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企业的数据分析能力金字塔解析(三)

作者:匿名出处:论坛2016-04-12 21:32

  我写这篇文章的目的很简单,就是希望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,到底有多远的路程要走?我在工作的过程中碰到过很多企业老板、客户以及我的领导,他们对数据分析的理解之浅薄,让我觉得难以置信。和他们交流之后的感触,促使我写了这篇文章。

  2.3.数据报表与可视化

数据报表与可视化

                                         图5 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IT工具制作报表,有的企业则进入到了数据可视化的阶段,什么方式实现的不重要,重要的是将数据报表做出来呈现给用户进行使用。

  数据可视化是随着数据图形化展现技术发展起来的,它的功能不仅仅是展示数据,它还将很多数据分析的方法、维度、样式与基础数据相结合,以更加形象和贴近业务应用场景的方式向用户展示数据要表达的内容或问题。

  要实现数据可视化,不是只有可视化工具就可以了,这背后也要求使用者对需要数据展示的业务逻辑、图形效果等内容有深入的理解。

  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。

  2.4.产品与运营分析

  在我的理解中,所有的分析都是从日常的产品和运营分析开始的。这一层级的主要作用有三个:

产品与运营分析

                                        图6 产品与运营分析

  1、解决日常运营和监控需求;

  2、深入分析用户、市场、产品;

  3、以分析结果指导产品和运营工作。

  下面我们分别解释:

  产品和运营分析,首先要满足的就是日常数据的监控:高了?低了?为什么高?为什么低?数据的变动能否说明我们的产品和运营在往好的方向变化?如果变化是好的,我们如何继续保持?如果是不好的,那是什么原因造成的?如何改正?——这些是日常数据监控过程中,业务人员最常问的一些问题,解决这些问题是日常分析报告最主要的工作。

  其次,当日常分析已经成为例行工作的一部分之后,企业的产品和业务人员就会发现简单的日常分析无法解释很多复杂的现象和问题,这就需要对用户、产品、渠道、市场、需求等等方面进行深入的分析和研究。在这个过程中,很多针对具体业务情况的分析专题和数据模型应运而生,这些专题和模型帮助企业更好地认识我们的市场,扑捉客户和潜在的商机。这其中最具代表性的例子就是“用户画像”(有关用户画像的内容网络上有很多文章,这里不再细说)。

  最后,根据日常分析和各种深入分析的结论,我们能知道诸如:这个营业厅发展的用户质量很差,需要核实这些用户行为的真实性;在XX环节中,耗费的人工工时较长,需要看看是改进该环节的人员配置还是存在其他问题……如此种种从数据中反映的问题,最后都会归结为各种管理、运营、营销等方面的问题。如何应用数据结论去解决问题,则需要依靠业务人员的经验了。

  2.5.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。

  在这个过程中,数据分析不再只是分析报告、数据图表,它成为人们构建这个流程的一种贯穿始终的思想,流程中的每个环节都会有数据分析甚至数据挖掘的内容存在,以数据的结果驱动产品、渠道、投入资源等等内容的配合,共同构成该业务场景下的完整业务流程。当然,这一流程不能是靠手工来完成,一定是自动化的,人只是这一流程中起决策作用的节点而已。

  更有甚者,将多个业务场景下的数据驱动过程进行组合,就形成了诸如“用户生命周期管理”、“会员运营体系”这样的数据应用集合(我这里暂且把它们成为数据应用集合,其实这些内容每个都可以形成一个单独的数据应用产品)。

  如果企业中每个领域都能建设起来多个数据应用集合,那么这些集合就基本能够支撑其企业的主要运行管理工作。

精细化运营

                                             图7 精细化运营

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关键词:数据分析 , 数据采集 ,大数据

责任编辑:杨爽

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