2020-12-31 15:12:38 阅读(178)
报告或bi的价值在哪里?这已经是十多年的问题了!是的,这个问题已经有十多年了,答案应该被全世界理解,但不幸的是,答案没有问题那么受欢迎,看起来很简单,但很难说,不同的人,总是有不同的观点。为什么要解释这个不新鲜的问题,因为有人问!当一两个问我时,他们并不在乎。他们被问得太多了,觉得这个问题还没有过时。数据挖掘和建模分析很容易说出价值,因为它是点对点的。付费预测模型有助于运营,降低运营成本,提高付费转化率;商品推荐模型有助于提高商品销售。但是一个报告或bi平台,所谓的决策支持平台,他的价值真的有点模糊。虽然网上有很多,但很多看起来很有道理,但很难解释。所以,这里也给自己总结一下。以下是主题:(报告或bi一般是指使用报告工具或bi工具构建的数据分析平台,以下简称数据分析平台)1:价值已经存在,无论你是否问为什么这么说?首先,数据分析平台作为数据呈现和分析的载体,已经存在于各个企业,可以是excel、sql结果、jsp或php。它不会因为报告或bi平台的出现而出现,也不会因为报告或bi平台的消失而消失。其次,数据分析平台为管理提供决策支持,这已经存在于企业中,可能是ppt中的图表或word报表中的数据。我写这个,主要是想说,数据分析平台,可以非常复杂,也可以非常小,非常简单,但它的价值绝对不是高层建筑,无论大小,围绕实际业务和管理,其价值,也更依赖于成熟的管理理念和丰富的业务经验,不是因为一个非常好的平台,价值非常大。它的价值也是基于此发散的。2:数据分析平台的价值分类1。提高效率节省时间,提高办公效率,这是最容易反映和最真实的价值。原始数据应在分析前进行集成和导出,并可自动处理。我见过有人每周花两天时间提取、检查、汇总和分析数据。而且不考虑人工处理容易出错的情况,简单节省这些时间也不错。此外,这种价值很容易实现。我相信很多公司都有大量的数据需要分析和查询。只要基本的数据分析、查询、导出等功能集中在报告或bi平台上,就可以节省大量的时间和成本。2.管理标准化需要分为两个层次,一是数据管理标准化。当数据分析依赖于每个不同的人时,很难保证结果的统一性和准确性。如果两个人的分析结果相矛盾,是回头看,还是随便选一个凑合?为了保证数据的准确性,可以通过数据分析平台固化分析规则,统一数据出入口。这样,我们就可以为不同的结果争取面红耳赤。如果结果有问题,找数据部门背锅就行了(当然要保证你给的规则是对的),好像整个公司都和谐了。另一个是业务管理的标准化。数据分析平台可以为管理提供决策支持。如何提供?假如这个分析系统是混乱的,看了几份报告后自己都糊涂了,还能支持个屁,这样还不如不看。事实上,它本身也注入了管理理念。分析平台将反映管理者的关注点、管理者的思维方式和公司的评价体系。一个清晰的管理理念有助于发挥平台的价值。在平台开发过程中,我们可以整理管理理念,结合数据,最终以最合适的方式呈现数据,为整个公司提供标准化的分析系统,反映决策支持的价值。3.前两点提升业务价值相对容易实现,基本上就是整理公司原有的工作,然后搬到平台上实现。只有这一个不那么容易实现,因为它需要深入思考每一个业务场景。然而,大多数公司都非常重视这一点(甚至不认为前两点的价值是价值,事实上,你错了)。我的专栏里有几个连载,都是围绕这个写的。所谓节流开源,我还是喜欢从目标出发,增加收入,降低成本。我认为这不能用几句话来描述。我只能举一个例子:增加收入:比较订单和绩效排名。当我的表现很低时,我必须努力工作。这也是提高公司收入的最简单的手段;通过监控订单规则或流量,制定最佳运营策略,也是提高公司收入的方法;通过监控转化率,发现异常,如有一天,流量特别高,但转化率特别低,可能做活动,不吸引正确的人,调整活动策略,也有助于提高公司收入。降低成本:通过分析库存销售比,调整产品采购策略,最大限度地减少库存积压,合理利用库存,可以降低库存成本和采购成本。降低成本:通过分析库存销售比例,调整产品采购策略,最大限度地减少商品库存积压,合理利用库存,可以降低库存成本和采购成本。监控产品应用的使用情况,分析各版本的使用比例。如果发现某个版本的使用量不到0.01%,这个版本以后就不能维护了,节省了人工成本。核心,我认为业务价值的提升不是一次性工作,而是应该随着分析平台的使用而不断更新。因为不允许使用,发现了新的逻辑,也不允许有一天业务调整。这就要求业务人员有良好的数据意识,然后将自己的经验与数据相结合。因此,迭代开发是最有可能、最合理的方式。随着业务对数据分析平台使用的深化,该平台不断完善,业务价值不断提升。三:报表和bi工具的价值报表与bi分开。以上主要是分析平台的价值。实现这种价值的方法有很多,可以代码,甚至可以使用excel。只是方式不同,难度不同,成本不同。一个好的报告工具,比如finereport,可以更快更低的成本实现上述价值,因为它可以快速开发和完成一个报告,甚至建立一个报告平台也不难,效果也不错。如果所有这些都被代码所取代,难度和时间需要翻倍。与报表相比,bi有什么区别?事实上,我想说的是,bi进一步降低了价值实现的成本和难度。因为更简单方便,以finebi为例,业务人员可以自己做拖拉式分析,不求人,为业务人员提供了足够的分析空间。许多公司选择bi,也希望让业务人员自己分析数据,处理数据。一是解放数据部门的双手,让数据部门专注于更复杂的分析或挖掘,二是给业务部门更多的空间,自由发挥其价值。也会有人说bi提高了数据处理能力。我还是建议分开看,数据处理性能是基于底层的。即使bi工具提高了数据处理性能,也是由其自身的底层数据模块实现的,这样的底层数据平台有很多选择。把两者分开解读,感觉更清晰。必须说,bi比报告更简单、更方便,必须有成本。它使用简单,因为包装足够好,其技术灵活性不如报告工具,就像报告工具不如代码代码一样。同时,将数据分析完全开发给业务也存在一定的风险,需要参考业务人员是否有良好的数据意识,可以使用bi工具。另外,数据部门要做全面控制,不能失控。四:价值不是说出来的,而是用过的。我见过很多公司,花了很多钱搭建的bi平台(购买国外重型bi工具很贵)被遗弃了。我很心疼,因为这笔钱比在这个平台上花更有价值。。。事实很简单,问题的关键是如何更容易使用,而不仅仅是停留在表达上。这又是一个很长的话题,这里简单提一下需要注意的几点。规划太大,导致许多需求非常空洞,脱离现实,容易产生废弃的系统。报告或bi平台可以是轻量级的,很容易实现迭代开发。因此,在规划时,建议从实际出发,一步一步走,少胡说八道。底层太混乱,数据准确性太差或性能太慢,慢慢失去了对平台的信任。良好的数据分析平台依赖于底层数据,建议合理规划底层数据,有利于分析平台价值的发挥。如果因为错误的数据而做出错误的决定,平台就会被遗弃,损失可能会更大。缺乏维护人员,导致平台越来越不切实际,充满废弃。在使用平台的过程中,难免会出现各种问题需要调整,如果不进行维护,难免会慢慢脱离现实。使用门槛过高,导致业务人员暂时难以接受,推动困难。类似于第一点,没必要把报表做得太复杂花哨,实际点最好。
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