商業智能項目中的10個技巧和要點

       網絡數據時代，數據分析這一術語無處不在，更多的公司也開始使用數據可視化分析平臺，幫助企業進行數智化轉變，以數據驅動支持決策。下面就讓小編來給大家分享一下商業智能項目中的10個技巧和要點，讓我們一起來看看吧。

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商業智能項目中的10個技巧和要點

商業智能項目的技巧要點有哪些

1）避免對數據分析的偏見

       我們做的許多腦力勞動都是無意識的，這使得我們難以做出決定時所使用的邏輯。我們甚至想要看到的是自己希望的數據而不是眼前的實際的數據。

       與正在使用數據的團隊一起工作將為你提供有用且有見地的反饋。使數據分析結果使所有人可見，無論他們的技術技能如何，都可以訪問它并幫助做出明智的決定。通常，這是通過創新的數據可視化分析來完成的，以一種使更多人可以啟動良好的數據驅動型業務決策的方式可視化曾經是復雜的表格和圖形。

       隨著越來越多的人了解實際數據，你將有機會獲得更可靠的反饋。證明是數字。通過1000多家主要商業投資的研究表明，當組織在減少他們的決策過程偏差的影響的工作，他們取得回報高達7％以上。在數據分析方面，減少偏差并讓數據結果代表自己是至關重要的。

       簡單意識–每個人都有偏見，但是意識到存在偏見會影響決策，可以幫助限制他們的影響。
協作–同事比別人更容易發現自己的偏見，因此可以幫助你控制自己。拒絕其他人的決策，并注意董事會中的偏見行為。尋找沖突的信息–向自己和他人提出正確的問題，以識別偏見并將其從決策過程中刪除。

       通過消除偏見，可以發現更多機會。擺脫先入為主的觀念并真正研究數據可以警覺到可以真正改變底線的見解。請記住，商業智能不僅應該避免損失，而且應該贏得收益。

2）確定數據分析目標

       為了充分利用數據團隊，公司應在開始分析之前確定其目標。制定策略，避免遵循炒作而不是業務需求，并定義明確的關鍵績效指標（KPI）。盡管可以選擇各種KPI示例，但不要過度使用它，而應專注于行業中最重要的示例。

3）現在收集數據

       收集正確的數據與提出正確的問題一樣重要。對于小型企業或初創企業，數據收集應從第一天開始。Twitter的共同創建者和創始人Jack Dorsey與斯坦福大學分享了這一經驗。“在Twitter成立的頭兩年，我們一直視而不見……我們將一切都建立在直覺上，而不是在直覺和數據之間保持良好的平衡……因此，我為Square撰寫的第一件事是管理儀表板。我們有非常嚴格的紀律來記錄一切并衡量一切。” 話雖如此，但在公司中實施業務儀表板文化是正確管理將要收集的數據集的關鍵組成部分。

4）找到未解決的問題

       設定好策略和目標后，需要找到需要答案的問題，以便達到這些目標。提出正確的數據分析問題有助于團隊專注于正確的數據，從而節省時間和金錢。在本文前面的示例中，沃爾瑪和Google都存在非常具體的問題，這大大改善了結果。這樣，可以專注于真正需要的數據，從“以防萬一”直截了當地收集所有內容，可以轉到“收集數據以回答問題”。

5）查找解決這些問題所需的數據

       在已收集的數據，試圖把重點放在你的理想的數據，這將幫助解答在前一階段中定義的懸而未決的問題。一旦確定，請檢查是否已經在內部收集了此數據，或者是否需要設置一種收集或從外部獲取數據的方法。

6）分析理解

       這看起來似乎很明顯，但是我們不得不提一下：在設置了所有要回答的問題和數據收集的框架之后，需要通讀它以提取有意義的見解和分析報告，從而開展以數據為中心的業務決定。實際上，用戶反饋是有用的工具，可用于對客戶體驗進行更深入的分析并提取可行的見解。為了成功做到這一點，擁有背景非常重要。例如，如果想改善購買渠道中的轉化，那么了解訪問者為何下車的選擇將是至關重要的。通過分析反饋表單（在此渠道內）的開放評論中的響應，將能夠了解為什么它們在結帳中不成功，并相應地優化了網站。

7）不要害怕重新審視和重新評估

       我們的大腦躍躍欲試，不愿考慮替代方案。我們在重新評估我們的初次評估方面尤其不擅長。一個曾經是平面設計師的朋友曾經告訴我，他經常會發現自己陷于項目的最后階段。他致力于自己選擇的方向，不想放棄它。由于錯誤的原因，他被投資了。的確，當發生這種情況時，他將不得不重新開始，以查看使他陷入困境的失誤。最終產品的返工時間總是比他從最初的草案中拼湊出解決方案要好幾年。

       驗證數據并確保跟蹤正確的指標可以幫助擺脫決策模式。依靠團隊成員的觀點并進行分享可以幫助發現偏見。但不要害怕退后一步，重新思考決定。也許感覺像是一陣失敗，但是要成功，這是必要的一步。與我們等待觀察發生的情況相比，了解我們可能在哪里出錯并立即解決該問題將產生更多積極的結果。等待觀察發生的情況的費用已得到充分記錄。

8）以有意義的方式呈現數據

       挖掘和收集見解很好，但是設法告訴發現并傳達信息會更好。必須確保敏銳度不會被挖掘和積滿灰塵，并且將用于將來的決策。借助出色的數據可視化軟件，無需精通IT即可構建和自定義功能強大的在線數據可視化 ，該數據可視化可以講述數據故事并幫助團隊和管理人員做出正確的數據驅動商業決策。

9）制定可衡量的決策目標

       提出問題之后，數據和見解就變得困難起來：決策。需要將獲得的發現應用于業務決策，而且即使數據相互矛盾，也要確保決策符合公司的使命和愿景。設定可衡量的目標，以確保走上正確的道路……并將數據付諸行動！

10）繼續發展數據驅動型業務決策

       這通常被忽略，但是它仍然非常重要：不應該停止檢查，分析和質疑數據驅動的決策。在我們高度互聯的數字時代，我們擁有比以往更多的數據訪問權限。為了從這些洞察力中提取真正的價值，至關重要的是根據周圍的環境不斷刷新和發展業務目標。

       借助各式各樣的數字洞察和信奉數據分析促進商業智能的力量，我們能夠作出能促進業務增長、發展和提升盈利水平的更明智決策。以上就是小編為大家分享的關于“商業智能項目中的10個技巧和要點”的全部內容啦，希望能給大家帶來幫助哦。