数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
在之前的章节中已经提到分析的价值在于业务价值，而业务价值实现的最后一步是把分析结论应用于业务中，并反复迭代。
我想从一个例子来说明分析师在整个价值实现链条中的位置和作用。假设我们在考虑如何实现一件工具的价值，这件工具可以是一把钳子，或者更复杂点，比如一部电脑。在这个例子中：
- 数据分析是工具
- 分析师是工具的制造者
- 业务方是工具的使用者
- 工具价值的实现不仅与工具的制造质量及精巧程度有关，还与使用者有关：有人使用电脑设计航天器，有人只是用它玩游戏。
也就是说，数据分析的价值除了分析师这个因素之外，还受到其他因素的影响。比如：
- 数据分析结果的交付质量、可视化及可理解性（类比：工具本身的质量、设计及易用性）
- 数据分析结果使用者的素质（类比：工具使用者的素质，对工具的了解程度，工具使用的相关知识背景）
- 数据分析结果使用的场景（类比：工具使用的场景是否符合工具设计者的初衷） 环境因素，比如不可抗力、趋势（类比：台式机的价值在移动化办公的趋势下会变小）
呃。。。是不是漏了点什么？分析师哪里去了？其实分析师的作用正在于对上述因素形成过程中的影响：
- 提高数据的质量、展示水平，让数据结果变得更容易理解
- 教育和培训数据使用者，往往会达到事倍功半的效果
- 从根本上理解数据需求，打破砂锅问到底
- 最后，对于不可抗拒的因素，分析师能做的就是。。。调整心态。反抗不了的话，就学会接受吧。
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