数据分析对公司有没有必要，看了你就知道严重性。
来说说，数据分析，有没有用，有什么作用，怎么做。主要用案例来说明，比较简明易懂一点。讲讲数据分析对投资、对找到机会、找出风险，对营销的各种强大作用。数据分析不止是对公司，个人发展和职业规划也需要做数据分析的。
用投资房地产来举例吧。一个朋友，现在他在一个房地产项目上举棋不定。他已经在北京顺义的一个镇拿下一块地，打算做高端住宅。但是，他现在有两个困惑：
第一，不知道这个房产项目该如何定位。价格定多少？目标用户是谁？销量能否消化？项目怎么设计？
第二，不知道如何评估这个项目的投资价值，做下来到底是赚了还是亏了？
分析过程看下面：
1、市场定位的思路
回答两个问题：市场定位解决哪些问题？为解决这些问题要研究哪些内容？
2、市场定位的案例
（1）案例背景塘下镇是温州瑞安的一个强镇，紧邻规划中的新城中心。瑞鸿置业现拿到塘下镇12万平方米的地块，欲建住宅房，面临住宅房定位问题。
（2）案例分析问题一：价格定为多少？
问题二：目标用户是谁？
问题三：销量可做多大?
问题四：产品如何设计?
投资也离不开数据分析！当你投资某个项目时，肯定是期望收益越高越好，风险越低越好，所以你需要分析项目的收益和风险。
如何分析收益呢？需要基于现金流量表计算出NPV、IRR、PI等经济评价指标，只有当这些指标满足上面图示的条件时，项目才可行。
如何分析风险呢？需要回答3个问题：风险是什么？风险对项目影响程度有多大？风险发生的概率有多大？对应的分析方法分别是盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析。
也就是通过分析找到机会和找出风险。
举个通过分析找到机会的案例：举个复印机的案例吧，复印机最早是施乐发明的，但当时复印机未被普及，面对这种情况，施乐自认为是市场没有需求，没有做分析。但佳能却做了分析。佳能走访了复印机的现有用户，问他们使用了之后有什么不满意的地方；又走访了复印机的潜在用户，问他们为什么不愿购买。基于对所采集数据的分析，佳能总结出用户对施乐复印机不满意的地方有三个——太大、太贵、太难。
针对这3个问题，佳能对复印机进行改进，推出了傻瓜式操作的小型复印机；由于这个小型复印机解决了消费者尚未被满足的需求，迅速在市场上普及，佳能由此取代施乐赢得了复印机市场。佳能之所以能获胜，是因为它重视数据分析，通过用户调查，挖掘到复印机市场的潜在机会，并将其转化为现实的收益。
再举个规避风险的例子：比如壳牌。壳牌是荷兰的一家石油公司。20世纪80年代，荷兰的石油价格是每桶30美元，成本是每桶11美元，对于石油的未来，业内普遍看好，认为到90年代石油的价格将上涨到每桶50美元。但是壳牌没有人云亦云，而是根据自身所掌握的信息，使用脚本法判断价格走向。
什么是脚本法？是指列举出一系列使未来发生悲观变化的事件，并分析这些事件对行业的影响程度以及发生的概率，从而找出行业的关键风险。
通过脚本法，壳牌发现有一个事件将影响石油价格走向。是什么呢？当时正在进行OPEC石油供应协议配额谈判，如果谈判破裂，那么北海和阿拉斯加对于石油的需求量就会大幅下降，需求减少，价格会下降，而在成本一定的情况下，就会挤压什么？利润空间。为了保利润，需要做什么？降低成本。
为此壳牌公司实施了一系列降低成本的变革，采取先进的开采技术，取消低利润的服务站等。而此时，其他石油公司则仍粗放式经营。1996年，OPEC石油供应配额协议谈判果真破裂。由于壳牌公司及早预测到了协议破裂导致石油价格下跌的风险，并采取了相应的行动，使得壳牌公司相对于竞争对手避免了一场危机。
这个结论可以通过一组数据体现出来。1998年，壳牌公司的资产净收益率为8.4%，而该产业主要公司的平均收益率仅为3.8%。而之所以能避免这场危机，是正确预测外部环境变化的结果。
再说说营销怎么大量用到数据分析。
市场份额是检验营销的重要指标，所以难题来了，如何防范市场份额下降？如果市场份额下降了，如何快速找到问题出在哪？
