
來源:數(shù)據(jù)海洋
作者: 數(shù)據(jù)海洋
疫情后各行各業(yè)都在談數(shù)字化。都希望通過數(shù)字化幫忙企業(yè)經(jīng)營的更好:通過數(shù)字化來打開銷售。例如:很多傳統(tǒng)企業(yè)在疫情前大部分都是沒有線上銷售的,現(xiàn)在疫情期間很多企業(yè)開起了直播,開通了電商或者O2O的銷售。
對于有些企業(yè)來說,希望通過數(shù)字化來提升企業(yè)自身的經(jīng)營能力。通過數(shù)字化的建設(shè)來提升企業(yè)的經(jīng)營內(nèi)功。例如:商超是一個很傳統(tǒng)的行業(yè),在這次疫情期間相對來說受影響比較小,但是也暴露出了許多問題,有動力通過數(shù)字化來提供經(jīng)營效率。
對于有些企業(yè)來說,希望通過數(shù)字化來實現(xiàn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,戰(zhàn)略升級。很多活的比較好的企業(yè),往往是缺少升級的動力。管理層可能戰(zhàn)略思考已經(jīng)很前面(領(lǐng)先當(dāng)前業(yè)務(wù)),但是往往企業(yè)內(nèi)部其它層級的利益關(guān)系很難快速去改變與挑戰(zhàn)。
疫情讓非常多的企業(yè)從戰(zhàn)略決策層開始向企業(yè)數(shù)字化方向轉(zhuǎn)變,但是關(guān)于企業(yè)的數(shù)字化話的幾個問題,往往又缺少很深入是思考,導(dǎo)致數(shù)字化戰(zhàn)略遲遲不能推動落地:
公司為什么需要數(shù)字化?
數(shù)字化解決公司戰(zhàn)略層面什么問題?
數(shù)字化解決公司戰(zhàn)術(shù)運營層面什么問題?
數(shù)字化的具體價值體現(xiàn)形式是什么?
如何實施數(shù)字化戰(zhàn)略?
需要什么樣的人才來實施數(shù)字化戰(zhàn)略?
數(shù)字化的價值衡量應(yīng)該是什么?
數(shù)字化要投入多大的資源?
…….
企業(yè)管理層對于相關(guān)問題沒有深入思考,也說明了目前市場上非常缺少真正懂?dāng)?shù)字化的人才。數(shù)字化人才需要幾個方面都懂,而且需要有深入的思考:
理解公司戰(zhàn)略,知道經(jīng)營中痛點與行業(yè)發(fā)展趨勢。
例如:某商超今年的重點是進(jìn)行經(jīng)營效率的提升。老板提了一個戰(zhàn)略方向,首先應(yīng)該要去思考為什么公司會提出這個戰(zhàn)略?這個戰(zhàn)略是新提出來的?還是之前一直是公司戰(zhàn)略?如果是歷史就提出來了,為什么一直沒有執(zhí)行好?如何利用數(shù)字化來實戰(zhàn)戰(zhàn)略落地的路徑。
需要知道如何用數(shù)據(jù)來分析,定位,預(yù)測經(jīng)營中問題,怎么協(xié)助戰(zhàn)略決策的制定。而且利用數(shù)據(jù)把戰(zhàn)略決策能快速落地下來。
例如:經(jīng)營效率提升轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)字KPI指標(biāo)。是人效提升?還是坪效提升?如何定義這個KPI指標(biāo),更核心是要把KPI指標(biāo)分解,構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)分析體系,尋找到驅(qū)動指標(biāo)提升的驅(qū)動因素。
以提升坪效為例,如何思考
提升坪效 = 銷售額/經(jīng)營面積,如果要提升坪效,核心應(yīng)該是提升銷售額,如何提升銷售額,從降低缺貨率繼續(xù)思考。
降低缺貨率:特別是熱銷的商品不缺貨
通過促銷活動,通過商品更吸引客戶,把數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)結(jié)合起來,利用數(shù)據(jù)分析幫助公司業(yè)務(wù)團(tuán)隊一起來制定落地策略,更有針對性的驅(qū)動經(jīng)營因素的提升。
數(shù)據(jù)邏輯梳理好。往往需要通過技術(shù)手段來幫助經(jīng)營策略落地。例如:分析需要用到的數(shù)據(jù)是如何被采集,用什么方式采集,如何被存儲,如何被計算,以及通過什么樣的可視化展示,如何把數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)打通。
