数据分析的重要性不言而喻，然而近些年，有一些人群对数据分析的作用进行大肆鼓吹，似乎学会了数据分析就必然能迎来职业的春天，升职加薪不在话下。但“上帝欲使其灭亡，必先使其疯狂”，当一件事物被过度吹捧的时候，往往值得我们警惕。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

让数据分析成为企业决策的坚实后盾，是企业适应大数据时代的基础，进而实现智慧化运转。企业的数据主要产生在企业内部以及企业的外部环境，从现实的角度来说，对企业最有价值的数据首先是来源于企业内部的数据，其次才是企业外部环境的数据。单就企业内部的数据来说，数据分散在各应用系统和部门之中，散落且格式不统一；更何况外部数据。

提到数据分析，认为是财务部或者IT部门的事情。其实，数据分析的价值一方面是数据本身，另一方面是对数据进行分析的人数多少。如果企业内部人人都是分析师，只是各自权限不同而已。当前企业所需单个报表，一般是要求相关部门提供；而各种报表加工成一个报告，一般都会递交到IT部门。这种流程一个是及时性，另一个因为IT部门对业务和管理的理解能力所限，效果不一定好。

显然，单纯陈述现状，单纯的摆一堆数据，对解决问题是没有帮助的。甚至在大的方向没确定的时候，摆的细节数据越多，越会把人引入歧途。所以数据分析想要真的帮企业摆脱发展的困局，就得先有能力解读出：到底企业现在的发展疼点在哪里？从真实的场景出发，思考对策。

数据分析，需要更多地要去深入到业务的需求中去，帮助产品、运营或者老板思考，通过更多的思考来帮助需求方设计更好的分析思路。企业对数据能力的需求增加，但不一定需要独立的的数据分析师：越来越多的的公司和部门需要数据分析人才，尤其是互联网公司的运营、市场甚至创意设计部门都开始强调数据驱动。但数据分析更多的是作为一种能力存在，企业倾向于拥有更多具备一定数据能力的运营或市场人员，而非雇佣大量的专门分析师。

所以需要对现在混乱的数据分析行业来破局，我们可以选择“向外走”，不把自己局限于一个分析师，主动参与业务的策略制定和运营过程，不局限于回答业务的问题，而是提出解决方案，产生真正的业务影响力；也可以选择成为专业的数据分析专家，提升技术能力，靠更深入的数理分析能力立足于行业。

因为我们进行数据分析是基于手上的数据，分析某种业务现象所导致的原因、探寻与某种业务现象相关的因素，最终的目的是为了答疑解惑、解决问题、促成业绩提升。