1、增收益
最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析，了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、IT人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具，能够在PC端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。
下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2021-09-17
首先，这个问题凡是直接回答“能帮企业赚钱/省钱”的，都会大概率阵亡。因为数据本质上就是个参谋，不是真正在一线战斗的士兵。就像狙击镜倍数再高，最后打死人的是狙击手，是子弹，是步枪，唯独不是狙击镜一样。想赢得一线战斗的胜利，需要的是经费、技术人员、业务团队和老板的审批权。毕竟数据就是数据，数据能帮助业务但不能替代业务。数据的作用是排在队尾的。
数据分析辅助决策，和数据分析师来做决策是两个概念
数据分析助力业务，和数据分析就是业务又是两个概念
那么，数据分析真正的价值和意义又是什么呢?
1.数据分析最大、最直接的作用一定是生产了数据。这才是真正数据分析师们自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，数据本身是非常有价值的。
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。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。
创造更大的价值效益。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，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。
3.发现了业务机会：通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出了挽留价值高，挽留难度低的用户群体。业务部门采纳了意见并开展挽留活动，比没有进行分层挽留前，提升了用户留存率5%。
4.提升了效率：提升跑数效率，把过往3天更新的数据，提升到了隔日更新，获得了业务部门的好评，提升了决策效率。设计移动端报表样式，提升了报表使用率，使业务部门更广泛的获得数据支持。
从0到1，新建数据的作用是最大的。在业务举棋不定的时候，提供数据标准，判断哪个是70分及格，哪个是50分不及格，帮助业务从1做到60分，作用是第二位大。因为没有数据支持下的粗放经营，就是很浪费资源。数据分析就是比拍脑袋靠谱。
至于优化效率，把业绩从60分提升到90分，反而相当难做，实际起的作用也有限。因为做出超凡的业绩，要依赖的往往是不可复制的天时地利人和。这是业务部门发挥天才的时候。再牛逼的分析模型也没法模拟乔布斯的大脑，大致就是这意思。
所以小结一下：数据本身就是价值。数据的价值更多体现在在决策分析前，给业务部门提供正确的方向指示。当然，业务部门如果看到了怎么样做效果更好，自然会引发第二步的动作：依照数据结论，进行决策。这就到了数据分析作用的第二步：间接促成业绩
数据分析辅助决策，和数据分析师来做决策是两个概念
数据分析助力业务，和数据分析就是业务又是两个概念
那么，数据分析真正的价值和意义又是什么呢?
1.数据分析最大、最直接的作用一定是生产了数据。这才是真正数据分析师们自己做出来的成绩。不需要花里胡哨的包装，数据本身是非常有价值的。
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。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。
创造更大的价值效益。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，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。
3.发现了业务机会：通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出了挽留价值高，挽留难度低的用户群体。业务部门采纳了意见并开展挽留活动，比没有进行分层挽留前，提升了用户留存率5%。
4.提升了效率：提升跑数效率，把过往3天更新的数据，提升到了隔日更新，获得了业务部门的好评，提升了决策效率。设计移动端报表样式，提升了报表使用率，使业务部门更广泛的获得数据支持。
从0到1，新建数据的作用是最大的。在业务举棋不定的时候，提供数据标准，判断哪个是70分及格，哪个是50分不及格，帮助业务从1做到60分，作用是第二位大。因为没有数据支持下的粗放经营，就是很浪费资源。数据分析就是比拍脑袋靠谱。
至于优化效率，把业绩从60分提升到90分，反而相当难做，实际起的作用也有限。因为做出超凡的业绩，要依赖的往往是不可复制的天时地利人和。这是业务部门发挥天才的时候。再牛逼的分析模型也没法模拟乔布斯的大脑，大致就是这意思。
所以小结一下：数据本身就是价值。数据的价值更多体现在在决策分析前，给业务部门提供正确的方向指示。当然，业务部门如果看到了怎么样做效果更好，自然会引发第二步的动作：依照数据结论，进行决策。这就到了数据分析作用的第二步：间接促成业绩
第2个回答 2019-07-08
希腊有一个著名的谷堆悖论。“如果1粒谷子落地不能形成谷堆，2粒谷子落地不能形成谷堆，3粒谷子落地也不能形成谷堆，依此类推，无论多少粒谷子落地都不能形成谷堆。但是，事实并非如此。”
这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。
关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个：
1）
找到周期规律
2）
找到各个分类的特征
3）
找到异常、极值
了解历史，是为了更好的预测未来。
了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；
了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。
这个悖论说的，就是告诉我们量变产生质变，需要一个明显的分割线。如果说，量是一个量化的数据，质是一个结论的话。那么，数据分析做的，就是要分析量，从而引向“定性”、”定质"。定量的了解历史的规律（“质”），从而预测未来。
关于了解历史规律，常见的数据分析思路，如上图，大概介绍四种。分组对比、趋势分析、异常分析、排名分析；目的主要是三个：
1）
找到周期规律
2）
找到各个分类的特征
3）
找到异常、极值
了解历史，是为了更好的预测未来。
了解了特征，我们就可以总结一些相同分类的事务，可能也具备这一特征；
了解了异常和极值，我们就可以深入分析，找到解决它的原因去规避，或者采取措施去发扬极值。
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