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发布日期:2022-11-30 来源:
数据中台在企业的经营管理过程中起着“智慧大脑”的作用,然而很多企业在建设数据中台后发现数据中台用不起来,其中有一个细节是没有做好数据中台的全局规划。
如何做好一个数据中台的全局规划?“XYZ法”
举个例子:X轴接入人力、财务、营销等系统,如果系统要更好去支撑业务,就要去接入更多的数据,甚至第三方的数据,这就是Z轴的深度。
第二阶段是可知:随着数据不断接入和企业对数据和业务的理解加深,可做到可知。如企业可洞察商品售卖情况、不同得客户分别偏好什么商品、客户标签、商品标签、客户与商品如何匹配等。通过可知发现规则,制定相应的经营和营销策略,帮助商品得销售,让客户更喜欢你。
第三阶段是可预测:要做到可预测只通过企业本身数据是不够的,企业做的端和触点数据要做可预测,但要借助第三方的数据或合作方的数据等更多的数据,数据接入后可做销量预测。在数据中台实施过程中,云徙给客户做过门店级销量预测,反向来决定供应链端推荐每一种货品采购的量。
企业具体如何通过XYZ法则规划数据中台?
另外在营销层面可以更加深入,比如说接入APP的数据后获得客户行为,洞察分析客户行为后可以做精准营销。
数据体系建设的4个关键内容
1.模型:数据接入后进行数据仓库的规划,以及数据标准的设计。
如有些企业主要是提升GMV,即流量✖转化率✖客单价✖复购✖裂变。指标可以按照这种方式拆解,拆解后看指标的定义、计算规则、所属部门、指标的使用权限人。基于这种结构可以对指标进行拆解的分析。同时指标非常关键,很多企业的指标藏在报表里,也没有相应的指标体系进行管理,降低了指标的作用和价值。
3.标签:建立标准标签体系
标签的建设与标签体系的建设、指标类似,但标签不仅限于客户,设备、商品、企业内部人员等都可以打标签。在这过程中也需要建立一套标准的标签体系,用于营销活动,同时,模型、指标和标签之间可以互相转换,模型也是标签的基础。
数据中台与传统BI的区别和优势
数据中台建设时,为什么数据中台采用大数据这样的架构?
因为数据中台具备极大的横向可扩展性,可扩展的目的就是能够接入各种各样的数据,包括结构化的数据、图片、文本、音频等,数据接入后才可以进行深度的洞察。
所以在数据中台整体规划过程中,要清楚企业的数据现状,同时考虑未来数字化转型的这个步伐,是否有更多的数据接入、业务部门会不会有深度的数据分析洞察需求等。
若没有上述情况,且数据量不大,数字化转型的进程也比较慢,可以用传统的BI方式,先解决业务门槛数问题。如果数据的规模较大,业务部门对数据的需求也大,企业可以通过数据中台规划去建设,从而降低一些推倒重建的成本。
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