来源：搜狐以下为正文分享。一、数据分析与决策的场景与挑战任何一个企业都不缺数据，怎么处理这些数据，如何通过数据产生决策及对应的商业价值呢？今天跟大家聊聊我的体会。观远数据团队过去十几年一直在做数据相关的事情，包括数据分析与挖掘、商业智能等等，服务了包括星巴克、肯德基、7-Eleven、麦德龙、Adidas等大企业，也有机会看到他们从本土到全球的扩张过程中数据所扮演的关键价值。说到零售，大家都在谈人货场，任何一种决策都需要打通人货场的环节。然而我们还发现新零售的第四个要素在扮演越来越重要的角色——“脑”，也就是决策的大脑。我们以连锁经营品牌的门店运营为例，家或者0家也好，这些门店里哪些门店哪个时段的表现好还是不好，如何判断？过去一周哪些重要的吸客商品经常在晚高峰来临前售罄？低于安全水位的商品能否第一时间预警补货？端午小长假不同客群标签的门店销售有什么样的不同趋势，如何提前准备备货与营销？这些决策的背后都需要打通人、货、场等不同的维度，甚至进入到背后的市场支撑——进、销、存、ERP等等。因此决策本质上需要的能力是怎样系统化、规模化的从运营、品牌营销到供应链的角度进行数据的分析。企业里面是有大量数据，但是却无法根据这些数据做出决策。最典型的三个挑战有：第一，有数据，没分析。比如在开会结束后，CEO让小张把结果找出来。这就是数据。如果CEO让小张把商品在过去3天销售幅度下降排名前十的找出来。这就是分析。第二，周期长，响应慢。这里面的周期、门槛等原因使得会议当时很难形成决策。会议上大家只可能把数据拿出来进行处理，而不会在现场进行分析决策。第三，只能看，没行动。大量的数据可以用传统的报表等方式呈现，但当数据呈现以后，怎么去解读这些数据，更进一步应该采取哪些行动，又是让业务决策人员非常头痛的问题。这里面最基本的挑战是有数据，但是难以形成比较好的决策。二、从基础分析到智能决策的方法论怎样从简单分析进而进行智能决策呢？这里面有5个步骤。敏捷化：观远数据和很多客户在非常短的时间内形成大屏，比如CEO看板、快速监控等重要指标。我们会轻、快、易、灵，极度敏捷的开启数据分析。以便利店为例，运营部门从总部、区域到门店，从单品到单店、供应链、营销，每一个环节的数据都在变，如何快速形成指标体系是一个非常重要的基础。场景化：除了敏捷的构建，观远数据给客户针对不同行业的方案。以连锁便利店为例，里面最重要的角色是门店运营。我们通过行业专家构建了最适合这个行业的十大分析主题，个指标，若干个分析场景，并不断和同行一起丰富最合适的分析场景、一键式应用等，把所有场景关联到模板。自动化：当前面分析构建后，接下来企业决策是在出现异常时的“数据追人”。根据白癜风的分析规律，观远数据会做数据处理、监控及分析过程，并做出潜在预测可能会对经营的变化，通知对应的设定的决策。行动化：自动化更聚焦业务环节，用数据追人，告诉他应该采取什么样的行动，这是观远数据和客户合作的场景。过去每周有销售数据，以简化版为例，右上角有异常点，这个点高是异常还是不是异常，应该采取什么对应策略。我们、在后台有机器学习算法，对于连锁门店来说，每日的销售额极为重要，观远数据通过杜邦模型，在后台通过算法，发现最有可能影响销售的原因，以社区生鲜店为例，如果到了中午12点，销量只有预计的30%，系统就应该主动给门店店长提供决策建议。增强化：从BI到AI越来越深入，比如更精准的预测门店第二天的销量以及智能订购更合适的时效性商品数量，并且形成数据闭环，让业务与算法不断磨合，不断产生可以量化的效益提升。首先是敏捷化。过去不管是Excel还是传统的报表系统，最大的问题是大家不在一个频道上对话。而敏捷的看板能保证老板、CEO
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszlff/7314.html
