大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。
很多小伙伴会问：数据分析，到底对企业有啥用？为啥大家都觉得大数据很厉害，可日常工作中，做数据的又总是坐冷板凳，被业务各种吐槽。特别是，总有业务喜欢怼人：“做数据分析，到底为企业创造多少业绩！”
针对以上种种问题，小熊妹画了一组漫画，是最好的解释了：
总结总结一下：确实，论起见效速度，数据分析慢得很。数据分析需要先收集数据，再形成假设，再分析方法，再测试验证。相比之下，业务方总有一些大气出奇迹的，简单粗暴的办法，能立马改善业务表现。
一但外界环境没那么好，就原形毕露，无能为力了。
数据分析，则能够剥丝抽茧，发现深层次的问题，从而从根上解决问题。然而，想达成这个效果，又需要日常大量的、短期没有产出的积累。没有日常积累，连基础数据都没有，更没法深入分析。
于是，好的企业，平时认真积累数据，从来不会问：“数据分析有啥用！”这种无脑问题。坏的企业，平时不管数据，死到临头，指望一个数据大神能从垃圾堆里拔出救命仙丹，自然不可能实现的。哈哈。
很多小伙伴会问：数据分析，到底对企业有啥用？为啥大家都觉得大数据很厉害，可日常工作中，做数据的又总是坐冷板凳，被业务各种吐槽。特别是，总有业务喜欢怼人：“做数据分析，到底为企业创造多少业绩！”
针对以上种种问题，小熊妹画了一组漫画，是最好的解释了：
总结总结一下：确实，论起见效速度，数据分析慢得很。数据分析需要先收集数据，再形成假设，再分析方法，再测试验证。相比之下，业务方总有一些大气出奇迹的，简单粗暴的办法，能立马改善业务表现。问题是：这些简单粗暴的办法，大部分是拆东墙、补西墙：
或者依赖大量的资源投入
或者依赖良好的外部环境
或者透支着用户的信任
一但外界环境没那么好，就原形毕露，无能为力了。
数据分析，则能够剥丝抽茧，发现深层次的问题，从而从根上解决问题。然而，想达成这个效果，又需要日常大量的、短期没有产出的积累。没有日常积累，连基础数据都没有，更没法深入分析。
于是，好的企业，平时认真积累数据，从来不会问：“数据分析有啥用！”这种无脑问题。坏的企业，平时不管数据，死到临头，指望一个数据大神能从垃圾堆里拔出救命仙丹，自然不可能实现的。哈哈。
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