数据分析要发展到什么程度，才能渗透到企业的管理？

数据分析越来越得到各公司的重视，但大多都用于解决单一业务问题。而国外数据分析发展很成熟，已经衍生成一套精益的管理模式，全球500强企业中，90%以上的重要投资和经营决策都取决于充分的数据分析支持。那么，国内的数据分析要发展到什么程度，才能达到这样的水平？
欢迎各位大神分享自己的见解。

木洛 · 2018-10-3 22:09:34

数据分析 -> 行业趋势 -> 产品决策 -> 组织效能 -> 企业管理

Ptmind铂金智慧 · 2018-10-3 22:09:35

1.数据要落地
你使用的数据一定得是跟业务关联度极高的。每一次市场活动或者营销行为之后，你都要有最直接最核心的数据来评判转化效果，从而分析出当下模式中的不足和潜在增长点。一些多次处理后过于空中楼阁的指标对业务的参考意义其实不大。
2.数据简易性
数据驱动业务最大的意义之一就是迅速。如果你的原始数据过于繁杂，分析报表就花费掉大量的时间和精力，这样高成本下的数据驱动业务也就失去了意义。目前的数据分析工具，基本都实现了数据整合和可视化，这对于降低数据使用成本帮助很大。
3.数据的团队流通性
整体的业务增长必然是跨团队甚至全公司共同协作的成果。不同部门的工作职能不同，关注的核心数据指标也不尽相同。同一种商业现象或趋势，在不同数据指标里的表现形式也会有所差异。在使用数据进行跨部门协作时，换一种“数据语言”有时会让你的沟通事半功倍。

暂时先写这几点，想到会继续补充。
Ptengine-让数据分析化繁为简

小千 · 2018-10-3 22:09:36

因果关系搞反了，应该是企业发展到什么程度才会需要数据分析？举个例子，楼下夫妻小卖部需要数据分析么？不需要。需要上erp系统需要bi报表么？不需要。但是升级为连锁超市呢？就需要pos机为代表的数据分析系统。如果升级为阿里无人便利店呢？那数据分析的需求会更大了。
反过来说，你数据分析做的再厉害，对于夫妻店来说等于没有，因为夫妻店一没有数据分析所需的硬件二夫妻店整体管理体系的重点不在数据分析，就是硬上一套最先进的数据分析软硬件也没有用。
当零售进化到以无人便利店为标志的新零售的时候，数据的价值就不一样了。

何嘉楠 · 2018-10-3 22:09:37

作为在国外公司工作的数据分析师，谈几点自己的想法。

第一，国外公司的整体数据环境可能比国内好。我指得是以美国公司为主导的大型互联网，IT，金融，市场研究，咨询公司，甚至是传统企业等。而且，外企的运作方式和管理方式更利于数据的支持作用。本身老外的做事方式就是有一说一，就事论事，这样，只要你的数据和分析是make sense的，基本上作为决策支持的依据不会有太大问题。国内公司的管理方式上面如果能有一些更扁平化的变革，更多基层员工的建议渠道驱动，可能在落实数据决策这个方向上会更容易一些。

第二，国内的公司在数据的重视程度上可能还需要加强，就我所知道的，一些一线的IT互联网企业，在数据层面上的重视是很高的。比如腾讯，网易，阿里巴巴等，大抵是因为本身的业务模式就是高度依赖数据。但是还有更多的中小企业或者传统企业面临IT转型(Digital Transformation)，大致方向就是购买SAP或者Oracle的整套BI系统，用上Cloud等等，衔接和整合各个部门的数据，用于分析和决策。这个已经是一个很好的方向和开始。但是更多的企业可能面临着业绩压力，市场开拓，行业衰退等等这些迫在眉睫的事情，数据决策对这些公司来讲可能只是锦上添花。

第三，推动数据决策更为重要的因素其实是人。老板是不是一个以理性主导决策的人，决定了他对数据和分析的重视程度。即使在一些成熟的外企，某个产品线的老板可能就是凭自己的商业直觉来决策，也未尝不可。

