您需要從這些數據中得出準確的結論;和
您需要數據來指導您的決策過程
簡言之，您需要更好的數據分析。有了正確的數據分析過程和工具，曾經大量不同的信息就變成了簡單、清晰的決策點。
在組織或業務數據分析中，您必須從正確的問題開始。問題應該是可衡量的、清晰的和簡潔的。設計您的問題，以符合或取消您特定問題或機會的潛在解決方案的資格。
此步驟分為兩個子步驟：A）決定測量什么，B）決定如何測量它。
以政府承包商為例，考慮您需要提供什么樣的數據來回答您的關鍵問題。在這種情況下，您需要了解當前員工的數量和成本，以及他們花費在必要業務職能上的時間百分比。在回答此問題時，您可能需要回答許多子問題（例如，工作人員目前是否未充分利用？如果是這樣，哪些流程改進會有所幫助？最后，在決定衡量什么時，一定要包括任何利益相關者可能提出的任何合理異議（例如，如果員工減少，公司將如何應對需求激增？
思考如何測量數據同樣重要，尤其是在數據收集階段之前，因為您的測量過程要么備后，要么在以后詆毀您的分析。此步驟要問的關鍵問題包括：
你的衡量標準是什么？（例如，美元對歐元）
應包括哪些因素？（例如，年薪與年薪加員工福利成本）
第3步：收集數據
隨著您的問題明確定義和測量優先級的設置，現在是時候收集您的數據了。在收集和整理數據時，請記住以下重要點：
提前確定文件存儲和命名系統，以幫助所有受任務的團隊成員協作。此過程節省時間并防止團隊成員兩次收集相同的信息。
如果您需要通過觀察或訪談收集數據，請提前開發面試模板，以確保一致性和節省時間。
將收集的數據整理在日志中，并隨身即添加任何源注釋（包括執行的任何數據規范化）。這種做法驗證了你在路上的結論。
第4步：分析數據
在從第1步收集正確的數據來回答您的問題后，是時候進行更深入的數據分析了。首先，以多種不同的方式操作數據，例如繪制數據并查找相關性，或在Excel中創建樞軸表。樞軸表允許您按不同的變量對數據進行排序和篩選，并允許您計算數據的平均值、最大值、最小值和標準偏差-只需確保避免統計數據分析的這五個陷阱。
在分析您的數據并可能進行進一步研究后，終于該解釋您的結果了。當你解釋你的分析時，請記住，你永遠無法證明一個假設是正確的：相反，你只能拒絕這個假設。這意味著無論您收集多少數據，機會總是會干擾您的結果。
這些數據是否有助于您抵御任何異議？
你的結論有什么限制，你沒有考慮過什么角度？
如果你對數據的解釋在所有這些問題和考慮下都得到了支持，那么你很可能得出了一個富有成效的結論。剩下的唯一步驟是使用數據分析過程的結果來決定最佳操作方案。