大數(shù)據(jù)達(dá)到一定規(guī)模后的企業(yè),一般會都會有專門的數(shù)據(jù)團(tuán)隊。公司往往是期望當(dāng)前的數(shù)據(jù)團(tuán)隊能承擔(dān)公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者數(shù)據(jù)字化落地的工作,但是對目前的大多數(shù)數(shù)據(jù)從業(yè)人員來說,往往都不具備這些能力。能有邏輯做好數(shù)據(jù)分析,把數(shù)據(jù)場景化分析做好的數(shù)據(jù)團(tuán)隊不多。
和企業(yè)老板與管理層交流發(fā)現(xiàn),很多公司當(dāng)初要組建數(shù)據(jù)團(tuán)隊主要原因:就是公司業(yè)務(wù)發(fā)展大了,各個崗位角色或者管理層需要看到各種數(shù)據(jù),所以招聘了一個數(shù)據(jù)團(tuán)隊來做數(shù)據(jù),做報表。方便需要數(shù)據(jù)的時候有人可以提供出來。
往往是解決的最基本的:有報表,看數(shù)據(jù)的問題。而不是組建這個團(tuán)隊的來解決經(jīng)營問題,數(shù)據(jù)驅(qū)動公司成長的驅(qū)動者。所以導(dǎo)致對于這個團(tuán)隊的非常不清晰,非常不明確。而且往往這個團(tuán)隊不存在似乎也不影響整個公司的經(jīng)營,最多看數(shù)據(jù)困難一點。每個月也能看到財務(wù)報表。
當(dāng)疫情來了后,管理層對企業(yè)、對數(shù)字化有明確價值化,明確產(chǎn)出化要求的時候,很容易就暴露目前的數(shù)據(jù)團(tuán)隊的能力不足,往往會導(dǎo)致整個公司數(shù)字化戰(zhàn)略落地受阻。從而數(shù)字化戰(zhàn)略實施沒有被執(zhí)行,數(shù)據(jù)團(tuán)隊往往又會成為:報表團(tuán)隊或者取數(shù)團(tuán)隊。
和企業(yè)需要通過數(shù)字化來提升自己的內(nèi)功一樣,大數(shù)據(jù)人才也需要不斷提升自己的內(nèi)功能力,這個內(nèi)功能力,不僅僅是技術(shù)層面,更應(yīng)該還是要回到業(yè)務(wù)層面,真正懂業(yè)務(wù)后用數(shù)據(jù)來解決問題,而且往往也不需要特別高深的方法。例如:對于一家零售企業(yè)來說,通過SQL語言你就可以利用數(shù)據(jù)分析與監(jiān)控這樣的場景:
某個商品連續(xù)15天沒有銷售,通過分析該商品所歸屬的品類特征對比發(fā)現(xiàn),該品類的商品超過90%以上如果連續(xù)15天沒有銷售,則該商品后續(xù)產(chǎn)生銷售的概率小于0.1。
那可以立即告訴業(yè)務(wù),針對該商品可以立即采購行動。是立即退貨還是要降低處理,而不是一直放在貨架上等到20,30天后。造成公司經(jīng)營機(jī)會點流失。
所以通過基本數(shù)據(jù)指標(biāo)的統(tǒng)計與設(shè)計,結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場景就可以分析出很多商業(yè)機(jī)會點,真正可以實現(xiàn):用數(shù)據(jù)分析結(jié)果來驅(qū)動行動,而且往往是很具體的落地執(zhí)行策略。
最近一年和不少公司的管理層和老板有交流往往會有這些內(nèi)容:“我們數(shù)據(jù)團(tuán)隊都是在做報表,而且報表還做不好,數(shù)據(jù)還經(jīng)常打架!也沒有給公司提供什么經(jīng)營決策建議,偶爾做了幾個漂亮的可視化報表,但是解決不了問題。當(dāng)我真正需要數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的時候,往往卻沒有感受來自于數(shù)據(jù)團(tuán)隊的價值?!?
數(shù)據(jù)分析師,數(shù)據(jù)運營,數(shù)據(jù)產(chǎn)品等數(shù)據(jù)崗位需要更多走向業(yè)務(wù),更多思考數(shù)據(jù)如何服務(wù)業(yè)務(wù)。怎么幫助公司業(yè)務(wù)人員更好做好決策,更好的做出管理。而不是提供一大堆報表,一大堆數(shù)字。
疫情之外,真正的數(shù)據(jù)人才是展現(xiàn)自己機(jī)會的時候。在潮水退出的時候才知道誰在裸泳。對于數(shù)據(jù)從業(yè)人員來說,這是一個非常好的機(jī)會,但也會碰到非常大的挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10