总之，数据分析本身也是有很多门道的。拿EXCEL做一个图表是一个简单的数据分析，用Python跑一个Machine Learning的模型也是。技术可能有差异，但并没有什么高低之分。我见过一些副总裁级别的老板就喜欢简单粗暴的分析结果，不用太复杂，但是要适用和具有说服力。

所以，我个人的看法是，要Case by Case的看，具体是什么行业，什么公司，管理层的背景风格，公司IT的基础设施，数据人才的重视程度，然后再来决定什么类型的数据分析和决策支持适合某一个公司，或者是公司的某一项业务。

木龙小驴 · 2018-10-3 22:09:38

关键在于建模，全球500强企业规模已经达到一定量级了，数据的样本和经验都很足。这是设计的数据模型能更好的反映出问题。
而一些中小企业，做数据分析，一部分是自己心里没底，二是跟其他管理层撕逼没根据，三是巴结投资人，毕竟有高级的东西用比不用好。
但是，不要完全依赖于数据分析，有时候一个领导的灵光一闪比得上一切，比如新兴领域，乔布斯玩弄电脑的时候，就算给他全球数据集，他也预测不出来未来大家的喜好和苹果手机的热销。
我现在所在的职位就是数据分析，说白了还是将一些零散的数据汇聚成领导能看得懂的数据，就像领导不会关心什么资产负债表中的每项概念，他们只想知道我赚不赚钱，赔不赔钱，赚在哪儿，赔在哪儿。我所做的事情就是让领导知道：哦，这个渠道商渠道费贵，但收益不错，哦，这个渠道商看似赚钱了，其实一算是亏本的。
这只是一些决策，如果是投资决策，那必须要考虑很多东西，不然就不是投资是赌博了。而且风投和PE考虑的东西也是不一样的。风投考虑你的概念是否合理，PE会看你过往的那些履历，是否能撑起你上市的野心。

不存在的 · 2018-10-3 22:09:39

数据分析只是一种手段，就好比你出远门想要走公路、铁路、水路或者航空一样。但是企业管理是否要用到数据分析，首先得先考虑一下领导层是否相信它，就好比一个不相信航空安全性的人，自然不会首先考虑坐飞机。相反，如果一个认为坐飞机高效快捷而且安全，那他自然首先考虑航空。
当然，领导层的态度是一方面，另一方面就是你的数据分析能力需要能抗住压力。

面对未知的自己 · 2018-10-3 22:09:40

个人认为，中国的企业到现在也分时代的，而且企业也分类型的.1.0的时代大家从最初的手工帐，向基础的业务软件过渡，只是把手工帐，人工核算的业务转移到电脑核算而已，现今大多书企业已渡过1.0时代。2.0时代企业已经不满足基本需求，开始对业务软件和财务软件提出升级，用软件制定的流程来管理企业，用软件对于企业各部门及各岗位进行管理分析，绩效考核，目标制订等，大部分都在2.0时代转化中。那么对于3.0数据分析时代，把数据转化为生成力，提炼数据后，分析出企业在行业里未来的趋势，把数据分析转换成实际价值的企业还很少.大部分企业都在从2.0向3.0转化中.

匿名用户 · 2018-10-3 22:09:41

提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

毛强 · 2018-10-3 22:09:42

凡是企业管理都需要数据的依托，但是问题在于需要多少数据，多详细的数据，以及数据能给企业带来怎样的效益。这都与企业自身的体量有关。
因此，首先要考虑企业规模，再平衡需求。

赵立琨 · 2018-10-3 22:09:43

国内的数据分析目前发展的程度已经足够满足您所述的要求，但是数据源是问题，光用自己的是肯定不够的，另外IT部门在好多官员和领导眼里还是修电脑的概念，把大数据上升到国家战略确实很有必要。

数据分析要发展到什么程度，才能渗透到企业的管理？

10 个回复