很多网站数据分析同行可能会有类似的困惑，觉得数据驱动决策是国外的东西，在中国还是拍脑袋来的快。数据分析产生的建议如果别人不执行，很难内部进行推动，那岗位的意义在哪里？数据分析岗位本身不直接创造价值，是一个很难出彩的岗位，为什么经常感觉像是在为做流量开源和业务的做嫁衣，没有底气去邀功？做业务有提成，为什么数据分析没有提成？数据分析是苦力活，KPI不好考核，很多时候的情况就是没有功劳也有苦劳啊，为什么这么苦B？为什么感觉势单力薄？
 
        我想，其实不仅网站数据分析师如此，跟互联网相关的岗位都具有这个特点。互联网是一个需要高度配合的团队，不仅仅是数据分析，例如很多产品经理、交互设计、用户体验设计，都会存在岗位重叠的问题。如果执行人员，例如SEO、SEM、SNS人员自己做的分析挺全面，你做的还不够人家到位，那在别人眼里你的价值肯定会被低估。
 
        那里风景独好，这边风景一点都不好，真的吗？其实应该这样来看问题，数据分析在企业内部的组织架构就好像三明治，第一层是领导层，需要数据分析师提供策略，告诉做什么，为什么做，第二层是数据分析层，数据分析师自己有较强的逻辑，能够应付各种分析，包括：流量分析、产品分析、客户分析、运营分析、业务分析，第三层是业务层，需要告诉执行人员具体怎么做，想清楚这个结构后，就好多了。除了理清层级，还有一块就是时间的运用，不要只做数据整理，做表哥、表姐，要把更多的时间放在分析和优化上。
 
        以下提供了一些解决方法，仅供参考：
 

1. 可行性：数据分析提供了思维逻辑和方法论，还缺执行

l  要人家执行，首先你的方案的足够高精尖，够高端，不然整天站着说话不腰疼，执行下去，流量和转化率上升了还好，万一下降了，怎么办？谁来负责？
l  给出的优化策略和建议是实打实的
l  找到对的人提供对的数据分析建议，在他的执行范围内
l  公司内部是否有足够的人力和资源
 

2. 懂业务：从实际情况出发，做到有的放矢

l  弄清楚业务需求点：例如提升注册量、咨询量、提升移动端销售
l  业务驱动需求，做有目的的分析，不要为了分析而分析
l  数据分析的技巧其实不多，重要的是理解业务逻辑，了解企业品牌、市场运营、营销推广的流程和计划
l  网站要能够体现公司业务的产品和服务，结构清晰，流量怎么引导，怎么下沉
l  考虑业务方向和营运方向，概率，风险点，收益
l  考虑向上营销与交叉营销
 

3. 换位思考：站在更高的层次看问题，假设自己是老板

l  用老板的思维思考问题，假设我是老板，我会想投入哪些资源和人力去做这个事情
l  成功概率如何，风险点在哪里，失败了又如何，对业务、客户、公司层面造成的影响评估等。