数据分析师的尴尬：为什么你的BI报表没人看？

昨天和一个做数据分析的朋友聊天，他苦着脸说："我天天加班做报表，BI大屏做得花里胡哨，结果业务部门看都不看一眼，老板还说我做的数据分析没价值。你说气不气人？" 我问他："你那些数据从哪来的？" 他支支吾吾："从各个系统导出来的啊，ERP、CRM、财务系统..." 我瞬间明白了。这不是数据分析的问题，这是数据本身的问题。就像你要做一桌满汉全席，结果菜市场的菜都是烂的、脏的、缺斤少两的，你手艺再好也没用。

数据界的皇帝新装

现在的企业有个很奇怪的现象：人人都知道数据重要，老板张口闭口数字化转型，IT部门砸钱买各种BI工具、AI算法，数据分析师加班加点做各种报表。

但实际呢？

数据质量问题一塌糊涂。

我见过一个电商公司，用户地址栏里写着地球、火星的都有，联系电话一栏竟然有请勿骚扰；制造业的库存数据，生产日期比入库日期还晚；零售业的销售数据，负数销量、999999的异常价格随处可见。

更有意思的是，这些问题大家心知肚明，但没人愿意捅破这层窗户纸。

就像《皇帝新装》里那个小孩没出现之前，所有人都装着能看见新衣服一样。

业务部门心里想的是："这数据肯定不准，但我又不会分析，就这样吧。"

IT部门想的是："数据质量差又不是我的问题，工具我都给了。"

老板看着一堆花里胡哨的图表，觉得很高大上，其实全是垃圾进垃圾出。

数据质量差的真正成本

很多人以为数据质量差只是影响分析结果，其实它的危害远不止于此。

最直接的，是决策失误。

我有个客户，做连锁零售的，每次看销售报表都发现某个区域业绩特别好，老板一高兴就加大投入。

结果后来发现，那个区域的数据采集系统有bug，把退货数据都算成了销售。等于老板拿着错误信息在做商业决策，这不是找死吗？

更深层的，是信任危机。

当业务部门发现数据分析结果经常和实际情况不符时，他们就不会再相信数据了。我见过最极端的例子，一个公司的销售总监直接跟我说："你们的数据分析我就当个参考，我有自己的判断。"数据分析师辛苦做出来的东西，被当成了废纸。

最隐蔽的，是机会成本。

数据质量差意味着你永远只能做马后炮的分析，无法做前瞻性的预测。就像一个人戴着墨镜开车，你能看见什么？

破局的关键：从数据治理开始

要解决这个问题，核心不是买更贵的BI工具，不是招更牛的数据分析师，而是要从数据治理开始。

数据治理听起来很高大上，其实就是要建立一套规则，让数据从源头就是干净的、标准的、一致的。

这包括几个方面：

首先，要统一标准。

什么叫客户ID？什么叫订单状态？什么叫收入确认时点？这些必须有一个统一的定义，不能各部门各说各话。就像我们说话要用同一种语言一样，数据分析也要用统一的数据字典。

其次，要建立质控机制。

数据录入的时候就要校验对错，发现异常要及时预警，而不是等分析的时候才发现问题。就像食品安全一样，不能等到吃出问题才去检测。

最后，要明确责任。

数据质量出了问题，到底是谁的责任？

IT部门说业务录入有问题，业务部门说系统设计有缺陷。

这种踢皮球的事情，必须有人拍板定责。

结语

数据驱动不是口号，是实实在在的能力。而这个能力的根基，就是数据质量。

一个真正有数据思维的企业，不会整天炫耀自己有多少数据、用了什么先进算法，而是会先把数据整理得井井有条、干净标准。

因为他们明白一个道理：垃圾进，垃圾出。脏数据做不出好分析，坏数据得不出真洞察。

数据分析师的价值，不是会用什么工具，而是能基于干净的数据，给出有价值的商业洞察。而要实现这一点，从数据治理开始，这是一条绕不过去的路。

那些还在为数据分析价值而困扰的企业，不妨先问问自己：我们的数据质量怎么样？如果这个问题都回答不上来，那就别谈什么数字化转型了，先把基础打牢再说。