如果不能運用數據資料做出更好的決策，那就白白浪費了寶貴的資料；如果決策者不理解分析結果所代表的意義，就無法依據這些數據，做出精準的決策。
麥肯錫顧問公司曾經估算，平均而言，在美國，員工一千人以上的企業，儲存的資訊量已遠遠超過美國國會圖書館的全部館藏。他們也估計，需要增加超過150萬名經理人，而且他們都必須懂分析法，才能善用如此豐富的資訊。
那麼，有哪些決策適合運用數據分析法來制定呢？這包括了：重覆性高的決策、有時間能做分析的決策，以及重大的投資評估決策。
想要妥善運用數據資料，你不一定得是數學或統計學專家，但你必須學會運用分析思維的三個階段，這三個階段分別是：
第一、建構問題
所謂建構問題，是更清楚的幫助你釐清問題，以及確認你最後要做出什麼決策。可以想見，這是相當重要的一個步驟。如果你建構問題的方式不正確，不管用多少資料，或做多精密的分析，都無法得到正確結果。
建構問題可以分為兩個部分：第一是確認問題，第二是檢視過去的發現。經過這些步驟，你可能會發現，問題的某一個部分曾經有人處理過，而這個處理的過程和結果，通常能協助你更清楚地釐清你的問題。
第二、解決問題
在這個主要階段，你應該決定把哪些變數納入你的處理流程，也要蒐集影響變數的資料，然後實際進行資料分析。
即便你不是量化分析師，也不是資料學家，但你可以與這些人合作，進行這類的分析。你或許無法自行解決那個問題，但你們可以合作，提出更好、更有用的解決方案。
第三、提出分析結果，採取行動
這個階段和前兩個階段一樣重要，但卻經常被忽略。如果決策者不理解你做了哪些分析，也不理解這些分析結果的意義，就無法放心的根據分析結果形成決策。既然向上溝通和說服這麼重要，在資訊充斥的世界，跟老闆報告分析結果的時候，更應該採取有趣、引人注意的方式。
切記，你不必成為數學天才，也能用分析法來管理，就像你不必懂引擎結構也能開車一樣。你的職責是為分析師設定適當的參數，並以具說服力的方式，傳達他們分析的結果。
以上摘自〈經理人應該如何運用數據資料〉，主題為「如何運用數據資料，形成決策」。運用分析思維的三大階段，分別是：第一，建構問題；第二，解決問題；第三，提出分析結果，採取行動。
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