如何创建数据驱动的企业决策和运营流程

随着企业业务转向创新驱动，精细化增长，数据已成为大多数公司最重要的资产之一，全球顶级公司使用数据来支持其业务决策。统计数据显示，排名前40％的公司的大多数业务决策（约70％）都是数据驱动的，即推动业务驱动决策的组织比本能驱动的组织更有经验。它更容易达到行业的顶峰。

但与此同时，大量企业对数据的使用仍处于浅层，科学决策数据的价值无法得到充分利用。那么，我们应该如何根据数据驱动力重构企业的决策过程呢？以下是一些建议：

构建灵活，直观的数据分析和可视化系统

为了使数据更好地协助企业决策，公司开始在内部实施数据分析工具的使用。例如，大多数公司在产品，地区，时间，人员，部门等方面使用统计数据，并基于这些数据。波动判断业务运营的变化;在研发方面，许多公司将统计产品故障率，研发进度，访问速度和客户满意度等关键指标，以指导产品的不断创新和改进。

企业通常使用Excel等传统工具来组织，分析或生成相应的数据图表，但随着业务数据的不断增长和市场环境的变化，传统数据分析模式已经落后于市场需求，因为它通常只反映了过期数据的缺陷，只支持固定维数据显示，并且消耗大量的数据分析工作时间。对决策者而言，他们需要的是真正灵活的数据洞察力。

DataFocus高级数据分析师表示：“对于决策者而言，重点不应放在数据分析的底层，也不要浪费时间和精力进行数据分析，而应始终能够从直观数据中可视化图表。为了支持敏捷数据决策的需求，我们推出了一个数据分析和可视化解决方案，集成了所有相关的业务数据，并支持基于探索性分析的协作推荐图形和图表协同过滤。 - 数据钻取，从繁琐的“体力劳动”到可自动化的自动化任务进行数据分析。“

对于金融，能源和运营商等大中型行业用户而言，经常引入内部数据（如大数据和深度学习）来评估结构化或非结构化数据，以支持业务洞察。这并不意味着其数据决策过程不需要继续发展。实际上，大数据或深度学习应用程序生成的大多数数据洞察都更偏向于业务底层，例如信用风险控制，销售预测和个性化建议。对于想要了解全球业务状况的决策者，他们仍然需要通过敏捷数据分析和可视化方案（如 DataFocus）进行协助。

开发清晰的数据操作和决策过程

拥有敏捷的数据分析和可视化解决方案并非一刀切的解决方案，而是数据运营和决策策略的开始。为了确保数据真正有助于业务增长和企业管理，公司可以从以下步骤开始，建立满足企业需求的明确数据操作和决策流程：

第一步是明确数据运营和决策的目标：公司应首先从数据中明确定义他们想要的内容，并选择他们关注的数据类型，例如按产品，时间，地区，人员等的销售数据。员工数据除以名称，性别，工资，在职状态等，并明确定义细粒度数据。

第二步是整理数据源：数字技术的应用带来了广泛的业务类型和数量，同时也使数据源变得更加复杂和复杂。企业可以使用的数据源不仅包括业务系统生成的相关数据，还包括第三方Internet数据和公共数据服务平台等多源数据。确定可以获取和使用哪些数据源对于企业的数据操作和决策过程具有重要意义。

第三步是清理和分析数据：在确定数据源之后，企业应该清理和分析这些数据源（尤其是内部数据源）中的数据。此步骤需要引入敏捷数据可视化分析，例如Data Analytics。该平台通过自动分析过程生成直观的数据可视化图表。

第四步是将数据洞察应用于业务和管理实践：数据操作和决策的最终目标是指导业务和管理实践。因此，在获得数据分析结果后，公司必须做的最后一件事就是考虑如何将数据见解带到实地。。例如，当一个月内数据分析平台的报警系统增加某个区域的销售量时，企业需要通过数据钻取来识别问题（如经销商变更，人事变动，政策变化等）。其他功能，以及相应的改进。

降低员工对系统使用的学习成本

数据操作和决策不仅仅是管理工具，而且应该沉淀到各个级别的业务运营中，以帮助不同级别和级别的人员获得洞察力。这也是自助服务分析在BI领域普及的主要原因之一。过去，数据分析的主要模式是IT人员正在进行数据建模和数据分析，然后推送给管理人员或业务人员，这需要花费大量的时间和精力。不可能让每个员工都能获得他们需要的数据分析结果。在应用敏捷和自助式BI工具之后，任何员工都可以通过自由组合和数据分析获得他们想要的结果。

另一方面，企业对员工数据分析培训也非常必要。企业需要教会员工如何使用数据可视化分析工具，如何使用此工具来指导他们的工作实践，并避免用户的错误操作应用程序的集中和其他行为对平台产生巨大影响，影响平台的整体可用性。