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。企业在大数据环境中深谙生存之道，对于数据分析也都有自己的一套逻辑。但很多企业对于数据分析却不是一个闭环，从数据分析师或数据分析部门，到业务部门到决策者，到最后的实施，就结束了。但却忘记了重要的环节，就是反馈，将实施结果不仅要反馈到业务部门或决策者，更要反馈回分析部门本身和数据分析本身。我们以前说过，从新手到大师，就是对自己本身不断的数据分析以及策略实施行为，而这个“不断的数据分析”，每一次都应包含前一次的反馈。数据分析的反馈有多重要呢，我们来看一个接地气的例子。
JohnWooden是美国最传奇的大学篮球教练，这位老人在执教洛杉矶熊队的27年里，获得了10次NCAA的冠军，包括奇迹般的7连冠（1967-1973），40年的全部执教生涯里，885胜203负（胜率81.3%），两位心理学家曾对他的训练课做过全程观察。统计记录显示，在2326条指令中，7.5%是鼓励的话，7.5%是表示不满，75%则是纯粹的信息：做什么动作、怎么做、不做什么。他最常见的方式是三段论：演示一遍正确动作，展示一遍错误动作，再演示一遍正确动作。
优秀的决策者知道执行一件事情的最佳次序，他应该给数据分析部门演示正确的结果、提供有效的反馈，并且避免他们“走弯路”甚至一直持续走弯路。很多企业的数据分析部门一直持续走弯路，导致和业务部门一直在“吵架”，归根结底就是没有有效的反馈。所以，数据分析作为一个能够有效支持决策的行为，需要有持续的反馈才行。
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