數(shù)據(jù)化運(yùn)營如何驅(qū)動智慧企業(yè)?

　當(dāng)DataTechnology時代，很多企業(yè)已經(jīng)開啟了“淘金”大數(shù)據(jù)之旅，以數(shù)據(jù)化運(yùn)營驅(qū)動企業(yè)智慧決策。不過，海量大數(shù)據(jù)正成為很多企業(yè)高層“幸?！钡臒溃哼\(yùn)營得好就能在大數(shù)據(jù)中淘金，運(yùn)營不好就成為企業(yè)的累贅。尤其是，企業(yè)IT部門還要面對瞬息萬變的業(yè)務(wù)需求，面對TB甚至PD級的海量大數(shù)據(jù)分析，常常感到束手無策。

　　7月25日下午，數(shù)據(jù)可視化分析公司永洪BI在上海組織了一場主題為《如何以數(shù)據(jù)化運(yùn)營驅(qū)動智慧型企業(yè)》的沙龍，這次沙龍?zhí)匮?位擁有多年數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能背景的專家，為您解讀如何以數(shù)據(jù)化運(yùn)營驅(qū)動一個智慧型企業(yè)的誕生。下文是這3位專家演講的精華摘要。

　　永洪BI VP王桐：憑什么敏捷BI能幫你實現(xiàn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營？

　　權(quán)威國際咨詢機(jī)構(gòu)Gartner今年最新的BI魔力象限報告分享了數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢?？偨Y(jié)來講就是敏捷型的BI或者探索式的數(shù)據(jù)分析已成為大勢所趨。

　　BI正在發(fā)生基礎(chǔ)性的變革?，F(xiàn)在越來越多的業(yè)務(wù)用戶，想要進(jìn)行探索式的分析。過去我們做BI系統(tǒng)主要的目的都是去做一些非常高度匯總的數(shù)據(jù)的報表，然后給到高層的管理者進(jìn)行服務(wù)，但是很多業(yè)務(wù)的一線人員其實希望通過深度分析獲取他自己的數(shù)據(jù)洞察力，但是另外一個現(xiàn)狀是他們很少有IT背景。

　　從2013年開始，這種以IT為中心和主導(dǎo)的數(shù)據(jù)分析的平臺正在越來越多的被以業(yè)務(wù)用戶驅(qū)動的和交互式分析。同時不只是在國外，在國內(nèi)也有越來越多的企業(yè)希望通過業(yè)務(wù)主導(dǎo)型的，高性能的并且具備大數(shù)據(jù)分析能力的敏捷的BI平臺去指導(dǎo)自己的業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　從Forester的統(tǒng)計來看，迄今為止打造傳統(tǒng)BI的企業(yè)，最后發(fā)現(xiàn)有83%的用戶逐漸的因為使用的門檻太高，操作太復(fù)雜，而且只有管理人員在看，一線人員不能享受它的價值，最后逐漸的發(fā)現(xiàn)這項投資逐漸的被浪費(fèi)掉，大家回歸到些原始方式去進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

　　TDWI的數(shù)據(jù)顯示發(fā)現(xiàn)，通過利用敏捷型的探索式的BI工具，有超過一半的用戶可以真正的能夠從大數(shù)據(jù)當(dāng)中找到他們想要的答案。不是利用探索式的靈活可視化的分析工具，只有20%的用戶，甚至不到才能做到這一點。

　　艾瑞咨詢數(shù)據(jù)挖掘副總裁肖嘉敏： “活”做數(shù)據(jù)收集，“活”看數(shù)據(jù)指標(biāo)

　　數(shù)據(jù)分析方法理論體系分為以下幾種，分類(Classification)，估值(Estimation)，預(yù)測(Prediction)，聚類(Clustering)，相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)， 數(shù)據(jù)描述和可視化(Data Description and Visualization)，復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等) 。

　　常見的數(shù)據(jù)分析方法和模型則包括方差分析，回歸分析，判別分析等;分類預(yù)測(Classification and Prediction);SVM, RF, DT;結(jié)構(gòu)方程(SEM);滿意度分析，semPLS, sem;機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning);聚類分析(Clustering);K-means, hierarchical clustering;數(shù)據(jù)描述和可視化。

　　有了這些方法和算法，數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該怎么開展工作？第一步，根據(jù)運(yùn)營需要，想得清是否確實需要使用數(shù)據(jù)分析支持決策;第二步，明確問題后，提得全需要的數(shù)據(jù);第三步，能夠通過現(xiàn)有各種流程、產(chǎn)品，拿得到靠譜的數(shù)據(jù);第四步，拿到數(shù)據(jù)后，能通過數(shù)據(jù)分析的方法，發(fā)現(xiàn)趨勢、規(guī)律、問題;第五步在發(fā)現(xiàn)問題后，能透過現(xiàn)象看到本質(zhì)，查找出問題背后的原因;第六步，得出數(shù)據(jù)分析的結(jié)果時，能客觀地對待，真正支持決策。

