在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?

数据分析师往往是用经典案例套业务的需求，或者等待业务需求，然后数据分析来实现，得出分析结论提供给业务使用。所以这当中需要多深业务功底才能做好分析，把分析价值呈现给业务，让他们用起来，这是一个难题，但也是企业最想解决的难题。

 引导、吃透分析需求 

这里把引导放第一位，因为分析需求往往都是零散的、针对具体某一个问题的，所以如果要有系统化的、全面的分析需求，需要从BI角度进行一个分析总揽，既起到抛砖引玉的作用，同时也起到系统性引导业务分析的作用，使得BI与业务一线需求更为紧密。

所谓吃透分析需求，就是对用户的需求进行深入理解，一方面是看需求是否合理，二是自身对业务的学习、理解过程，三是对需求的全面思考。

2个案例：浅析数据分析如何深入业务

案例一

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由系统性分析框架，与业务需求一起完善BI，并用之产生足够价值。

大家都知道电商活动分析与日常运营分析差别比较大，所以活动分析需要独立的分析框架专门服务每次的活动，达到市场目标达到或超过，且客户体验更高、运营成本更低的目的。

把活动分析框架搭建起来后，无论从商品供应链需求预测、客户细分准备精确营销、市场预测、流量/订单近实时监控等看似比较完美的分析服务体系建立起来后，与业务部门一碰撞，发现还是不能完全满足需求。

例如：财务部门可能要求监控同一天同一款商品不同价格的问题，因为有的时候，客户不同路径点击商品价格会不同。所以永远不要忽视一线部门对于业务需求的多样性，这些都是需要和业务部门充分交流互补有无的时候。

正常情况下，只要BI人能充分说明理由，业务部门不可能看着业务利益不去做的，除非BI人没有了解到业务执行的困难而妄自假想的方案。例如不同类型的活动，其商品销售分布规律是不同的，有的是3-7，2-8效应，有的甚至1-9效应，这些根据历史经验作为统计分析参数，意味着供应链预测的时候，活动商品根据销售目标准备的库存要达到足够的数量才行。

案例二

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业务过来的需求，如何做得更好，让每一个分析都能真正发挥价值作用?

BI不能成为IT开发者，你来需求我开发、我取数、分析，至于数据用的咋样，是否产生价值，是你自己的事。这种合作方式正在全面改进，BI价值泡沫正在回归真金白银的价值理念。所以对于业务提出的需求，要刨根问底，直到它真的对业务有帮助。

有朋友说，业务部门可能说，你别管，取数、统计就行了。其实这是可以改变的，因为业务部门也喜欢能做的更好，只要你懂业务，甚至比他们更有见地，别人为啥不听听你的建议呢?

在以前的甲方公司早期做BI的时候，当时业务解析能力还没那么牛，报表和数据分析体系还正在建立中，但也学习不少业务知识，需要逐步与业务磨合的时候，财务部门来了一个统计需求，结果一看，是一张上百个字段的超大报表，而且很明细，统计出来上万行，放Excel没法看。于是我问对方到底用这个表来干嘛呢？对方说不清楚，高层领导要的，想要看各省主要品类的销售情况，但不知道怎么看，估先这样都把数拿出来看吧。

我问领导用来干什么，或者什么场合用呢？对方说销售会议。我说这样吧，明细数据我给你，我再帮你统计一些图表，这样会议看数据会看得更轻松更清晰。销售会议，常常会自身同比，以及不同省份的增长对比，所以根据这个特点，我做了针对性统计。 后来反馈会议看数据确实更轻松，对会议有帮助，所以销售总监还想看库存与销售对比，看哪些地方抢了货却销售不出去的现象，但已经很大的补充作用了。

总结：当数据分析走出业务分析的第一步，那么下一步，数据分析对决策有帮助、推动，甚至影响，就有了可能，我倡导的数据分析师做为企业智囊团，谋士，就更进了一步。

数据分析要深入业务，需要做以下事情：

1. 先虚心学习基础业务知识2. 建立分析体系，不完整的地方，有业务帮忙补充，BI的业务知识更为全面3. 了解业务的决策、执行困难，对实用性业务经验积累有巨大帮助4.面对业务需求时，多想为什么，业务可能怎么用这个统计或分析，他们拿着这些数据真的有用么?

OK，通过以上历练，你已经走过数据分析通往业务分析的桥梁，可以往战略战术性分析、计算、预测更进一步了，这样你的BI不但是“工具”，还可以做为谋士，成为决策、智能执行的推动或补充者，把事情做得更好。

End.来源：融信在线

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