现在越来越多的企业搞数据分析,BI也上了,报表也做了,指标看板一大堆。
但问题是:
- 报表越做越复杂,决策反而越来越难
- 指标越看越多,行动却越来越少
- 每周都在汇报环比增长、同比下降,但没人关心为什么,也没人去改
大家都在分析,但分析完又怎么样?
数据越看越细,业务越看越虚。分析的人也越来越忙,但很多时候都是在“证明显而易见的结果”,没有任何增值。
数据分析,成了一种“例行工作”,不是业务动作的输入,只是业务汇报的背景。
说白了: 大家都在“看数据”,但很少有人“用数据”。
一、数据分析的尽头,不在数据里
你要是真问:“数据分析的尽头是什么?”
答案很简单:是洞察,是决策,是行动。
不是图表漂不漂亮,也不是指标涨不涨,而是:
- 你有没有看出“问题在哪”?
- 你有没有找到“原因是什么”?
- 你有没有提出“接下来怎么做”?
如果这些都没有,那你拉再多数据、写再多SQL、调再多参数,其实都没用。
所以说:真正厉害的数据分析,一定是能跳出数据、回到场景的人在做。
二、为什么有些数据分析做了却没用?
我们总结几个常见原因,句句真实:
1. 指标太多,看不出重点
做了几十张图,上百个指标,但没人知道哪些才是关键。 “这周PV涨了、UV跌了、转化率平了、GMV没变……所以呢?”
2. 缺少业务解释,数据是“哑巴”
只展示现象,不解释原因。销售额下滑了,为什么?客户流失了,是哪些客户?没有人给出答案。
3. 报表和业务割裂,分析完没人跟
数据团队出了一堆图,业务团队看完说:“嗯,挺好”,然后继续按经验拍脑袋做决策。
4. 没人背锅,没人跟进
数据变化了,没有对应的动作负责人,也没有责任机制。看完就散,没人真正把分析结果转化为行动。
三、什么叫“跳出数据看数据”?
很多人分析数据时,一上来就钻进了表格、SQL、图表、指标,想着怎么计算、怎么做模型。
但其实最关键的,是你得先“跳出来”,站在业务现场看问题:
- 这张图是做给谁看的?
- 这个数据变化,说明了什么?
- 看完之后,能不能指导行动?
你得先离开数据,再回到数据。
举个例子:
你做一张销售额趋势图,发现下滑了。
如果你“钻在数据里”,你可能说:“同比下降12.6%,环比下降4.2%”。
但如果你“跳出来”,你会去想:
- 是哪个区域在拖后腿?
- 是某个客户流失了?还是品类出问题?
- 有没有对应的活动节点没落地?
- 哪个部门该出手改策略?
然后你再回到数据里,一步一步验证自己的假设。 这才是“跳出数据看数据”。
四、怎么从“看数据”变成“用数据”?
很多企业搞了BI、搭了数据平台,但数据还是用不起来。那怎么办?这事得从几个方面入手:
1. 分析前,先搞清楚“业务问题”是啥
别一上来就拉数、建模。先问:
- 业务现在面临什么问题?
- 是想增长?想降本?想优化?
- 这个问题能不能用数据拆解?
举个例子: 业务说“最近销售不好”,你不能直接拉销售表。 你要问:“不好”指的是什么?是订单少了?客户流失了?成交率低了?哪个环节有异常?
2. 每一张BI图表都要“指向一个动作”
很多BI页面看上去很忙,但业务看完不知道该干嘛。
建议你: 每张图配一句“业务提示”或者“建议动作”。比如:
- 库存预警 → “建议采购跟进补货”
- 客户流失上升 → “建议运营定向召回”
- 活跃用户下降 → “建议加强内容推送频次”
让图表不仅是“显示数据”,而是“指向动作”。
3. 报表不是越多越好,要有“重点看板”
BI报表越做越多,最后反而没人看。你需要的是一个业务看板+关键指标列表,明确告诉大家:
- 哪几个指标是日常必看的?
- 哪些异常需要处理?
- 哪些是可以等复盘时再看的?
建议给不同角色建不同面板:
4. 报数据,更要提建议
别把自己定位成“数据快递员”。
你要做的是“数据翻译官”或者“问题侦探”。
- 报告GMV下滑的同时,说出“是哪些商品下滑导致的”
- 报告库存积压的同时,说出“积压SKU的动销情况和建议清货策略”
- 报告用户流失的同时,说出“流失前的行为特征,和可以提前预警的指标”
总结不是结束,建议才是开始。
5. 建立“分析-复盘-行动”闭环
分析完、汇报完,一定要有“落地动作”。
你可以搞一个“问题跟踪表”:
每周开复盘会,一页BI看板+一页行动表,就能把“数据分析”变成“业务动作”。
结语:数据分析,不是比谁看得多,而是比谁改得快
数据分析不是终点,是起点。
你分析的目的是推动业务、驱动改变,不是输出报告、图表好看。
数据分析做到最后,比的不是技术深度,而是业务理解和推动能力。
跳出数据,是为了更好地看清数据的价值。 看清业务,是为了知道数据该怎么用。