隨著企業業務轉向創新驅動,精細化增長,數據已成為大多數公司最重要的資產之一,全球頂級公司使用數據來支持其業務決策。統計數據顯示,排名前40%的公司的大多數業務決策(約70%)都是數據驅動的,即推動業務驅動決策的組織比本能驅動的組織更有經驗。它更容易達到行業的頂峰。
但與此同時,大量企業對數據的使用仍處於淺層,科學決策數據的價值無法得到充分利用。那麼,我們應該如何根據數據驅動力重構企業的決策過程呢?以下是一些建議:
構建靈活,直觀的數據分析和可視化系統
為了使數據更好地協助企業決策,公司開始在內部實施數據分析工具的使用。例如,大多數公司在產品,地區,時間,人員,部門等方面使用統計數據,並基於這些數據。波動判斷業務運營的變化;在研發方面,許多公司將統計產品故障率,研發進度,訪問速度和客戶滿意度等關鍵指標,以指導產品的不斷創新和改進。
企業通常使用Excel等傳統工具來組織,分析或生成相應的數據圖表,但隨著業務數據的不斷增長和市場環境的變化,傳統數據分析模式已經落後於市場需求,因為它通常只反映了過期數據的缺陷,只支持固定維數據顯示,並且消耗大量的數據分析工作時間。對決策者而言,他們需要的是真正靈活的數據洞察力。
DataFocus高級數據分析師表示:「對於決策者而言,重點不應放在數據分析的底層,也不要浪費時間和精力進行數據分析,而應始終能夠從直觀數據中可視化圖表。為了支持敏捷數據決策的需求,我們推出了一個數據分析和可視化解決方案,集成了所有相關的業務數據,並支持基於探索性分析的協作推薦圖形和圖表協同過濾。 – 數據鑽取,從繁瑣的「體力勞動」到可自動化的自動化任務進行數據分析。「
對於金融,能源和運營商等大中型行業用戶而言,經常引入內部數據(如大數據和深度學習)來評估結構化或非結構化數據,以支持業務洞察。這並不意味著其數據決策過程不需要繼續發展。實際上,大數據或深度學習應用程式生成的大多數數據洞察都更偏向於業務底層,例如信用風險控制,銷售預測和個性化建議。對於想要了解全球業務狀況的決策者,他們仍然需要通過敏捷數據分析和可視化方案(如 DataFocus)進行協助。
開發清晰的數據操作和決策過程
擁有敏捷的數據分析和可視化解決方案並非一刀切的解決方案,而是數據運營和決策策略的開始。為了確保數據真正有助於業務增長和企業管理,公司可以從以下步驟開始,建立滿足企業需求的明確數據操作和決策流程:
第一步是明確數據運營和決策的目標:公司應首先從數據中明確定義他們想要的內容,並選擇他們關注的數據類型,例如按產品,時間,地區,人員等的銷售數據。員工數據除以名稱,性別,工資,在職狀態等,並明確定義細粒度數據。
第二步是整理數據源:數位技術的應用帶來了廣泛的業務類型和數量,同時也使數據源變得更加複雜和複雜。企業可以使用的數據源不僅包括業務系統生成的相關數據,還包括第三方Internet數據和公共數據服務平臺等多源數據。確定可以獲取和使用哪些數據源對於企業的數據操作和決策過程具有重要意義。
第三步是清理和分析數據:在確定數據源之後,企業應該清理和分析這些數據源(尤其是內部數據源)中的數據。此步驟需要引入敏捷數據可視化分析,例如Data Analytics。該平臺通過自動分析過程生成直觀的數據可視化圖表。
第四步是將數據洞察應用於業務和管理實踐:數據操作和決策的最終目標是指導業務和管理實踐。因此,在獲得數據分析結果後,公司必須做的最後一件事就是考慮如何將數據見解帶到實地。 。例如,當一個月內數據分析平臺的報警系統增加某個區域的銷售量時,企業需要通過數據鑽取來識別問題(如經銷商變更,人事變動,政策變化等)。其他功能,以及相應的改進。
降低員工對系統使用的學習成本
數據操作和決策不僅僅是管理工具,而且應該沉澱到各個級別的業務運營中,以幫助不同級別和級別的人員獲得洞察力。這也是自助服務分析在BI領域普及的主要原因之一。過去,數據分析的主要模式是IT人員正在進行數據建模和數據分析,然後推送給管理人員或業務人員,這需要花費大量的時間和精力。不可能讓每個員工都能獲得他們需要的數據分析結果。在應用敏捷和自助式BI工具之後,任何員工都可以通過自由組合和數據分析獲得他們想要的結果。
另一方面,企業對員工數據分析培訓也非常必要。企業需要教會員工如何使用數據可視化分析工具,如何使用此工具來指導他們的工作實踐,並避免用戶的錯誤操作應用程式的集中和其他行為對平臺產生巨大影響,影響平臺的整體可用性。
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