数据处理环节在数据分析工作中具有举足轻重的地位。大约半数的时间，数据分析师们都在致力于数据准备工作，因为这一步的精准与否，将直接影响到后续的数据分析以及建模的质量和效果。
那么，在数据的整理准备过程中可能会遭遇哪些难题呢？
有时会面临所需数据无法在数据库中找到的困境。
经验丰富的分析师会在需求确认阶段就预见并指出缺失的关键数据字段。他们会根据实际情况调整策略，要么根据现有数据调整需求，要么根据业务需求规划数据埋点，以获取新的数据。这些新数据往往需要时间来收集，而历史数据的缺失则需要寻找合适的解决方案。有时，分析师会选择购买外部合规的数据源作为补充，但这需要成本投入，并且需要时间来适应和整合新数据，才能正式投入使用。
有时候需要的数据会散落在各个角落，形成所谓的“数据孤岛”。
对于规模较小的公司，传统的数据处理方法仍然适用。业务人员能够熟练操作EXCEL等工具，利用各种函数和表等来支持公司的数据化运营。对于大型企业而言，尤其是那些业务或项目多元化的企业，积累了大量的历史数据可能存储在不同的IT系统中，这些系统可能是不同阶段、由不同部门开发的，从而导致数据分散，形成“数据孤岛”。
这种数据孤岛现象会带来一系列问题，影响企业内部的协同合作，阻碍了企业整合所有数据并利用更先进的算法来发挥其应有的价值。
例如，不同阶段的IT系统之间可能无法互通，导致数据无法流通和共享；不同系统之间的数据定义可能存在差异，增加了理解和应用的难度；甚至在同一指标上，不同IT系统的数值可能存在差异，这无疑给管理运营带来了很大的困扰。
无论是企业的高层决策还是日常运营，都需要数据分析的结论支持。这些数据孤岛和分散的IT系统限制了数据价值的挖掘和效率的提升。许多企业选择了数据化转型的道路。
如上所述的问题和现象都需要我们与需求方进行及时沟通。当分析师遇到无法解决的问题时，应寻求其他部门的协助。如果经过沟通仍无法找到解决方案，应与需求方进行坦诚的解释。