通过分析提升业务价值的 5 种方法

下文介绍了如何为优先用例创造立竿见影的价值和参与度,以及使用这些方法取得成功的一些公司的故事。

编者按:本文原载于 Forbes

许多组织都面临着一个挑战,那就是如何扩展分析以覆盖每位员工和/或实现分析投资的全部价值。此外,这些组织生成的数据量呈现出指数级增长,这让他们在帮助员工借助数据履行工作职责时,需要克服更多困难。

麦肯锡的研究表明,企业都想提高自己的数据驱动水平,该领域的投资总额高达数万亿。但仅有 8% 的企业能够通过成功地扩展分析从自己的数据中获取价值。

如果能有效地利用数据,您的企业将获得许多机会来解决各种问题并发展壮大。要成功地使用和分析数据,员工需要访问与各自的工作内容相关的数据,以及能够帮助他们发现和理解相关见解的技术和资源。有了这些关键要素,人们就能更好地处理引人入胜的数据和分析用例,从而通过可视化、报告或仪表板帮助解决具体业务挑战并即时回答各种问题,为他们的客户和利益相关者创造价值。

如果您从小处着手并利用数据和分析用例创造立竿见影的价值,更多的人员和团队将受到鼓励,从而更加积极地应用资产,并开发更多资产来满足自己的需求。这样做的结果是,您的员工队伍会重视、践行和促进数据的使用(符合“数据文化”的定义),从而带来各种积极的结果,包括更多的数据探索和更强烈的求知欲,更有效的协作和打破孤岛的能力,对数据相关活动的更高期望,信任和责任同等重要的理念,以及从数据中实现价值的意愿。

从所有地区的平均数据来看,数据领先型企业中有 73.5% 的受访者表示他们的决策始终由数据驱动,相比之下,在数据感知型组织中这一比例只有 5.7%。

当企业通过技术投资建立或增强数据文化时,他们会支持数据技能并开发相关基础设施,以此来大规模实现基于数据的决策,并改善整个组织的行为和信念。阅读这篇关于数据驱动型决策的 Forbes 文章,详细了解如何将数据集成到众多业务工作流程中。

“掌握数据,携手共进”有何重要意义

组织中的每个人都应该使用数据来推动决策。当您与员工分享胜利和成功模式时,整个企业的参与度都将进一步扩大和加深。直观的自助式分析使业务用户(并非经过培训的分析师)能够以适合其工作职能的方式使用数据。这意味着更多的人可以使用数据来支持和推动决策,从而帮助在整个企业扩展分析和数据驱动型决策。

连续第四年,超过 90% 的高管(2022 年为 91.9%)指出,文化的欠缺是[成为数据驱动型组织]的最大障碍。只有 8.1% 的人将技术限制列为主要障碍。

如何通过分析创造立竿见影的价值

下文介绍了五种方法来帮助您为优先用例创造立竿见影的价值和参与度(最终提升公司的长期生存能力),以及使用这些方法取得成功的一些公司的故事。

要在几分钟内快速开始分析(无论技能水平如何),请访问 Tableau Exchange 以获取仪表板扩展、连接器和加速器,帮助您为各种行业、部门和应用快速创建用例和可视化。

1.实现自助式分析。这样一来,您的员工就可以获得相关的工具和功能来解决他们自己的问题并更快地发现见解。他们可以开展协作,确保已就定制的指标和维度达成一致,并且这些指标和维度能够支持团队实现其目标。

DTDC 是一家总部位于印度的配送和物流企业,这家企业使用 Tableau 来将数据绘制到地图上,从而更好地了解交货延迟问题。他们按位置、产品和不同的服务参数对信息进行切片。借助这些数据,在短短九个月内,该企业就实现了恢复到新冠肺炎疫情出现之前盈利能力的目标。

此外,DTDC 让更多团队能够看到详细的交付信息,而这些信息之前仅由运营团队监控。通过将这些信息提供给所有高级管理人员,更多的人能够跟踪交付情况,并做出有助于提升服务效果的战术和战略决策。

现在,高管层可以每天查看趋势并获得可付诸行动的见解,从而帮助团队找到新的收入来源,同时也为现有客户提供卓越的客户服务。


DTDC 的光学字符识别 (OCR) 匹配仪表板可帮助员工更好地跟踪交付情况,并通过了解各地区的发件人和收件人信息来提供更优质的服务。

2.提供具体目标及其相关 KPI,以帮助团队衡量成效。清晰明确的目标使团队能够快速创建专门构建的数据资产(例如交互式可视化),以监控关键业务流程并处理与其业务线相关的关键决策点。

