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“表”哥“表”妹的“救赎”:智能商业的五大核心能力

责任编辑:jcao 作者:曹建菊 |来源:企业网D1Net  2018-05-02 15:42:29 本文摘自:企业网D1Net

有这么一群人,每天埋首于各种表格与PPT当中,从早上开始,先从各个业务系统中导入数据,再利用Excel进行数据处理和汇总,然后把数据结果做完分析之后贴成PPT,再把PPT交给对应的业务部门,或者呈报给上一级领导为业务决策做辅助。这群人在单位被称为“表”哥“表”妹。

“表”哥“表”妹的工作现状

“表”哥“表”妹们每天与数据打交道,工作方式是Excel+PPT的形式,当他们把PPT交给老板,老板看到结果后必然会有很多问题和想法反馈回来,“表”哥“表”妹们再根据老板的反馈又回到业务系统里重新调整数据,做出必要的补充,这些重新的加工和梳理,短至两三天,长至一星期,繁忙的“表”哥“表”妹似乎做了很多工作,而企业内部的业务数据利用效率却仍然极其低下。如何让数据更直观、更智能的为业务服务,“表”哥“表”妹该如何得到“救赎”?这是基于数据化运营的企业,必须直面的问题。

企业数据应用发展的三个阶段

大数据在中国发展已有十余年,目前市场规模已达到千亿美元。企业数量也从150家发展到3500家。这十年间,企业内的数据发展也经历了三个阶段:

第一阶段,Report数据报表。企业内有各种各样的业务系统,比如ERP、CRP、财务系统等等,而这些业务系统都有自己的数据报表。这个阶段存在的主要问题是:当决策层拿到统计报表的时候,会发现各个报表的统计口径不一样,同时决策层需要查看的报表越来越多,但很难进行真正的分析。

第二阶段,Excel+PPT阶段。大数据概念的逐步落地,让越来越多的企业领导意识到数据的重要性。但在这个阶段,企业在数据使用上仍遇到很多瓶颈,究其原因,在于数据分析的周期长、效率低。

第三阶段,即AB Intelligence,AB是AI+BI。未来,企业内的几乎所有决策,都应该是由业务驱动。通过基于人工智能的BI产品,业务人员可以轻松进行数据准备和分析,发现数据中存在的价值。

未来商业智能的五大核心能力

因此,未来的商业智能产品必须拥有以下五大核心能力:

第一,让业务真正碰到数据,拥有自助式的数据处理能力,也就是让业务人员能够利用数据分析工具自主进行所有业务数据的整合工作。

第二,探索式分析能力。传统的数据分析,一般是先制定目标,以销售人员为例,先给这个岗位定义KPI,再分解至打了多少个电话,见了多少个客户,有多少转化为合同这样一个销售的漏斗形式,再往下分解便是从哪里拿到销售数据,电话如何记录,跟客户见面如何记录等问题。因此,传统的数据分析过程是从最终结果推导至数据层。

而探索式分析思路完全不同,是从数据的层面开始最终形成结果。以电商的服装业务为例,当拿到某细分服装的销售数据,分析人员的思考是:某类产品的销售是否与天气气温的变化有关?气温变化对服装销量是否有什么影响?通过与互联网天气数据的对接,便可以分析出不同的时间点不同的温度对服装销量的影响。因此,探索式分析的思路是从数据本身出发找到数据的价值,然后把这个价值提供给团队成员分享。

当然,在实际的业务场景里,探索式分析和验证式分析两者都会有,而随着业务的发展,对数据的应用越来越超前,探索式分析的比重将越来越大,但探索式分析对数据工具的技术要求较高,比如需要有专业的引擎等。

第三,自由的艺术展示表达能力。随着中国社会的消费升级,人们更加注重使用体验,对美的追求也越来越高。在数据分析领域也是如此,分析人员基于数据分析结果进行自由的配置和美化,比如图表颜色、样式等,这会更加易于人们查看并理解数据。

第四,AI整合的智能分析能力。人工智能和机器算法的加入,使得BI产品可以根据当前业务的不断变化而进行实时分析,动态生成有价值的信息并提供给业务或分析人员。

第五,数据的沟通和协作能力。企业内的数据应用不是一个人在用,而是整个部门、整个公司在用。如何把数据分析的结果告诉同事,并与之进行协作讨论?这就需要分析产品具备数据协作功能,包括与团队成员进行实时的沟通、互动以及通过微信等工具进行便捷的分享。

DataHunter:未来商业智能的推动者

提出未来商业智能五大核心能力的是DataHunter 创始人兼CEO 程凯征。程凯征指出:“未来的商业智能,应不再局限于可视化的分析,而是要拓展到企业数据应用基础,从而帮助企业打通数据脉络,让每个人通过数据做决策。”

DataHunter 创始人兼CEO 程凯征

基于这一理念,DataHunter将现有的业务数据可视化分析平台命名为Data Analytics,并于近期发布了最新版本。据了解,Data Analytics已经具备实时、高效等特性,未来,也将结合人工智能和机器学习,让自动分析、预测分析成为现实。Data Analytics将满足企业对于高效利用数据的迫切需求,完成从异构数据源整合到探索式分析,再到数据可视化及沟通协作的全流程整合。

程凯征在接受企业网D1Net专访时最后指出:“DataHunter致力于帮助人们查看数据并改进业务,这是“表”哥“表”妹的愿望,是各企业领导者的期望,更是DataHunter的愿景“。

关键字:商业智能 BI DataHunter

本文摘自:企业网D1Net

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