在很多公司里几乎每天都会听到一个词商业数据分析。很多岗位招聘都会写需要具备商业数据分析能力。 很多企业也在建设数据平台希望通过商业数据分析提升经营效率。但如果认真问一句商业数据分析到底是什么很多人其实说不清。有人把商业数据分析理解成做Excel。 有人觉得商业数据分析就是整理报表。 也有人认为会用几个BI工具就算在做商业数据分析。从实际工作经验来看事情并没有这么简单。很多企业每天都在做商业数据分析但真正理解商业数据分析的人并不多。很多团队做了大量商业数据分析却依然看不清业务发生了什么。很多公司搭建了数据平台但商业数据分析依然难以支持决策。说白了问题往往不是没有数据而是没有真正理解商业数据分析的逻辑。我接触过不少企业的数据团队有一个很明显的感受很多公司有数据但缺乏商业数据分析能力。 很多人会做报表但不会做真正的商业数据分析。听着是不是很熟如果你刚开始接触数据工作这篇文章会把商业数据分析最核心的逻辑讲清楚。#开始之前给大家分享一份数字化全流程资料包里面包括数据迁移的知识和企业数据应用的精选案例帮你解决在数据应用、数字化转型中的实际困惑更好地着手数据工作。有需要的自取:https://s.fanruan.com/prxgh(复制到浏览器打开)一、商业数据分析的本质其实很简单很多人一听到商业数据分析第一反应就是技术。SQLPythonBI工具数据仓库这些能力当然重要但它们并不是商业数据分析最核心的部分。简单来说商业数据分析本质上就是用数据理解业务并帮助企业做出更好的决策。这里面其实只有三个核心要素数据业务决策我一直强调一个观点商业数据分析不是技术问题本质上是业务问题。很多新人把大量时间放在工具学习上但如果只停留在工具层面很难真正做好商业数据分析。原因很简单。工具只是手段。企业真正关心的是业务。用过来人的经验告诉你如果一份数据分析不能帮助企业理解业务那它的价值往往非常有限。现实中经常能看到一种情况报表很多图表很多指标很多但看完之后业务人员依然不知道问题在哪里。你懂我意思吗这其实就是只做数据展示没有真正做商业数据分析。二、企业为什么越来越重视商业数据分析这几年企业有一个明显趋势越来越重视商业数据分析。很多公司正在做几件事情建设数据团队搭建数据平台引入BI工具建立指标体系这些事情看起来很技术本质只有一个目的提升商业数据分析能力。原因也很现实。第一企业数据量越来越大。每天都会产生大量数据用户访问订单交易商品销售渠道来源运营行为财务数据如果没有系统化分析这些数据很难真正发挥价值。第二业务变化速度越来越快。关键指标每天都在变化如果企业不能及时理解这些变化就很难及时调整策略。说白了现在很多企业面临的现实是数据很多但很难看懂。因此不少企业开始使用BI工具来进行商业数据分析。像FineBI这样的自助分析工具可以让业务人员更方便查看数据和制作分析报表从而参与日常的商业数据分析工作。与此同时还有一个基础问题需要解决数据分散。很多公司的数据分布在多个系统中ERP系统CRM系统电商系统财务系统如果这些数据无法整合就很难进行完整的商业数据分析。因此很多企业会使用FineDataLink这样的数据集成工具把不同系统的数据连接起来为后续的商业数据分析建立稳定的数据基础。#这是我们团队一直在用的工具FineDataLink它是集实时数据同步、ELT/ETL数据处理、数据服务于一体的数据集成工具能解决迁移过程中很多核心痛点。它支持40多种数据源不管是旧CRM系统、本地数据库还是云端平台基本都能覆盖拖拉拽就能完成数据同步和处理任务不用写复杂脚本。而且它内嵌Spark计算引擎支持批量表实时同步、增量更新和断点续传能很好适配全量增量结合的迁移场景还能自动处理表结构变更避免同步过程中出现数据错乱。工具链接我放在这里感兴趣的朋友可以上手试试:https://s.fanruan.com/ysq87(复制到浏览器打开)简单来说商业数据分析的前提是企业能够稳定获取和管理数据。三、商业数据分析通常会经历三个阶段很多新人刚接触数据分析时会觉得事情很复杂。