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平台化、智能化、场景化,构建企业大数据决策链有诀窍!

2022-04-29 08:39:34
随着数字经济由概念成为现实,企业数字化转型的重要性已成为共识。但在实际的落地环节之中,很多企业却发现,想要实现以数据驱动业务决策,让数据分析成果转化为可行的解决方案,远远不是做好几张数据报表就能完成的。
其实,现在企业级大数据分析工具的应用,早已不局限在简单的数据呈现,在实际的业务场景中,它还能通过下列方式帮助企业提高经营决策效率:
提高数据质量,打通各层级数据壁垒
在传统背景下,企业各部门独立运营,不仅存在一定的数据壁垒,数据标准也无法统一,数据质量低,应用效果差。而通过大数据手段,企业就可以实现实时数据的汇总分析,一改往日决策慢、缺乏依据的面貌。
降低技术门槛,帮助业务人员探索数据
以前,数据分析工作常被认为是需要一定技术门槛的麻烦工作,让很多业务人员产生畏难情绪。而通过自助探索式的大数据分析工具,大大降低了数据分析的培训成本,普通业务人员无需掌握编码知识,也可以用更直观更易于接受的形式,放手去探索日常业务数据,以业务角度挖掘数据价值赋能业务发展。
可视化“业务数据故事”把握核心问题
很多企业管理者总是习惯于按照自己的业务认知,而非数据进行快速决策。但管理层往往远离业务一线,认知偏差极有可能会导致偏差性错误。而通过大数据分析,我们就可以让业务数据分析结果通过图表的方式组建为数据故事,更加直观的发现业务问题,一针见血地命中当前的运营症结。
通过以上场景我们可以看出,现代企业的数字化转型,其实是一个非常复杂的“综合改造工程”,绝不只是引入一两个专职数据分析人员,或者采购一套专业数据分析工具就可以轻松解决的。
只有让数据分析工作从点拓展到面,在企业内部形成流程化的工作体系,同时降低技术门槛,让数据分析做到平台化、智能化、场景化,才能让大数据分析真正发挥作用。
如何才能在利用好过往企业数据资产的基础上,高效快速地完成企业级大数据分析平台的搭建呢?今天就为大家分享一个近期Tempo大数据分析平台的优秀应用案例,看看Tempo是如何围绕企业数字化转型实际痛点,高效完成大数据分析平台的搭建的~

某企业大数据分析平台建设方案
某大型集团企业,业务覆盖全国,经过多年的数据化管理,已经积累了大量的业务数据资产,但这些数据由于整体数据质量低、数据指标体系混乱等原因,一直无法实现深层价值的挖掘。
而通过借助Tempo大数据分析平台产品,该企业成功建立了基于实际业务需求的综合大数据分析平台,帮助各层级部门高效分析数据作用于日常决策。

业务痛点及解决方案

1、数据处理依赖人工,数据资产无法复用
●  该企业业务范围覆盖全国,因此企业内部需要处理的数据量级非常巨大,但系统内的数据质量却参差不齐,无法直接调用对接到数据分析工具中,相关数据清洗工作完全依赖人工使用编码方式处理,整体效率非常低下。
●   同时企业内部各个部门之间也存在着数据壁垒,数据资产无法得到有效复用。

平台化:打造数据分析全流程一体化综合平台
通过数据资产管理工具(Tempo DAM)、数据可视化工具(Tempo BI)、数据挖掘工具(Tempo AI)的配合,该企业成功围绕业务需求建设完成了集数据接入、数据处理、数据可视化、数据应用于一体的综合性平台,让全部数据分析处理需求在一个平台内就能高效高质完成。
同时Tempo平台低代码、自助式的低操作门槛,也可以让普通业务人员在稍加培训之后就可以自行使用AI、BI工具,完成数据处理、加工、分析等工作,提高数据分析响应业务需求速度的同时,也减轻了企业内部专职数据分析团队的工作负担,可以将精力分配给更加专业、高难度的数据工作之中。
Tempo大数据分析平台

2、业务人员数据报告全靠word+excel
●  该企业内部大部分普通业务人员并不具备数据分析能力,以往日常数据报告只能全部依靠word + excel的方式完成,不仅报告中展示的数据指标和分析结果非常单一、基础,各个部门的数据报告格式也无法统一,很难为最终决策起到帮助作用。
智能化:人人都是数据分析师,建立内部数据文化
为满足企业在业务层面的敏捷数据分析需求,我们利用Tempo大数据分析平台对企业现有数据系统资源进行整合,通过可视化运营平台及管理驾驶舱,帮助企业快速实现在经营层面有针对性的指标看板,实现高效决策;
数据可视化分析看板
在对内的人员赋能方面,Tempo大数据分析平台能够提供自助式数据分析工具,帮助普通业务人员灵活开展数据探索与分析,从而提高对内业务支撑效率。
BI可视化

3、数据管理混乱,数据运营效率低下
●  该企业内部存在着数据壁垒,各部门都有着自己独立的数据系统,每次如果想要跨部门取数,只能由各个部门人工针对不同组织和岗位进行单独赋权,部门间的信息交互没有办法打通,使得数据管理与运营效率低下。
场景化:结合业务流程设计运营看板,让数据分析和业务场景深度融合
在和客户进行深度沟通之后,考虑到现实业务发展需求,我们建议改变以往以实体部门为划分依据的数据可视化分析场景设计思路,而是转变为围绕整个业务流程条线去搭建场景。
可视化大屏
例如针对供应链系统的运营看板搭建,我们就不再只单纯分析采购仓管部门提交的数据,而是通过数据集成的手段打通企业内部的“数据孤岛”,结合财务、生产、销售等部门的上下游业务数据进行综合分析,通过场景化的数据运营思维,让数据分析真正和业务进行融合,作用于最终决策。
同时在数据安全方面,通过Tempo平台,企业就可以通过为不同岗位配置管理员和普通用户的权限,一键快速完成数据查阅编辑权限的设置,方便快捷。
大数据的核心价值并不在于“大”,而在于“有用”。以大数据的思维治理核心业务数据,打造现代化数据中心,实现业务可视化并帮助提高最终决策效率,才是企业数字化转型的核心意义所在。
美林数据作为国内知名的数据治理和数据分析服务提供商,自主研发的Tempo大数据分析平台,覆盖后台数据治理、中台数据模型管理、前台数据展示的全链条数据价值挖掘,凭借“智能、敏捷、易用”的特性满足企业全员数据文化建设需求,为业务决策提供了强有力的支撑,助力企业数字化转型。

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