1.3.4 统一并持续优化分析方法论，提高分析效率和准确性
数字化转型的最终目的是持续辅助决策，提高运营效率；借助于人、方法、工具实现业务价值。在数据文化的指引下，构建标准的分析方法论并因地、因时地持续优化，是企业数字化转型中至关重要的一部分。
总结多年来的实践经验，笔者强调如下几点。
1.建立规范、统一的数据框架和分析框架，提高数字化一致性
数据理解的基本框架可以分为Excel范式和数据库范式，前者追求自由、民主、灵活，后者追求集中、统一、规范；前者是个人的，后者是组织的；前者是面向单元格（Cell）的，后者是面向行/列（Row，Collum）的；前者是小数据的，后者是大数据的。
在传统企业转型的过程中，很多人被Excel范式所束缚，难以接受数据库范式伴随的约束，甚至把数据库范式的强制约束视为束缚，殊不知真正的自由必然建立在规则和纪律之上。数据库的规范，恰恰是大数据、多层次数据仓库、多层指标体系的基础。
以关系型数据库为代表的数据库约束，建立在严谨的数学理论基础之上，数据按二元关系方式存储、按业务主题分表存储、以表关联构建主题模型、多种完整性约束、数据表内禁止重复等，这些约束换取的是企业数据的高度一致性、存储的高性能和低冗余、规范化之上的高度自由查询等。在数字化转型的过程中，关于数据、数据库的标准知识，应该从IT部门扩展到所有业务部门。
类似地，分析框架也有报表展现（甚至“中国式报表”）、大屏展现（驾驶舱）、分析仪表板、探索分析等多种主题。其中，笔者以为，“中国式报表”是Excel范式在大数据时代的“思想残余”，强调数据的高密度展现而非分析价值；大屏展现是特定场景的报表可视化，强调关键数据的可视化展现和监控；分析仪表板和探索分析则是紧密结合业务的分析实践，是面向更加具体的业务主题、业务问题的。随着老一代管理者逐步退居二线，越来越多受到数据思维熏陶的年轻一代走向管理者角色，企业中的分析框架也就日渐从形式化的展现向主题分析、探索分析过渡，如图1-9所示。
图1-9 数字化转型建立在数据规范和分析规范之上
具体到分析仪表板和探索分析，则又可以展开具体的方法论。比如问题分解、可视化选择、交互设计、多层次计算等，这些就是本书的重点，正如下面各章所述。
第2章 围绕企业“业务—数据—分析”的体系和企业数据地图，建立宏观理解。
第3章 围绕问题和聚合的普适性分析体系和分析框架，掌握方法论的核心原理。
第4章 围绕单表业务和多表逻辑，理解数据合并、主题模型构建的方法。
第5章 从规范数据表或数据模型开始，理解可视化的构建思路、问题类型、可视化增强分析方法。
第6章 掌握基本的交互设计功能，借助筛选、集、参数实现初、中级交互。
第7章 掌握仪表板和故事展现方式，并在其中增加高级交互设计。
第8～10章 介绍不同的计算类型，实现分析过程中数据的抽象化和概括分析。
本书以SQL和Tableau为媒介，背后的思考方式则适用于大部分分析工具。
2.选择合适的工具，并与方法论结合转化为实践
好的分析框架是通用性的，适用于大多数工具，但是只有借助恰当的工具才能获得最佳的发挥，用报表工具做不出大数据敏捷业务分析。
企业领导的一个关键职责，就是为企业数字化转型选择最佳的工具组合，并将之与人才培养、文化塑造结合起来，最终依靠组织的合力实现管理和决策的跨越。技术的快速发展为分析师提供了越来越多的选择，比如SQL、R、Python、Tableau、Power BI等。近年来，一些国产工具也在快速成长，并在满足国内企业特色功能的基础上不断迭代，逐步开发面向业务用户的分析能力，如表1-2所示。
表1-2 主流的数据分析和可视化工具一览
续表
工具没有好坏之分，只是适用的场景有所不同。
其中，SQL是整个数据世界的“守门员”，理解SQL的查询功能、数据合并、函数等有助于理解任何一个与数据相关的工具。因此本书在第4章、第6章、第8～10章等章节特别增加了SQL的对照逻辑，帮助读者更好地理解底层原理。
可视化分析工具是业务用户进入大数据世界的捷径，相比专业复杂的IT工具，可视化分析强调问题分析、可视化展现、交互设计。
3.关注人才培养、知识沉淀、技能分享
方法论的落地、工具的使用都要依赖于人的主观能动性。围绕“人”为中心，构建分析能力、沉淀企业级知识方法、强化内部分享与能力提升，是数字化转型的重要内容。《华为数字化转型之道》一书中如是写道（见本章参考资料［6］）：
（数字化转型）变革最大的挑战其实来自人，关键是要改变人的观念、意识和行动。在华为，我们形象地称之为“转人磨芯”。“转人”指的是在知识技能上不断学习、充电，不断适应新形势、新岗位，转变能力和行动；“磨芯”指的是思想上的艰苦奋斗，坚持自我批评和自我修正，在思想、意识上进行转变，从而跟上不断发展的步伐。
——《华为数字化转型之道》
相比其他方面的转型，数字化转型融合业务与技术、经验与数据、内部与外部、工具与方法等多个方面的内容，高度依赖跨部门、跨业务的合作，依赖自上而下的规划。Tableau为全球用户提供了标准化的“Tableau Blueprint”[5]，覆盖部署、教育、交流等多个方面的内容，同样适用于其他的敏捷分析工具，如图1-10所示。
图1-10 Tableau Blueprint：成为数据驱动型组织的方法
文化的传递是一个长期过程，参照先进企业的方法总结，每个企业都可以在较短时间内小有所成，经过积累实现从数据到业务的完整蜕变。