如何理解数据统计工具的价值和要求
在上篇文章《如何选择合适的数据统计分析工具》中，列举了一些国内外比较典型的数据的分析工具，今天主要讲下数据统计工具的价值和要求。
主要从五个方面阐述：
一、数据分析的意义；
二、数据分析工具的价值；
三、数据分析工具存在的问题；
四、运用数据统计工具的要求（显性和隐性）；
五、数据统计工具的适用场景。
数据分析的意义
先用一张图来简单表示下数据分析的意义和重要性。
这里的“产品”其实有两个含义，一个代表真正的产品团队（策划者-PM、设计者-设计师、实现者-研发），另外一端代表产品团队的成果-线上可用的产品。
同理“市场”也包含两个含义，市场团队（运营 、市场、销售等）以及市场价值。而市场始终追求的都是用户量、品牌建设、效应等为公司产生实际价值的业务。
从实际看来，产品和市场两端基本构成一个稳定运作的模式，但存在一定的缺陷。基本上都属于单线作战，说到这里，先看来产品-市场模式的演变。
1.普通的模式是生产产品-市场运作，单线思维，这也是很多传统企业的做法（生产完产品，直接让市场部销售，这中间基本上没有沟通的环境，全凭市场的销售能力）。无论市场能力的强弱，可能都会做出一定的业绩出来，但是如果缺乏对产品的理解或者是生产的产品达不到市场需求，基本也是浪费市场运作的资源，所以，从这方面来看，一个产品的好坏不全看市场本身，产品也有很大的关系。
2.良好的模式是产品、市场相互协作，产品从市场、用户的角度理解需求，植入到可行的产品，目的都是打造这个基础。市场从对产品的理解找到真正的目标用户，进行精准的运作。这样做表面看起来很好，但其实还是有问题的，比如比如市场发现产品模式不适合运作，先去找产品团队，然后等待改良，最后才顺畅运作。而产品团队发现市场瞄准的用户不是真实用户，反过来也个循环沟通-等待-改进的过程，这其中的时间、人力都算是成本。
3.如果数据分析介入了，会发生什么？首先，产品团队在生产产品的过程中就会介入数据分析的思路，进行产品的改良，而市场一方本身在产品改良的基础上会进行策略的调整，这些也是数据分析可以做的事情。表面上看数据分析是一个团队分支，实际上是结合产品和市场各自的特色。这里可能有朋友谈到增长团队（最近“增长”也是很火的名词），但实际上增长也是要基于深入的数据分析，数据分析团队的成果就是在增长。
所以总结来看，数据分析的价值不但在于很好协调产品与市场合作模式，更重要的是主动发现产品生产和运作模式的弊端，提出有效的改进策略。
数据分析工具的价值
第一节中已经简单了解数据分析的价值和意义，下面就说说数据分析工具的价值。坦白来说，数据分析是需要人为和工具的相互配合，并不单纯从主观意识和客观现象去判断分析，而真正运用好数据分析工具，会有4个显而易见的益处：
1.降低公司成本（研发成本、分析成本）：
数据统计分析工具的成本是很高的，无论是研发成本还是资金成本，都需要消耗大量的服务部署、数据嵌入以及数据系统的维护，而数据统计系统本身就能看作一个“独立的产品”，对于中小企业来说，去花大量的时间研发这个其实并不划算，而市面上也有那么多的数据分析工具，比较合适的模式是找到一款适合自家业务的数据分析系统，免去或减少研发成本，并提升相关人员的数据分析能力，好的数据分析工具自然会显著提高分析的效率。而对于中小企业来说，真正的成本应该多放在产品改良、市场运作上。
2.有效改进产品模式：
这点很好理解，通过客观的数据去分析背后的原因，调整产品策略。比如你做了一个H5的产品，进行首次用户的引导，然而这个留存数据并不佳，那么就去拆分业务看引导方式的合理性，再去优化更为理解的模式，市面上通过数据来调整产品模式的案例也是很多的。就算作为策划者本身，即使再理性也不一定证明判断就对，数据就是很好的迭代优化策略。
3.有效调整市场策略：
市场也是可以调整的，比如你做在面向中小学的在线教育的产品，在数据分析系统中，发现小升初这个阶段的人群付费率更高，那么就可以扩大这个人群范围，做到效益上的提升。甚至在一些市场销售方式、流程上都可以通过数据改进。
