在两段不同的公司背景的数据团队工作经历让我对数据团队有了新的认知，新的认识是我在现有业务团队的所承担的工作和过去团队的工作对比后觉得 数据团队最终的价值是应该是数据应用部门
有的同学会说，本身数据团队就是在对数据的应用呀。这句话没毛病，对于目标来讲的确都是数据应用，但实际上呢，真正做到应用的数据团队又有多少呢？为什么这么说
首先把数据对业务价值划分5个阶段（当然基于个人之前的工作经验，并非行业主流标准）
1、数据响应： 业务需要我们满足他的数据，解决他的数据需求，对于业务来讲，及时响应满足需求
2、数据支持： 根据业务的流程，帮助业务开发报表，定制个性化报表
3、数据渗透：基于战略目标、业务场景和业务讨论问题，从数据中帮助业务发现问题，定位问题 ，最理想的是一同解决问题。
4、数据驱动： 在理解业务、对业务现状、未来有思考和判断的前置条件下，主动从数据中发现业务策略，优化机会点，理想的做法是可以以产品化的方式去解决某个业务环节，业务场景问题。
5、数据引领：通过数据中的洞察结合业务洞察，把业务的流程或者策略进行优化，让业务的经营更智能。
回想下我的上家公司即便数据团队、机制已经很成熟系统化，才处于数据驱动的阶段但仍没有到达数据引领的阶段，原因主要是数据团队和业务有间隔存在”距离感“，我们的团队还是把自己定义为主要把数据部分做好，这么说大家都可能不赞成，先从日常的工作内容来看下：
1、满足业务的提数需求：
首先我们都是按业务的要求来做快速实现。 业务要提取数据修，可能是老板要做些什么了，或者是要上什么样的策略，需要数据团队提数支持。有的做成报表，有的做成数据报告 大多数场景再熟悉不过。
2、为了满足需求才去和业务有交流，也仅为了交流而交流
这点不多说，想必一开始大家都是为了满足需求而进行交流，更多的是数据团队不是很了解业务，基于需求了解业务以达到满足业务。
这种情况会让你的思维局限在业务方从他角度了解的基础上灌输与你，本身已经有思维的局限，更理想的状态基于你的理解带着方案和问题一起讨论。
如果数据团队只是做做报表，做做提数。不能说不重要，但是这个价值对于公司来讲太弱了。但这一定是任何分析师最应该做的基础工作，不做这些怎么知道业务问题，业务接下来准备干什么 只是你自己光支持与响应这类型的需求： 木有思考..“木有问自己，为什么要这个数据，他要解决什么问题，为什么会产生这个问题，为什么只提这些需求，为什么不要其它内容！”
我们数据分析的目的是什么，就是希望通过对数据分析或者挖掘，找到数据中隐藏的信息，数据反映出来的问题。然后根据数据来制定相应的策略落地，帮助业务团队用数据来产生价值。
如果你没有帮业务同学让数据来解决最终解决痛点，那你的价值非常容易被定位于：做做报表，提提数据，偶尔做个PPT。
所以一个好的数据团队，能融入业务，用数据来思考业务， 不仅给方向，还会给出策略，而且会与业务一起来落地这个策略。 列举一个我们现在团队的工作模式，
1、定制核心业务指标及目标 ：制定业务商业核心目标，明确提升目标
2、进行专题数据分析及策略抓手：构建业务指标的分析体系，原因定位，层层分解，提供具体的落地方案
3、城市试点，快速执行：将策略进行快速试点尝试，进行效果分析
4、通过效果反馈，沉淀产品： 如果策略有提升，把策略产品化形成工具，或者体现在工具中推广
5、产品工具化，培训推广：将策略工具化，供应用人员进行培训
6、进行下一次优化迭代： 随着业务的不断变化和目标调整 进入新一轮的迭代
这是我现在所在的数据策略团队所进行的工作内容，欢迎小伙伴们一起讨论
