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。

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。

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。

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。

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。

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。

来源：派可数据

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