關(guān)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)體系構(gòu)建，可以分為4個層級，每個層級之間可以是遞進的關(guān)系，雖然業(yè)務(wù)主導(dǎo)不同，但構(gòu)建思路相通。
關(guān)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)體系構(gòu)建，可以分為4個層級，每個層級之間可以是遞進的關(guān)系，雖然業(yè)務(wù)主導(dǎo)不同，但構(gòu)建思路相通。
一、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺
很多公司的數(shù)據(jù)無法有效利用，一來是數(shù)據(jù)散落在各個部門產(chǎn)品的服務(wù)器，各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)沒有打通；二來是缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范，業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)按照各自的口徑和理解習(xí)慣上報，沒有標準化的SDK和上報協(xié)議，難以構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)倉庫。
大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的搭建并不是什么高大上的技術(shù)活，整個平臺價值的體現(xiàn)，其實需要公司各個部門的配合，是一個相互依存的關(guān)系。例如關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標體系的建立，需要從各個部門業(yè)務(wù)指標進行提煉，并得到業(yè)務(wù)部門認可。常見的關(guān)鍵指標，比如營銷業(yè)務(wù)新增用戶，有效新增用戶，活躍轉(zhuǎn)化率，累計留存數(shù)，渠道效果等。比如銷售部門，日銷售額、月銷售額、回款占比等等。
在第一層級中，進行數(shù)據(jù)指標體系規(guī)范，統(tǒng)一定義，統(tǒng)一維度區(qū)分，就可以很方便的進行標準化可配置數(shù)據(jù)報表設(shè)計，直觀的可視化輸出設(shè)計，包括財務(wù)、銷售、供應(yīng)鏈等多種數(shù)據(jù)類別。常見的數(shù)據(jù)報表工具有i@Report、birt、水晶報表，小規(guī)模也可以用Excel來替代，但需要一定的開發(fā)量和使用水平。企業(yè)的報表通?？煞譃榛A(chǔ)查詢類報表、管理層分析報表和主題分析報表。
三、精細化業(yè)務(wù)分析
某些業(yè)務(wù)是需要精細化管理的，比如互聯(lián)網(wǎng)電商的運營，為此還提出了“增長黑客”一概念。在建立數(shù)據(jù)平臺和可視化基礎(chǔ)上，對已有的銷售用戶行為、收入數(shù)據(jù)等進行各種分析，輸出日報、周報、月報、各種專題分析報告。以互聯(lián)網(wǎng)為例，常見的數(shù)據(jù)分析工作如下：
1. 通過 A/B 測試進行產(chǎn)品分析優(yōu)化；
2. 運用漏斗模型進行用戶觸達分析，如廣告從曝光到活躍的轉(zhuǎn)化；
3. 營銷推廣活動的實時反饋；
4. 業(yè)務(wù)長期健康度分析，例如從用戶流動模型、產(chǎn)品生命周期分析產(chǎn)品成長性和健康度；
四、戰(zhàn)略分析與決策
戰(zhàn)略分析與決策更多的是基于企業(yè)經(jīng)營層面的分析和重大決策改變的分析，這些決策往往需要大量數(shù)據(jù)和指標的支持，而在過去是依靠報表和經(jīng)驗。
企業(yè)如果要將大數(shù)據(jù)體系貫徹落實，建議是用機器來做好業(yè)務(wù)運營監(jiān)控，在此基礎(chǔ)上讓人來做人類更擅長的經(jīng)驗分析和戰(zhàn)略判斷。
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