说明印证分析结论。多用在企业会议、对外宣传、展会报告等场景中，在这些场景中分析的逻辑性、结论是否可靠等会受到更多关注，整体的分析也会比较复杂，涉及到的因素更多。
数据分析发展
但其实不管怎样，整体来看数据分析行业是在不断上升的，应用的企业也越来越多。一方面是因为其实很多数据分析有问题往往被发现是因为数据维度不完善，考虑到的因素太少，和业务联系不紧密以及一些方向上的问题，而随着数据分析更加成熟，企业的数据资产更加完善之后，这方面的数据分析也会不断提升。
另一方面则是因为随着数字化程度的提升，各方面需要考虑的东西越来越多，哪怕是数据相关也是同样如此。面对这种情况，企业很难像以前一样凭借情感、经验来进行业务优化调整和发展决策等，都需要数据分析报告的参考指引。如果没有各维度上的数据分析报告，那产品就会有很多没有考虑到的因素，容易出现既没有需求人群，又没有特色吸引，最后失败。
数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
很多数据分析师其实都有过一个想法，就是自己的分析报告提供了调整企业方向、改变决策、研发产品等的效果，并且在落地后有良好的效果。但实际上数据分析目前还并不是唯一的考量因素，很多没有加入到分析中的要素也会影响到事情的成败，所以数据分析更像是在有限的范围内，一步步的向前发展，更多是避开风险领域，为企业分析出潜在问题。
数据分析不是什么完美分析的神器，但在数字化时代，数据分析确实能够通过各种分析方法得到一些我们发现不了的结论，并且只有有足够的分析因素，就会得到比较可靠的结果，而且最主要是能躲开一些错误决断。在数据愈发重要的未来，数据分析还会更加火热，成为各领域企业的基础建设。