先回答第一个问题。
要防范就要有报警器。数据分析就是你的报警器。通过数据监测和分析，你就能实时掌握诸多影响因素的发展变化。一旦发现哪儿有异常值，就可以未雨绸缪。很多企业常常有4类数据报警器——渠道建设分析、用户满意度分析、品牌形象分析、广告效果分析。
如果意大利高级服饰品牌华伦天奴一开始就重视品牌形象分析，它就很容易发现有人以低廉价格冒充自己的品牌，它就会在假冒品牌还没形成气候之前，加强对自身品牌的维护、规划和监管，也许就能提高它的市场份额，甚至挽救它的中国市场。
（渠道、用户、品牌、广告四类分析，具有报警作用）
关于第二个问题，
我举一个亲身经历的例子。你听过监测数据吗？
比如你去国美买台电磁炉，付账的时候，售货员会刷那个条形码。为什么刷条形码呢？结账用的，对吧。那还有一个作用，就是通过刷条形码，这台电磁炉的销售数据就会自动进入后台的一个庞大的数据库中去了。因此，很多卖场都会有系统的监测数据——哪个城市的哪个门店？在什么时候？卖了什么产品？型号是多少？价格是多少？销量是多少？
而我所在的那家数据分析公司的数据就是从卖场购买的，通过对这些监测数据的分析，为企业提供相应的支持。具体有哪些支持呢？比如，可以估算和预测市场规模，为企业的生产计划提供支持；可以分析市场竞争，为企业的竞争策略提供支持；可以分析用户偏好、畅销机型、核心价位，为企业客户管理提供支持。这些支持都是常规的，一般会根据企业的需求提供周报、月报、季报、年报等。更多的是全景式的描述分析，而如果进一步对这些监测数据深入挖掘，就可以对企业进行问题诊断了。
我做分析师时，曾从监测数据里发现A品牌的市场份额比上一年的同期下降了4.2个百分点。A品牌是一贯注重销量规模的，所以市场份额下降这么多，是一个奇怪的现象。于是，我就对监测数据做进一步分析，希望从数据里找到引起这个现象的原因。
通过多次多角度的数据挖掘，我发现原来A品牌在1000～1200元价格段的产品线工作没做好，老产品退市后，新产品在数量和上市时间等方面都没有跟上。后来与A品牌的产品经理沟通才知道，这个价格段之所以出现问题是由于他们正在转型。A品牌以前一直是定位为低端品牌的，当年想扩展高端品牌市场，因此主要精力都花在高端产品上了，而这个价位段属于中端价位，被忽视，造成新老产品接替时出现断档。但这个中端价位却是支撑高销量的核心价位，这个价位出现问题，给他们带来了不少损失，后来A品牌根据这个信息，在这个价位段上又推出了两款新产品，从而增强了整体的竞争力。
所以，数据分析真的很重要，特别对公司，真的很重要。有必要设置一个专门的部门来做数据分析，给公司决策做指导。也可以外包给第三方，但成本相对较高，如果公司的数据分析需求很多，建议还是设置一个专门的数据分析部门。
大家对数据分析都有自己的理解，今天围绕数据分析的话题再和大家做个交流。交流内容可分三项。
❏ 数据分析的成功案例有哪些？
❏ 数据分析在国内外的发展水平如何？
❏ 如何加强公司/集团的数据化建设？
我所理解的数据分析是从海量的数据中提取和挖掘出对企业有价值的规律和趋势，为企业的决策提供支持。
这种支持作用就像哆啦A梦百宝箱里的4件宝贝：
行为预见镜——帮助企业识别机会、规避风险；
问题药丸——帮助企业诊断问题、亡羊补牢；
跟踪摄像机——帮助企业评估效果、改进营销；
引力动力器——帮助企业提高效率、加强管理
❏ 数据分析的成功案例
20世纪90年代初期，被称为百货商店之父的美国人约翰·沃纳梅克曾说过这样一句话：我的广告费有一半浪费掉了，可我不知道是哪一半。
当时无从了解被浪费掉的广告是哪一半，因为那时搜集数据相当困难，需要大量投入。而今随着大数据加之软硬件技术的飞快发展，使我们追踪和搜集数据的成本大大减少，分析和挖掘海量数据成为可能。于是有效运营数据的成功企业如雨后春笋，层出不穷。
