朋友聚会一个做传统制造业的老板问我你们这些搞互联网的天天说数据分析、数据分析我们工厂每天也在产生数据——机器转了多少圈、出了多少件货、废了多少料这些东西算大数据吗分析这些东西有用吗我说算而且分析这些数据可能是你明年利润翻倍最靠谱的路径——前提是你知道怎么分析。他放下筷子让我详细讲。说实话这个问题问得特别好。数据分析这个词被炒得天花乱坠但真正理解它是什么、它能做什么、它不能做什么的人少之又少。有人觉得它是万能药——上一个就能业绩翻倍有人觉得它是智商税——花几十万买个看板没人看。都不是真相。读完这篇文章你会搞清楚①数据分析到底是什么、不是什么②它凭什么能帮企业赚更多钱或省更多钱③中小企业怎么不花冤枉钱获得数据分析的能力。如果你现在对这个概念还是一知半解九数云BI九数云BI免费试用https://s.fanruan.com/jk3vg百余平台直连、零代码拖拽分析、单表7000万行、千万行秒级但咱们先把认知地基打牢。在线数据分析网站_bi工具_分析有趣,决策有据-九数云BI九数云BI是一款在线数据分析工具旨在满足企业业务人员的数据分析需求。利用九数云的高效计算引擎与便捷操作用户无需编程即可完成复杂的数据处理、可视化工作让分析简单高效https://s.fanruan.com/sxwcu一、它是什么用三个例子一句话讲清楚数据分析就是把散落在企业各个角落的数据集中起来用工具和方法从里面找到规律、发现问题、辅助决策。听起来很简单对吧但这句话里藏了三层意思。第一层数据得先集中起来。数据散在ERP、CRM、电商后台、财务系统、Excel里——各自为政——这不叫大数据这叫数据碎片。碎片不拼起来什么都看不到。第二层光集中还不够得用方法——同样的数据给不同的人看能看出完全不同的东西。有的人看到销量下降了15%有的人看到不是因为产品变差了是竞品降价了。分析方法的差距就是认知的差距。第三层也是最核心的一层分析不是为了显得专业是为了做决策。一个分析做完了如果没有任何人据此做了什么、改了什么——这个分析等于没做。举个例子说清楚大数据分析的三层含义一家连锁餐饮企业200家门店每天产生销售数据、客流数据、原料消耗数据。第一步把数据集中——九数云BI直连他们的收银系统和ERP每天自动同步。第二步用方法分析——发现周二下午2-4点的翻台率比周一同时段低了40%但人工成本完全一样。第三步做决策——周二下午减配人手、同时推出下午茶套餐拉升低峰客流。数据分析的价值不是让你看到周二下午生意差而是让你知道怎么把周二下午的生意变好。二、它不是什么三个最常见的误解不是数据越多越好。很多企业掉进一个坑——觉得数据分析越全面越好把所有能接的数据全接进来做一个全家桶看板。结果看板上几十个指标密密麻麻打开之后不知道该看哪个。数据分析的价值不在数据量在筛选能力——从海量数据里找出真正影响业务的那三五个关键指标聚焦分析。数据量是原料筛选能力是厨艺原料再多不会做也是浪费。不是上了工具就自动实现。买了一个BI工具以为数据分析就有了——这是最常见的幻觉。工具给你的是能分析的能力不是分析好了的结果。就像买了一口好锅不等于自动做出好菜——你还得学菜谱、练刀工、掌握火候。数据分析同样工具让你能拖拽生成看板但分析什么、怎么解读、如何据此决策——这些能力工具给不了你只能靠你用出来。不是只有大企业才需要。恰恰相反中小企业更需要数据分析。大企业资源多决策层对市场的感知渠道也多——有战略部、有市场调研、有咨询顾问。中小企业资源少老板的判断直接决定公司生死。数据分析能帮中小企业的老板看到肉眼看不到的信息——哪些产品边际利润最高、哪些渠道的客户质量最好、哪些门店需要调整品类结构。这些洞察大企业有专业团队去研究小企业如果也没有数据辅助就真的只能凭感觉经营了。