Emami 是一家印度领先的个人护理和医疗保健企业,该企业创建了定制的可视化来跟踪财务和运营指标。例如,该企业可以一目了然地查看所有采购订单,并深入调查那些处于未完成状态的时间过长的订单。Emami 的团队还使用 Tableau 构建了品牌绩效热图,这是一项专门构建的数据资产,可帮助用户了解哪些品牌带来的增长最多。这有助于公司向零售商提供基于数据的建议。

3.通过直观的 AI 普及高级分析。预测分析可以帮助您的员工在当下和未来做出更好的决策。通过降低数据科学功能的使用门槛,您可以让更多员工能够解决复杂的分析问题。

E.ON 是一家总部位于德国的能源集团,该集团使用 Tableau 来监控其传感器在热电联供系统上的状态。其网格系统在一张地图中监控数以万计的网络组件。这些见解支撑了该公司的预测性维护策略,确保实现最佳的运营效果。

E.ON 的 AI 团队还使用 Tableau 开发了一种易于监控的算法,将传感器的值映射到单个“健康指数”。可视化分析工程师 Alexander Schaaf 说:“操作员不再像过去那样,坐在控制室里盯着 20 个屏幕;他们可以在统一的实时可视化环境中监控一切。发电厂外的同事也可以使用他们的 iPad 检查健康指数,以此监控涡轮机。”

4.以内部培训课程、第三方计划等形式投资于您的员工队伍,以此支持数据素养的提升,或增强处理数据时的信心。数据素养正迅速成为所有员工(不仅是数据科学家和分析师)的必备技能,因此务必提高组织的分析成熟度,并优先考虑如何增强所有员工探索,理解数据和与数据交流的能力。(您可以通过这篇 Forbes 文章发现有用并且经过测试的指南,以推动缩小数据技能差距:适合所有人提高数据素养和分析成熟度的成功途径(英文)。)

Zeotap 是一家致力于帮助各公司了解客户情况并预测客户行为的数据公司。为了提高员工的数据素养并增强员工技能,该公司利用了 90 天的免费 Tableau 培训,并持续举办定期的内部培训会。分析团队致力于发现分析最佳做法并从每日 Viz 精选获得灵感。

通过将他们的 Tableau 部署扩展到销售、高管、销售支持和营销团队,他们让更多的人能够利用更深入的销售和收入见解,从而在处理数据时变得更加熟练和自信。Zeotap 的高管也可以更好地了解哪些产品和部门贡献的收入最高,并针对交叉销售和追加销售策略做出更明智的决策。

5.确定每个部门中的主题专家,这些主题专家要能够提供快速反馈,并确保数据和分析团队拥有开发高效数据资产所需的业务背景信息,以便让每个人都能够使用这些资产来构建更多分析。

JPMorgan Chase (JPMC) 使用数据来做出重要的战略决策。该公司的营销运营团队会分析客户历程,这种分析关系到各方面的设计决策,例如网站、营销材料,以及 Chase 移动应用程序等产品。同时,财务和分行经理通过分析数据来改善客户的银行服务体验。

还有许多其他 JPMC 员工也受益于领域专长。交易员、运营分析师、销售人员以及风险与合规团队的成员同样受益于 Tableau 的 API 功能,这些功能可以实现无缝的分析体验,与现有业务应用程序完美配合。

为了使数据更易于访问,IT 为业务团队消除了各种障碍,在整个企业实现了自助式分析。2017 年,8 名人员为 1,200 名新开发人员和分析师提供了平台培训,激发了广大员工的兴趣,将当前用户数量提高至接近 30,000 名。

通过让业务团队的所有分析师都能使用 Tableau 提出数据问题,JPMC 还将手动报告所需的时间从几个月缩短到几周,从而节省了数千小时的工时,提高了整个企业的决策水平以及透明度。

使用 Tableau Blueprint 了解分析角色和职责

了解在贵公司提高数据使用方式有效性的过程中,跨职能项目团队中的员工(IT/BI 专业人员、Tableau 管理员、数据管家和内容创建者)可以扮演怎样的角色。跨职能项目团队应专注于建立和维护分析规程,根据公司和/或监管要求管理组织的数据,规划和部署 BI 平台等。通过 Tableau Blueprint 了解特定角色可以提供的价值。 

前进的道路

全球各地的组织正在利用这五个优先事项,以提高组织参与度并促进数据文化。一旦团队建立了一种数据优先的决策理念,企业就可以轻松地为所有利益相关者创造价值。关键在于从小处着手,争取关键胜利,以激励员工参与其中并利用他们自己的数据和见解解决引人入胜的用例。

以下是一些可供您探索的资源,它们可以帮助您的企业迈出下一步。

如果需要通过更详细的指南,以此来了解您的组织如何能够借助数据优先的理念实现更多成果,请查看数据文化手册

立即开始免费试用 Tableau。

1.由 Tableau 赞助的 IDC 白皮书《数据文化如何在数据驱动型组织内提升业务价值》文档,##US47605621,2021 年 5 月。