数据驱动力：企业数据分析实战

数据驱动意味着什么

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说，如果缺乏病人全面准确的流动情况、诊断过程和跟踪数据，分析师很难或不可能分

析和改善治疗过程与效果。因此，封闭的数据总是会阻碍期望结果的获取。当系统的数

据对更多相关方可用时，整体效果会优于局部效果的总和。

可查询

必须使用合适的工具对数据进行查询、切片和分块。所有的报表和分析都需要过滤、分

组和聚合数据，以将大量原始数据简化成更高级的小数据集，进而帮助企业理解当前的

业务状况，了解趋势或弄清楚客户群之间的差异。分析师必须具备能轻松计算数据指标

的工具。

（后续章节会深度解析这些问题。）

现在我们有了数据且它是可访问的，这就足够了吗？当然不是。我们还需要能正确使用这

些数据的人。这意味着需要过滤和聚合数据的机制，比如查询语言或者

Excel

宏语句

；同

时，也需要有人能够设计和选择合适的数据指标，并不断抽取和跟踪数据（第

6

章将

讨论

该话题）。这些指标可能是重复订阅率（比如

Netflix

和

《华尔街日报》的订阅服务）、生命

周期价值或经济增长指标，但这需要分工合作，由一个人决定这些数值，另一个人建立提

供指标值的流程。

因此，对想成为数据驱动型的组织而言，必须要有人参与其中。这些人应能提出与数据相

关的正确问题，拥有抽取正确数据和指标的技能，并能利用数据启发下一步行动。简而言

之，仅凭数据不能解救组织于水火。

1.3

　报表

假设你有一个可以访问精确数据的分析团队。他们通过抽取销售数据做了一份报表，并自

豪地声称公司

4~5

月的订单量增长了

5.2%

，如图

1-1

所示。

订单量月增5.2%

4月 5月

图 1-1 ...