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首先，只要直接回答这个问题“能赚/节约企业的钱”的人，会以很多概率战死。 因为数据本质上是参谋，不是真正的线战斗的士兵。如同狙击镜陪数再高，终击败人的是阻击手，是，是自动，可是并不是狙击镜相同。想获得线作战的获胜，需要经费预算、专业技术人员、业务流程精英团队和老总的审批权。因为数据就是数据，我们要知道数据可以帮助业务但还没到代替业务的地步，数据的作用是排在队伍末尾的。
或许，也有一些同学们超级变身热情激动澎湃的吹吹哥，大吹一通：“成为一个数据分析师，我的工作能力确实好强。不用投经费预算，不用做开发设计，要是拿着我的剖析，纸币就哗哗的来！”那么浮夸的叫法毫无疑问会被内行人的人立即揭穿。然而，万一遇到一个不知道该怎么做的人，他真的相信了这句话，并招募了这个兄弟加入公司。他指望通过分析来决定做什么。吹哥在试用期内死亡的概率很高，因为根本没有人会关心他。谁能听到一个新的人的哔哔声。没有经费、沒有开发设计、沒有市场销售，靠二行编码这份ppt，能赚个屁的钱。终全部吹出去的厉害，都是化为乌有。
数据分析助力业务，和数据分析就是业务又是两个不同的概念
那么，正确的回答应该是什么样的呢？
首先，数据分析大和直接的影响必须是数据的产生。这是真实数据分析师自己的结果。不需要花哨的包装，数据本身非常有价值。如同驾车必须需看速率和转速表相同，本质不用实体模型，不用逻辑思维，不用定义，你驾车不要看速度表试一下？就那么简单。
优化运营和管理流程
通过对业务数据的分析，我们知道如何合理分配业务资源以及流程需要优化的地方。例如，通过对销售波动的分析，我们确定是销售单价的影响还是交易量的变化。通过对库存周转率的分析，我们可以推断采购过程是否需要改进，或者库存策略是否需要改变。
造就更大的使用价值经济效益
根据月度或一季度生产制造耗损或欠佳品的剖析，寻找减少原材料的耗损指数，减少原材料成本费，造就更大的盈利。通过对SKU收入和利润贡献的分析，确定了哪些产品畅销，哪些SKU是收入和利润贡献的主体，哪些成品是淘汰品或迭代品。
发觉了业务流程机遇：根据剖析外流客户特性，对客户开展综合性评定，找到了挽回使用价值高、挽回难度系数低的客户人群。业务部门听取了意见和建议并进行挽回主题活动，比沒有开展层次挽回前，提高了用户的保留率5%。
效率提高:提高了流水号的效率，将过去3天更新的数据升级到第二天，获得了业务部门的好评，提高了决策效率。
数据本身就是价值
在决策分析之前，数据的价值更多地反映在为业务部门提供正确的方向上。当然，如果业务部门看到如何做得更好，它自然会触发第二步:根据数据结论做出决策。这是数据分析的第二阶段：间接促成业绩。
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