三、数据分析能给企业带来的核心价值第一让你看到以前看不到的东西。老板觉得销量下滑是因为市场不好、大环境差。数据分析的结果可能完全相反——销量总量没降但高毛利产品占比从40%降到了25%。市场没有变差是你的利润结构在恶化。这种洞察如果没有跨系统的数据分析能力凭感觉是永远看不到的。第二把我觉得变成数据显示。企业里每天发生无数对话——我觉得这个渠道该多投点我觉得这个产品卖不动我觉得客户不喜欢新包装。每个我觉得背后都是一笔预算的走向。数据分析把主观判断变成客观验证——渠道ROI算出来是多少就是多少产品的毛利率是多少就是多少客户对新包装的退货率是升了还是降了一目了然。第三让决策速度快过竞争对手。以前做一次全渠道分析——导出数据、拼表格、做透视表、画趋势图——全流程下来一周过去了。等你分析完准备做决策的时候竞品可能已经行动三天了。九数云BI数据自动同步、看板实时更新分析从一周一次变成打开就看。决策速度的差距在电商、零售这些快节奏行业里就是生与死的差距。四、数据分析的实现需要哪些条件数据层面你得有数据。这不是废话——很多企业连最基本的数据积累都没做好。客户买了东西没记录手机号、退货原因没有分类标注、投放渠道没有打标签。数据不是有了系统就自动有的是需要有意识地去采集和整理的。先把最核心的三五种数据规范记录——订单、客户、库存、费用、渠道——就这几样做好了大数据分析就有米下锅了。工具层面选一个能让业务人员自己动手分析的工具。关键不是功能多强大是业务人员愿不愿意用。一个数据分析师学了两个月才能上手的工具在企业里很难推广。九数云BI零代码、拖拽操作和Excel逻辑一致业务人员两周上手。千万行秒级处理能力让数据分析不会因为数据量增长而变慢。人才层面数据分析真正需要的是懂业务会用工具的人而不是纯粹的技术人才。一个运营主管学了两周九数云BI他做出来的客户分析看板比数据工程师做出来的更有业务价值——因为他知道客户运营的痛点在哪里、该看什么指标。技术可以外包、工具可以购买但理解业务并知道该分析什么的能力必须长在企业内部。五、数据分析不是终点用数据赚到钱才是很多人问我数据分析怎么做我说先别想怎么做先想做了之后谁用、帮他赚了多少钱或省了多少钱。如果分析出来发现一个产品线的毛利率从50%降到了38%产品经理据此调整了定价——这个分析就值钱。如果分析做完了开会展示一下大家鼓鼓掌然后就没有然后了——这个分析一文不值。数据分析是手段经营改善才是目的。手段和目的不能搞反。九数云BI能帮你的数据分析从一周做一次加速到实时监控——百平台直连、零代码操作、千万行秒级。九数云是帆软旗下产品帆软连续八年IDC国内BI市占率第一累计服务36000客户。模板市场有数百个行业模板分析场景一键套用。单表7000万行即使数据量快速增长也不会成为瓶颈。FAQQ1数据分析和普通数据分析的根本区别是什么普通数据分析是你知道要找什么用数据验证。数据分析是你不知道有什么规律让数据告诉你。前者做假设检验——销量下滑是因为竞品降价吗后者做探索发现——哪些因素和客户流失高度相关九数云BI支持两种分析模式拖拽即可切换。Q2数据分析对中小企业来说是不是太超前了不是。只要你的数据量已经超出了Excel的处理能力、分析需求需要跨多个系统整合数据、业务决策开始依赖数据而不是经验——就是时候了。九数云BI单表7000万行、零代码操作专为成长型企业设计。Q3不会编程的人能做大数据分析吗能。九数云BI零代码和Excel功能一一对应同时封装了高级分析模型——筛选、排序、分组、透视、同环比、RFM分群——全部拖拽完成。不需要写SQL不需要学Python懂业务就够。
