大多数人不知道的企业数据分析能力金字塔,你处在哪一级?

摘要:北京时间20200410关于【大多数人不知道的企业数据分析能力金字塔,你处在哪一级?】的具体情况和说明,让www.football-goaltv.com新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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类似的“外行人看热闹”的情况在我工作中碰到很多,很多企业老板、客户以及领导拿着数据”“画蓝图”,但对企业数据分析的理解浅薄令人难以置信,以为有了数据就是万能的,估计很多人都有同感。

所以也就萌生了写这篇文章的想法,向不了解数据分析体系建设的朋友们解释一下:数据分析到底都包括些什么?从完成数据采集到做出数据产品,到底有多远的路要走?

一、数据分析本身是一个过程

数据分析是企业的一种能力,数据分析本身是一个过程,数据分析的本质是一种思想。

企业利用这一过程将数据中的信息提取出来,进行处理、识别、加工、呈现,最后成为指导企业经营管理的知识和智慧。因而,企业利用这一过程的成熟程度,决定了企业使用数据的有效程度。

在我看来,从拿到数据到将数据中的知识提炼成人类的智慧,这是一个很长的过程,有可能一年甚至几年。

可能有同行会对这个金字塔的层级不认同,而且大部分专家也认为这几个部分是平级关系,不存在高低关系……我这里这样列出来只是为了说明“要做到每个层级的水平,该层级以下的内容都是支撑这些层级的必要条件”而已。

解决了最基本的“数据采集”问题之后,是不是意味着我们就有数据了呢?

当然不是!从数据采集系统中拿到的信息有这样几个特点:割裂的、碎片化的、无序的,它们必须经过处理之后才能用于使用,因而我们需要进入到下一个阶段“数据集中管控与标准化”。

2、数据集中管控与标准化

在“数据集中管控与标准化”这一层级中,我们要实现的是打破数据壁垒,让数据能够正常地在企业内流动。这一阶段的工作并不只是“数据集中”和“数据标准化”两件事情,需要做的内容大概包括:

(1)数据清理

这个步骤解决的问题是将系统采集到的内容转化为人类能够理解的数据内容,主要有两个方面:一是清理原始数据,使之完整、干净无杂质;二是将采集到的一些非结构化数据、编码信息转化为人能看懂的文字、数字等数据。

(2)数据逻辑和数据结构的搭建

每个系统中的数据描述的都只是企业业务流程中的一部分,因此梳理业务流程,按照业务流程找到各个系统之间数据的衔接点,从而实现多领域数据的关联。

第一步,根据业务逻辑,需要将数据分别划分为多少类?每一类的字段、纬度、统计周期等都是什么样的?每一类数据需要多少层汇总?……这些问题首先将数据从采集的清单分离出来,成为一个个数据体系;

3、数据报表与可视化

解决了数据关联和标准化的问题之后,我们下一步要解决的问题是:如何能让大家看到数据?

最简单直接的方法是“数据报表”。对,就是按照日常业务使用习惯,构建各种表格,在表格中填写大量的数据。有的企业是手工制作报表,有的企业使用报表制作报表,有的企业则进入到了数据分析可视化阶段,通过BI等分析工具下放数据分析的权利,帮助业务快速取数快速出报表,甚至自主的做一些分析。

由报表工具FineReport制作

从“基础IT系统”到“数据报表及可视化”,前三个层级从某些方面而言,都是完成数据分析和数据应用工作的基础。

对于一个企业来说,完成这三个层级的方式可以是手工形式的,也可以是本地系统化的,更可以是云端化的,但是无论如何只有在一定程度上具备了上述三个层级的能力,才能说企业具有了使用数据指导运营、决策、管理等进行数据应用的基础。

5、精细化运营

在“产品和运营分析”层级中积累的分析思路和分析方法,大多是分散的、点状的。在“精细化运营”这一层级,所有的分析不再相互孤立,而是更多地以一个实际业务场景为基础,在该业务场景下从“如何感知识别”,到“如何筛选用户”,再到“如何营销配合”,从而实现该场景下全部过程的统筹管理。

基于不同产品阶段、不同用户处于的不同生命旅程节点,建立用户画像和会员体系。每个用户画像、会员体系,都需要有针对性地设计个性化、差异化的运营策略。每个运营策略,需要大量运营活动来支撑。

6、数据产品

数据产品是企业数据能力建设的进化产物,是企业将内部数据价值变现的众多方式中的一种。

实体行业的数据产品很多时候是因为企业内部的数据能力成长到一定阶段,企业某些内部数据及分析方法已经具备了独立变现的条件,因而被企业单独拿出来作为一类产品提供到市场,从而形成我们所理解的数据产品。当然实体行业中出现的数据产品实例并不多。

在狭义的范畴里,从使用用户来看,可以是企业内部用户,外部企业客户,外部个人客户等。从产品发展形态来看,从最初的报表型(如静态报表、DashBoard、即席查询),到多维分析型(OLAP等工具型数据产品),到定制服务型数据产品,再到智能型数据产品、使能型数据产品等。

智能型数据产品则会更多的将大数据的智能性融入产品,并与决策逻辑结合起来,发挥作用。

比如,你可以有一套传统的会员营销系统,允许你按自己的规则筛选目标用户;而也可以在更智能的数据产品中这样来实现:输入你的营销目标及参数,比如要开展双十一母婴市场的促销活动,系统可以基于以往海量数据计算出应该选择什么品类的商品,在什么用户群中,以什么形式开展活动效果会更佳。

但是无论哪种产品形式,都必然离不开适当的商务模式,而必要的商务模式也是保证数据市场安全、高效运转的必备条件。

我接触的很多实体行业中的企业,有些可能刚刚完成数据采集和数据中心的建设工作,有些则连数据采集问题都没有解决。

但是我在接触这些公司的企业负责人时,每个人都雄心勃勃地说自己的企业要在未来的一两年内做出数据产品,完成数据价值的变现~~而当我问到:您知不知道从贵公司现在的数据情况做到数据产品,需要走过多少阶段从而支撑您做成数据产品吗?对方的回答也出奇地相似:所以我们需要找一个懂这方面的人来啊……!

emm...

三、传统企业数字化


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