　　你不應(yīng)該忽視這些最常用的分析：趨勢分析——查看一段時間某一數(shù)據(jù)的變化趨勢，得出某一個業(yè)務(wù)上升、下降、平穩(wěn)、波動等趨勢信息;對比分析——看趨勢、找規(guī)律;自己和別人比，找差異、問題。;細(xì)分分析——無細(xì)分，毋寧死。按屬性值、新老會員、各個運(yùn)營節(jié)點都可以拆分去做深入分析。

　　很多人在數(shù)據(jù)收集這一塊忽視了外部數(shù)據(jù)，事實上外部數(shù)據(jù)可以大大增加分析精確度。比如亞馬遜收集用戶的IP地址，從IP地址破譯出用戶所處位置的附近是否有書店 。工作人員從收集到的數(shù)據(jù)中了解到，一個人是否選擇在網(wǎng)上買書，很重要的原因是他的附近有沒有書店。

　　進(jìn)入數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)以后，預(yù)處理很重要，因為沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒有高質(zhì)量的分析結(jié)果，原始數(shù)據(jù)很可能不完整，比如缺少屬性值，活在存在噪聲，包含錯誤活在孤立點，又或者在編碼或命名上不準(zhǔn)確，這些都需要經(jīng)過處理。數(shù)據(jù)處理的幾個任務(wù)至少包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)離散化。

　　時尚行業(yè)資深數(shù)據(jù)分析師周劍：時尚行業(yè)如何構(gòu)建BI系統(tǒng)？

　　時尚行業(yè)十分有必要上BI系統(tǒng)。一來統(tǒng)計類應(yīng)用不適合拿去分析業(yè)務(wù)系統(tǒng);這類應(yīng)用查詢速度慢，處理不好跨年度、跨帳套、跨系統(tǒng)的統(tǒng)計需求，分析類圖形及控件功能不強(qiáng)，上一套BI可以提高工作效率，也能提高數(shù)據(jù)的及時性、準(zhǔn)確性、一致性這三大價值，同時還存在一些高級功能，比如定制化、模型化的，如智能配補(bǔ)貨;幫助引入新的管理理念，如精細(xì)化管理、精準(zhǔn)化營銷、平衡計分卡，全面預(yù)算管理，推動運(yùn)營模式的轉(zhuǎn)變，如轉(zhuǎn)型快時尚。

　　在上BI應(yīng)用時，服裝行業(yè)有幾個可以遵循的原則：借鑒行業(yè)應(yīng)用模板，快速導(dǎo)入部署;按需選擇適合的建設(shè)方式，按主題、以KPI驅(qū)動，按角色、按場景;注重持續(xù)建設(shè)，不斷完善與擴(kuò)展;利用成熟功能組件，提升系統(tǒng)應(yīng)用。

　　分析體系可以按照許多的思路來構(gòu)建。譬如按主體進(jìn)行主題的劃分，按分析方法如對比、趨勢、結(jié)構(gòu)來進(jìn)行應(yīng)用的組織。另外也可以按照角色、按照場景來打造針對性極強(qiáng)的應(yīng)用。譬如，針對店長的終端全面管理輔助應(yīng)用，輔助督導(dǎo)確保業(yè)績達(dá)成的相關(guān)數(shù)據(jù)支撐與分析應(yīng)用，或是營銷周例會，商品周例會這樣的業(yè)務(wù)會議場景數(shù)據(jù)和分析包，等等等等，都可以很好的融入至企業(yè)的分析應(yīng)用框架體系中。

　　第二類的應(yīng)用，即是圍繞企業(yè)的核心管控點，組織數(shù)據(jù)，構(gòu)建應(yīng)用。以凸顯問題，輔助定位問題原因，以其采取合適的決策來解決問題為主線。應(yīng)用包含了一定程度的分析流的思想，通常結(jié)合管理駕駛艙，或稱看板應(yīng)用等方式，以一些核心的管控KPI為入口。譬如，商品運(yùn)營管理，可以商品的售罄率為核心KPI，輔以訂單執(zhí)行、毛利率等指標(biāo)，做好當(dāng)季的商品運(yùn)作的事中監(jiān)控工作。而營銷線，則可以業(yè)績的達(dá)成或是毛利的達(dá)成作為核心管控，也可以關(guān)注擴(kuò)張速度與單店運(yùn)營能力，代理批發(fā)業(yè)務(wù)還可加入訂單執(zhí)行情況跟進(jìn)。另外，基于財務(wù)數(shù)據(jù)這一部分企業(yè)運(yùn)營的最為關(guān)鍵的結(jié)果指標(biāo)，也可以構(gòu)建企業(yè)整體的看板。