数据可视化、数据可分析、数据可变现:企业数

时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络

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编辑导语:在企业中,我们经常会遇到大量的数据以及分析数据的情况,数据可视化就发挥了很大的作用;数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现,如图表或地图,以帮助人们了解这些数据的意义;本文作者分享了关于企业数据的三层价值,我们一起来了解一下。

数据是企业的上帝之眼,企业经营过程中如何正确的使用数据?

今天和一个有8年数据经验,从0-1搭建了30+人数据团队的的朋友聊了聊他们做企业数据应用中的小经验,分享给大家。

企业数据应用的三层价值:

数据可视化——数据可分析——数据可变现

一、数据可视化

数据可视化是指将数据借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

但是在数据可视化过程中,需要注意不要为了视觉效果做的绚烂多彩而做的过于复杂。数据可视化的核心是为了高效率的传达信息。

其数据基于业务的展示最核心的要求:

  • 数据准确;
  • 符合业务需求;
  • 数据可高效率传达信息;

比如企业中非常多在使用公众平台推广的老板仓,掌上BI,数字化大屏等都是数据可视化的应用案例。

在做数据可视化时,关键保证

  • 充分和业务沟通需求;确保提供的数据维度是业务需要的;
  • 充分和技术团队沟通数据定义,保证收集的数据是绝对准确。

关于数据的绝对准确和相对准确;不同的场景对数据的精准度不同。

例如精算师在做保险产品开发和迭代时,需要对产品既往的赔付率,复购率,续保率做分析,分析不要求绝对精确;

但是在做保费统计,业绩统计,KPI考核等,涉及到财务流程,需要做到数据的绝对准确。

关于数据的呈现方式,有非常多的专业第三方BI工具可供选择,并且也有现成的开源工具提供数据可视化的样式选择.可以结合实际的需求选择进行数据展示即可.

数据可视化的实现建议和自己的业务结合做个性化的开发,否则可能会“水土不服”。

二、数据可分析

数据仅能被看到远远不足,还需结合数据可以分析业务情况,在看到的数据的背后,有很多平板策划方案 email看不到的业务情况.

举例,很多公司在做数据看板时,特别关注业绩,会有业绩排名.

但是,只有业绩排名是足够的吗?明显不是.举个真实的例子,两个大区的业务类似,都是B端客户,用户业绩类似,都在100万左右,产品也一样;都是优质项目吗?

并不是。

人员构成,项目活跃度,主攻手占比,B端资源人,项目的投入是多少?投入产出比是多少?

通过更深度的数据分析,才更能定义好,哪一个是优质的项目。

通过更深层次的数据分析,能对企业的经营提供辅助依据,才能发挥数据更大的价值。

此时可以介入雷达图的方式,通过通用的维度(一般公司都有现成的定义维度),将项目的优质程度以此维度更直观展示,可以直接确定项目的优质程度。

三、数据可变现

数据可以直观高效的传达信息,可以通过分析辅助运营策略,这本身已经有很大的价值。

但是如何最大化提升数据价值?



1)最基础:提升人效。



以往需要手工操作的报表全部作废,直接一键生成表单,可以大大提升人效;以往需要人为判断项目优先级的,通过项目完成度和项目优质程度可以降低决策失误。

2)数据可以降低成本。

举个例子,在互联网保险中,有一种拓客方式,通过测试的形式收集用户信息,手机信息后估算您的保费等,这种方式天然的会收集用户的基础数据,

例如是否结婚?是否有孩子?是否有老人,工作年限等等;数据收集回来后,进行广告投放时,再次分析哪些特定用户画像的人付费转化率高?后续再做投放时,可以进行精准投放,提升投放转化率。

另外,收集的数据还可以返回给精算师,优化保险产品内容,以此再提升付费转化率。

3)数据可以在不同系统之间流转,提供了更多的创新机会,提升用户体验。

有了数据系统,可以和多个系统打通;数据之间的互通可以有更多的可能性。

举一个真实的案例,之前在买保险之后,正常的出保流程是出险-报案-理赔; 当保险数据和医院数据打通之后,如果有用户住进医院,保险公司会直接将保费直接打入到用户的医院账户内,实现急速出险——没有数据是无法实现这样的服务体验。

和系统打通之后,可以针对客户的业务进行个性化的升级,围绕用户的服务流程进行体验提升,而这种服务体验带来的创新,对品牌的附加价值不可衡量。

四、其他观点

现在人人都在提的“数据中台”其实是一堆数据服务的集合,数据还是需要踏踏实实的能解决问题更实际一些。

不管是企业的数据团队搭建,还是数据体系搭建,一定要“小步快跑,从点到面”;任何想要一上来就搭建一个大而全的数据体系不现实。

希望以上的分享,对企业搭建自己的数字化系统和数据系统有可借鉴之处。

 

作者:边亚南,华秉科技产品负责人

本文由 @边亚南 于,,

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

数据可视化、数据可分析、数据可变现:企业数

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