数据分析挖掘所承担的是决策支持作用

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文 / 数据君

决策支持是现代企业管理中大家耳熟能详的词汇。

数据分析挖掘所承担的决策支持主要是指通过数据分析结论、数据模型对管理层的管理、决策提供响应和支持，从而帮助决策层提高决策水平和质量。

对于现代企业和事业单位的管理层来说，数据分析的决策支持一部分是通过计算机应用系统自动实现的，这部分就是所谓的决策支持系统（Decision Support System，DSS），最常见的输出物就是企业层面的核心日报、周报等。每天会由计算机应用系统自动生成这些报表，供管理层决策参考，另一部分是非常规的、特定的分析内容，包括特定的专题分析、专题调研等。

无论是报表还是专题分析，对于数据分析师来说，所涉及的承担决策支持的工作与支持业务部门的数据分析，在技术和方法上并没有本质的区别和差异。但是在以下方面会有一定的差别：决策支持的数据分析工作要求数据分析师站在更高的角度，用更宽的视野进行数据分析。

由于是供企业决策层参考的，所以数据分析师要站在企业全景、市场竞争的全局来考虑分析思路和结论。

服务的对象不同。这似乎是废话，但是在数据分析挖掘实践中，这的确也是数据分析师不能回避的问题。在实践中，因为是为决策层服务的，所以对分析的时间要求常会更严格，项目的优先级也会更高，而且对结论的准确性和精确性的要求也会相对比较苛刻。

事实上，无论是数据挖掘的专业技术，还是具体的数据分析项目，对于企业的数据化运营实践来说都还只是万里长征的第一步，也就是说数据挖掘的价值、数据分析项目的价值一定要落实到企业具体的数据化运营（业务落地应用）实践中才可以得到检验和实现，而在运营实践中与业务团队的结合是很关键的问题。

可以说，数据化运营是一项企业全员参与的全民运动，数据分析部门和数据分析师在其中则扮演着中心和主力的角色，但是又离不开业务部门的参与、理解、应用和支持。

主题 |决策支持

插图 | 网络来源

作 者 介 绍

数据君：）

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