數位轉型由數據走到應用，最關鍵的一環就是學會「分析數據」，能知道這些數據代表什麼意思這是第一階段，更重要的是能將這些數據與既有的「事實」進行比對，才能找出應用之處。我們一般很習慣將「分析」兩個字一起來說，事實上，這兩個字代表著不同的意思。「分」最直覺的就是代表「分類」，但其實很多人都忽略了其也代表「分際」這個概念，分際代表了這個數據的「解讀界限」我們常常忽略了「原始數據產生情境」。
如果，某個企業的獲利數據在2020年成長了10倍，我們在解讀這個數據時，很可能拿同一個產業類似規模的企業，一樣有10倍成長的數據來進行比對，預測其未來走勢，但如果回頭去看，你會發現這個家公司是做口罩的，這個數據是因為有「疫情創造需求」這個「情境分際」，所以解讀上應該要找類似情境分際的來比較，才能有意義。所以在數位轉型中，要做好「分」這件事情，就要能對資料產生的背景有各種註記。
另外，我們來談「析」，前面的分代表著將數據進行分類拆解的意思，而「析」就是要找出數據之間的關連性，一般來說會透過統計工具來進行「比對」找出「有沒有不一樣」，以及找出「數據之間有無因果關係」，在這一部份，當下有很多工具可以幫我們做好，你可以輕易知道在哪裡產生差異、哪些因子之間有相關性，在這一階段最大的問題，在於「將結果丟回真實情境中時，該如何應用」。
舉個耳熟能詳的例子，透過數據知道「啤酒和尿布有八成機率會被一起購買」，得知這個分析結果後，那請問應該「把兩樣擺在一起，增加同時被購買機率」，還是「兩樣擺分開，反正數據告知我們人們會同時買，擺遠一點讓他們多逛店面」，這兩個哪一個是正確答案？
其實，真正的解答是兩者都可能對，要看消費者在什麼情境下進行購買，如果是便利商店這種購買目的明確的，就該採用前者，增加一同購買機率；如果是大賣場，顧客多逛一些可能多一些隨機採買，那就應該採用第二方案。由這個案例可見，數據要能用，最後還是要能「模擬最終使用情境來思考」，而大部分的數據分析，缺乏做這一端的資料模擬。聽完這次的發表，您應該知道，企業的數位轉型，除了數據分析專業外，還要有能將數據與真實經營情境作連結解讀的人，才能還原多種可能的資料應用情境。