其实数据分析应避免自动完成

现如今进入大数据时代，无论是企业还是个人，都能深刻的感受到节奏在加快，信息在爆炸，知识在迭代。对于企业来说，有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战，比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。当一个企业习惯了一种常用的数据分析模式或是数据分析方法，甚至无脑的使用BI工具进行搜索式或拖拽式分析的时候，那么其实是非常危险的。我们以前到过，数据本身没有价值，数据的利用才有价值。而这里我们想补充一句，机械而重复的数据利用会失去价值。

所以，数据分析其实应避免自动完成。注意，这里并不是说数据分析应纯手工100%靠人工完成，而是在思维端我们还是需要不断地思考，在决策端不断地优化行为路径。就像是数据分析工具只是一个木偶，提线的还是数据分析师本人，一旦人被木偶牵着鼻子走，对人和企业都是非常有风险的。

这就好比我们经常说的一个概念，叫舒适区和学习区。这种类似的要避免自动完成应怎么理解，在我们生活中往往有很多事情是不需要我们思考就去完成的，比如吃饭，比如跑步，比如打游戏，几乎我们是脑袋是处在一种无意识的状态下完成的，而这种无意识的状态对我们能力的提升没有任何帮助，对于数据分析也是一样。数据分析之类的工作其实和人的大脑有点类似，可以理解为分为两个系统，一个叫经验系统，一个叫分析系统，分析系统是负责思考的，耗费脑力，出方案。而经验系统则是自助运行的，无需思考，也就说我们的尝试。当我们做一件事情久了之后，会自然而然的陷入到经验系统中，比如用这个数据分析模型用久了，会逐步侵蚀思考的动机。靠着既定的数据分析模型或工具去运行，这样企业能力提升的空间也就变得有限了。