数据剖析在国内一些特别大的企业，比方 BAT里，才干得到注重，当然这得益于他们的长期堆集，对数据和运营结合的比较好。这是我回国以后的总体感受，国内企业对数据自身，以及数据所能提供价值的知道程度，没有美国那边那么深入，并且差异还蛮大的。
什么许多公司的数据剖析流于形式？
首要差异表现在三个层面：
价值的认知
许多公司处于疯狂增加时期，我们一拍脑子做的决议，或许现已发生许多价值了；这种情况下他们很难意识到数据决议计划能发生比暴力性增加更大的价值。
基本方法论的认知
意思是核心但简单的方法论。目前国内对根底的方法论没有太多的认知，或许因为国内开展时刻还比较短，而美国现已开发好几十年了。
实践操作方法的认知
国内一线员工用数据来指导工作运营，比方产品、客户、销售等实践操作经历相对来说少一些。一方面，因为开展时刻短，另一方面，数据使用理念堆集也相对较少。
不过，国内公司已在迅速地提升这种认知。可是这个认知，是分阶梯的，按部就班的一个进程。在美国，认知和方法论现已慢慢进行了良好的一致——技能和事务之间，用数据来交融。
在国内的话，技能和事务的距离巨大。工程师被硬性要求建数据系统，但他并不真实了解事务端；事务端对技能也不是十分了解，导致许多需求并不能直接用现有技能手段来完成。
互相的不了解，进一步加重了数据使用的缓慢。鸭同鸡讲，造成的便是效率减低，不能看到价值完成。互相都不能从中获益，最后就变成了凭感觉来做决议计划，而不是真实经过数据运营来做决议计划。
许多公司从头开始做的时候，许多时刻花在开发技能渠道的进程中。
技能渠道首要很复杂，需求各种不同的工程人员；第二，许多公司都是从头摸索，但数据剖析体系需求一系列流程和人才，每个都不能太薄弱，才干真实串起来。
今日中国的竞赛太激烈，企业开展速度太快。我们没有足够的时刻成本，像BAT， Google这样去从头沉淀一些好东西出来。这也是，为什么许多企业都没看到数据发生价值的原因。
许多国内的企业家，最开始意识不到数据的价值；等意识到数据的价值时，他的期期望又往往很高。这种大距离，也无法让价值真实落地，甚至让人们发生“这个价值是否真能完成”的质疑，缺少耐心。
什么样的公司需求留意数据？
一般来说，目前国内比较注重数据的是高客单价，重转化的公司，比方互联网金融、电商、交易渠道、SaaS、在线旅行类的公司。这类客户客单价高，不是完全拼流量，如此创业者才有提高转化的动力。
