软信天成:从“等数据”到“用数据”,自助数据分析如何让企业快人一步?

随着业务的拓展,企业捕获的数据量呈爆发式增长,与之相应,对数据的分析需求也愈发迫切。业务用户渴求快速分析数据,以预测和应对不断变化的市场趋势。然而,传统的数据分析模式却像一道枷锁,束缚了企业的前进步伐。

一、传统数据分析:企业为何总在"等数据"?

以销售团队想要查看实时成交订单数据为例,传统数据分析流程繁琐且耗时:

  • 需求提交:提交工单或者安排会议,申请创建销售成交订单仪表盘或报告。

  • 需求分析:反复沟通明确仪表盘或报告需求,比如数据可视化方式、目的、负责人。

  • 数据处理:获批后,从CRM 系统、ERP 系统等数据源收集、清洗数据。

  • 报告交付:创建仪表盘或报告,交付给业务团队。

由于任务积压等多种因素,这一整套流程往往需要数周时间才能完成,导致:

|--------|------------------|--------------|
| 部门 | 痛点 | 业务影响 |
| 业务 团队 | 为简单的数据请求 等待数天或数周 | 延迟决策,错过机会 |
| 数据 团队 | 为简单的数据请求 等待数天或数周 | 战略项目不断推迟 |
| 分析 团队 | 跨部门的冗余分析 | 见解不一致 数据利用率低 |

**其核心矛盾在于:**业务对数据分析的时效性要求较高,期望快速获取数据洞察以支持决策;而传统模式却因流程繁琐、过度依赖 IT 部门,导致数据获取与分析周期漫长,让用户一次次陷入"等数据"困境。长此以往,企业决策被严重拖累,大量潜在机会白白流失。

因此,寻求一种全新的数据分析模式迫在眉睫。而自助数据分析模式,正是打破这一僵局的关键所在。

二、自助数据分析:让业务用户实现"用数据"

自助数据分析,赋予了非技术用户(如销售人员、营销人员)独立访问、可视化、理解和使用数据的能力。这意味着他们可以摆脱等待,直接"用数据"进行分析、决策。以我们自助分析系统MiniBI为例,业务用户可以通过直观的界面和拖拽式操作,快速访问数据和创建自定义报表/仪表盘,实时获取洞察。

  • 智能化自动洞察和探索数据表, 实现对表数据的全面快速分析。

  • 通过简单的操作连接不同数据源,并进行数据过滤和筛选,精准获取和整合所需的数据。

  • 按需创建个性化仪表盘,以便分析数据和监控业务指标。

提高团队效率

销售、营销和人力资源等团队无需来回请求即可可视化数据集,IT部门则能够专注于更重要的操作,以确保安全性和数据治理,大幅提升双方工作效率。

快速获取洞察

在竞争激烈的市场中,敏捷决策至关重要。自助数据分析让业务用户可以更轻松、快速地分析,有更多时间探索数据、权衡见解并果断行动。

扩展数据发现

团队可直接访问数据和工具,根据需要重复研究、添加新数据源,挖掘更多数据价值。

促进团队协作

支持用户在多个团队间共享自定义仪表盘,使不同利益相关者对业务现状达成共识,优化运营。

提升数据素养

使企业从传统的依赖技术部门分析,转变为全员参与数据分析,促进业务与数据的深度融合,提升企业整体的数据素养。

三、数据分析类型及自助数据分析的便利

数据分析领域主要分为4个类别,在自助数据分析模式下,每一类分析都变得更加简便高效。

  • 描述性分析:过去发生了什么?

旨在识别过去的趋势和事件,回答"发生了什么?",以用于指导未来的决策。例如,连锁餐厅通过描述性分析,可识别出受欢迎的菜品、发现季节性趋势,以及了解顾客倾向于一起购买哪些商品。企业可通过自助数据分析筛选数据,将复杂的数据转化为易于理解的仪表盘,从而迅速掌握历史数据情况。

  • 诊断分析:为什么会发生这些事件或趋势?

对复杂数据集中的原因和相关性进行研究,回答事件和趋势背后的"为什么",以帮助企业总结过去的成功经验,从失败中吸取教训。例如,零售企业领导者可以通过诊断分析发现销售额下降的根本原因。自助数据分析允许用户自由地钻取数据,多维度探索问题根源。

  • 预测分析:接下来会发生什么?

基于过去的模式对未来趋势和结果进行有根据的预测。一些自助数据分析平台提供AI驱动的内置预测建模,帮助企业领导者准确预测未来销售趋势、市场需求等。

  • 规范性分析:接下来应该怎么做?

为企业领导者提供特定情况下的应对建议。例如,基于当前市场趋势和库存情况,规范性分析可以建议企业调整定价策略、增加某些产品的库存量或推出新的促销活动。

四、拥抱自助数据分析,迈向数据驱动未来

自助数据分析正在改变企业利用数据的方式,提升业务效率,增强创新力和竞争力。企业应积极拥抱这一趋势,逐步构建自助分析能力,开启数据驱动的新篇章。

行动建议

1.评估数据源,关注数据准备情况。

2.选择合适自助数据分析平台(如MiniBI)。合适的平台通常具备以下功能:

  • 数据接收、集成和准备功能

  • 支持多种数据源接入

  • 提供自助式功能来创建报告和数据可视化

  • 创建和部署内部分析应用程序

3.建立数据治理框架,确保数据安全与质量。

4.定期收集用户反馈,持续优化与扩展。

5.赋能全员数据素养,推动数据驱动文化落地。

如有需要,欢迎私信!

相关推荐
007php00722 分钟前
Docker Compose 安装Elasticsearch8和kibana和mysql8和redis5 并重置密码的经验与总结
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·docker·容器·jenkins
EasyGBS29 分钟前
室外摄像头异常自检指南+视频监控系统EasyCVR视频质量诊断黑科技
大数据·人工智能·音视频
Conan х36 分钟前
第1 篇:你好,时间序列!—— 开启时间数据探索之旅
人工智能·python·神经网络·机器学习·信息可视化
石榴花专场2 小时前
分类算法中one-vs-rest策略和one-vs-one 策略的区别是什么?
人工智能·python·机器学习·数据挖掘
带娃的IT创业者2 小时前
《AI大模型应知应会100篇》第30篇:大模型进行数据分析的方法与局限:从实战到边界探索
人工智能·数据挖掘·数据分析
Cachel wood3 小时前
Mysql相关知识2:Mysql隔离级别、MVCC、锁
数据库·python·sql·mysql·中间件·数据分析·django
旋风小飞棍3 小时前
spark和hadoop的区别与联系
大数据·开发语言·scala
TGITCIC4 小时前
智驱未来:AI大模型重构数据治理新范式
大模型·数据治理·ai agent·rag检索增强·mcp·大模型数据·ai数据
cnsinda_sdc4 小时前
源代码加密之零日攻击
大数据·网络·安全·web安全
Lilith的AI学习日记4 小时前
n8n 中文系列教程_04.半开放节点深度解析:Code与HTTP Request高阶用法指南
大数据·人工智能·aigc·n8n