平臺化、智能化、場景化，構建企業大數據決策鏈有訣竅！
2022-04-29 08:39:34
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隨著數字經濟由概念成為現實，企業數字化轉型的重要性已成為共識。但在實際的落地環節之中，很多企業卻發現，想要實現以數據驅動業務決策，讓數據分析成果轉化為可行的解決方案，遠遠不是做好幾張數據報表就能完成的。
其實，現在企業級大數據分析工具的應用，早已不局限在簡單的數據呈現，在實際的業務場景中，它還能通過下列方式幫助企業提高經營決策效率：
?提高數據質量，打通各層級數據壁壘
在傳統背景下，企業各部門獨立運營，不僅存在一定的數據壁壘，數據標準也無法統一，數據質量低，應用效果差。而通過大數據手段，企業就可以實現實時數據的匯總分析，一改往日決策慢、缺乏依據的面貌。
?降低技術門檻，幫助業務人員探索數據
以前，數據分析工作常被認為是需要一定技術門檻的麻煩工作，讓很多業務人員產生畏難情緒。而通過自助探索式的大數據分析工具，大大降低了數據分析的培訓成本，普通業務人員無需掌握編碼知識，也可以用更直觀更易于接受的形式，放手去探索日常業務數據，以業務角度挖掘數據價值賦能業務發展。
?可視化“業務數據故事”把握核心問題
很多企業管理者總是習慣于按照自己的業務認知，而非數據進行快速決策。但管理層往往遠離業務一線，認知偏差極有可能會導致偏差性錯誤。而通過大數據分析，我們就可以讓業務數據分析結果通過圖表的方式組建為數據故事，更加直觀的發現業務問題，一針見血地命中當前的運營癥結。
通過以上場景我們可以看出，現代企業的數字化轉型，其實是一個非常復雜的“綜合改造工程”，絕不只是引入一兩個專職數據分析人員，或者采購一套專業數據分析工具就可以輕松解決的。
只有讓數據分析工作從點拓展到面，在企業內部形成流程化的工作體系，同時降低技術門檻，讓數據分析做到平臺化、智能化、場景化，才能讓大數據分析真正發揮作用。
如何才能在利用好過往企業數據資產的基礎上，高效快速地完成企業級大數據分析平臺的搭建呢？今天就為大家分享一個近期Tempo大數據分析平臺的優秀應用案例，看看Tempo是如何圍繞企業數字化轉型實際痛點，高效完成大數據分析平臺的搭建的~
某大型集團企業，業務覆蓋全國，經過多年的數據化管理，已經積累了大量的業務數據資產，但這些數據由于整體數據質量低、數據指標體系混亂等原因，一直無法實現深層價值的挖掘。
而通過借助Tempo大數據分析平臺產品，該企業成功建立了基于實際業務需求的綜合大數據分析平臺，幫助各層級部門高效分析數據作用于日常決策。
業務痛點及解決方案
1、數據處理依賴人工，數據資產無法復用
● 該企業業務范圍覆蓋全國，因此企業內部需要處理的數據量級非常巨大，但系統內的數據質量卻參差不齊，無法直接調用對接到數據分析工具中，相關數據清洗工作完全依賴人工使用編碼方式處理，整體效率非常低下。
● 同時企業內部各個部門之間也存在著數據壁壘，數據資產無法得到有效復用。
⇒平臺化：打造數據分析全流程一體化綜合平臺
通過數據資產管理工具（Tempo DAM）、數據可視化工具（Tempo BI）、數據挖掘工具（Tempo AI）的配合，該企業成功圍繞業務需求建設完成了集數據接入、數據處理、數據可視化、數據應用于一體的綜合性平臺，讓全部數據分析處理需求在一個平臺內就能高效高質完成。
同時Tempo平臺低代碼、自助式的低操作門檻，也可以讓普通業務人員在稍加培訓之后就可以自行使用AI、BI工具，完成數據處理、加工、分析等工作，提高數據分析響應業務需求速度的同時，也減輕了企業內部專職數據分析團隊的工作負擔，可以將精力分配給更加專業、高難度的數據工作之中。
2、業務人員數據報告全靠word+excel
● 該企業內部大部分普通業務人員并不具備數據分析能力，以往日常數據報告只能全部依靠word + excel的方式完成，不僅報告中展示的數據指標和分析結果非常單一、基礎，各個部門的數據報告格式也無法統一，很難為最終決策起到幫助作用。
⇒智能化：人人都是數據分析師，建立內部數據文化
為滿足企業在業務層面的敏捷數據分析需求，我們利用Tempo大數據分析平臺對企業現有數據系統資源進行整合，通過可視化運營平臺及管理駕駛艙，幫助企業快速實現在經營層面有針對性的指標看板，實現高效決策；
在對內的人員賦能方面，Tempo大數據分析平臺能夠提供自助式數據分析工具，幫助普通業務人員靈活開展數據探索與分析，從而提高對內業務支撐效率。
3、數據管理混亂，數據運營效率低下
● 該企業內部存在著數據壁壘，各部門都有著自己獨立的數據系統，每次如果想要跨部門取數，只能由各個部門人工針對不同組織和崗位進行單獨賦權，部門間的信息交互沒有辦法打通，使得數據管理與運營效率低下。
⇒場景化：結合業務流程設計運營看板，讓數據分析和業務場景深度融合
在和客戶進行深度溝通之后，考慮到現實業務發展需求，我們建議改變以往以實體部門為劃分依據的數據可視化分析場景設計思路，而是轉變為圍繞整個業務流程條線去搭建場景。
例如針對供應鏈系統的運營看板搭建，我們就不再只單純分析采購倉管部門提交的數據，而是通過數據集成的手段打通企業內部的“數據孤島”，結合財務、生產、銷售等部門的上下游業務數據進行綜合分析，通過場景化的數據運營思維，讓數據分析真正和業務進行融合，作用于最終決策。
同時在數據安全方面，通過Tempo平臺，企業就可以通過為不同崗位配置管理員和普通用戶的權限，一鍵快速完成數據查閱編輯權限的設置，方便快捷。
大數據的核心價值并不在于“大”，而在于“有用”。以大數據的思維治理核心業務數據，打造現代化數據中心，實現業務可視化并幫助提高最終決策效率，才是企業數字化轉型的核心意義所在。
美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，自主研發的Tempo大數據分析平臺，覆蓋后臺數據治理、中臺數據模型管理、前臺數據展示的全鏈條數據價值挖掘，憑借“智能、敏捷、易用”的特性滿足企業全員數據文化建設需求，為業務決策提供了強有力的支撐，助力企業數字化轉型。
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