数码实验室|而是没有方法，经常为数据问题争吵？困住你的可不是老板外卖员和算法系统

外卖员和算法系统，数据分析师和sql ，程序员和格子衫，好像是不可分割的，企业和数据也是。
企业的部门间数据打架是一个常态问题，有因为数据统计口径不一致的，有指标定义不一样的、还有计算方法乱七八糟的。总之一句话，这个问题不解决犹如盖一座摩天大楼却发现没有打好地基。
怎么办？本文应用5个方法来讲如何让数据在企业产生更好的价值。
/01同一个数据、同一个标准/
很多企业的ERP、E-POS系统、财务系统等都是在某个阶段，基于某些业务需求逐步地建立起来的，而且不同系统的设计公司也不一样，所以目前很多传统企业存在数据标准不统一、统计口径不统一的情况。
例如客户编码，可能在财务系统是5位数，而在销售管理系统中是8位数；某个产品在商品系统中所属的大类是T恤，在E-POS系统中是棉T恤……各种数据字段的标准不统一，统计口径不一样，会给后续的数据分析带来很多困扰，影响数据的共享使用。
数据缺乏标准造成的问题还非常多，这些可能都会影响企业的运转效率（例如不同部门间会经常为了某指标的计算而吵架……），所以企业要重视数据标准的建立，以规范数据。
企业还应该建立一个数据规范小组，各部门老大都应该位列其中。定位和工作内容如下图：

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/02狠抓数据入口，提高数据质量/
什么是数据入口？还记得7-11便利店的收银键盘吧～再上图一次，加深大家的印象：

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便利店的店员，她们每天把每一单的收银、客户年龄等信息数据录入到公司的系统中，试想如果你明明是一个28岁的【青年】，而店员却把你录入成【壮男36-55】，这就产生了假数据，会影响数据分析的结论，甚至影响企业的决策！
但是因为一线员工活跃于业务的最前端，所以对于很多企业来说：一线员工是企业非常重要的数据入口。
所以企业建立好数据标准后，在落地的环节，建立起监督、检查、奖惩等制度，一定要狠抓数据入口，提升数据的质量。

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尽量收集更多的数据，提升数据收集的广度，有些数据可能目前没看出来有什么价值，有可能在企业不断发展过程才慢慢显现它的价值，养数据要做规划就是这样的原因了。
/03优化数据工具/
从养数据到使用数据，从传统BI（过去）到工具化BI（目前），在布局未来的业务化BI 。
企业养数据，目的当然是为了使用数据，要使用企业数据就必须通过数据工具来处理（有了米，还要有锅）。
现在数据处理、分析的工具非常丰富，有Excel ， FineBI ， SPSS、Python、R ，或者是定制的BI系统……无论你使用什么工具，我们都要不断地优化，提升分析效率以及业务化程度。

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FineBI的操作模式
以前最传统的BI系统，讲究报表一体化，每个部门每天每周看什么表格都规范的井井有条，决了报告标准化的问题但是不够灵活。
而现在这个阶段，工具化的BI让更多的企业受益，而且还出现了一些自助化的BI工具（FineBI），企业要结合自身情况，选择合适的数据工具，提高员工使用数据工具的效率。目前市面的BI工具基本上都能实现秒级响应和高度自定义化，还是不错的。
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目前很多软件厂商生产的BI系统，业务化程度还是比较薄弱的，但业务化的BI恰恰又是对公司最有价值的，因为它能更高效率地分析业务，辅助决策！