在当今这个数据驱动的时代，每个企业都绕不开数据分析与决策。本文将深入探讨如何通过数据分析获取深刻洞察，从而驱动更明智的决策，提升企业整体运营效率和盈利能力。

一、数据分析的四个层面

数据分析并非一蹴而就，而是可以分为不同的层次，每个层次都有其特定的目标和方法。理解这些层次，有助于企业更有针对性地开展数据分析工作：

（1）描述性数据分析：了解“发生了什么”

描述性数据分析是最基础的层面，主要侧重于对当前现状的描绘，旨在揭示现存的问题。例如，通过分析销售数据，我们可以了解过去一个月的销售额、销量、客户分布等情况。常用的方法包括计算平均数、中位数、众数等统计指标，并使用条形图、饼图等可视化工具展示数据分布。

（2）探索性数据分析：探究“为什么发生”

探索性数据分析则是在描述性分析的基础上，深入挖掘数据，寻找导致问题发生的根源。例如，当我们发现某个月份的销售额显著下降时，我们会从数据中深入挖掘，寻找导致这一问题的根源，例如竞争对手的促销活动、产品质量问题、市场需求变化等。常用的方法包括散点图、箱线图、热图等，以识别数据中的异常值和关联。

（3）预测性数据分析：预测“将会发生什么”

预测性数据分析旨在使用历史数据来预测未来的趋势或结果。例如，通过分析历史销售数据、市场趋势等，我们可以预测未来一个季度的销售额。常用的方法包括回归分析、决策树、神经网络等机器学习算法，以及时间序列分析等。

（4）规范性数据分析：建议“应该怎么做”

规范性数据分析是最高级的层面，旨在基于预测结果，为决策者提供最佳的行动方案。例如，基于销售额预测，我们可以建议企业调整产品组合、优化营销策略等。这种分析通常涉及到优化算法和仿真模型，以找到能够最大化目标函数（例如利润）的最佳方案。

二、构建企业级数据分析框架与安全管控

要有效地利用数据分析驱动决策，企业需要构建一个完善的数据分析框架，并确保数据的安全。一个好的数据分析框架应该包括以下几个关键要素：

（1）全域经营分析的结构化分层

全域经营分析应该从战略高度出发，将决策层、管理层和执行层有机结合起来：

• 决策层：关注战略驱动，进行关键业务决策和全面把控，并将决策转化为具体任务下达。
• 管理层：以结果为导向，负责任务分配、专业领域管理和业务流程执行监控。
• 执行层：以任务为驱动，明确任务并负责具体的业务流程执行。

（2）构建指标分析体系

建立一套完整的分析指标体系，是数据分析的基础。指标体系应该包括分析指标、分析维度和主题关系，并基于管理思路和战略进行指标拆解，结合各业务部门的实际工作内容，形成系统化的分析框架。

（3）构建场景应用体系

通过数据驱动业务决策，将数据应用于实际业务中，提升业务效率。提供自助分析工具，帮助用户进行数据分析。同时，要确保企业级的管理控制，包括权限控制、智能汇总和安全管理，保障数据的安全性和有效性。提供单点登录和URL访问等功能，提升用户体验。

三、选择适合自己的数据分析工具

选择一款合适的BI工具对于提升数据分析效率至关重要。作为一名数据分析师，个人常使用九数云BI，因为它在数据整合、可视化分析和自助式探索方面表现出色。对于国内企业而言，九数云BI在软件兼容性和数据安全性方面也更有优势。通过九数云BI，企业能够更好地用“活”数据，释放数据的巨大价值。

九数云BI 如何与“数据分析与决策”相结合？九数云BI 可以帮助企业：

• 整合多源数据： 连接企业内部的各种数据源，例如 ERP 系统、CRM 系统、财务系统等，以及外部数据源，例如市场调研数据、竞争对手数据等，构建统一的数据视图。
• 快速构建数据看板： 通过拖拽式操作，快速构建各种可视化图表，例如销售额趋势图、客户分布图、产品销售排行图等，直观地展示数据分析结果。
• 进行自助式数据分析： 业务人员可以通过简单的操作，自定义分析维度和指标，进行自助式数据探索，发现隐藏在数据背后的商业机会。
• 实现数据驱动决策： 基于数据分析结果，为决策者提供全面的数据支持，帮助他们做出更明智的决策。

四、结论

数据分析与决策已经成为企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。通过构建完善的数据分析框架，选择合适的BI工具，以及提升数据分析能力，企业可以从数据中获取有价值的洞察，驱动更明智的决策，最终实现可持续增长。