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商业智能数据可视化入门的五个技巧

时间:2018-11-26来源:安妮皮尔浏览数:246

  越来越多的中型企业正在认真研究数据可视化。在最近的一次中端市场调查中,80%的受访者一致认为,更好地利用商业智能数据可以帮助他们提高产品质量,发现新的商机,加快决策制定。百分之九十六的商业智能大数据项目正在运营或启动。


1.    构建业务案例

  与提高产品质量或更好的客户服务相关的模糊承诺不足以证明投资数据可视化解决方案的合理性。如果您想转向数据驱动的决策制定,您需要仔细考虑更好的数据分析的商业利益,以及这些收益的价值。

  例如,通过分析先前的客户行为(以及其他因素)并提出特定客户可能选择的向上和交叉销售项目,数据可视化在增加购物篮大小方面非常成功。一个简单的电子表格可以显示篮子大小增加1%的美元价值,增加2%,依此类推。对于企业的任何方面都可以提出同样的问题:运营,工程,人力资源,财务甚至IT
      
像这样的假设情景并不难计算,它们需要数据可视化解决方案在稳固的业务基础上。


2.    全员合作

数据可视化是一个你不能单独行动的领域。已经引用的中端市场调查发现,业务部门和IT之间的成功合作是数据分析项目中最重要的成功因素之一,而且两者之间缺乏合作是最重要的失败原因。这个信息很明显:如果你是一名业务经理,你必须让IT人员参与进来,而如果你是IT部门,则必须出售业务经理。
    
另一个相关的成功因素是显而易见的,但仍然值得说明:高级管理层的支持对成功至关重要。


3.    数据民主化

 数据可视化解决方案最初是作为企业级公司的商业工具开发的,这些公司能够雇佣统计员和其他能够进行复杂数据分析的数据科学家。通常,这些专家作为内部咨询小组运作(现在仍然如此)。对于中型企业来说,这种模式过于昂贵,缓慢且笨拙,应该不惜一切代价避免使用。如果您认真考虑将数据驱动的决策作为组织中的规则,那么您必须在没有中间人的情况下,以有用的形式提供基于哪些决策的数据。
     
这是一个拥有合适技术发挥巨大作用的领域。现在存在的数据可视化解决方案不仅满足专家的需求,而且还可以由非专业人士使用。这些解决方案通过自助分析流程指导管理人员。
     
例如,可以系统地分析数据,以查看哪些变量与期望结果密切相关,或者根本不相关。这消除了在项目开始时手动尝试和错误的需要,以确定哪些数据是相关的。这些解决方案还通过建议显示数据的最佳方式(例如条形图,饼图,热图或散点图)简化了传达洞察的过程。换句话说,它们远远超出了电子表格的功能,无需专门的培训。


4.    相关业务培训

  不要让缺乏技术人才的原因阻止你。如果您有明确的业务目标,您可以在有限的基础上聘请顾问,以获得启动和运行数据可视化工具所需的技术专业知识,以及针对用户群的定制培训。这比尝试雇用你需要的人才更实际(也更经济)。


5.    不要忽视对速度的需求

  数据可视化解决方案的速度不仅仅与IT部门有关。
      
首先,试图找出问题的经理需要一个能够实时运行的系统。商业世界中的问题解决是一个迭代过程,每个答案都会导致下一个问题。如果每个答案都需要一个小时的计算,那么用户很难保持思想的连续性。他们可能会放弃一个需要几天耐心等待才能提供有用结果的系统。
      
速度很重要的另一个技术性的原因是:缓慢的系统根本无法处理现在中型公司可用的大量数据。此问题的解决方法是分析样本而不是整个数据领域。


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