现如今进入大数据时代,很多企业都开始或多或少的利用大数据所产生的价值。对于企业来说,大数据能够起到的角色和分量因企业本身而异。但是有一点可以肯定的是,现今的决策者已不断在利用数据分析辅助决策,已达到让决策更精准的目的。并且也有很多企业组建了数据分析团队,比如很多电商企业就会频繁的利用数据报表来诊断店铺问题,亦或者有很多企业利用DataFocus、Power BI等基于AI的智能数据分析工具来辅助决策。但是也有很多企业在数据分析的实施上遇到问题,尤其是在分析团队和业务团队之间,似乎总有不可逾越的鸿沟,所以,数据分析并不是一套形式化或机械化的过程,而是各方不断沟通的结果。

以前我们说到过数据分析的实施建议,这里给大家简单回顾一下。1、启动过程组:作用是设定数据分析目标,让团队有事可做;2、规划过程组:作用是制定工作路线,从数据分析一直到结果应用的流程,让项目团队“有法可依”;3、执行过程组:作用是“按图索骥”,让项目团队“有法必依”;4、监控过程组:作用是衡量数据分析在业务端或其他应用的结果,让项目团队“违法必究”,并且尽量做到“防患于未然”;5、收尾过程组:作用是了结项目 “恩怨”,让一切圆满。

就算是应对客户,沟通可以让乙方数据分析公司确实掌握客户的需求,不反问、不质疑、不咨询是大忌。比如客户说想要一把锤子,真实需求一定不是只要一把锤子,而是可能要敲钉子,为什么敲钉子,为了组装家具,所以客户要的应是一把不伤家具的小钝锤。数据分析也是一样,客户要XXX报表,是要决策,不是只给一张表,应给到能决策的可视化视图。就像著名的福特和客户的例子:

福特:“你为什么需要一匹更快的马?”
客户:“因为可以跑得更快!”
福特:“你为什么需要跑得更快?”
客户:“因为这样我就可以更早的到达目的地。”
福特:“所以,你要一匹更快的马的真正用意是?”
客户:“用更短的时间、更快地到达目的地。”

因此,数据分析应是一个不断沟通的结果,无论是利用DataFocus等工具分析进行的协作,还是利用分析团队分析后执行讨论的过程。

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