今天來說說數據驅動業務這個話題，但凡企業搞信息化建設、數字化轉型的大多都是扛著“數據驅動業務”的大旗往前沖的，渴望通過數據分析來驅動業務增長，但是在實際工作中，大部分的數據分析項目都是帶著“數據驅動業務”的美好愿景出發，但最后都淪落成了業務的附屬品，變成業務的提數機。

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數據分析到底應該怎么做才能驅動業務?

在回答這個問題之前，我先帶大家認識一下數據分析師的工作。

數據分析師的日常工作大體可以分為兩類，一類是數據支持，一類是數據驅動

初級數據分析師的工作都是在花大量的時間做數據支持工作，負責日常報表搭建、開發、上線，承接臨時需求，根據業務需求制作一些描述性的分析報告，完成埋點需求的拆解和流量分析等。

而數據驅動類的工作，則是通過數據分析來發現業務問題，從而優化產品路徑或運營策略，或者通過數據分析支持領導決策。

大部分數據分析師苦惱的問題是，數據支持類工作占據大部分甚至全部的工作時間，難以獲得成就感，工作價值也難得到領導和業務認可，清楚的知道數據分析要發揮更大價值，必須要落地于業務，但是說到數據驅動業務，又不知道從哪下手。

總結一下，數據分析工作難以驅動業務的原因，有下面三點，下文將針對這三個問題給出解決建議。 

第一步：提高數據支持類工作效率

數據支持類繁雜，但又不得不做，基礎數據維護是業務正常運轉和項目推進的基礎，既然無法避免，我們只能通過效率提升來縮短時間

1、規范需求流程

面對業務繁雜、多樣的需求，我們可以規范化需求提出、需求評估與承接、需求開發與數據結果校驗等的流程，一方面避免因為需求評估、排期和業務扯皮，另一方面也培養了數據分析師的工作習慣和分析問題的思維

2、管理業務預期：

對業務需求做好優先級排期，除非緊急性需求要以最高優先級最短時間內交付結果，其他的需求按照正常的節奏產出。

做好需求排期和需求交付的公開透明公示，避免業務方因為不了解而猜忌是數據同學敷衍拖延，需求管理的本質是承諾管理，自己承諾出去在什么時間交付什么結果，自己就得盡全力做到，除非有不可抗力。

準確、守時、穩定的數據支持，是數據人和數據部門的“立根之本”，也是建立“數據權威”、與合作方建立信任關系的基礎。

第二步：搭建基礎數據設施，常規問題工程化

在業務的數據支持需求中，有一部分需求是可以通用的方法解決的，比如日常的報表查詢、制作等，這些問題可以直接做成通用報表，讓業務自行查看

一些中大型企業會通過報表平臺的建設來完成一些固定報表模板的開發和管理，比如通過報表工具FineReport直接與數據庫對接，并將數據庫中的數據按照字段實時更新，這樣就解決來取數的問題，做好的報表模板可以實時更新數據，并且可以集成到OA系統、ERP系統之中，這樣就避免了很多重復的數據支持工作

剩下的問題再根據重要性和緊急程度逐個攻破，相信這時數據分析師應該有時間著手其他問題了。

第三步：理解業務，掌握主動性

在我的理解里，數據驅動就是：通過數據分析理解業務，驗證思路，發現利用率不足的資源并對之進行重新整合，從而做出ROI劃算的增量價值。

在我們做了很多數據支持工作之后，你會發現數據只是充當了一個輔助工具，幫助業務驗證某一個已有的想法，而不是幫助業務解決問題。數據驅動應該是全面、系統地從數據角度發現和解決業務問題，是一個數據建模的完整過程，而不是僅僅讓數據在輔助驗證某一個想法。

所以數據分析師來說，對業務的深刻理解和判斷是數據驅動的上限，掌握再多數據分析模型、思維和方法，也只是讓你不斷的逼近這個上限。

那如何快速理解業務?沒有捷徑，最關鍵的就是：多問。

大部分的數據分析師都是被動接受需求，根據業務提供的邏輯完成需求。但業務理解數據能力往往是不如我們的，所以就需要數據分析師掌握主動性，多去和對接的業務方了解對方要做什么，進而盤一盤我能為他要做的事情提供點什么。

第四步：搞定“人”

數據分析師搞定了自身能力，剩下最大的阻礙的就是搞定“人”：怎么讓業務部門、集團領導能夠心甘情愿的使用數據分析，參與數據分析，從而看到數據分析的價值。

在這個問題上，我有深刻的體會，在我剛開始組建數據團隊的時候，非?？释蜆I務合作一些項目，搞點事情來讓領導看到我們團隊的價值，我第一個想到是找業務部門的領導描繪我藍圖，但是被一口拒絕了。

后來經過多次的溝通與嘗試，終于達成一致，展開了項目，這里我總結一些經驗讓大家參考：

1、找準關鍵業務部門，主動切入。用句不恰當的俗語“擒賊先擒王” ，要想撬動業務對數據分析價值的認可，先要從核心業務下手，核心業務在公司的關注度高，如果能做出價值，必然在其他業務部門推動時會更輕松

2、從小入手，先讓業務嘗到甜頭。在和業務配合的時候，上來描繪偉大藍圖，要大修大改，業務很難信任配合，最好的辦法就是先幫助業務解決問題，讓業務嘗到甜頭，比如比如業務部門每天需要整理大量的數據，用人工的手段來處理往往效率低下，當你主動提出用工具的方法幫助業務部門解決問題后，就獲取了業務部門的信任，后續再推自己的分析模型和想法就順利多了

3、搞定老板。比搞定業務更快辦法，就是直接搞定老板，讓老板認可數據分析價值，從而推動數據分析在各個業務部門的應用。領導和高層的核心工作是企業管理，我們的目的是能讓數據成為企業管理的工具之一，幫助領導更快、更全面地掌控業務情況。比如一些數據大屏、移動端報表等數據產品建設。