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淺談數據分析的誤解
2016-03-29
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淺談數據分析的誤解

誤解1:數據分析并不是IT,也不是報告。對這一點的誤解,是我見到過的最常見的誤解之一。

當談到數據分析時,很多人仍然相信這應該是IT的事情,因為它與技術有關。數據分析的第一步是把數據轉化為信息,在這里,技術只是工具,報告只是產出。我們需要技術來進行數據分析,但這并不意味著數據分析就應該由IT的人來驅動。與此類似,財務管理也需要軟件來生成財務報告,但是它并沒有被劃歸到IT,因為它涉及到財務審核和規劃。此外,很多人仍然不清楚數據分析和報告的概念之間的區別。在我看來,如果報告中沒有任何信息被翻譯為可以影響商業產出的見解,那么這就不是數據分析,僅僅是報告而已。

誤解2:第二個誤解是關于見解(insight)的

見解是很重要的,很多公司抱怨說報告沒有見解。首先,我認為不應該期望從報告中得到見解,因為報告僅僅是提供一些數字來告訴您發生了什么;同時,您仍然需要找出為什么以及需要做什么。

找出見解是一個探索和學習的過程。它必須由徹底理解業務的人來發起,問正確的問題,分析相關信息之間的聯系,找出能引向可能行動的見解。找出見解的過程不能外包給對您的業務并不太懂的第三方。

數據分析也是一個人和數據之間交互和協作的過程;因此,技術在這里對改善業務工作效率而言扮演者重要的角色。報告僅僅提供靜態的信息,但我們需要快速而動態地獲取來自多個數據源的相關數據來回答突發的商業問題并找出見解。沒有技術,從無數靜態報告中獲取見解將會占用大量時間,非常困難。

最后一個要點是關于制定聰明決策的過程。

很多公司都把處理數據分析的職責交給內部人員或外包給第三方的服務提供商。然而,這些內部人員或服務提供商并沒有權威、影響力或權力去參與戰略和決策制定。

結果,數據分析帶來的增值并不能轉化為能夠帶來想要的商業成果的行動。

在數據分析、戰略制定和決策制定的流程之間,需要有很好的整合和協作。豎井式組織架構和孤立的決策制定流程往往是實現數據分析的價值的重大障礙。

結論

很顯然,這些年來信息技術的迅速發展,影響了我們商業流程、戰略制定和數據分析的方式。隨著社交媒體 / Web2.0成為主流,以及開放數據運動,網絡上可用數據的數量正在呈指數級增長,也為數據分析帶來了很多新的挑戰。


無論這些挑戰如何,我們都應該始終關注數據分析的基本概念。正如我們總是在任何業務中考慮人員、流程和技術,數據分析中也應如此。我們應該理解技術只是工具——它讓人們能夠獲取正確的數據和信息以找到相關的見解,而這些見解會在決策制定流程中被翻譯為戰略。

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