但从实际经验来看大多数商业数据分析工作其实可以分为三个阶段。第一数据整理是商业数据分析的基础在真正开始商业数据分析之前第一步通常是数据整理。很多新人一开始没有意识到这一点。但用过来人的经验告诉你商业数据分析中花时间最多的往往是数据准备。企业的数据通常分散在多个系统ERP系统CRM系统业务系统财务系统这些系统的数据结构不同如果不进行整理很难直接用于分析。因此企业通常会先做数据整合。像FineDataLink这样的数据集成工具主要作用就是把不同系统的数据连接起来让数据能够被统一管理。简单来说没有整理好的数据就很难开展真正有效的商业数据分析。第二数据分析是商业数据分析的核心环节当数据准备完成之后真正的商业数据分析才开始。很多人把数据分析理解成计算几个指标销售额转化率客单价这些当然属于分析的一部分但真正的商业数据分析远不止这些。真正的分析通常围绕业务问题展开业务增长来自哪里哪些渠道贡献更高哪些用户价值更高哪些产品表现更稳定我一直强调一点商业数据分析最重要的不是算数据而是理解数据背后的业务逻辑。如果只是制作大量报表很容易出现一种情况数据很多但结论很少。听着是不是很熟很多团队现在会使用 FineBI 制作可视化报表和数据看板让业务人员能够直接查看数据从而参与日常的商业数据分析。第三数据解释决定商业数据分析的价值在很多企业里数据分析往往停留在展示数据结果。报告中可能会写销售额下降用户增长减少转化率变化但企业真正关心的是为什么会发生这些变化数据只是结果企业更需要的是解释。销售下降背后的原因是什么用户增长减少是渠道问题还是产品问题这些问题才是商业数据分析真正要回答的内容。因此我一直认为好的商业数据分析不只是展示结果更重要的是解释原因。四、商业数据分析常见的几种分析方式在实际工作中商业数据分析通常会采用几种基础分析方式。第一描述性分析是商业数据分析的起点描述性分析主要回答一个问题业务现在是什么情况。企业日常会关注一些核心指标销售额用户数量订单数量转化率这些数据通常通过报表或数据看板展示。BI工具在这个阶段作用很明显。FineBI 可以快速搭建数据看板帮助团队持续进行商业数据分析。第二诊断性分析帮助找到问题原因当业务指标发生变化时仅仅看到数据变化是不够的。企业更关心为什么会发生变化这时候需要进一步拆分数据例如渠道结构变化用户结构变化产品销售结构变化通过不断拆分数据可以逐步定位问题来源。第三预测性分析开始影响决策当企业的数据体系逐渐成熟之后分析工作会进入更高阶段。企业会开始进行趋势预测销售预测用户增长预测需求变化预测这些分析可以帮助企业提前制定策略。五、商业数据分析能力为什么越来越重要从行业发展来看商业数据分析能力的重要性正在不断提升。原因很简单。现在企业面对的市场环境比过去复杂得多。业务变化越来越快如果企业不能及时理解数据变化就很难做出有效调整。说白了商业数据分析已经从辅助能力逐渐变成企业的重要能力。很多企业在招聘岗位时也会明确要求具备商业数据分析能力熟悉BI工具能够通过数据支持业务决策这些要求说明了一件事情企业希望通过商业数据分析让决策更加理性。结尾回头看其实商业数据分析并不是一件复杂的事情。简单来说它主要包括三件事第一整理数据。第二分析数据。第三解释数据。如果一个企业能够把这三件事做好商业数据分析就能真正发挥价值。我一直觉得商业数据分析的意义不是做更多报表而是帮助企业看清业务。如果这篇文章让你对商业数据分析有了更清晰的理解那这篇文章就没有白写。QA 常见问题Q1商业数据分析和普通数据分析有什么区别普通数据分析更关注数据处理而商业数据分析更强调业务场景。 商业数据分析的目标是通过数据理解业务并支持决策。Q2做商业数据分析一定要会编程吗不一定。很多企业会使用BI工具例如 FineBI通过可视化方式进行商业数据分析。基础分析并不一定需要编程。Q3企业如何建立商业数据分析体系通常分为三个步骤第一数据整合例如使用 FineDataLink。第二数据分析使用BI工具进行分析。第三数据应用让分析结果参与业务决策。当数据真正参与决策时商业数据分析才算真正发挥价值。