关于数据分析和数据指标，企业还需要做什么？

数据虽然已经成为了各行各业对未来的共识，也切实成为了各领域企业的重要资产。但真正谈到发挥数据的价值，就必须从规模庞大的数据中找出需求的数据，然后进行利用。这个过程光是想想就知道很麻烦，更别提很多数据都是经常会用到的，重复这个过程并没有太大的意义。所以企业为了充分利用数据，实现数据资产价值化，逐渐开始抓住数据分析的关键，并建立属于自己的数据指标体系。

一、数据分析的关键

顾名思义，数据分析的关键绝对离不开“数据”和“分析”这两个词，数据是分析的前提，分析是实现数据价值的手段，这两者互相补全完善，缺一不可。

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI 进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

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想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。

当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。

2、分析方法

分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。

举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。

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一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

二、数据指标

根据主流的定义来看，数据指标指的是对业务需求进行进一步的抽象，然后通过数据分析得到一个汇总分析的结果，对企业经营管理上的成果进行量化，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。

需要注意的是，很多人看到这里可能会想到非常常见的标签系统，觉得数据指标和标签是不是同一个东西，两者之间能不能够互相转化。实际上如果自己考虑就会发现，我们使用的标签经常会用于标记事物属性，是一种静态的描述。

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而数据指标则与业务过程的联系十分紧密，可以反映用户进行了哪些操作，行为产生了什么效果，给业务带来了怎样的变化等。主要这是因为数据指标是数字化的反映业务过程的发生、发展情况，比如资产比率、业务利润率、员工分析、人工成本分析等等，两者虽然有重合，但区别差异还是很明显的。

数据指标也经常会出现在数据治理项目中，是数据治理是否完善成功的关键，也是“脏活累活”中的一部分。数据指标的定义其实很麻烦，简单来说业务过程的描述并不是唯一的，一线业务人员沟通协作的时候往往凭借经验以及印象就能构建出数据，但如果不熟悉业务，就会出现同样的业务数据但双方却并不理解。

所以数据指标某种意义上也是将口语化的、不清晰的业务沟通转化为标准、规范的具体指标，让企业不同部门的不同人员都能互相交流，避免出现“数据孤岛”“信息孤岛”之类的交流问题。

三、数据指标体系

顾名思义，数据指标体系就是将企业的业务过程指标化，然后将零散的数据指标整合成为容纳企业所有指标的体系，并通过技术手段，从不同的维度梳理业务过程，将零散的、有关联性的指标按照业务模型对指标不同的属性分类及分层。

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数据指标体系是对业务流程整个系统体系的汇总分析，能有全面展现企业整体的发展状况，这种数据指标体系通过数据看板或接口形式，提供给不同的部门、业务线使用。这种方式可以很好的完成企业内部的数据共享，能够借助商业智能BI工具通过数据分析、数据可视化完成数据交流，满足企业不同层级、部门、业务人员的需求。