大數據時代，爲企業決策的制定提供了數據的借鑑。但對於一線個體來說，企業層面進行的決策方案往往無法應對一線的問題。這就造成了數據對接的不對稱性。數據分析得出的結論也就變得無用，浪費了分析人員的時間，提高了企業運營的成本。如何進行結構的轉變，將費時費力得出的寶貴經驗真正的應用於一線員工。下面我將提出幾點建議。
1.決策爲先，數據爲後
對於一線的銷售人員來說，數據本身並不是結果，而是應當服務業務決策的過程。然而，許多人卻急於收集所有可得信息，尋找最有趣的發現，而沒有從業務本身出發找到此刻需要做出的決策，以及逆向推導出他們真正需要什麼數據、如何分析以及得出怎樣的洞見。這就造成了對於數據的誤解，決策的制定應該先行於數據，數據分析的過程作爲決策的支撐點，對於一線的銷售人員來說，所需的或許不是一連串的數據，可是與客戶面對面的進行交流，尋找達到最終交易的突破點，只有這樣，對於提高一線員工的創造性思維至關重要。
2.善用數據做決策
數據分析並不是全面細緻的，數據的採用或許夾雜着感情。如果決策者只是單純的依靠客戶分析而做決定，會導致數據的片面性。數據分析的過程是一個全面的過程，它需要綜合多方因素，市場趨勢預測、一線員工的執行力等。同時數據的選用也是需要進行多方的調整。善於應用數據做出多方的決策。以應對突發產生的各種情況。
3.與用戶共同開發
企業策略的執行緊緊圍繞着一箇中心點“用戶”。對於企業來說，接觸到用戶的員工便是一線員工。一線員工通過和客戶的不斷接觸，逐漸尋找出用戶的需求點。對於企業決策者而言，這就是應用數據分析可以借鑑的地方。通過用戶的反饋，不斷的針對用戶所需進行戰略的調整。與用戶共同開發，最終服務於用戶。
4.廣泛建立分析能力與文化
細節決定成敗。企業在進行數據分析和執行分析決策時，要始終與前線員工進行及時的溝通與交流。並將一線員工的反饋及時進行解決，結合企業內部多方的力量共同建立起一套強大的分析體系和濃厚的企業文化氛圍。只有當合適的前線人員獲得了恰當且有洞見的信息，企業才能實現真正的華麗轉變。
體系框架的建設需要實際的工具去搭建完成，在數據分析和信息反饋方面，帆軟的FineBi完美的解決了企業的數據分析與一線員工的對接問題，可視化分析全面的對數據進行視覺展示，提高了數據的分析效率。智能權限的應用方便了一線員工及時掌握數據的變化趨勢，同時通用型的功能更加便捷的將信息進行了展現。深受各行各業的喜愛。
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