大数据分析是什么？从零理解数据驱动决策的完整框架
朋友聚会一个做传统制造业的老板问我你们这些搞互联网的天天说数据分析、数据分析我们工厂每天也在产生数据——机器转了多少圈、出了多少件货、废了多少料这些东西算大数据吗分析这些东西有用吗我说算而且分析这些数据可能是你明年利润翻倍最靠谱的路径——前提是你知道怎么分析。他放下筷子让我详细讲。说实话这个问题问得特别好。数据分析这个词被炒得天花乱坠但真正理解它是什么、它能做什么、它不能做什么的人少之又少。有人觉得它是万能药——上一个就能业绩翻倍有人觉得它是智商税——花几十万买个看板没人看。都不是真相。读完这篇文章你会搞清楚①数据分析到底是什么、不是什么②它凭什么能帮企业赚更多钱或省更多钱③中小企业怎么不花冤枉钱获得数据分析的能力。如果你现在对这个概念还是一知半解九数云BI九数云BI免费试用https://s.fanruan.com/jk3vg百余平台直连、零代码拖拽分析、单表7000万行、千万行秒级但咱们先把认知地基打牢。在线数据分析网站_bi工具_分析有趣,决策有据-九数云BI九数云BI是一款在线数据分析工具旨在满足企业业务人员的数据分析需求。利用九数云的高效计算引擎与便捷操作用户无需编程即可完成复杂的数据处理、可视化工作让分析简单高效https://s.fanruan.com/sxwcu一、它是什么用三个例子一句话讲清楚数据分析就是把散落在企业各个角落的数据集中起来用工具和方法从里面找到规律、发现问题、辅助决策。听起来很简单对吧但这句话里藏了三层意思。第一层数据得先集中起来。数据散在ERP、CRM、电商后台、财务系统、Excel里——各自为政——这不叫大数据这叫数据碎片。碎片不拼起来什么都看不到。第二层光集中还不够得用方法——同样的数据给不同的人看能看出完全不同的东西。有的人看到销量下降了15%有的人看到不是因为产品变差了是竞品降价了。分析方法的差距就是认知的差距。第三层也是最核心的一层分析不是为了显得专业是为了做决策。一个分析做完了如果没有任何人据此做了什么、改了什么——这个分析等于没做。举个例子说清楚大数据分析的三层含义一家连锁餐饮企业200家门店每天产生销售数据、客流数据、原料消耗数据。第一步把数据集中——九数云BI直连他们的收银系统和ERP每天自动同步。第二步用方法分析——发现周二下午2-4点的翻台率比周一同时段低了40%但人工成本完全一样。第三步做决策——周二下午减配人手、同时推出下午茶套餐拉升低峰客流。数据分析的价值不是让你看到周二下午生意差而是让你知道怎么把周二下午的生意变好。二、它不是什么三个最常见的误解不是数据越多越好。很多企业掉进一个坑——觉得数据分析越全面越好把所有能接的数据全接进来做一个全家桶看板。结果看板上几十个指标密密麻麻打开之后不知道该看哪个。数据分析的价值不在数据量在筛选能力——从海量数据里找出真正影响业务的那三五个关键指标聚焦分析。数据量是原料筛选能力是厨艺原料再多不会做也是浪费。不是上了工具就自动实现。买了一个BI工具以为数据分析就有了——这是最常见的幻觉。工具给你的是能分析的能力不是分析好了的结果。就像买了一口好锅不等于自动做出好菜——你还得学菜谱、练刀工、掌握火候。数据分析同样工具让你能拖拽生成看板但分析什么、怎么解读、如何据此决策——这些能力工具给不了你只能靠你用出来。不是只有大企业才需要。恰恰相反中小企业更需要数据分析。大企业资源多决策层对市场的感知渠道也多——有战略部、有市场调研、有咨询顾问。中小企业资源少老板的判断直接决定公司生死。数据分析能帮中小企业的老板看到肉眼看不到的信息——哪些产品边际利润最高、哪些渠道的客户质量最好、哪些门店需要调整品类结构。