京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
什么样的企业更加需要重视数据分析呢
我根据经验总结了十大特征,具有如下十大特征之一或者同时具有多个特征的企业,需要重视数据分析,将数据分析作为企业竞争力提升的关键要素之一。
一、数据和信息量巨大的企业:企业在运营过程中能够采集和积累大量的数据和信息,如客户数据、产品数据、交易数据、原材料供应数据等等。电商、传统零售、餐饮、连锁等企业具有该特征。通过从大量的数据中挖掘潜力和数据的价值,能够大幅度改善企业的经营绩效。
二、资产密集型企业:资产密集的企业,需要充分发挥资产的价值,在数据分析的基础上,能够让企业充分挖掘资产价值潜力,提升企业经营绩效。
三、劳动密集型:劳动密集型的企业,通过数据分析,建立效率模型,在劳动力配备、劳动力潜力、劳动力闲置(idle time)、不作业分析、生产损失(loss analysis)、等等方面的数据分析,可以更好地利用劳动力,发挥效率,提升本来就不高的利润率。
四、多元化、跨区域经营的企业:多元化,特别是相关多元化的企业,需要利用数据分析,发挥多元化产业间的协同效应;跨区域经营,特别是有国际化的企业,需要通过数据分析,将企业的管理效率进一步提升。
五、多产品或多品牌经营的企业:通过数据分析可以分析各个产品或者品牌的效率效能,将产品组合或者品牌组合的合力发挥到极致,发挥组合的正效能,降低产品组合间的负影响。
六、决策风险高的企业:任何的决策对企业的战略绩效影响非常大,风险非常高,需要企业在做出重大决策时,不仅仅要谨慎、科学,还要多方论证,充分分析。因此对数据分析要求高。
七、决策响应速度要求高的企业:决策的响应速度关乎企业的生存,所以需要在短时期内处理大量的信息和数据,容不得长时间论证,为了保证决策的正确性,必须在平时做好功课,建立完善的数据分析系统,在需要做出决策的时候,有充分的数据分析作为保障。
八、流程衔接要求高的企业:企业在价值链上跨度大,需要上下游充分地合作,流程上相互间的衔接协作,保证效率,这要求各个环节信息对称,数据分析充分。通过数据分析,也能够清晰地认识如果出问题,是哪里出了问题,应该如何解决问题。发现问题所在,是解决问题的钥匙。
九、分权决策型的企业:分权而治,给分公司或业务单元充分的授权,能够提高企业针对业务特征和地方的特点,发挥地方的优势。但是,也会带来风险,数据分析能够降低信息的不对称性,让分权决策更加合理和科学,管理更加高效。
十、企业所处的环境竞争激励:在竞争越充分的市场上的企业越加需要数据分析来挖掘企业的潜力、资源潜力、提升竞争力,包括业务模式创新、产品创新、改善客户体验等以在激烈的市场上能够获得更高的竞争优势,因此更加需要将数据分析作为提升竞争力的关键要素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11