业务方面所提需求，往往是业务人员在面对的难题，以及急需解决的挑战。在这种情况下，业务人员对数据分析的参与热情高涨，并且在实施分析方案时表现出极高的积极性。当分析结果和建议能够解决业务实践中的瓶颈问题时，这将对业务运营产生显著的推动作用。
这种业务需求背后也可能存在一些挑战。
在讨论需求时，数据分析师需要根据数据现状做出初步判断，考虑是否接受需求或建议需求方进行必要的调整。业务部门的同事们专注于各自的业务活动，如市场部的渠道对接、运营部的营销策略制定以及客服部的客户问题解决等。他们对自己负责的工作职责较为熟悉，但将潜在的数据需求明确地表达出来并说明目的，对他们来说是一个挑战。
数据分析涉及统计学知识和数据处理编程语言的使用，它需要决定使用哪些数据和统计分析方法以获得预期的分析效果，这存在一定技术门槛。期望业务人员完全理解这些内容是不现实的。
为了实现企业数据化运营的切实效果，我们需要提升数据人员、业务人员以及管理层的数据敏感性。所有相关人员在数据化运营的规划中应保持一致的节奏，并使用统一的数据化语言。
明确需求的过程不仅仅是听取和记录，而是一个双向的沟通过程。这个过程可能不会一帆风顺，会遇到各种问题。虽然没有万能的应对方法，但我们可以总结出一些常见场景及其应对策略。
数据分析师不仅要提升自己的业务理解和数据思维能力，从专业角度剖析问题，还要学会沟通技巧，针对不同的需求方采用不同的沟通方式。这需要在工作中不断思考和积累。
在确认需求时，我们应该尝试站在需求方的角度去思考问题，并结合分析师的专业判断。顺畅地确认分析需求是数据分析工作的重要环节，也是后续数据获取、处理、挖掘、分析等环节顺利进行的基石。
通过有效的沟通和专业的判断，我们可以更好地理解并满足业务方面的需求，从而推动企业数据化运营的发展。