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数据分析,或许不是为了分析,而是为了规范

一个行业做的越久,问题越多,之前并不在意的问题也会拿出来思索

(当然,更多可能是由于
我做的不够久)。“数据处置

企业什么问题?”这问题一定难不倒各位,致使

张口即答,例如经过
数据能够

对自身

的企业状况

有着精确

和科学的把握,避免

老板拍脑袋;数据能够

完成
对市场环境快速的反响
和决策;数据能够

辨别

客户个性化需求,进步
效劳
价值等等等等。不瞒各位,不谦逊
的讲,在下也答的出,而且假定

让我继续答下去,也能答出几十条来不止。比如

数据剖析,或许不是为了剖析,而是为了规范

以上,针对每一条都能够

了解

,但将全部的答案都拉出来站在那,让我感到困惑。以上的每个回答

,都要怎样完成
呢?每一条回答

又有着什么样的联络
呢?致使

是每条回答

的完成
方式又有着怎样的联络
呢?这些问题解答不了,很蛋疼。

也是接触过一些客户,大家同处一个行业,业务方式

以及数据类型也相差不多,但是各自所完成的内容相差很多。有些面向指导
,做了些dashboard;有些面相业务人员,做了商品剖析

模块;有些面向基层员工,做了数据查询的报表。为什么每家企业做的内容不一样呢?这些企业是依据

什么而选择这些模块的数据中止

剖析

的呢?

进一步需求
解答的,每家企业所剖析

的数据不同,但为何觉得
不出这对他们产生了不同的影响?拿上面的几个回答

来看,老板能否
拍脑袋决策、能否
能够

对是市场快速精确

的决策、能否
能够

辨别

客户需求,这些都十分

重要啊,可有没有这样的数据剖析

,并觉得
不出什么区别呀。这些东西想多了,让我经常狐疑

自己

,是不是个骗子。

今天的高铁上,我将上面的问题都拿了出来,同时也回想自己

所遇到的各种业务场景、剖析

场景,经过成套成套的梳理,我发现了这样一个问题。这些企业所做的数据剖析

(无论是BI还是报表),并没有去发现未知的东西,而是为了能够

更容易的依照

规范

的办法

来判别
一件事
。关于
一切
的群体、一切
的业务都能够

这样去了解

。下面我从简单到复杂的来阐明

关于
基层员工,以货架商品管理员举例,超市货架上的商品要怎样管理?规范

的办法

是不是某一商品行


卖光,就需求
从仓库中取出该商品补到货架上。没有数据,他需求
一遍一遍的去巡查,也自然会有时会漏掉。有了数据,他就能够

阅读
数据来查看商品的售卖状况

,以此来及时补货了。这么关于
这个商品管理员来说,数据所处置

的问题,就是让他能够

更容易的依照

规范

的工作办法

来决议
补什么货,补到哪。

关于
部分

业务人员,比如

品类经理,他需求
决议
采购哪些品牌的商品,从哪一家供给

商来采购,怎样
规划商店的商品。规范

的办法

是什么,是采购卖的好的品牌,把卖的不好的品牌剔除,并且选择价钱
愈加
低廉按时送货率高的供给

(真空环境下)。经过
数据,我们能够

列出我们店中品牌的销售状况

,对比

上其他门店同类商品品牌销售状况

,以此来发现哪些其他门店卖的好而我们没有的品牌;我们也能够

列出在过去一段时间我们门店卖的十分

不好的商品,以此来思索
能否
能够

对这些商品中止

促销并且从此不再需求
这些品牌;以上,数据所处置

的问题,也是让品类经理能够

愈加
容易的依照

规范

的决策办法

来中止

判别
,优化商品结构

,选择供给

商。

关于
企业管理层,我们做dashboard中止

指标的监控,做企业的业绩剖析

(时间、地域
纬度等)
。我们做的内容很多,由于
管理层所要决议
的范围很广,他并不像某一业务人员只担任
一项工作为了一个目的
。但是将内容合成
后,我们发现,我们为管理层所做的数据剖析

,也是为了让他们能够

更便当
的依照

规范

的管理办法

中止

管理。当然,这个规范

,并非是业内的通用规范

,而是企业自己

的规范

,致使

是老板他自身

的规范

。比如

,老板要经过
胡萝卜加大棒的方式来促进每个店铺的销售额,给做的好的店长奖励,做的不好的店长惩罚,经过
数据就能够

很容易的执行,而避免

拍脑袋的奖惩。而这一过程,也是经过
数据使管理层能够

更容易的依照

规范

的管理办法

中止

决策(员工是判别
,指导
就是决策了。。。)

