一个完整的数据分析体系，该长啥样？

一个完整的数据分析体系，该长啥样？

编辑导语：如今随着互联网不断发展，各产品的数据体量都变得很大，数据分析体系就发挥了巨大的作用。搭建一个完整有效的数据分析体系，可以提高你的工作效率以及准确度。那么，一个完整的数据分析体系，该长啥样呢？本篇文章中作者对此展开了一系列的讲述，一起来看一下。

很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？

实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。

今天跟大家详细介绍一下。

一、建设的出发点

满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。

要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：

战略级：能决定公司整体方向的高级管理层战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……）战斗级：没有决定权，只有执行权的一线部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）

这三类人，需要的数据类型，数据时效性，数据应用方向是完全不同的。

因此需要分别满足需求（如下图）。

二、服务于战略的数据分析

在整个体系中，经营分析是直接服务于战略级决策的。

在最高管理层做决策的时候，更聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。

因此，在做经营分析的时候，要：

在经营目标，转化为可量化的指标监控目标达成进度，发现过程中的问题感知外部环境变化，预警潜在宏观问题量化评估各项业务活动对目标的作用考核各项业务活动效益，提出方向性指导

注意：对经营成果的核算是非常复杂和麻烦的。很多经营举措都是跨数周、数月，涉及众多部门和工作。有些基础研发、生产线更新、基建投资更是跨数年。

因此经营分析的频率一般不会很高，一般是以月为单位进行。在经营分析层面做出的决断，往往是方向性的，比如：

坚持原定计划还是做调整？销售/运营/产品/营销……谁打主力，谁当辅助？追加投入还是更换方法？

这些决断直接影响到战术级设计。至于具体怎么设计，则要靠战术级的分析来支持。

三、服务于战术的数据分析

战术级的分析是具体到每个职能部门的。

比如：

销售部门：销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析产品部门：产品使用情况分析，新版本功能，新版本分析

这些战术级分析的具体内容，常常五花八门，但是核心思路是一致的：

策略制定：从众多的战术中，选择一个可以达成目标的监控进度：监控战术落地进度，发现问题，调整战术设计复盘效果：复盘是否达成目标，积累经验，解决问题

具体的细节太多太多，就不一一举例了。有兴趣的同学可以翻看之前分享的运营、产品分析方法。

实际上，大部分做数据分析的同学，最常接触的是这一层的分析。最终输出物也是日常监控报表+专题分析报告。

四、服务于战斗的数据分析

严格地来说，战斗级需要的不是数据分析，而是数据。

一线工作那么忙，没人有空坐下来细细听报告，能看到数据，就已经足够行动了。比如：

一线销售：看到今日业绩目标，今日已完成业绩，待跟进客户名单一线客服：看到待分配话务量，排队接听数量、投诉数量、投诉结果一线仓管：看到在库商品数、在途商品数，预计达到商品数，预计出库商品数

有了数据，一线就已经能开展行动了。赶紧干活，把没处理完的任务搞完如果能在基础名单之上，增加一些辅助工具，就更好了。

比如给销售的，不光有个待跟进客户名单，再多给个预计自然消费（通过预测模型给的标签），就能帮销售聚焦到更该主动跟进的人身上。

比如再多给个：客户可参与活动/客户可转发海报，就让销售多了一个打动客户的工具。

这些工具要比啰里啰嗦分析报告管用得多（如下图）。

相当多公司在战斗级的数据分析，只停留在excel日报和ppt阶段，缺少工具设计和开发，导致了数据分析不落地，无法辅助一线等等问题。

看到这里，肯定有同学好奇：老师，我的公司规模没那么大，数据也没那么多，怎么能做的体系化一点呢？这里是有方法的。

五、中小企业，怎么从0到1

初创型的企业肯定没精力搞这么大套数据体系。

对初创型企业来说，尽快找到能盈利的MVP才是关键，之后不断的扩大投入，增强收入能力。因此对初创型企业而言，一般精力都放在销售数据/推广数据/渠道数据上，把战术级的分析做好。

对于有一定规模的企业，最重要的反而不是搞各种分析报表（一般该有的也都有了）也不是搞复杂的分析报告。而是加强基础建设，补齐初创期突飞猛进，留下的短板。比如：

商品编码体系，商品分级分类标签活动编码体系，活动物料编码体系、优惠券体系财务系统与业务系统打通，财务数据与业务数据对应

这些可能不仅仅设计数据库设计，有可能旧的交易系统、物流系统、费控系统都需要升级，业务流程也要规范，因此是个很庞大的工程。

但是如果不迈过这一关，还是在旧基础上继续苟且，就会发现，规模越大，内部系统越乱，数据越复杂，新旧数据越对不上，越往后越难。

在2021年，陈老师经历了若干个营业额30-100亿的中等企业数字化建议，无一例外的有基建薄弱+好大喜功的问题。

往往是最基础的商品数据、活动数据、渠道数据都没有建设很好，反而急着上CDP，急着在APP/H5搞算法，急着搞全链路埋点。

结果自然是：在烂泥地里建摩天大楼……各种纠结，不在话下。

六、问题的背后

以上种种问题，但凡置身其中，都会感受明显。然而为啥没人解决呢？

可能是业务部门自大且强势，不想让数据参与，只让供excel表可能是技术部门老大想升官，做基建不够显眼，必须上新东西可能是公司老板压根没见识，吃行业红利发财，缺少基础认知

这些都有可能让数据停在原始阶段。

然后又寄希望于一个神通广大的数据分析师能搞掂所有问题，他们还会殷切地拉着你的手说：“我们公司的数据很大，都在那呢，就差个高手来分析了……”所以如果做分析的同学们遭遇：

东干一块，西干一块只写sql整理excel被业务嫌弃没深度

你并非一个人，你和很多同学一样在被煎熬。毕竟做得好的公司也是少数吗。这时候只要自己努力积累能力，跳槽个好一点的企业即可。

那肯定有同学会问：要具备什么样能力算是个高级数据分析师呢？我们下期来分享，敬请期待哦。

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