BI 报表团队要保证每个人都有数据可看，而且务必要通过一些可视化的手段提升业务人员阅读数据的效率，让他们能迅速地提取关键的信息。

在企业从小到大的过程中，推动一些自助式的分析，因为自助式的分析能够解决分析师的瓶颈问题。

善用工具。尤其是企业成立初期，大量的数据没有规则，也没有经过任何整理，工具能够很大程度上提升分析的效率。

数据分析视野问题，内部的数据一定要分析的非常透彻。但是每一个分析师的眼界不仅仅如此，更要有整个行业的宏观数据，这样才能找到企业的增长之道。

　　以上这些经验都仅仅局限于途家网。每一个公司的行业特征、人才配置、碰到的问题都不一样，所以经验的适用程度也不一样，除了这 6 个经验，还有一些通用的思考是想和各位数据从业人员，尤其是管理人员交流的，没有答案，是一些开放性的问题：

　　（二）6个思考

　　1、我们对数据的要求是讲清楚业务，还是通过数据变现？

　　这其实是一个数据从业者或者说整个公司的数据负责人应该去想的一个很大的问题。途家网的商业模型决定了目前对数据的应用是这样的，但是放在别的公司，我们对数据的要求又是什么？

　　2、在什么阶段应该成立BI团队？

　　途家网是在运营两到三年后成立了BI团队。但是对于交易频次更高的公司，有可能半年左右就需要快速地成立BI团队，这样整个公司的数据才够扎实。

　　3、数据分析师是不是有足够的权威？

　　分析师提出的意见在业务改进，或者驱动业务成长过程中到底能起到多大的作用，这也是我们每一个数据管理者应该去思考的问题。

　　4、在特定的阶段，atv，是研发一个工具，还是采买一个工具？

　　这是一个效率提升的问题，要综合考虑公司目前的数据、人员等等情况。

　　5、业务方是否会主动看数据？

　　BI 团队会把数据梳理清楚，但是我们有没有做好日常的驱动工作，让每一个业务人员去看这些数据？

　　6、集中式分析还是自助式分析？

　　集中式分析的好处是，一个人能够把公司的数据情况说得非常的清楚；但在业务发生井喷的情况下，12个人，或者20个人，甚至50个人的数据团队，也是没办法应付公司所有的业务分析需求的。所以在不同的阶段，需要推动不同的分析方式。

　　以上就是我的演讲，谢谢各位的聆听。

　　希望各位在能够自己的业务实践中，快速地通过数据分析找到企业的增长之道。