
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08