商业智能|数据处理时代，数据分析成为基础建设( 二 ) 数据库|数据仓库

想要培养高质量的数据，必须提前做好数据培养规划，动员企业全体员工共同完成数据的管理机制。这不是什么短期内就能完成的工作，而是需要员工在日常业务活动中，按照统一的流程、规范来生产、管理数据，长期坚持下来，在业务活动中沉淀数据，按照规范化、流程化、标准化逐步填补企业的关键数据库。
当然，让员工执行数据培养任务不能只靠规定来强制执行，要建立完善的奖惩制度，将数据作为日常的考核指标。同时，企业还应该部署业务信息系统，让企业的财务、销售、生产、运营等不同部门员工有数据培养的工具，在完成业务活动后自动传输数据，将日常业务过程、流程中的数据沉淀到系统后台数据库中。
2、分析方法
分析方法是有效利用数据、实现数据价值的重要手段。如果没有数据分析方面的人才和熟练的分析方法运用，即使有再好的数据，也无法转化为富有价值的信息。进行数据分析前，数据分析人员必须熟练掌握主流的分析方法，比如对比分析、象限分析、趋势分析、描述性分析、预测分析等。
举个简单的例子，人类天生就对数字的大小有很强的敏感性，拿一组没有任何标识的数据展示，人们一眼看过去就会分析出它们的大小差异，如果这些数据之间相互有关联，那这就是有效的对比分析。

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一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。
例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。
总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。
数据分析的基本步骤数据分析的基本步骤包括明确需求、数据收集、数据处理、数据分析以及数据展现。
1、明确需求
数据分析是将抽象的数据和实际的业务相结合的过程，在实际的数据分析过程中需要了解业务情况，明晰行业知识，和业务高度结合。
所以数据分析的第一步就是根据数据分析要求，对业务需求进行分析，将其拆分为不同层级、不同主题的任务，根据业务的数据指标、标签等，划分出不同优先级，为下一步取数做好准备。

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业务指标和数据一一对应是需求确认环节的关键，数据分析人员可以根据数据库或数据仓库的数据词典确认指标、标签等，对数据质量进行调研，进行试点评估，将数据分析的准确性最大化。
2、数据收集
分析人员在进行数据分析前，应该提前收集好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据分析需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

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在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务指标之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。