4.数据记录与监督：
在一线环境的产品与市场运作中，会发现很多工作业务都是很杂乱的，并没有整理成一套有效的数据表去进行总结查看、上报汇总等，大部分都是到了跟前才去做数据的记录，而如果一开始就采用数据分析工具的话，那么这些数据会很好的保留，随去随用。简单说无论是市场对外宣讲产品数据，还是给Boss上报产品数据，都是很高效的方式，也利于团队在业务上的相互监督。虽然数据记录与监督并不会为公司企业产生直接价值，但是隐性的价值却是很高的，所谓谁用谁知道~
数据分析工具的问题
说到这里，数据分析工具有没有执行上的弊端呢，当然有！事物都是两面性的。
具体存在以下几点：
1.不知采集什么样的数据，导致数据采集混乱，无真实的输出效果；
2.盲目运用数据分析工具，增加技术工作量，甚至是服务性能降低；
3.只采集表面的统计的结果，没有综合评定，盲目调整产品与市场策略；
4.过度依赖数据分析，不进行数据的考究；
坦白来说，这些问题都算是很正常的，而且都与“人”本身有关，要知道很多工具不是不好，是不知道怎么高效运用，从这方面来看，数据分析对人的要求是非常高的。
数据统计工具的运用要求
显性要求：
1.对项目业务的深入理解：
如果团队打算用数据分析系统时，一定要保证使用该系统的成员对项目业务与系统有很深入的理解，无论成员所做的事物是产品、运营还是技术等，如果缺乏对自身的项目的充分理解，那么必然导致数据分析系统部署的麻烦，甚至导致业务错乱，同时，数据人员如果没有对自家项目进行很透彻的了解分析，也导致盲目采集数据的现象。在初始阶段，甚至由产品策划与技术部署者进行详细的业务说明，都是十分必要的。
2.对产品使用角色的理解：
产品角色其实代表的用户（客户）的分层，在项目各个阶段，使用者的层次也是不同的，需要对这部分进行初步了解，然后再找到合适的业务进行数据分析系统的部署，而不是说所有的产品使用者都去做分析，每个阶段对于角色的理解不同，分析系统出来的结果也千差万别。
3.对技术协调的理解：
这点算是技术的事情，如果一开始想部署数据分析系统，就要当作一个产品看待，无论是数据接口、版本号、高级服务接入都需保证统一性，尽量少出错，部署到位。
4.团队内部的协作模式：
这里简单提一下，数据分析并不是几个职位的概念，而是全局的统筹思维。跟出版一本书差不多，作家需要多作品进行多次调整修改，出版社则需要考虑封面、排版，出版发行者也考虑更为合适的渠道。这的确需要多方面的协作，而数据分析更多也是一种思维，换个角度，如果团队之间因为不了解各自业务的重点，怎么能有效协作呢，数据分析也是要建立在这个前提下。
隐形要求：
即PMF（产品、市场匹配），简单说就是做出用户需要的产品，然后再进行更高效的运作，无论你的产品是内容型还是工具型。这点也是思考很久添加上去的，并不是说所有的企业都适合数据分析工具系统，对于国内的中小企业来说，大部分都是处于摸索阶段。而真正达到PMF（产品市场匹配）算是很少的。换个角度去想，如果产品不是用户所需，那么就直接接入工具去进行分析，就好比用一开始用工具帮助你进行主要业务的规划，肯定是有问题，如果一开始就部署数据分析系统，也会导致很多资源的浪费。
从侧面来看，数据统计分析工具其实起的是“锦上添花”的作用，侧重于辅助提升的层面，就是说公司企业本身已经有核心的运作，需要通过一套成熟的分析模式去大范围提升业绩、产品体验等，但核心的诉求肯定是有了。
适用场景
1.业务驱动的中小企业；2.大型企业的新型项目；
这里简单提下一下，数据分析工具在某些程度不限制企业的模式，比如在大型公司中经常进行新业务新模块的开发设计，这时候单独开发细分的数据统计系统同样会消耗很高成本，由于本身成员在业务熟悉程度、服务部署都算很专业了，那么第三方就是很好的选择。而在小公司中，成本、更透彻的分析也很适合，但也尽量达到上部分讲述的要求，这样才能做到游刃有余。
好了，关于数据统计工具的价值和要求就介绍到这里，大家也可以配合着上篇文章《数据统计工具的选择》去深度理解数据分析的意义和工具选取。