序言二

现今社会信息化的程度越来越高，互联网对传统行业的渗透正改变着传统行业的运营模式。传统行业正在经历着在线化和数据化的变革，在这种变革过程中，企业积累了大量的数据，如何充分利用数据资源，挖掘数据价值，是每个企业都面临的迫切需求。而数据分析技术的发展给企业提供了一种处理数据、挖掘数据价值的有效方法。

德勤作为全球知名的会计师事务所，在业务模块的设计、工作内容的宽度和细度上都有明确的规则与方法论。管理咨询、财务咨询、风险咨询三大业务线是我们与客户对接的最常见需求。其中管理咨询包括战略与运营、人力资本、信息技术等主要方向。管理咨询是以问题为导向的，我们在工作过程中通常针对某个具体的商业问题，通过假设和验证，提出解决方案。因此，我们看数据的方式，必然与商业问题紧密结合。在如今“数据为王”的大环境下，数据分析早已不是单纯的报告工具和调查手段，而是一套综合性的管理运营框架。

在利用数据时，我们的一般流程：首先，通过量化的方法从海量数据中定位出可操作的洞察力，发现业务现象的本质，进行相应的业务流程改进和风险控制；其次，基于已获得的洞察力结合成熟有效的模型算法进行相应业务发展方向的预测，辅助企业跳出数据，走入业务决策；最后，回顾数据探索和数据分析过程中所挖掘出的额外业务洞察，深入评估，认真思考如何最大化地利用数据分析，为企业带来额外价值。

数据分析的目的是实现企业价值的最大化。具体而言，数据为企业赋能主要从以下几个步骤进行推进：

第一步是固本培元。加强企业对现有信息技术和数据资源的应用，提高企业生产率，降低成本费用等，这也是数据分析为企业创造价值的始发点。

随着科技的进步，我们可以利用传感技术管理物体动态的数据，减少劳动力成本和库存成本。过去工厂自动化或事务性工作的自动化实现了用计算机替代人工作业，提高了效率。将一些简单的操作用机器或计算机替代就可以提高生产率。随着传感技术的普及化，企业能够实时掌握产品位置、产品移动等信息，甚至连客户的行为轨迹等信息也可以捕获到，通过对这些数据进行收集和分析，尽量减少不必要的产品和流程，节约不必要的成本，提高生产率。此外，利用数据分析识别价值链中不必要的部分，进行流程再造，并通过监控提高生产率。收集和分析业务流程中的数据，就可以掌握哪些部分对创造价值贡献度较低，甚至是负的。针对这些流程进行有效的改进和优化，再造数据链也是提高生产率的一种方式。

第二步是精妙探查。应用我们的经验和方法论，进一步发现、预测和解决企业活动各个层面的潜在问题，可以认为这是基于数据分析的企业思维和判断方式的提升。

数据分析的过程就是根据业务数据发现规律、识别问题和风险点的过程。数据中蕴含着各个个体之间的关联关系。通过数据分析，识别相关性，有助于企业及早发现潜在的业务问题，并做出有针对的响应。在市场营销中，可以从客户服务中心发现客户的个人情感和消费习惯等，帮助企业刻画客户的画像；在医院中，可以通过重患者身上的各种传感器检测并应对应急情况；在金融行业中，可以通过实时收集、分析交易数据及时细致地进行定制化服务或风险管理；在零售行业中，通过对商品交易的分析，可以完成精准的商品选品，智能补货等业务。

第三步是见时知几。通过整合行业观察与多方情报，提炼关于客户和市场的更准确的信息，提高经营者的决策能力。

数据分析可以通过提高企业的商业洞察力和业务预测能力，来辅助决策者进行战略的制定。决策者在做出战略决策前，一般情况下会根据各种业绩的KPI报表和个人在行业领域独一无二的嗅觉来帮助企业做出更加英明的决策。仔细分析来看，这些做法本身并没有问题，但是在数据爆炸的信息化时代，显然这些传统的做法是远远不够的。这些做法从本质上来讲都基于业务的表层现象来作为决策的辅助因子，而忽略了产生这些现象的内在原因，是生产环节导致了产能下降？还是拣配环节的效率低下导致了整个供应链的滞后？抑或是服务环节的拖后导致了客户满意度的降低？传统的做法只是注意到了产能下降、供应链滞后、客户满意度降低等表象，而数据分析能真正帮助企业挖掘这些表象背后更深层次的原因，治标又治本，这样制定出的决策显然是更具有说服力的。

第四步是革故鼎新。协助客户创造新价值、新模式、新业态。

数据分析在帮助企业对已有业务进行改进的同时，也能最大限度地帮助企业拓展新业务模式，最终形成固定统一的商业模式。数据分析在现有业务的基础上，对各业务流程的数据进行整合和诊断，在这个过程中，很容易识别出业务上的一些潜在机会点，从而衍生出新的服务模式，这也逐渐成为摆脱消耗性竞争可持续发展的重要战略。

数据分析已经成为市场的热点话题，本书基于Bizinsight强大的数据分析团队与广泛的行业实践经验，总结了数据分析在商业应用场景中的目标、过程及结果，并且将“为什么这么分析”的独特见解和应用流程做了整理。我也将自己熟悉的商业应用案例整理和脱敏为本书习题，希望能够通过浅显易懂的文字，带你高屋建瓴，走进数据分析的神秘殿堂，迈入诸法实相的商业应用之塔尖。

季刚