数据分析是指利用适当的统计方法对收集到的数据进行分析，以最大限度地发挥数据的功能和作用。详细研究、解释和总结数据的一系列过程，以便提取有用的信息并形成相应的结论。
数据是管理的媒介。纯粹的数据并没有太大的意义，我们先得清楚数据受众的对象。比如说一个人的身体素质好，是因为素质各项指标均符合标准。判断一个人是高血压，是指这人在正常情况下的收缩压大于140 mmHg,舒张压大于90 mmHg甚至更高。受众的对象独立于数据毫无说服力，数据脱离具体对象没有实际意义。对象与数据的结合才能相得益彰。对于制造型等实体企业而言，数据分析的效益主要体现在以下四个方面。
1.管理工作简单化。复杂的运营管理过程用科学思维分析，聚焦数据的主要矛盾点，配以简洁的数据呈现，且尽可能地简化概念来解决，不仅加速了决策效率，也往往还会收到柳暗花明的效果。一个简要的汇总不亚于面面俱到陈列，一组KPI呈现也比数十页的PPT效果要强很多。苏炳添的成就除了其本人的天赋与努力，教练组的科学数据分析与技术突破功不可没。珠宝店被盗案，如果一味纠结于乙与丙两者孰对孰错，则会陷入无解的僵局。
2.优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化；是访问流量的变化还是转换率的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。
3.创造更大的价值效益。商业价值的创新来源于数据价值的有效转换，价值可以通过数据呈现。生产中，当NPI导入量产后，每多久需对ERP系统损耗系数进行调整？哪些制程、哪些料号需要调整？需要通过对生产过程数据进行分析来决定。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数的关键才能提升直通率，降低物料成本的同时才能创造更大的收益。
4.拓展新业务新商机。数据分析可以避免思维的盲点。有人把数据分析过程是比喻成医生把脉看病的过程。除了不仅要提供体检数据，更得要提供疾病医治与预防的方案。一份新备货方案，一条新的流水线的布局，一个新的客户导入或一个新业务模式的开发，均离不开数据预测、分析与推演。制造企业因为新客户或新业务的导入，如何通过制定年度备货计划提升公司经营业绩？无论是基于目标存货周转率加权法还是二元次线性回归分析法备货，均离不开数据的处理与分析，两者均需从库存的结构（包括原材料、半成品、成品、在制或在途等）的比重构成和CT2R(Circle time to requirement)的构成不同维度进行剖析。
好的应用是建立在对企业管理流程掌控的前提下，唯有如此，数据分析才能发挥应有的成效，也才能真正回归数据管理的最初本质。
