在這個人人都說大數據的時代，許多人覺得工作不和大數據沾點邊就沒有價值了。但想開展大數據分析，又不知從何開始？很多公司部門的管理者只能對大數據望洋興嘆。
這也導致了不少管理者的焦慮，有的開始在市場上招數據分析人才，有的開始讓團隊學習Python和R等編程語言，或者開始研究大數據決策樹、隨機森林等等算法。但有時這樣冒然的行動很有可能是收效甚微的。
如果不是專職做數學科學研究的部門，大可不必過度追逐大數據分析。今天深藍君通過幾個問題與大家共同探討一下數據管理分析的本質和現狀。然後看看為了應對大數據時代，有哪些公司管理部門可以做的事情。
01
公司裡有“大”數據嗎？
大數據顧名思義就是數據量要大，所以在公司中是否有如此大量的數據是第一個問題。
如果是小公司，還沒有足夠的數據積累，完全暫時不用考慮大數據分析。可以先考慮如何通過日常的工作流程開始積累電子化的數據。
傳統大公司雖有很多數據積累，但通常由於歷史原因，各部門都有自己不同的數據和存儲方式，很多大公司內的各部門也都各自為政，因此要讓公司所有部門能夠共享所有數據那也不是件簡單的事情。所以在準備開始踏上大數據之路之前，需要建立好便利的數據共享機制作為基礎準備。
除此以外，我們也要知道公司是否有外部的數據渠道作為標杆參考，否則我們做了很多的分析但卻不知道市場的動態，那就是閉門造車了，因此平時積累市場數據的獲取渠道也特別重要。
02
公司裡現有的數據質量如何？
大數據分析通常會有很大一部分時間用在數據的清理上，在公司日常流程中產生的數據質量也是分析準確的關鍵因素。
不積跬步無以至千里，我們在日常工作中需要控制好數據產出的質量。建立好數據核查的機制，通過持續改進來確保數據質量的不斷提升也是管理者可以從身邊開始做的事情。
在數據質量的控制上也是不需要大數據算法就可以進行的，否則現在數據的缺失和錯誤將成為將來數據分析中的大麻煩。
03
數據分析的目標是什麼？
我們不是為了大數據而大數據，做任何事情都要考慮投資回報率，有意義的結果才能取得公司管理層的重視和支持。
數據分析的本質在於三條，那就是通過數據來分析
- 已經發生了什麼？
- 為什麼會發生？
- 將來會發生什麼？
我們首先要知道結合公司戰略，公司管理層到底需要知道已經發生了什麼？我們是否已經能把最具有戰略意義的數據，通過可視化報表將重點展示出來，能做到這一點可以讓公司管理層及時知道整體業務運營的關鍵動態。但相信各家公司的各部門在基礎數據的收集及基礎分析機制上應該還有很多改進空間。
然後要對於一些關鍵的結果，分析為什麼會發生這種情況。比如為什麼某個區域業績好，另一個區域業績差，是外部市場因素，人員能力還是產品本身的問題？其實對於這個問題，管理者也應該善於結合個人和團隊的經驗從數據中看到問題，然後有所洞察，或者結合經驗去思考還希望進一步去看哪些數據。
這樣的分析也不需要高深的算法，而是需要積極的思考。我們的管理者做到了每次彙報都基於數據有自己的洞察了嗎？如果管理者沒有這樣初步的思考，也很難有進一步的方向和數據分析師共同合作找出更進一步的原因。
數據分析師沒有業務經驗但懂算法，業務人員不懂算法但有經驗，只有這兩者的結合才能真正產生有意義的價值。
至於將來會發生什麼，只要先通過數據將已經發生了什麼和為什麼會發生搞清楚，並採取相應的行動，在條件有限的情況下，其實對於預測需求的緊急程度也並沒有那麼高。
04
EXCEL用好了嗎？
為了要做數據分析，我們也不必一開始就想著要去學什麼編程語言，可以先問問我們自己Excel平時用得怎麼樣？
Excel是我們平時接觸最廣泛的軟件，但其功能我們大多數人只用了非常少的一部分。掌握好這個工具，可以讓我們應對工作中絕大部分的數據處理和基礎分析需求。即使希望有一些進一步的數據分析功能，Excel也是能做到的，例如：大家有沒有打開或者使用過Excel以下這些數據分析功能呢？如果真的想要編程，Excel也有VBA工具可以進行程序編制。
當我們瞭解清楚數據分析的本質及需求後，可以通過Excel將一些示例數據拿出來進行模擬分析，結合公司業務需求試算出一些大的方向，並和公司管理層達成共識後，再思考如何可以利用更專業的團隊和功能更強大的軟件來進行進一步的大數據分析。
今天的思考分享就先到這，這篇短文並不是否定大數據分析的價值，大數據分析的意義毋庸置疑。只是希望以此文給到公司的管理者們一些建議，如何從基礎的業務需求和小數據分析開始，基於業務需求讓團隊逐步掌握用數據說話的習慣，然後再循序漸進過渡到更大規模的數據分析。
通過這樣的做法，能夠更接地氣更迅速地解決一些可以先解決的業務問題，讓管理層和團隊儘快認識到數據分析的力量，從而在積累數據、打通數據和數據分析上有更多的重視和投資，形成數據分析的正向循環。
大數據分析並不僅僅是幾位數據分析師的事情，而是公司從管理層開始需要共同努力、重視和嘗試的。
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