作为一家外企的集团IT负责人，我有4年的时间都在从事企业业务系统的管理。各部门业务流程在系统中实现信息流的横向打通，可以让你站在一个企业经营管理者的视角去分析解决问题。
后期分享的数据分析实战案例都来源于我实际工作中的成功案例。在分享实战案例前，我想就企业数据分析思维先和大家做一个分享。
数据、模型与可视化输出关系的理解
首先谈一谈作为一个在机加工制造行业从事数据分析的人对数据、模型及可视化输出三者关系的理解。数据可以理解为生产需要的“物料”，模型可以理解为“机器设备”，原材料经过机器设备的加工处理，输出可视化“产品”用于分析和管理决策。
数据分析师应具备素质的理解
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工欲善其事，必先利其器，这是基础，需要合理借助工具。如果一直停留在工具技术层面，你可能还只是一个数据加工者。
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数据分析师不仅具备洞察数据的能力，还要对相关业务的背景有深入的了解，明白业务部门需求。可视化报表做到重点突出、逻辑清晰、一目了然。
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将数据转化为知识、结论和规律，最后转化为生产力，帮助企业获得利润也是数据分析师的价值所在。
运用数据分析实现管理决策支持的五步骤：
后期数据分析实战案例,我将按照如下五个步骤进行分享：
1 明确对象，界定问题
以终为始，在具体进行数据分析和管理决策时，要对提出的问题进行深入细致的研究和考察，搞清5个问题：
1.1 要解决什么问题？
1.2 管理目标是什么？
1.3 影响因素有哪些？
1.4 有哪些行动方案？
1.5 如何评价目标是否实现或者决策好坏？
2 建立分析模型
对相关业务的背景熟知度决定了你对数据的理解能力，这个环节要搞清楚变量的性质，变量与变量之间的关系，目标与约束的关系等。建立的模型要符合简约的要求，能够反映客观实际情况，容易理解，便于求解。
3 数据资料获取
分析所需的内部数据和外部数据获取。
4 模型求解和检验
模型求解就是分析人员借助模型获得解决问题有效方法的过程。模型检验就是把模型得到的结果与定性分析和实际掌握的信息相对照，可以评判模型本身的好坏，从而为修订提供反馈意见。
5 结果解读与数据分析报告
模型输出的结果表明了什么？对管理改进提供了什么样的参考？数据分析报告各项结果及改进建议的依据是什么？只有把数据分析的结果真正搞清楚并落实行动改善才能发挥数据分析在企业中的价值。
实战案例预告：
企业数据分析与管理决策 —— 如何让准时交货率一年提高了40%
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