1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区相联系，通过先进的数据挖掘技术，为广告商提供更为精准的服务，该模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer统计，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
2) 百思买将顾客调查、销售数据和人口数据结合起来，以确定在特定的区域中，哪些顾客群的需求已过多地满足，哪些尚未满足，并据此改变其门店模式。例如，在富裕男性白领集中的居住区附近，百思买会提供更高端的家庭影院设备、特别付款方式和即日送货到家。而在经常接送孩子参加体育活动的妈妈较集中的居住区附近，百思买则突出温和的色调、人性化的导购以及面向孩子的科技活动区。调查显示，改为有针对性的门店模式后，百思买的销售额上升了7%，毛利提升了50个基点。
这样的例子不胜枚举，数据分析成功运用到企业决策的方方面面，比如在营销方面，有数据库营销、精准营销、RFM分析、客户分群、销量预测等；在电子商务上面，有百度的精准广告、淘宝的数据魔方等。通过数据分析的辅助，企业的绩效得到了很大的提升，据麦肯锡的研究分析表明，在私营部门，充分利用海量数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。而我们熟知的宝洁、惠普等很多优秀的企业都是运用数据分析的高手：他们懂得如何将复杂的数据和精妙的模型变为创造卓越绩效的有效工具。
行业发展
正是诸多成功的案例，使企业看到了数据分析的价值，带动了数据分析行业的快速发展。在全球500强企业中，90%都是基于数据分析来制定重要决策的。在欧盟、美国等发达国家，数据分析普遍被作为运营决策的前提要素：借助数据报表，知道市场上发生了什么事；借助联机分析处理（On-Line Analysis Processing）钻取和多维分析，知道这些事情为什么会发生；借助预测模型，知道未来是什么趋势，有可能发生什么。数据成为企业决策的前提条件。
在国外，数据分析行业发展已经非常成熟，并呈现出三大景象。
景象一：数据分析人才愈发短缺。Gartner预测，企业大数据全球创建440万个工作岗位，其中有190万个工作岗位将在美国。但是，目前拥有大数据技能的专业人员严重短缺，只有三分之一的新工作岗位将招聘到人员。
景象二：数据公司融资捷报频传。荷兰大数据实时搜索和分析服务公司Elasticsearch获得1000万美元投资，触屏数据分析服务创业企业Heatma.ps获40万美元投资。数据公司融资步伐的加快表明数据分析行业广阔的前景被国际投资公司广泛看好。
景象三：伴随着企业数据分析需求的增长，发展出很多具有规模的专业性服务机构。
在我国，数据分析行业的发展与国外发达国家具有一定的差距，但随着企业量化决策意识的逐渐提高，也呈现了三大景象。
景象一：数据分析人才培养如火如荼地开展。由工信部教育与考试中心与中国商业联合会数据分析专业委员会共同培养和认证的项目数据分析师，辐射全国各省市地区，培训规模达到上万人之多。另外，在人大经济论坛上也有很多具有数据分析实战经验的专家所推出的优质课程，这些培训推动了数据分析行业的人才储备。
景象二：数据分析专业服务机构如雨后春笋般涌现，有用友、金蝶等软件公司；有淘宝、百度等互联网公司；有新华信、零点等市场研究公司；还有中颢润等项目数据分析事务所。
景象三：形成了企业数据分析需求外包和内置两种实现模式。需求外包是通过专业服务机构来满足企业数据分析的需求。比如，新浪和尼尔森合作；长虹和奥维合作。需求内置是通过设置专门的数据分析岗满足企业数据分析的需求。比如，中国移动、京东、三星、联想等很多企业都会有专门的数据分析岗。
在这样的背景下，公司集团需要审视和思考自己的数据化程度和数据化建设。如何衡量数据化程度呢？
可以从建设水平和应用水平两个角度考虑。在建设水平方面，可以用经费投入，部门建制，数据的全面性、系统性和安全性等指标衡量。在应用水平方面，可以用业务覆盖面和业务应用深度两个指标衡量。从而将数据化程度分为9个阶段
