什么是数据驱动,实现数据驱动会遇到哪些问题

如何做决策,分三种

拍脑袋:凭感觉做决策,

因果驱动:想清楚原因再做决策。

数据驱动:分析数据做决策。

实现数据驱动第一种情况

很多公司并没有那么理想,比如一些创业公司会排队等待工程师跑数据,有市场、产品、运营等,都会有数据需求,就会有人统计,但是只有一个人做,只能一个需求一个需求的做,排队,每个需求都要沟通了解,整个效率是很低的。

做统计的人本身也是做得很痛苦的,因为写统计。做分析,这种事情确实很枯燥,干三个月你觉得挺有收获,干六个月的时候你可能就不想干了,干一年的时候就想跑路了。来一个需求,去想一个需求,然后去踩点啊,进行数据采集,过程总是没有规划,结果这个数据采集陷入混乱的状态。

数据驱动是什么
数据驱动是什么

实现数据驱动第二种情况

只有仪表盘可看,整体访问量、用户数、销售额这些数据。这个数据,对于老板去做决策,可能已经很不错了,基于这些去做宏观的决定。但是对于具体干活的人来说,只有宏观数据是远远不够的。因为我们发现昨天活跃用户数跌了20%,这个时候不能不管,要查问题到底出在哪里。查问题的方法是,按照一些维度拆解,数据下拽。比如,按照渠道拆开,看是不是有某个渠道出现了较大问题,地域出现了较大问题,迅速定位问题。如果只只有仪表盘,不能拆分数据,效率就低,想到一种可能性,只能安排工程师去跑。

实现数据驱动还有一种情况

数据孤岛,一个公司发展到一定程度,就会出现不同部门,可能每个部门各掌握一部分数据,有的掌握CRM数据,有的部门掌握客服系统数据,有的部门掌握用户行为数据,要做分析,需要把数据打通,总体做分析。如果这些数据连接不起来,需要整合,要很大的代价,这些都是在数据分析方面遇到问题,理想状态是自助式的数据分析,就是让业务人员掌握数据。

数据驱动是什么
数据驱动是什么

现实中的数据驱动,是需求驱动,来一个需求,响应这个需求,从杂乱的数据里面去满足这个需求,数据的处理的过程是串行的过程,效率低。

理想中的数据驱动,首先要去整理好数据源,其次提供强大的自助分析平台,让业务需求提出者自助式满足需求,从一个串行的事情变成并行的事情。从几天时间满足一个需求到几秒钟。

上一篇:

下一篇:

相关文档