企业每年经营目标的制定从来都不是拍拍脑袋随便定出一个目标值，他们都是通过有理有据的数据分析得出每一年度，或每一季度的经营目标，而帮助企业决策的来源就是通过商业数据分析获得。商业问题涉及多方的元素，它就像魔方一样，牵一发而动全身，从来不可能只解决其中一小块或其中一个面，如果要拼好一个魔方必须做到面面俱到，多维度思考分析。所以在一般的商业活动中，会围绕着时间线、产品线以及所处位置进行分析。

商业数据分析的含义是，通过使用应用数学、统计、计算机科学中的方法来分析数据，寻求数据中有价值的洞察，帮助企业做出更优决策，从而提升企业绩效和驱动行动。这里强调数据分析不仅要能辅助商业决策的制定，并且是可执行可落地的，这样才有价值和意义。那么，商业数据分析的价值之一体现在，可以帮助企业管理者做出具有执行性的决策，包括战略性、战术性和运营性的决策。

战略性决策关乎公司顶层设计，比如公司的年度战略方向目标；战术性决策则是各中层管理者为实现战略目标所制定的具体策略；运营性决策则设计企业日常运营的决策，包括基层员工的一些商业策略。

数据分析可以帮助企业在一贯的决策依据上进行升华，能够比较科学合理地为决策提供数据的支撑。基于收集而来的数据，利用分析手段挖掘其背后的商业价值，从而解决商业问题。它的价值可以体现在商业流程中的各个环节，如市场推广、企业策略、顾客体验等。

举个例子，在市场推广中，我们常用到一个漏斗模型，包括AIDA四个阶段：首先是让目标客户对品牌有认知，然后是对公司品牌或产品服务产生兴趣，接下来是激起期待或购买欲望，直到最后采取购买产品或服务的行动这个阶段，我们的目标潜在客户才真正转化为“真实的客户”。针对客户所处的不同阶段，我们有不同的策略，通过这个漏斗模型进行数据分析可以判断出“潜在客户”到“真正客户”过程中的转化率，可以帮助企业衡量市场推广的投入产出比例，从而决策出市场推广费用的投入与使用途径。

针对数据分析目的的不同，数据分析可分为描述性数据分析、预测性数据分析、指导性数据分析，它们所对应的分析方法也有所不同。

描述性数据分析的结果多用于日常经营性的汇报中，如季度/年度的绩效考核表，年终汇报等。描述性的数据多从内部出发，寻找自身的问题，找到问题的根本并提出改进。预测性数据分析的结果有利于中高层管理的战术性决策，如客户商机的预测，年度/季度/月度业绩目标的预测。指导性数据分析的结果则适合于公司顶层的战略性决策，它通过大量的内、外部数据进行数据建模，分析企业整体的内外环境对企业发展的影响，从而提出指导建议，对企业的战略决策具有辅助作用。

无论是大型的头部企业还是中小型企业，每年都会通过数据分析来制定企业来年的计划，有的是通过外部的市场调研公司获得数据，有的是通过内部的营业数据获得，但无论如何，商业数据分析对企业的日常经营，战略决策都具有指导作用，所以在进行商业数据分析的流程中需要注意。

商业数据分析的整体流程是数据探索，目标分析和提出建议三个步骤：在数据探索之前要确保收集的数据的真实性与质量，然后以解决商业问题为目标进行针对性的分析，并将分析结果转化为商业语言来提出决策建议。

综上所述，整体来说商业数据分析不是随便拿一些数据就可以展开分析的，鉴于它是一门数学、统计学、经济学相结合的综合分析学科，我们需要掌握其理论基础知识和学会运用相关的分析工具，如Excel的函数，Python的编程等，还有就是对整个行业的商业活动流程的理解和对公司业务流程的熟悉，并具有一定的分析能力，能够将客观的分析结果转成令人能够理解的商业语言。

我们在进行商业数据分析的时候，还要明确的一点就是，我们为什么要进行数据分析，是为了找出失败原因？还是为未来提供决策依据？这些都影响着我们整个商业数据分析的方法。正如上面所说的，不同的数据配合不同的分析方法，得到的结果都会不一样，如果不能对应问题有针对性的进行分析，那得出的最终结果不一定能帮我们解决问题。所以在商业数据分析过程中，要匹配公司业务流程，以终为始，方得始终。