如何开展数据化建设呢？基于数据化程度，需要建设先行，具体分四步
第一步：初级建设，初级应用——中级建设，初级应用。
第二步：中级建设，初级应用——中级建设，中级应用。
第三步：中级建设，中级应用——高级建设，中级应用。
第四步：高级建设，中级应用——高级建设，高级应用。
目前公司集团数据化程度较低，不论是建设水平还是应用水平都处于初级阶段。因此，公司集团需要走出第一步：加强数据建设方面的经费投入，建立数据分析部门，整合数据资源、加强数据的安全性，同时提高数据分析对业务的支持面和支持度。
问和答环节：
1、您讲了很多数据分析的成功案例，但是，事实上也有很多企业没做数据分析，靠经验，照样发展得很好。比如我们新荣集团，之前也没做什么数据分析，但在业内排行却是非常靠前的。对此，您怎样解释？
答：用手指着的月亮，并不是真正的月亮，经验只是对现实的想法而远非真正的现实。企业的经验与真实的市场往往存在较大的差异，这种差异是客观存在的。
美国西北航空公司的总裁曾经形象地说过，对于航空公司来说，飞行中最重要的问题是飞机的引擎，引擎是飞机的动力，不能出现任何问题，出了就是灾难性后果。但对于旅客来说，影响他选择航空公司的，也许就是座位前的小桌板是否干净。如果一个旅客上了飞机，打开小桌板，发现油渍斑斑，他什么也不说，下次再也不会乘坐这架飞机了。你说引擎再好，但消费者是并不知情的，他能比较的往往就是细节的问题。很多时候，企业和消费者看待问题的角度不同，评价好坏的标准存在差异。正是由于这种差异的存在，企业根据自己的经验和直觉做决策，可能会面临很大的风险和成本。
再例如，黄家齐曾凭借很多经典的广告把奥妮塑造为知名品牌，最辉煌的时候奥妮洗发水全国排名第三，仅次于飘柔和海飞丝。但是，也正是由于广告的神奇功效，使黄家齐忽视了零售渠道的深刻变革，造成终端构建缺乏计划、反应滞后，导致奥妮1998年遭遇滑铁卢，从此风光不再，最后被收归到广州立白集团旗下。
正是企业经验与市场需求存在差异，所以经验决策不能保证企业任何时候都能准确把握市场的脉动，会存在一定的风险。而数据分析的作用就在于，使企业倾听到市场的声音，指导企业按照市场的特点和规律运营，这样的决策才更客观，这样的企业才更稳健。
2、做数据分析要有投入。建立部门、招聘人才、购置系统、数据整合这都需要钱，数据分析会大大提高决策的成本。所以我们很多人认为，只有财大气粗的大企业才做得起数据分析，关于这一点，你怎么看？
答：直观上做数据分析的确提高决策成本。但是通过数据分析，使决策更客观，不仅降低了决策失误所造成的损失，还能减少企业不必要的管理成本。
与决策失误造成的损失相比，数据分析的费用是微乎其微的。实际上，让企业蒙受重大损失的，往往不是因数据分析所产生的费用，而是企业的决策失误。很多企业缺少数据分析的意识，造成了重大的决策失误，甚至走上不归途。我刚才讲的奥妮就是一例。数据分析的价值就像体检一样，定期检查企业的肌体是否正常，有没有风寒。
除了降低决策失误造成的损失，数据分析还能减少企业不必要的管理成本。
例如，一些企业常常会把所有的新品同时推向市场，卖得好的，继续推；卖得不好的，再撤下来。可是大家算一算，那些卖得不好的，会占用多少渠道资源，占用多少人工，占用多少生产线，占有多少时间成本。如果前期做数据分析，判断出市场对新品的评价，再推出新品时就会有所选择，由此会省去很多不必要的管理成本。
因此，企业到底做不做数据分析，要算两笔账：数据分析的费用有多少？数据分析所带来的收益有多大？然后两者权衡，取其重。
举一个更直观的例子。A公司想投资开发一个新产品，但是该产品的市场表现是不确定的，有4种可能的状态。该公司的营销人员估计出这4种状态发生的概率及相应的利润。
B公司是一家数据分析公司，可以为A公司的新品决策提供支持。B公司的分析结果如果显示新品呈现三种状态（1、2、3）中的任意一种，则建议A公司开发该新品；如果呈现状态4，则建议A公司放弃。B公司这项数据分析的服务费用是14万元。现在的问题是，如果你是A公司的决策者，在这项新品开发上，你是否与B公司合作？
