大數據時代，人人都說數據驅動決策，但實際上很多公司觀念還是沒轉過來，我們常看到的，是數據被業務追著屁股要數據，感覺自己才是被驅動的那個。今天就和大家聊一聊，數據分析師想驅動決策時面臨的幾大尷尬，以及如何主動出擊，破解難題。

數據基礎設施落后
很多公司領導嘴上高喊數字化轉型，實際上拿著數據當牌坊，既不重視底層數據建設，也不規范數據流程，導致內部數據分散混亂，有時想找個數據找半天，拿到的原始數據又臟，嚴重拖垮了工作效率。

如果領導不夠重視，我們平時就要自己盡力推動數據質量的改善，畢竟如果基礎建設沒做好，苦的永遠是自己，這時最好可以拉更多人一起合作。就算是在重視數據分析的公司，每個部門和每個人對數據分析的認可程度也不一樣，我們也更應該主動找那些尊重數據價值的人對接。

忽視分析標準建設
數據分析師們常常會犯的問題，就是過于重視指標、忽略標準建設，一談到分析，張口閉口就是幾十個數據指標，只知道羅列數據，但到底哪些是主指標，哪些是副指標，哪些是參考指標，應該把哪幾個指標組合起來看，各項指標的標準數值應該是多少，怎么算好，怎么算差，沒有一個清晰的標準，到最后做結論的時候就容易模擬兩可。

要想真正驅動決策，需要在做分析前多和業務溝通，對上面這些問題達成共識，這樣子分析起來就有據可依了，在工作中也要注意積累，下次接到同樣的需求也能得心應手。

數據處理太耗時
數據基礎設施落后，還會帶來數據質量差、不利于數據處理的問題。對很多數據分析師，數據清洗甚至占據了數據分析80%的時間，而這些時間都是在重復繁瑣地處理數據，嚴重拖垮了分析效率。

作為數據分析師，玩轉Excel、SQL、Python那都是基本功了，不過這些工具用起來比較笨重，要敲代碼不說，而且一直面對密密麻麻雜亂無章的數據，常常會打斷思路，影響工作效率。如果想提高工作效率，一款專業的數據分析工具是必備的。

就拿我常用的FineBI舉例，最大亮點就是高效、好用。FineBI有一套自助分析的流程。當我們拿到密密麻麻雜亂無章的數據，它不會上來就展示這些枯燥的數據，而是能夠引導咱們開始數據處理。

FineBI會在我們開始分析之前，讓我們先思考想要什么，明確目標后選擇對應的操作，然后選出相關的指標數據，這樣就能一步一步靠近目標。這期間我們只需要重點思考實現步驟是什么，不會被滿屏的數據打亂思路。

數據清洗、數據抽取、數據計算…在FineBI的幫助下，整個數據處理的過程是非常簡單高效的，我們不用再花大量時間在數據處理上，完全可以把精力聚焦在更具價值的業務分析上。

建議不能落地
這是數據分析師們常犯的幾個錯誤，做什么項目就是拿GMV、流量、DAU、MAU、轉化率幾個指標來套路式分析，但問到具體流程又一問三不知，對不同業務手段的效果沒有觀察積累，最后給出的報告就是不斷重復幾個指標，結論就是要提高、要保持，廢話連篇，這樣的分析沒啥參考價值，更不能驅動決策。

業務決策不光是業務人員的事，數據分析人員往往能從數據的角度提出獨特的見解。我建議大家多和業務人員交流，至少要熟悉各個業務環節，了解提出數據分析需求的原因，最終得出的結論要有針對性，具體到一條條實際的建議。

匯報沒有說服力
報告做的再好，說服不了別人也只是廢紙一張。要真正驅動決策，學會展現和表達是必要的。很多人都知道，在報告中用圖表代替大量堆砌的數字，有助于幫助讀者更直觀生動得出結論。但這還不夠，高手們不光會做圖表，還在考慮怎么讓報表“動”起來。

就拿我用的FineBI來說，可以實現多個圖表之間聯動，我們點到某關鍵數據，就可以看到關聯圖表的變化，這樣做分析是不是更加直觀方便了呢。

我們甚至可以用FineBI制作一張“駕駛艙”大屏，讓領導通過一張大屏就能快速get到匯報內容，有理有據有顏值，這樣的匯報誰會不愿意聽一聽呢？

落后的人、落后的系統、落后的流程、落后的工具，都會讓數據驅動決策淪為“表面功夫”，到最后領導決策時還是拍腦袋就定了。

但大數據時代，未來不重視數據分析的企業和人總會被時代淘汰。作為數據分析師，我們要做的是多鍛煉自身能力，爭取加入更好的平臺，做出更好的項目，真正發揮出數據的價值。

分析工具
最后，分享一下分析工具，回個“數據分析”就能獲得數據分析工具！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的老板不相信我的方案结论！怎么让数据分析驱动决策？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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