|抛弃Excel，学会这样做数据处理，轻松搞定业务数据分析
这两年 ， 随着大数据概念的热门 ， 数据分析也渐渐不是一个独立岗位 ， 而变成一种通用能力 ， 业务人员也开始做起了数据分析 。 但是业务人员做数据分析的日子并不好过 ， 在和一部分做业务分析的粉丝交流的时候 ， 经常听到他们这样抱怨：
“公司各种系统里堆积的各种业务数据摞起来比英汉字典都高 ， 要用的时候不知道该往哪找”
“还有呢 ， 有的人就喜欢用Excel表传来传去 ， 要么就是直接从平台上随意修改数据 ， 最后数据指标全都乱套了 。 “
【|抛弃Excel，学会这样做数据处理，轻松搞定业务数据分析】“领导也是天天催报表 ， 想要自己做吧 ， 又没有相应的数据权限 ， 要推给IT做吧 ， 他们又没有档期 ， 有数据要修改就要等半天 。 ”
其实不光是业务人员 ， 还有包括人力、运营等岗位的分析人都有这样两个痛点：
1、数据被IT高度集中化 ， 难以下放到业务分析人的手里 ， 数据处理等工作只能交给IT做；
2、数据管理混乱 ， 业务人员想要拿数据做分析 ， 很可能会影响其他人的使用 ， 严重还会影响整个BI系统的运行；
这两个痛点是业务与IT之间由来已久的矛盾了 ， 很多公司都想到了用BI分析系统管理业务数据 ， 数据分析工作由专门的IT人负责制定模板 ， 固定出报表和分析 。
然而问题还是没有得到解决 ， 因为IT部门的人对业务不够了解 ， 业务场景不同、数据不同等具体问题 ， 往往要和业务人员来回更改需求 ， 扯皮吵架就在所难免 。 IT累的像取数机 ， 业务拿不到数据不能及时交差 ， 两败俱伤 。
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业务分析实现自助化 ， 才是真正的良药
这样的矛盾怎么化解？唯一的办法就是让业务自己取数 ， 自助分析 。 也就是近两年在企业数据应用用比较火的概念：自助式BI 。
什么叫做自助式BI呢？按照我个人的理解 ， 就是要实现业务数据的IT去中心化 ， 让IT部门真正实现数据下放 ， 业务人员参与到数据处理和分析的过程中来 。
举个例子 ， 如果你是一个零售企业的业务分析师 ， 某天公司的毛利率数据出现了明显异常 ， 老板让你赶紧拉数据分析一下原因是什么 ， 以及让你预测一下经营风险 。
如果是一般传统的BI分析流程 ， 你应该先搜集数据指标需求 ， 比如建立毛利率影响指标体系 ， 通过零售价格、库存、销售量等构建业务场景 ， 然后将这个具体的场景需求提给IT 。
IT拿到了需求 ， 会先安排需求的优先级 ， 假设你这次的需求优先级很高 ， 那么IT就会按照你提交的指标体系从数据库中取出相应的数据 ， 加载到数据仓库中进行分析 。
但是IT一般是不懂业务的 ， IT的数据模型肯定是需要参照你的业务模型的模板 ， 因此你需要不断与IT进行沟通和反复修改 ， 最终经过不断返工 ， 最终的分析报告或者报表才能出来 。
这个过程不仅流程复杂 ， 需要反复修改 ， 而且经常会造成IT与业务人员的极大沟通成本 ， 浪费人力资源 ， 降低了工作效率 。
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所以 ， 自助化BI实现数据下放 ， 才能真正解决痛点 。 还是上面那个场景 ， 如果实现业务自助化 ， 会怎么样呢？
你需要分析毛利率的异常数据 ， 不需要给IT提供业务需求 ， IT只需要将自助数据平台上的数据访问权限给你开放 ， 你就可以直接进行数据访问和提取 。
有了业务数据 ， 你就可以利用自助BI进行个性化和自主化的数据分析 ， 比如创建仪表板等 ， 如果需要处理和修改某些数据 ， 也不用再和IT进行反复沟通了 。
这样企业的数据分析工作将得到极大的提升 ， 数据的下放不仅能让IT的人力得到解放 ， 也能使业务人员进行探索式的交互分析 ， 比IT人员更容易识别数据风险 ， 挖掘出数据价值 。
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