这些洞察大企业有专业团队去研究小企业如果也没有数据辅助就真的只能凭感觉经营了。三、数据分析能给企业带来的核心价值第一让你看到以前看不到的东西。老板觉得销量下滑是因为市场不好、大环境差。数据分析的结果可能完全相反——销量总量没降但高毛利产品占比从40%降到了25%。市场没有变差是你的利润结构在恶化。这种洞察如果没有跨系统的数据分析能力凭感觉是永远看不到的。第二把我觉得变成数据显示。企业里每天发生无数对话——我觉得这个渠道该多投点我觉得这个产品卖不动我觉得客户不喜欢新包装。每个我觉得背后都是一笔预算的走向。数据分析把主观判断变成客观验证——渠道ROI算出来是多少就是多少产品的毛利率是多少就是多少客户对新包装的退货率是升了还是降了一目了然。第三让决策速度快过竞争对手。以前做一次全渠道分析——导出数据、拼表格、做透视表、画趋势图——全流程下来一周过去了。等你分析完准备做决策的时候竞品可能已经行动三天了。九数云BI数据自动同步、看板实时更新分析从一周一次变成打开就看。决策速度的差距在电商、零售这些快节奏行业里就是生与死的差距。四、数据分析的实现需要哪些条件数据层面你得有数据。这不是废话——很多企业连最基本的数据积累都没做好。客户买了东西没记录手机号、退货原因没有分类标注、投放渠道没有打标签。数据不是有了系统就自动有的是需要有意识地去采集和整理的。先把最核心的三五种数据规范记录——订单、客户、库存、费用、渠道——就这几样做好了大数据分析就有米下锅了。工具层面选一个能让业务人员自己动手分析的工具。关键不是功能多强大是业务人员愿不愿意用。一个数据分析师学了两个月才能上手的工具在企业里很难推广。九数云BI零代码、拖拽操作和Excel逻辑一致业务人员两周上手。千万行秒级处理能力让数据分析不会因为数据量增长而变慢。人才层面数据分析真正需要的是懂业务会用工具的人而不是纯粹的技术人才。一个运营主管学了两周九数云BI他做出来的客户分析看板比数据工程师做出来的更有业务价值——因为他知道客户运营的痛点在哪里、该看什么指标。技术可以外包、工具可以购买但理解业务并知道该分析什么的能力必须长在企业内部。五、数据分析不是终点用数据赚到钱才是很多人问我数据分析怎么做我说先别想怎么做先想做了之后谁用、帮他赚了多少钱或省了多少钱。如果分析出来发现一个产品线的毛利率从50%降到了38%产品经理据此调整了定价——这个分析就值钱。如果分析做完了开会展示一下大家鼓鼓掌然后就没有然后了——这个分析一文不值。数据分析是手段经营改善才是目的。手段和目的不能搞反。九数云BI能帮你的数据分析从一周做一次加速到实时监控——百平台直连、零代码操作、千万行秒级。九数云是帆软旗下产品帆软连续八年IDC国内BI市占率第一累计服务36000客户。模板市场有数百个行业模板分析场景一键套用。单表7000万行即使数据量快速增长也不会成为瓶颈。FAQQ1数据分析和普通数据分析的根本区别是什么普通数据分析是你知道要找什么用数据验证。数据分析是你不知道有什么规律让数据告诉你。前者做假设检验——销量下滑是因为竞品降价吗后者做探索发现——哪些因素和客户流失高度相关九数云BI支持两种分析模式拖拽即可切换。Q2数据分析对中小企业来说是不是太超前了不是。只要你的数据量已经超出了Excel的处理能力、分析需求需要跨多个系统整合数据、业务决策开始依赖数据而不是经验——就是时候了。九数云BI单表7000万行、零代码操作专为成长型企业设计。Q3不会编程的人能做大数据分析吗能。九数云BI零代码和Excel功能一一对应同时封装了高级分析模型——筛选、排序、分组、透视、同环比、RFM分群——全部拖拽完成。不需要写SQL不需要学Python懂业务就够。
