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这才是“数据驱动”,您那只是“用数据说话”!

发布时间:2021.03.22阅读数量:279

数字化时代下,数据被视为一种重要的企业资产,受到各个企业的重视。很多企业都说自己是数据驱动型企业,但真的是这样吗?

1、到底什么是数据驱动?

简单举个例子:假设有MN两个公司。

M公司,通过将公司的进销存数据进行汇总、加工、整合,通过数据分析发现,10月是销售黄金期,经常出现库存紧张的问题,所以在此黄金期之前,M公司领导人工、手动调整了安全库存数量。

N公司,则通过数字化手段对进销存数据进行实时、自动化的数据抽取与分析,根据商品的贡献度、销售速度、发货速度、偏差情况等因素构建了数据模型,通过数据模型和算法,自动给出合理的安全库存建议,实现了安全库存的动态管理。

M相比,N公司就是一个典型的数据驱动型企业。

数据驱动是指数据作为生产资料,通过科学的方法,运用到业务经营过程中,并不断作出正向的反馈,促进业务优化提高。

数据驱动有三大特征:

l 数据量大:依托海量、多维度的数据支撑;

l 科学智能:数据的分析与处理自动化、智能化、科学化;

l 驱动业务:为业务提供指导性决策建议。

N公司相比,M公司,只能称得上是用数据说话M公司在数据的获取和分析上不够自动化,在决策上不够智能,因此在数据的应用上发挥的价值有限。

只有当数据分析嵌入业务,依靠数据分析将数据结果运用到业务经营过程中,指导员工行动,才能称之为数据驱动。数据驱动能够帮助企业实现数据反哺业务,驱动业务增长,提高企业生产力。

2、数据驱动的发展及深度应用

很多企业有了数据分析,但是依然难以做到数据驱动,最根本的原因就是无法将数据结果应用到业务中去,无法指导业务发展。

企业可以通过商业智能BI工具构建一套完整的大数据分析平台,通过先进的技术、科学的方法,深挖数据价值,辅助企业实现智能分析、科学决策、赋能运营、数据驱动这四大数据应用路径。

1)智能分析

智能分析是商业智能BI的技术基础,基于大数据、移动互联网等先进技术,即采即分析,是帮助企业快速实现个性化分析需求、实现一切业务数据化的前提。

数据本身没有价值,只有将数据转化成信息,才具参考价值。通过BI工具支持同比、环比、多维分析、智能预警等增强分析,实时采集数据、分析数据,通过提炼数据之间的联系,辅助企业将业务场景的数据转变成有逻辑、有价值的信息。

例如,通过可视化大屏实时监测财务指标,预算完成情况、税负率指标、现金流状况等,当出现异常数据时能够及时准确地提醒相关负责人并及时采取措施。

2科学决策

科学决策是指打破传统经验决策模式,通过数据分析、预测模型等辅助企业进行决策。

例如当企业出现利润下降、应收降低,想知道问题出在哪?以往我们通过经验驱动决策,根据直观经验将原因归纳为天气、营销方式等问题。可是在数字化、智能化时代下,这种模式的不足可想而知。若能借助数字化工具通过多维度、细粒度的钻取、穿透分析,更加精细化地数据分析,去定位阻碍业务发展的核心环节,从而找到问题根源,进行有的放矢地解决问题,这就是通过数据实现了科学决策。

3)赋能运营

通过赋能运营,全面支撑企业业务创新,优化业务流程,提高运营效率。

举个简单的例子,某医药代表,来到自己所负责的一家终端医院,通过定位打卡入口,就能看到该医院的订单状况、订单执行情况。该员工通过了解这些订单的进度情况,并根据数据采取相应的跟进对策,数据协助其高效推进订单的完成,促进员工更高效完成工作。

同时,员工可以随时随地在手机上看到自己的最新业绩完成情况、绩效奖金及KPI完成情况,通过数据精准计算,将每日工作成果更直接地与个人绩效显性挂钩,增加数据对员工的激励作用,提高工作积极性。

4)数据驱动

数据驱动,通过数据指导业务,将数据作为生产资料,通过科学的方法,将数据结果运用到业务经营过程中,并不断作出正向的反馈,促进业务优化提高,提高企业生产力。

以配单为例,通过对商品的效期分析,将分析结果以科学的计算方法,运用到仓库配单业务流程中,自动化实现客户订单需求和库存商品的精准匹配,合理消化临近效期的商品,实现降低损耗的目的。

以采购为例,通过分析采供销数据(如库存数量、采购周期等),实现安全库存智能预警,并将数据分析结果作为生产资料,应用到智能采购模型中,通过分析找到最适合的供应商实施采购。

同时,随着采购流程的结束,相应的数据也在不断更新,采购周期、采购安全系数实时更新、及时修正,不断做出正向反馈,数据分析结果越来越精准,良性循环,辅助企业高效完成智能、精准地采购任务,实现采销平衡。

企业智能分析、科学决策、赋能运营、数据驱动也是对数据的四个应用路径,是由“一切业务数据化”到“一切数据业务化”的过程转变和对数据应用的逐级加深。