京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据规划的五个步骤
数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进,也就是说“针对正确的人,在正确的时间,获得正确的信息”,从这个意义来说,它已经超越了技术本身,是更为接近业务层面的实时分析。
对于一个成功企业来说,数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的企业迟早面临被淘汰的风险。在经营环境发生巨变的情况下,任何企业都必须在大数据规划上做好准备,这样才能抢先竞争对手发现市场新的趋势。
三种能力
我们建议企业和政府机构进行数据整合能力、分析能力和行动能力的建设。对于任何公司的管理层来说,要充分认识到数据的重要性,在管理层充分认识到数据的重要性之后,内部要有足够的人员和能力去整合、搭建和完善数据管理基础架构。有了海量数据之后,数据分析师能够对其进行分析和挖掘,使其产生理想的价值。
数据分析能力通过一定的方法论可以获得。这个方法论从宏观的角度来看,是通过数据整合探索出有效的业务价值,进而精确地协助制定商业策略或服务提升的策略,有效地采取正确的行动,来协助业务和服务质量的增长,或是解决业务已知、不确定或发现未知的问题。
另外,数据要实现普及化,不仅掌握在管理层手中,在数据安全和权限管理的机制下,企业或单位的每一个人都要了解自己的业务具体发生了什么,为何发生,预测将要发生什么情况,从而更快、更好地做出决策,最终达到智慧型的管理,通过一些主动式的事件,产生正确的行动,如业务增长的价值措施和办法,来精确有效地提升业务的增长。
五个步骤
如今大数据已经远远超出了IT的范畴,也就是说所有部门都在大数据运用的范畴中。
大数据规划有五个步骤,首先从业务驱动的角度,相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。场景因需求不同而包罗万象:例如企业在精确营销方面提升业务增长,对于其客户在购买哪些产品前的黄金路径统计分析等等。
其次,直接产生的价值需要与已有的客户关系管理、客户交易等数据进行结合和关联,从而为企业产生总体的关键价值效益。例如,哪些用户在购买前确实通过上述统计总结的黄金路径,而这些用户和该企业的历史关系为何,以提供企业下一步精确行动的优先顺序等等。
第三,整个企业要建立大数据分析的支持体系、分析的文化、分析数据的人才,彻底形成企业对大数据的综合管理、探索、共识。大数据能力的建设是企业或政府单位内上下及跨部门就如何提供更加智慧型服务和产品给用户的议题。
第四,随着大数据探索范围的扩大,企业要建立大数据的标准,统一数据格式、采集方法、使用方式,设定一个共享的愿景和目的,然后按照阶段化的目标去实现愿景。例如,有关数据的存储和处理长期围绕在关系型的结构数据中,提供更加智慧型服务和产品是需要结合过去难以处理分析的数据,如文本、图像等等。数据内容快速演变,因此对数据的标准、格式、采集、工具、方法等的治理能力必须与时俱进。
第五,最终建成企业或政府单位内的“统一数据架构”,从各类所需的多元的结构化数据源建立整合能力(采集、存储、粗加工)。在此基础上,建设数据探索和分析能力(从整合出来的海量数据里快速探索出价值),之后如何有效、实时、精确地与已有的业务数据结合,产生精确的业务行动能力(进行更深度的利用和提供更智慧型的服务),从而达到“针对正确的人,在正确的时间,正确的方式,提供正确的信息”的目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01 很多数据分析师能熟练计算各种指标,但当被问到“这些指标之间是什么关系”“为什么要选这个指标而不是那个”“指标体系的整 ...
2026-07-01【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营 ...
2026-06-30在数据分析、商业预测、经济统计、运维监控等领域中,绝大多数业务数据都具备时间连续性特征,例如月度销售额、日度客流量、季度 ...
2026-06-30 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-06-30在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25