业务数据分析的发展阶段

第一，初始阶段

业务要求:

业务需要快速运行，所以数据往往简单粗暴，越简单越好。

存在的问题:

流程和规范相对较差，数据往往不规范，需要大量人力整理和清理，指标相对单一。

数据阶段:

在工具阶段，数据用于映射和解释业务。

第二，初级阶段

业务要求:

快速响应，多维度、多层次的反馈服务，一定的评估能力，简单可行和不可行的方案。

有问题:

往往结论是直观的，即因果关系即使不分析也能看出来。

数据阶段:

需要产品化。

第三，发展阶段

业务要求:

需要更精细的数据指标和实时的数据响应，具有一定的探索性和指导性功能。

有问题:

预测能力和算法支撑不足，结论支撑不足。

数据阶段:

在与业务融合的阶段，变得更接近业务。

第四，成熟阶段

业务要求:

智能、高效、精准。

有问题:

解释性变差，不懂数据的人会面对一堆不能直接理解意思的数据和一些不能直接理解的商业建议；

小数据需求改善缓慢。

数据阶段:

智力阶段。

总的来说，会越来越高效，越来越智能，商业价值也会越来越大。当然，随着智能能力的增长，数据会变得更加精致复杂。,