也許是看到數據的價值随着信息化、數字化的推行愈發重要，整個社會都對數據的價值有了新的認識。而對數據本身就很關注的商業世界更是如此，各行各業的企業已經看出了數據能夠帶給公司的價值，開始尋求通過數據分析來将企業沉澱的業務數據變成信息和知識，提高業務發展能力以及預測的準确性。

在對這些企業的數據分析要求進行彙總統計後，很容易就能發現“數據敏感度”是企業對數據分析師，甚至是運營、營銷等衆多人員的共同要求。同時，在很多數據分析交流的論壇、社區中我們也經常能看到關于數據敏感度的讨論，哪怕是質疑數據敏感度作用的也隻是針對其重要程度，卻沒有對數據敏感度本身價值進行否認，所以數據敏感度到底是什麼，又有什麼作用呢。

數據敏感度是什麼

從字面意思來解釋，數據敏感度指的就是對數據足夠敏感，在看到一組數據的時候能夠在短時間内理解其背後深層次的含義，也就是我們常說的能夠看出數據背後隐藏着的信息。

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數據敏感度其實并沒有明确的定義或者概念，這主要是因為數據敏感度的高低主要體現在實際的分析工作中，需要結合企業的業務、數據一同進行展現。如果要有一個判斷的方向，那就是數據敏感度較高的人在讨論企業業務問題的時候，能夠通過一組數據構建業務情況信息，并通過數據以及分析信息與企業其他人員或客戶進行交流，通過數據和分析結果讓人覺得有可信度。

從上面對數據敏感度的判斷我們也可以發現，數據敏感度其實并不隻是能夠理解數據，同時還要充分理解業務，是一種數據分析的綜合能力。數據本身其實隻是一串數字，就像那句話“未來是數據處理的時代”，為什麼要說數據處理而不是數據的時代，其實就是因為數據是需要通過分析、處理才能進行價值化轉變的。

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有些人可能不明白數據敏感度為什麼是數據理解力和業務理解力的綜合能力，舉一個簡單的例子，給出一組數據比方說100、500、700、600，很難根據這組數字明白要分析什麼，但再加上這四個數據分别是1、2、3、4月銷售數量的業務背景，這組數字才算有了可以分析挖掘的信息，而數據敏感度搞的人就能在看到的第一眼意識到銷售數量的變化，并開始分析背後的原因。

數據敏感度怎麼培養

要培養數據敏感度，首先要明确培養的方向和目标，這一點我們可以根據上面提到的數據敏感度概念進行總結，隻有搞清楚數據敏感度是什麼我們才能找到正确的培養方向和目标，綜上我大概總結了三個目标：

1、熟練掌握企業業務指标，明白業務指标深層次的意義以及不同業務指标之間的關系；

2、能夠判斷業務指标數據是否存在問題，可以在第一眼看到業務指标數據的時候，判斷業務基本情況；

3、在根據分析需求得到充足業務數據之後，能夠根據業務需求進行統計分析，得到分析成果。

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所以，培養數據敏感度，首先就要快速學習企業、行業、業務知識，熟悉企業業務指标和數據之間的對應關系，構建出一套完整的數字和業務的聯系，當然在這個過程中也可以通過和業務人員之間的溝通協作，加快學習的進展以及對業務的了解。

在初級階段，培養數據敏感度最好的方法就是一個字，記。和數據分析相關的比如這個數據和什麼業務指标對應、這個業務指标數據的大概範圍、行業對業務數據的影響、不同部門指标之間的聯系等，都可以從關鍵點開始記憶，掌握關鍵的業務指标。如果沒有太多任務要求，可以多進行業務情況的複盤分析，在實際分析會有更強的記憶力。

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在掌握這些内容之後，就到了大規模進行業務需求分析的時候，這個階段可以總結出特定的方法，形成完整的分析方法論，通過重複的分析實踐來提升數據敏感度，對業務邏輯越了解，對數據之間的邏輯關系理解越透徹，相應的數據敏感度也會進行提升。

在當前時代數據已經在事實上成為了企業的重要資産，而數據在進行價值化轉變的時候需要經過分析處理才能變成可以理解的信息和知識。在可見的未來，數據分析的重要性将會不斷提升，而随着數據規模、類型、模式的增加，對數據分析能力的要求也會不斷增加，所以數據敏感能力是當前也是未來數據分析師必須要掌握的基礎能力，也是在數據分析上不斷深化的必要條件。

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