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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