不少做網店系統網站的朋友都在談論怎么做數據，數據到底應該怎么玩？很多朋友普遍兩種論點，一是說數據分析和挖掘在企業，如果只有知識發現，知識應用沒有搞起來，企業還是沒有體會到數據的價值;二是說數據分析和挖掘，是否看在多么牛的互聯網巨頭工作的背景，還是要有扎實的數據變現能力?

　　第一個問題，還得從第三方數據分析服務，與企業內部數據分析分開來說，否則沒有意義。第二個問題，就看是誰在主導找數據分析的人，到底是HR或沒想清楚如何用數據的高層，還是對數據分析和挖掘已經有了明確目標的高層，這才是關鍵!!像某些公司組織團隊，唯互聯網巨頭背景論，或者唯某種技術論，都很難對企業有實質的幫助，只是滿足他們的個人愿望罷了，而實際情況早已證明了這點。

　　個人很欣賞對數據分析有明確目標和需要的領導者，如果資深專業的數據分析和挖掘人士服務于這樣的業務領導者，為他們的團隊服務，將會擦出耀眼的火花，必將是大家一起與業務、與公司一起成長，突出市場重圍。

　　兩種數據應用的區別

　　第三方數據分析服務，個人以為屬于技術派，說技術派并非他們不需要懂業務，而是他們的價值更突出在數據挖掘和分析技術上，而非對業務的深入解析。所以每當有人問我某數據服務或廣告公司找數據總監是否合適人選介紹，我回答是，像我這樣的可以上，但這并非我們最強項，最好找科班數據挖掘出身的，他們的核心價值是在技術，而非技術與業務的綜合。

　　企業內部的數據分析和挖掘，個人以為屬于商業價值導向派，或者叫業務派。如果把商業邏輯前因后果梳理不清楚，沒有熟悉運營的細節，那么他的挖掘技術發揮得價值，恐怕還不如普通數據展現。

　　有朋友會問，什么是商業價值導向，是不是我把商業問題暴露出來，就OK了?顯然是不夠的，這樣容易出現，你暴露的問題是“公開的秘密”，業務部門需要的是解決問題的辦法，而不是僅僅暴露問題!那如何做到數據的商業價值最大化呢?那就是把問題徹底解決!輔助(一個或多個)業務部門，把問題都解決了。

　　如何做到解決問題?

　　有朋友說，解決問題容易啊，BI作為IT工具，業務部門自己看著數據解決啊!我每次都說，非也，如果這樣就OK，那么業務部門提需求，BI做分析開發，應該是完美的模式，但為啥這樣做的公司，數據都應用很初級?原因需要細細道來。

　　就拿大家都常舉例的轉換率問題來說，務實的公司會先從零售指標銷售收入、利潤、庫存來向下推轉換率，但我們就按很多電商領導關注的轉換率來談吧。

　　假設某周轉換率明顯下降，需要怎樣的分析才好呢，業務部門提需求，拿一些數據能搞定么?我們假設訂單轉換率由3%下降到1.5%，那么從業務角度，會有哪些可能性?

　　1。導流出了問題，新的流量來源僵尸用戶多?(用戶訪問習慣性行為判斷)

　　2。推廣出了問題，很多用戶誤點廣告(由退出率判斷)?

　　3。網站是否改版，降低了客戶體驗?(用戶行為路徑判斷)?

　　4。網站其他問題，例如某些功能比較難用，網站變慢等(用戶行為訪問節點分析判斷)?

　　5。是否商品突然沒有了吸引力，例如商品之前還是大量5-6折的商品引流，現在變成8折為引流了?(通過商品訪問深度、商品訪問比較分析)

　　如何有效解決問題?如果我們對KPI異常的判斷不客觀，那么就無法準確定位問題，更無法幫助業務部門解決問題!同時說等業務部門提需求，由BI來分析的朋友，請問轉換率問題，上述幾種常見原因的不同分析需求，業務部門誰能提出全面的需求?

　　如果沒有全面的需求，那就得有全面的分析，和解決方案出來，協助業務部門徹底解決問題。例如廣告誤點導致轉換率低，但如果總體訂單不變的情況下，是否廣告投入偏高，如果廣告投入偏高，則需建議推廣部門和廣告公司重談商務，降低費用，或者另找推廣途徑，來提高廣告ROI。這就是與業務部門一起共進退的案例之一，如果網站、商品問題，同理!

　　企業內部需要什么樣的分析挖掘人才?

　　當然需要分析技術和挖掘算法人才，但要想專人才發揮足夠的作用，必須有能理清楚整體業務，包括戰略戰術、運營，有熟悉分析技術和挖掘算法的人，來帶領數據商業價值最大化，因為剛才我分析過，靠業務部門提需求的模式，是搞不定數據價值問題的。

　　我和一位數據界朋友交流的時候說，假如你每次想讓你的分析都落地，產生商業價值，最好的辦法就是熟悉業務運營，熟悉業務部門的運作方式。例如你發現近期銷售降低的因素之一，是商品訪問平均深度環比降低了20%，這對很多數據分析師來說，已經做的很不錯了。且慢，這對于業務部門來說，還是很“虛”的說法。

　　像這個案例，你是給網站商品管理的同事說的，他們看到這個數據，最大的可能性就是陷入沉思，因為他們可能找不到突破口，來如何布局商品，才能提高訪問深度。假如你理解他們的工作是組織新老品，組織引流、要利潤、高利潤不同商品組合，商品組合折扣等等運營工作，那么你的分析就會更貼近他們的實際應用。

　　那么解決這個問題，就是要發現商品部門能解決的原因，到底是商品布局層次出了問題，還是不同分類的品類組合出了問題，當這些問題表述清楚后，商品運營人員自然知道原因出在哪里，如何解決!