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第1章 数据驱动业务增长

大数据时代,随着企业业务的发展与信息化建设的成熟,企业内逐渐积累了海量的业务数据,企业决策者逐渐认识到这些数量庞大、晦涩难懂的数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值,快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。

传统企业业务数据分析报告的获取要经历多个流程,例如业务人员提出分析需求,数据分析师从IT部门获取数据,对数据进行分析处理,绘制对应的分析图表,编辑、排版生成分析报告,最终将报告提交给业务人员。该过程耗费数周甚至数月的时间,期间的再修改更是耗费大量时间和精力,而企业最后获得的数据分析报告已失去时效性,企业对决策的制定已然失去了先机。

传统的企业数据分析模式是被动式的,即数据分析结果依托于专业的数据分析团队,而数据分析团队与企业实际业务团队脱离,数据分析方向会出现偏差。同时数据分析结果固定,无法根据当前企业面临问题随时调整。

以IT驱动的业务增长是造成以上问题的核心原因。因此,想要改变以上现状,就需要企业进行规范化的数据体系建设,将IT驱动转变为由业务驱动,让最了解数据的业务部门自主进行数据分析。

自助式数据可视化分析是主动式的企业数据分析模式,它能够让业务人员直接参与数据分析,无需专业分析团队,借助于专业智能数据分析平台充分分析探索数据,获取第一手的数据分析结果,辅助商业决策。

自助式数据探索分析价值:

  • 转化企业数据分析模式,从被动式变为主动式,更深层次探索数据价值
  • 帮助企业决策者第一时间获取数据分析报告,提高企业决策竞争力
  • 为企业各层面决策者、业务人员、IT人员提供通用的应用环境,节约企业成本

自助式数据可视化分析将不仅仅是一种趋势,它将是新的常态。基于自助式数据分析的数据驱动型决策是企业商业战略的支柱。

 



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