A. 数据提升具体应该怎么做
业务上
1.业务为核心，数据为王
了解整个产业链的结构
制定好业务的发展规划
了解衡量的核心指标
有了数据必须和业务结合才有效果
需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状对
比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
业务的分析大多是定性的，需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养，由于每个人的思维、感知都不同，只能把控大体的方向，很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
技能上
1.Excel是否精钻？
除了常用的Excel函数（sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等）之外，Excel图表（饼图、线图、柱形图、雷达图等）和简单分析技能也是经常用的，可以帮助你快速分析业务走势和异常情况；另外，Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器，让你一键轻松搞定报表。
2.你需要更懂数据库
常用的数据库如MySQL，Sql Server、Oracle、DB2、MongoDB等；除去SQL语句的熟练使用，对于数据库的存储读取过程也要熟练掌握。在对于大数据量处理时，如何想办法加快程序的运行速度、减少网络流量、提高数据库的安全性是非常有必要的。
3.掌握数据整理、可视化和报表制作
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。
B. 如何提高数据中心的效率
（1）优化IT功率
由于IT系统最终需要供电，数据中心管理人员需要尝试降低所需IT设备的功率（称为负载有功功率）。60％的有效负载功率由服务器消耗，因此采取以下行动降低所需的能耗至关重要：
•清理工作负载，并消除一切不必要的负载。
•合并虚拟机。
•虚拟化更多的工作负载。
•继续关闭那些供电但不起作用的服务器。
•用较新的服务器替换旧服务器。
（2）优化数据中心空间
在服务器虚拟化出现之前所构建的数据中心可能被过度构建，以满足当时的设备需求，因此如今可以进一步减少IT设备所需的空间和更少的IT功率。
在构建新的数据中心时，将数据中心分解为单个模块的模块化设计是值得考虑的，这些模块可以作为更灵活有机的数据中心设计的一部分，并且不断更新升级。
（3）优化数据中心冷却
为了实现最低的能耗，数据中心管理人员应确保采用基本的数据中心冷却最佳实践：
•安装节能器-节能器在寒冷地区可显著降低PUE。例如，在北美的大部分地区，40％至90％的冷却可以通过能器节使用从外部进来的空气。
•包含设备和热量-隔离结构可容纳数据中心设备产生的最多热量，将热量从数据中心散发出去，或加热建筑物的其他部分空间。
•优化空调系统-优化空调系统有两种主要方式，一是使用替代的冷却源（例如空气优化器）定期关闭空调系统，二是或者持续改变电源频率，这有助于减少总的能量消耗。
（4）提高数据中心电源和冷却的效率
过时的电力输送系统，包括不间断电源（UPS），配电单元（PDU）和变压器，可能对PUE值产生负面影响。因此，可以评估当前状况，未来需求和现代替代方案。虽然这需要一定的时间和投资，但通常在PUE值改进方面和节省成本方面会带来良好的回报。
（5）利用DCIM工具
可以通过使用数据中心基础设施管理（DCIM）软件实现对能源效率的进一步改进。DCIM软件在物理IT设备的操作需求和物理设施（建筑物和环境控制）之间提供必要的联系。