好的数据分析是怎样的？

现在是数据的天下，好的公司不但在做品牌的推广，同时还在做数据的积累与分析。

好的数据分析是怎样的?在说这个之前，我想先说说为什么许多数据分析都流于形式：

这归结于很多企业在三个认知层面上的不足：数据价值、数据分析方法和实际操作。

1、数据价值的认知不足。

对于正疯狂增长的公司，通常习惯拍脑门做决定。这样的即兴决定毕竟只是短期价值，想要得到长期的价值还需要依托数据的累积与分析。

2、数据分析方法的认知不足。

目前国内对数据分析方法没有太多的认知，可能因为国内发展时间还比较短。

3、实际操作的认知不足。

国内一线员工用数据来指导工作运营，比如产品、客户、销售等实际操作经验相对来说少一些。一方面，因为发展时间短，另一方面，数据使用理念积累也相对较少。

不过，国内许多公司已经在迅速地提升这种认知。但是数据积累需要一个过程，领导人还需要耐得住性子。

好的数据分析是怎样的?

好的数据分析，是能够让公司里所有人都获益的。它并不只是少数有特权的几个人才能看的，而是让公司里面各个运营部门，特别是前线打仗的部门，能够直接得到好处。

只讲战略，只讲大方向，只给CEO看，只给VP或者运营看是不够的。数据不是用来观赏的，它需要给工作在一线的员工用起来。效率提升，是所有人提升，而不是一两个人提升。这个在一定程度上区别了数据驱动型企业和非数据驱动型企业。

一个公司要建完整的数据分析机制，首先应该从业务开始。所有的数据分析运营或者数据体系，都应该从业务，从客户开始。这个数据分析体系，不应该只局限于解决一个或者两个问题，需要有体系和大局观。然后，实际上数据分析里面，最难的一个部分是数据搜集和数据整理，这个过程最耗费时间，可能因为刚开 始的计划就做的不够周全。所以说，在数据采集和数据整理方面，应该很有计划的重视。

到了后面的数据分析，不能只停留在报表上，价值还是不够多。最终还需要等那些数字出来后，告诉别人应该怎么做是对的、有效的。这里面的话，就是有很深学问，需要很强的操作能力。一个企业，既要有大局观，又要注重可执行性。