相当多公司在战斗级的数据分析，只停留在excel日报和ppt阶段，缺少工具设计和开发，导致了数据分析不落地，无法辅助一线等等问题。
看到这里，肯定有同学好奇：老师，我的公司规模没那么大，数据也没那么多，怎么能做的体系化一点呢？这里是有方法的。
五、中小企业，怎么从0到1
初创型的企业肯定没精力搞这么大套数据体系。
对初创型企业来说，尽快找到能盈利的MVP才是关键，之后不断的扩大投入，增强收入能力。因此对初创型企业而言，一般精力都放在销售数据/推广数据/渠道数据上，把战术级的分析做好。
对于有一定规模的企业，最重要的反而不是搞各种分析报表（一般该有的也都有了）也不是搞复杂的分析报告。而是加强基础建设，补齐初创期突飞猛进，留下的短板。比如：
- 商品编码体系，商品分级分类标签
- 活动编码体系，活动物料编码体系、优惠券体系
- 财务系统与业务系统打通，财务数据与业务数据对应
这些可能不仅仅设计数据库设计，有可能旧的交易系统、物流系统、费控系统都需要升级，业务流程也要规范，因此是个很庞大的工程。
但是如果不迈过这一关，还是在旧基础上继续苟且，就会发现，规模越大，内部系统越乱，数据越复杂，新旧数据越对不上，越往后越难。
在2021年，陈老师经历了若干个营业额30-100亿的中等企业数字化建议，无一例外的有基建薄弱 好大喜功的问题。
往往是最基础的商品数据、活动数据、渠道数据都没有建设很好，反而急着上CDP，急着在APP/H5搞算法，急着搞全链路埋点。
结果自然是：在烂泥地里建摩天大楼……各种纠结，不在话下。
六、问题的背后
以上种种问题，但凡置身其中，都会感受明显。然而为啥没人解决呢？
- 可能是业务部门自大且强势，不想让数据参与，只让供excel表
- 可能是技术部门老大想升官，做基建不够显眼，必须上新东西
- 可能是公司老板压根没见识，吃行业红利发财，缺少基础认知
这些都有可能让数据停在原始阶段。
然后又寄希望于一个神通广大的数据分析师能搞掂所有问题，他们还会殷切地拉着你的手说：“我们公司的数据很大，都在那呢，就差个高手来分析了……”所以如果做分析的同学们遭遇：
- 东干一块，西干一块
- 只写sql整理excel
- 被业务嫌弃没深度
你并非一个人，你和很多同学一样在被煎熬。毕竟做得好的公司也是少数吗。这时候只要自己努力积累能力，跳槽个好一点的企业即可。
