在这个人人都说大数据的时代，许多人觉得工作不和大数据沾点边就没有价值了。但想开展大数据分析，又不知从何开始？很多公司部门的管理者只能对大数据望洋兴叹。
这也导致了不少管理者的焦虑，有的开始在市场上招数据分析人才，有的开始让团队学习Python和R等编程语言，或者开始研究大数据决策树、随机森林等等算法。但有时这样冒然的行动很有可能是收效甚微的。
如果不是专职做数学科学研究的部门，大可不必过度追逐大数据分析。今天深蓝君通过几个问题与大家共同探讨一下数据管理分析的本质和现状。然后看看为了应对大数据时代，有哪些公司管理部门可以做的事情。
01
公司里有“大”数据吗？
大数据顾名思义就是数据量要大，所以在公司中是否有如此大量的数据是第一个问题。
如果是小公司，还没有足够的数据积累，完全暂时不用考虑大数据分析。可以先考虑如何通过日常的工作流程开始积累电子化的数据。
传统大公司虽有很多数据积累，但通常由于历史原因，各部门都有自己不同的数据和存储方式，很多大公司内的各部门也都各自为政，因此要让公司所有部门能够共享所有数据那也不是件简单的事情。所以在准备开始踏上大数据之路之前，需要建立好便利的数据共享机制作为基础准备。
除此以外，我们也要知道公司是否有外部的数据渠道作为标杆参考，否则我们做了很多的分析但却不知道市场的动态，那就是闭门造车了，因此平时积累市场数据的获取渠道也特别重要。
02
公司里现有的数据质量如何？
大数据分析通常会有很大一部分时间用在数据的清理上，在公司日常流程中产生的数据质量也是分析准确的关键因素。
不积跬步无以至千里，我们在日常工作中需要控制好数据产出的质量。建立好数据核查的机制，通过持续改进来确保数据质量的不断提升也是管理者可以从身边开始做的事情。
在数据质量的控制上也是不需要大数据算法就可以进行的，否则现在数据的缺失和错误将成为将来数据分析中的大麻烦。
03
数据分析的目标是什么？
我们不是为了大数据而大数据，做任何事情都要考虑投资回报率，有意义的结果才能取得公司管理层的重视和支持。
数据分析的本质在于三条，那就是通过数据来分析
- 已经发生了什么？
- 为什么会发生？
- 将来会发生什么？
我们首先要知道结合公司战略，公司管理层到底需要知道已经发生了什么？我们是否已经能把最具有战略意义的数据，通过可视化报表将重点展示出来，能做到这一点可以让公司管理层及时知道整体业务运营的关键动态。但相信各家公司的各部门在基础数据的收集及基础分析机制上应该还有很多改进空间。
然后要对于一些关键的结果，分析为什么会发生这种情况。比如为什么某个区域业绩好，另一个区域业绩差，是外部市场因素，人员能力还是产品本身的问题？其实对于这个问题，管理者也应该善于结合个人和团队的经验从数据中看到问题，然后有所洞察，或者结合经验去思考还希望进一步去看哪些数据。
这样的分析也不需要高深的算法，而是需要积极的思考。我们的管理者做到了每次汇报都基于数据有自己的洞察了吗？如果管理者没有这样初步的思考，也很难有进一步的方向和数据分析师共同合作找出更进一步的原因。
数据分析师没有业务经验但懂算法，业务人员不懂算法但有经验，只有这两者的结合才能真正产生有意义的价值。
至于将来会发生什么，只要先通过数据将已经发生了什么和为什么会发生搞清楚，并采取相应的行动，在条件有限的情况下，其实对于预测需求的紧急程度也并没有那么高。
04
EXCEL用好了吗？
为了要做数据分析，我们也不必一开始就想着要去学什么编程语言，可以先问问我们自己Excel平时用得怎么样？
Excel是我们平时接触最广泛的软件，但其功能我们大多数人只用了非常少的一部分。掌握好这个工具，可以让我们应对工作中绝大部分的数据处理和基础分析需求。即使希望有一些进一步的数据分析功能，Excel也是能做到的，例如：大家有没有打开或者使用过Excel以下这些数据分析功能呢？如果真的想要编程，Excel也有VBA工具可以进行程序编制。
当我们了解清楚数据分析的本质及需求后，可以通过Excel将一些示例数据拿出来进行模拟分析，结合公司业务需求试算出一些大的方向，并和公司管理层达成共识后，再思考如何可以利用更专业的团队和功能更强大的软件来进行进一步的大数据分析。
今天的思考分享就先到这，这篇短文并不是否定大数据分析的价值，大数据分析的意义毋庸置疑。只是希望以此文给到公司的管理者们一些建议，如何从基础的业务需求和小数据分析开始，基于业务需求让团队逐步掌握用数据说话的习惯，然后再循序渐进过渡到更大规模的数据分析。
通过这样的做法，能够更接地气更迅速地解决一些可以先解决的业务问题，让管理层和团队尽快认识到数据分析的力量，从而在积累数据、打通数据和数据分析上有更多的重视和投资，形成数据分析的正向循环。
大数据分析并不仅仅是几位数据分析师的事情，而是公司从管理层开始需要共同努力、重视和尝试的。
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