7. 如何實現數據分析的價值

在之前的章節中已經提到分析的價值在於業務價值，而業務價值實現的最後一步是把分析結論應用於業務中，並反覆迭代。我想從一個例子來說明分析師在整個價值實現鏈條中的位置和作用。假設我們在考慮如何實現一件工具的價值，這件工具可以是一把鉗子，或者更複雜點，比如一部電腦。在這個例子中：

1. 數據分析是工具
2. 分析師是工具的製造者
3. 業務方是工具的使用者
4. 工具價值的實現不僅與工具的製造質量及精巧程度有關，還與使用者有關：有人使用電腦設計航天器，有人只是用它玩遊戲。

也就是說，數據分析的價值除了分析師這個因素之外，還受到其他因素的影響。比如：

1. 數據分析結果的交付質量、可視化及可理解性（類比：工具本身的質量、設計及易用性）
2. 數據分析結果使用者的素質（類比：工具使用者的素質，對工具的了解程度，工具使用的相關知識背景）
3. 數據分析結果使用的場景（類比：工具使用的場景是否符合工具設計者的初衷）
4. 環境因素，比如不可抗力、趨勢（類比：台式機的價值在移動化辦公的趨勢下會變小）

呃。。。是不是漏了點什麼？分析師哪裡去了？其實分析師的作用正在於對上述因素形成過程中的影響：

1. 提高數據的質量、展示水平，讓數據結果變得更容易理解
2. 教育和培訓數據使用者，往往會達到事倍功半的效果
3. 從根本上理解數據需求，打破砂鍋問到底

最後，對於不可抗拒的因素，分析師能做的就是。。。調整心態。反抗不了的話，就學會接受吧。

推薦閱讀：