针对管理层的,很难说的更细,他们看哪些指标,会给他带来怎样的思索

,这是旁人说不准的,但是这一套体系一定是在他心里有数。相比于员工,他们的工作内容更具备发散性,思索

也更具备发散性,所以我们做移动

端剖析

平台,做实时监控平台,做定时报送平台,目的都是一样,能够

让指导
更容易看到这些数据来中止

决策。

以上内容,假定

没有数据会怎样呢,不同的群体,即便

没有对应的数据剖析

,也是会依照

这样的办法

中止

工作和管理,但是面对未知状况

,基层员工会破费

更多的时间来填补数据,工作效率就会变低。关于
管理层,他们没有那么多肉体

去找到他们想要的一切
依据

,所以在工作或者决策中,就呈现
了含糊

决议
,缺失的依据

多一些,便成了拍脑袋决策。

有些人,不需求
很多数据,就能够

对市场对公司有着精确

的判别
,有些人,就需求
很多数据来填充他脑子里的空格,才干
做出精确

的判别
。人与人的思索

方式有所不同,但大多数状况

,数据或许并没有改动
他的决策方式,而只是让他脑子里某个含糊

的参数变得精确

,从而中止

判别

综上,erp、oa等it系统让工作流程愈加
规范

而数据则是让决策愈加
规范

这也让我分明

了一个问题,我接触的很多客户,都会像我讯问
其他客户是怎样做数据剖析

的,很多企业参与
行业交流,也是希望更多的了解

剖析

应用场景,大家真的是对数据剖析

的办法

感兴味
吗?更深一步的去看,是对其他公司的管理和工作办法

感兴味
,当然,这一点假定

不去深究,可能他自己

也想不通。

上面解释了很多,得到了这样的一个结论:数据能够

让我们更容易的以规范

的方式中止

判别
和决策,也就是数据能够

让决策愈加
规范

。我为什么要花这么多时间来解释这样一个结论呢。

一、希望企业少被忽悠:数据剖析

这样解释一下,曾经
变的很土,很简单。很多企业会规划做数据剖析

的项目,会找一些做数据的公司中止

交流,而乙方公司则必然会拿出大量的概念中止

渲染,什么高效管理、预测风险、智能决策之类的,听起来牛逼哄哄,但是
扒开表皮,实质

要怎样
解释呢。一个巴掌拍不响,很多企业的it人员也乐于听到这些牛逼哄哄的概念,喜欢源于业务高于业务,要让指导
耳目一新才好经过
项目审批。

举个例子,有企业还没有理顺运营人员看用户数据的时分
,思索

哪些问题,中止

怎样的决策,上来就要做用户画像做挖掘

做聚类,可是人家明明就只看个地域
然后分配给对应的销售。你知道

用户画像做出来之后,价值怎样落地么?你要依据

什么样的用户属性中止

怎样的判别
与决策呢?这都没想分明

,做出的画像是要挂到墙上么?(假定

是想经过
用户画像为运营带来更先进的管理和决策水平

,也是从运营的角度动身
,也要和运营打好招呼吧)

作为一个企业来讲,最好先分明

,做数据剖析

是为了谁而做,是为了什么样的决策而做。这些东西想分明

,项目做起来也不那么复杂,由于
这个项目曾经
有章可循,没必要动不动就上来个大约
念,花钱不说,能不能处置

问题也不肯定
。以目前大部分

的企业,以往常

的信息化水平

,还没到拼科技的地步。

二、希望辅佐

企业规划数据剖析

体系

很多企业要做数据剖析

项目,但并不知道

该怎样
规划,需求做的一塌懵懂
,没有需求就开端
项目的也不少见,全权拜托
乙方来中止

需求规划,我只能说是一种逃避和懒政,以我这样正直

的乙方来看,必需求

协作
,假定

只能选择一方,也是甲方。否则就是碰运气的事,70%都被运用
,“项目做的很好,大家辛劳
了”;30%被运用
,“项目没白做还凑合”;10%被运用
,“你们怎样
做的项目啊,都没人用”。(当然,不扫除
在过程中需求不时
的改改改,改到圆满
)

当然,需求
补充一下的,项目完成后的运用
率上下
,缘由
不只是需求做的好与差,还有很多要素
,能否
对业务中止

了合理的培训和引导,项目易用性能否
抵达

了规范

等等,上面的例子只是表达需求不明很容易构成

项目系统应用
率不高的状况

依据

上面的结论,我们怎样来做数据剖析

,致使

是从什么中央
开端
做?第一
,我们看哪一个群体的决策最不规范

,出的问题最多,就从那个群体下手(真空环境下)。比如

,我们发现商品经常断货或者积压,那么就从品类管理员下手。经过
数据展示

出来可能挤压的商品或者行将
断货的商品。这个群体的问题处置

后,再看其他群体,以人为本,逐一
击破。中心
理念就是:我先了解

你是怎样决策的,再去为你开发你的数据模型。

最终
总结一下,今天和客户聊天,客户表示自己

公司有很多存量数据,知道

这些数据很有价值,但不知道

这些数据怎样
变现。从本文的角度去看,暂不需求
把变现想的过于复杂,我们假定

经过
数据完成
了员工决策的规范

化,就减少了在各个环节呈现
判别
失误的概率,什么进步
工作效率、降低采购本钱
、提升销售额之类的,都在这一系列对问题的精确

判别
之中,关于
员工是如此,关于
指导
也是如此。这样,就完成
了数据的变现。同样,即便

你是提供对外的数据效劳
,当你所做的数据剖析

能够

让客户完成
决策的规范

化,那么置信
客户也会为此买单。

我们做数据剖析

,或许不在于剖析

,而是为了规范

。第一
数据的背后,是大大小小的管理与决策。

(这些内容是最近的思索

得到的一个阶段性结论,或许漏洞

百出,希望各位能够

指点迷津,我也趁机学习;也可能过一段时间自我升华,改动
了这一时期的见地
。交流、学习)

作者:jiago王

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24373068

来源:知乎

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