过去很多企业喊的企业数字化，数字化的意义不仅仅是把流程搬到手机里，不仅仅是图个方便。更核心的是给整个企业内部治理提供分析数据，使得企业管理者可以使用这些数据做分析，改进企业的管理、挖掘用户的需求、做好品牌公关。这几年一直都在讲数字经济，数字化转型，这两年行业内发生了两件大事：一是国家数据局成立，第二是数据要素数据资产可以入表。数据是新时代的石油，但是之前很多企业并不把它当回事，现在数据可以作为企业的资产列出到财务报表里了，并且国家成立了专门的数据局来管理数据生产、流通和交易balabala，数据正在变得越来越重要。
1. 数据分析四大门槛
1）门槛1，企业和个人要有数据分析的思维和素养
首先，企业老板的决策不能再是“我觉得”、“我感觉”，而是要用精准的数据来描述问题，做支撑，如果老板不要求用数据，都是拍脑袋来决策的，那还辛辛苦苦卷个鬼，还是下班回家睡觉比较好。
毕竟，相比于解决业务，在老板认知跟不上的时候，解决人会更简单省事。
2）门槛2，巧妇难为无米之炊，没数据，数据质量差
经常遇到一个情况，公司找了个数据分析的人进来，准备大干一场，各种数仓规划数据规划报表规划，然后反过来一看，数据没有。。。
另外很多企业的数据质量非常差，对于业务的使用门槛非常高，百分之70%的时间都在做数据清洗和加工，根本无法让一个非技术人员来做分析。
3）门槛3，数据分析的知识和能力
做数据分析需要知道基础的统计学知识，什么是同环比，什么是标准差、方差，什么是指标，什么是维度等等。还要学会处理各种复杂的excel，以及不同业务乱七八糟的数据表。
除了基础知识，还需要具备问题拆解和分析的能力，要解决扫描问题，怎么拆解问题，用什么指标衡量，一般有哪些维度，这些要求员工对业务狠了解，又有很强的逻辑思维能力合批判性思维。
更高级一些的，还需要做数据建模分析，要用到各种各样的数据挖掘、建模算法等等技术，这门槛就不是一般的高了。
4）门槛4，数据分析工具的使用能力
满足了前面三个点，还要掌握分析工具，最基础的像excel，其实这是基础必备技能，但是离开了前司之后我才发现这个世界能熟练运用的人真的少之又少。更进阶一些的工具，例如python、sql等等，更是难上加难。
2. AI辅助数据分析
2.1 AI辅助定义梳理数据分析思路
我们做数据分析的第一步，是梳理数据分析的思路，在没有AI之前，我们需要了解统计学知识和数据分析思维，做分析思路的拆解，梳理出一个很好的分析思路就是比较耗时间的。
既要懂业务，又要懂分析，实践中这样的人往往比较难招。
而有了AI之后，这个过程变得非常简单，我们只需要告诉AI，我是谁，我做什么业务，我的目标是什么，我有什么数据或者告诉我我需要什么样的数据。
然后它会非常详细的把分析思路给到我们！就像这样。
2.2 AI辅助数据获取
数据分析思路梳理完毕后，我们要获取数据，这里的获取数据分为两种。
一种是已有数据，需要写代码进行取数的。
在很多公司，需要企业it人员帮忙写SQL从数据库中提取数据，往往这种情况下大概率撞到排期繁忙的情况，要提需求之后等排期，而且大概率等到真的有排期了，业务已经凉了一半了。但是现在也许有了更好的选择，因为大模型现在完全可以帮我们写SQL。
2.3 AI数据采集
如果需要采集一些外部数据，比如抖音评论、小红书帖子等互联网数据，过去我们需要写爬虫来获取。而现在，有非常多低门槛的RPA工具能够帮我们实现零代码抓取，比如八爪鱼、后羿采集器、影刀等。这些工具都已经逐渐AI化，非常容易上手。
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