第二种方式（也是我建议并且认为应该去做的）是主动邀请你的业务对象进行会议沟通。当然沟通的形式可以是会议，讨论都行，关键是你要和你的业务面对面的沟通。通过沟通，你会知道你的分析哪些是主观臆断，哪些是无法落地，甚至哪些是由于业务问题导致数据的异常。沟通后不仅对业务有促进作用，同时也会提高我们自身对业务的了解。

当然，我们写报告的价值不是单纯为了沟通，有部分的价值是提高业务数据意识和数据能力，同时能把你的数据发展的特殊点告知业务，如果沟通完以后，业务有一种恍然大悟的感觉，那么恭喜你，这部分价值已经体现。

写报告的第二种价值是一定要有业务落地点，根据数据分析定义问题的好坏，并分析原因并尽可能找到答案。这里有一个误区:我们分析的过程是尽可能还原业务场景，然后找到问题根源。但这并不意味着我们所有问题都要从数据中寻找答案，很多时候，业务的一句话就能解答数据的异常原因。所以数据分析师一定要多与业务沟通，这种沟通在需求确认，分析思路，数据抽取，报告撰写，会议沟通整合过程都需要。如果能做到报告有落地，有明确的下一步动作，那么恭喜，你的报告比较有价值，你已经在驱动业务了。

报告不是数据分析的终点，驱动业务动作或者最起码是意识的提高才是根本。

讨论三 关于如何提高数据价值的问题

以上三种形态解释了不同情况下数据价值的大小，那我们讨论下如何提高数据价值的问题。
要提高数据价值首先明确定位，这里需要区分独立的大数据中心（独立数据集中中心）和分业务中心，在上文已经阐述了分业务中心分析师的职责和价值所在，这里主要谈数据中心。

1. 独立数据集中中心

独立数据中心的定位是为全公司提供数据支持，包括底层数据收集，数据清洗，数据存储，数据挖掘，报表体系，商业智能和宏观视野等，另外还可能包括智能推荐，智能现在投放等。

独立数据中心既然要承接全公司数据需求，最终展现出来的类可视化或产品化的东西需要有数据平台（含数据收集，处理，打通挖掘，报表，基本数据需求满足等），这是最基础的价值存在。通过这个平台，业务或分中心数据分析师和业务人员能获取定义问题，分析问题，解决问题方向的数据。当然集成BI相关模块后还可以做预警，预测类的前瞻性，计划性，预测性的数据价值。

其次作为全公司的支持中心，很多业务需求是临时的，通过数据平台无法直接提供解决方案，此时需要进行人工支持，其中可能包括挖掘项目。注意，千万不要被可怜的权限控制，成为一个取数工具，以把控权限为由的取数更多是浪费工作价值的自欺欺人之举。

第三作为公司级别的支持中心，数据的价值除了BI和对业务中心外，在越来越个性话，多元化的当下，数据的应用范围越发广泛，很多都已经成为标配，如个性化推荐（个性化广告，商品，资源位等），甚至在DSP，RTB等精细化广告运营的今日，大数据也会发生强大的作用。除此以外配合网站用户体验的A/B测试等数据功能也都是大数据中心的价值所在，并且这种价值才是真正直接体现数据价值的应用场景。我们的价值发挥不仅可以辅助业务决策，并且能够直接驱动业务，直接智能化的指导业务操作，这才是高价值的体现！

2. 为什么这种形式价值最大？

我们之前所提到的报告，平台，BI都是为业务服务，而真正要产生价值需要业务配合，注意这里用的是配合，但最后价值

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