就像我前面说的，是否与B公司合作要比较不合作的利润与合作的利润孰高孰低。如果不合作，新品的利润P等于以四种状态下的概率为权数的加权平均利润：
P=20%×770+50%×490+20%×35+10%×（-175）=388.5（万元）
如果合作，合作的价值是什么？是当新品呈现状态4时，B公司会建议A公司放弃，此时的利润便由亏损（-175万元）变为不赚不亏（0元），这会使新品在四种状态下的平均利润增加。合作的成本是什么？是要支付给B公司14万元的数据分析费用。因此，与B公司合作的最终利润：
P=20%×770+50%×490+20%×35+10%×0-14=392（万元）
因为392＞388.5，所以应该与B公司合作。
3、我们也曾和一些研究公司合作过，但他们的数据，我实在不敢恭维。我现在只相信我们集团内部的数据，因为都是真实发生的，靠谱！就拿我们的市场份额来说吧，一家一个样，有的说是30%，有的说40%，搞得我无所适从。所以我觉得调研来的数据不足信。我想问的是，如果我们做数据化建设，是不是整合我们内部自有数据就好了？
答：内部数据质量高但不全面。内部有自己的销售和财务数据，有竞争对手的数据吗？没有！内部有自己员工的KPI数据，有客户使用习惯与态度的数据吗？也没有！但是竞争对手和客户偏好的数据对我们的决策却至关重要。怎么办？往往要靠市场调研。
市场调研的确存在着不足信的问题，但我们不能因噎废食，而是要找到问题出现的环节和原因，然后加以规避。我认为问题可能出在设计环节，也可能出在执行环节。
例如，您刚才说的对于一家公司的市场份额，不同机构提供的数据不一样，问题有可能就出在设计环节上，这些机构可能没向您提供支撑结论的数据来源和概念界定。
在数据来源上，如果一家的采集网点为6000个，一、二、三线城市都有分布；而另一家的采集网点只有2000个，只分布在一线城市，那么结论肯定不一样。到底哪家数据更可靠，要看哪家的采集网点分布更能代表总体特征；看哪家的抽样误差是自己可接受的。
再比如概念界定上，假设是对高端微波炉做调研，如果一家界定的是价格在800元以上的微波炉，而另一家界定的是1000元以上的电脑烧烤型微波炉，结论肯定也是不一样的。在调研前，需要把相关概念界定清楚。
此外在执行环节，调研时间、受访者、调查地点、质量控制等方面是否合理有效，也会影响调研的质量。应该说，调研是一个专业性很强的行业，任何一个环节上的疏漏都有可能影响调查结果的准确性和客观性，不管是自己调研，还是外包给调研公司，你都要对调研有一定的了解，这样才能辨别好坏，把控调研数据的可信度。
4、还有两个问题请教。第一，有乙方（第三方）可以满足我们分析的需求，我们是否有必要配自己的分析师呢？第二，若有必要，那么分析师该进入现有的业务部，还是成立独立的数据分析部呢？
答：这是两个非常好的问题。
1）企业是否要有自己的分析师
先说说第一个问题。我的观点是，即便有乙方，我们仍需要自己的分析师。公司在运营过程中会面临大量的决策问题，比如如何设置安全库存？如何选择合适的供应商？如何实现最优的生产安排？如何提高新产品成功率？如何定价？如何评估促销活动效果？有决策就要有分析需求，如果把这些需求都外包给乙方，成本是比较高的。
因此，如果是中小企业，配自己的分析师可以降低成本；如果是大企业，外包给第三方需要有人与第三方接洽，如果这个人对数据分析一窍不通，很难找到合适的第三方，所以，最好也要培养自己的分析师，以提高与第三方合作的质量与效率。
2）分析师设置在哪个部门
这实际是组织架构的问题。组织架构有两种，一种是分析师散落在现有业务部门，叫做分散式结构；另一种是分析师集中在一个独立的数据部门，叫做综合式结构。
