数字化时代，数据分析未来发展如何

首先还是老一套，上来先说明一下数字化时代的背景，看看在当前环境下数据分析发展如何以及有没有更进一步的潜力。当然在这里说的数据分析更多是针对企业，而且商业世界中对数据分析的利用也有着不小的历史了，所以数据分析发挥的价值越大，在企业中数据分析需求以及需要的数据分析人才也会更多。

参考一下各种统计报告，据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国短视频用户规模达9.62亿，即时通信用户规模达10.27亿，网络新闻用户规模达7.88亿，网络直播用户规模达7.16亿......还有IDC预测，2025年时中国产生的数据量预计将达48.6ZB，在全球中的比例为27.8%。此外还有很多关于数字经济、数字化、数据以及一系列衍生市场的统计，总之各种信息都说明数据和数据处理确实是很长一段时间保持高速增长的领域。

数据分析挑战

其实哪怕只从日常生活中感受，也能明白社会的方方面面都有着数字化的身影，数据也随之成为了第五大生产要素，得到了所有人的重视。并且在现在的各种招聘信息中，除了数据分析人才招聘外，也经常能在其他岗位看到数据分析相关的要求。可以说数据分析已经成为了企业的基础需求，对个人来说，也是自我提升的重要技能。

数据分析 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

像企业中常见的运营、营销、策划、产品等岗位信息中，关于数据分析的要求就经常出现，也说明了数据分析确实能够提升业务能力，提高企业业务水平。不过这些也引出了一点问题，数据分析作为一种专业项的技术，开始成为了一种赋能的技能。虽然只能进行简单的数据统计分析，但已经可以满足周报、月报、复盘、总结等基础任务，而更进一步的需求并不是所有企业的需要。

所以虽然总说复杂的数据分析依旧需要专业的数据分析师来做，但对于很多中小企业，亦或是不太注重数据和分析等的企业，简单的数据分析已经能够满足日常的需求。此外还有一个信任的问题，那就是复杂的业务分析给出的很多都是能够影响业务发展方向的结论，那么怎么让业务人员接受数据分析结果也是麻烦事，当你工作就会发现数据分析师的沟通协调能力很重要。

数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

这些主要是因为数据分析师和业务人员之间对于分析、对于业务、对于数据的不同理解，都很容易出现数据分析报告发挥不了作用的现象。例如辛辛苦苦为策划人员做了一个分析报告，根据活动的数据分析出了可以优化调整的方向，但得到的可能只是分析逻辑存在问题、报告不能支撑结论、难以落地实现等回应，即使一一进行调整，也还是需要通过频繁的沟通协调才能做好，亦或还是业务人员根据自身想法继续执行业务。

数据分析应用

抛去这些和业务人员的“爱恨情仇”，数据分析的另外一个问题就是数据分析在一定层面上向数据展现靠拢。简单来说像流行的商业智能BI，拖拉拽的可视化数据分析设计很大程度上减轻了分析人员操作负担，留出了更多时间用于纯粹的数据分析，并通过可视化图表进行展现。

数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

但很快数据分析师就会发现，这些提供给不同部门、不同层级员工的可视化分析报表只需要重复套用的模板，更多是通过可视化图表的趋势、百分比、变化过程等展现逻辑，更像是数据的展现，业务分析调整还是由业务人员根据数据可视化提供的数据，更为直观的对业务进行调整，自身很少参与后续过程的分析。

举个简单的例子，各部门定期的分析以及部门的月报、季报、年报等都是相关的典型，很多销售情况分析、区域产品销售分析也都不需要差异化的分析过程，只需要保持模板，很多数据分析师不能够有太多主观性的分析。还有管理人员的核心KPI、管理驾驶舱也都更倾向于数据展现，分析则是辅助更多是个人进行理解。涉及到业务、管理方向调整的分析也都非常复杂，需求也较少。

数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

而数据分析报告更多应用在什么场景中呢，一般来说是通过各种精心制作的PPT或者各种图片，通过简单的可视化图表以及相关数据进行总结，说明印证分析结论。多用在企业会议、对外宣传、展会报告等场景中，在这些场景中分析的逻辑性、结论是否可靠等会受到更多关注，整体的分析也会比较复杂，涉及到的因素更多。

数据分析发展

但其实不管怎样，整体来看数据分析行业是在不断上升的，应用的企业也越来越多。一方面是因为其实很多数据分析有问题往往被发现是因为数据维度不完善，考虑到的因素太少，和业务联系不紧密以及一些方向上的问题，而随着数据分析更加成熟，企业的数据资产更加完善之后，这方面的数据分析也会不断提升。

另一方面则是因为随着数字化程度的提升，各方面需要考虑的东西越来越多，哪怕是数据相关也是同样如此。面对这种情况，企业很难像以前一样凭借情感、经验来进行业务优化调整和发展决策等，都需要数据分析报告的参考指引。如果没有各维度上的数据分析报告，那产品就会有很多没有考虑到的因素，容易出现既没有需求人群，又没有特色吸引，最后失败。

数据分析可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台

很多数据分析师其实都有过一个想法，就是自己的分析报告提供了调整企业方向、改变决策、研发产品等的效果，并且在落地后有良好的效果。但实际上数据分析目前还并不是唯一的考量因素，很多没有加入到分析中的要素也会影响到事情的成败，所以数据分析更像是在有限的范围内，一步步的向前发展，更多是避开风险领域，为企业分析出潜在问题。

数据分析不是什么完美分析的神器，但在数字化时代，数据分析确实能够通过各种分析方法得到一些我们发现不了的结论，并且只有有足够的分析因素，就会得到比较可靠的结果，而且最主要是能躲开一些错误决断。在数据愈发重要的未来，数据分析还会更加火热，成为各领域企业的基础建设。