应该说两种结构各有利弊。分散式结构的优点在于离各部门的数据源很近，提数方便，分析自主性强；另外，数据分散在各业务部门中，很少出现数据的系统泄密问题。但是分散式结构的问题也很明显。根源是部门利益与全面分析的矛盾造成三方的尴尬。
❏分析师的尴尬。假设我是分析师，我要做投资项目评估，需要基于环境、市场、竞争、产品、量本利等数据做综合评价。但是，环境数据在战略部，市场和竞争数据在营销部，产品数据在产品部，量本利数据在财务部，而我只属于其中的某一个部门，在部门的条块分割下，得到其他部门的数据非常困难，所以我就只能有什么米做什么饭，营养价值自然不会太高。
❏业务部门的尴尬。各部门的信息资源不能共享，会造成了解市场的不懂产品，懂产品的不了解市场的局面，从而影响业务部门的有效运营。营销部、产品部等业务部门就像多条运输干线，如果缺少一个独立的部门做信息整合，就像少了一个交通枢纽，交汇处的运输易出故障。
❏高层决策者的尴尬。受到本部门利益影响，各部门会产生报喜不报忧、用数据争资源的问题。高层很难对各部门做有效的考核和资源优化配置，影响公司层面的整体把控和系统决策。
分散式结构的缺点可以通过综合式结构弥补。综合式结构指所有的分析师都集中在一个独立的数据部门，数据部门直接对总经理负责，地位高于或平于其他业务部门。可以从各业务部门自由调取数据，根据业务部门的需求，为业务部门提供相应的支持。同时数据部门站在公司层面做数据管理和分析，辅助总经理做好部门间的业务配合、资源配置、绩效考核等。
综合式结构可以解决分散式结构所带来的部门利益与全面分析间的矛盾。但综合式结构也有缺点，由于分析师与业务部门互相独立，相互的熟悉度不高，会产生业务部门对分析报告理解的偏差与数据部门对业务需求理解的偏差。针对综合式结构的缺点，我认为可以通过四大保障来解决：规范的流程、详细的文档、合理的展现和顺畅的衔接。
❏规范的流程：需求一般由业务部门提起，通过数据部门对数据的获取和计算将结果返回给业务部门，这个流程中业务部门不仅要提供数据的规则，同时要对获取数据的目的，指标的定义、用处和价值做出详细的描述；而数据部门不仅要给出最终数据，同时需要对指标获取途径、计算方法做出解释，最终的目的都是使双方在理解上达成一致。
❏详细的文档：即在流程中产生的两类文档——数据需求文档和数据解释文档，详细的文档记录方便备查。❏合理的展现：要让每个人看到自己想看的数据，并能直观地理解这些数据。同时，无论是报表、Excel，还是其他展现方式，每个指标都要能直接查看其数据解释文档。
❏合理的展现：要让每个人看到自己想看的数据，并能直观地理解这些数据。同时，无论是报表、Excel，还是其他展现方式，每个指标都要能直接查看其数据解释文档。
❏顺畅的衔接：要保证业务与数据的顺畅衔接，必须有一个衔接人。这个衔接人应该对产品的战略目标、业务流程十分熟悉，同时对数据的获取途径、计算方法也了如指掌，或许不需要涉及高技术难度的数据ETL处理、组织和优化，但必须具备自己去计算和获取数据的能力，这个衔接人往往是数据部门的负责人。
5、如果采用综合式结构，成立独立的数据分析部门，你认为相应的部门职责是什么？又如何实现这种职责？
答：数据分析的价值是为企业决策提供支持，这也是数据分析部门的职责。如何实现？我认为需从数据平台、数据支持、数据应用三方面下功夫，可以用下面的式子表示这三个方面的投入比例：数据分析部门的职责=20%的数据平台+30%的数据支持+50%的数据应用。
1）数据平台
数据平台是数据支持和应用的基础，要搭建数据平台，需要与相关部门紧密合作，整合销售、客户、财务、生产、员工、管理、竞争等数据，在此基础上引入CRM、ERP等管理软件、做IT构架与系统更新。
2）数据支持
数据支持是根据业务部门的需求提供相应的数据，如用户、竞争、市场、环境等数据。这些数据最初可线下提供，当需求基本稳定、初具规模后，可以做线上呈现并分配好权限。
3）数据应用
数据应用是数据分析部门的关键职责和核心价值。数据应用领域包括战略、投资、营销三个方面，具体应用见图
所有的问题都回答完了，总结一下。