1, 데이터 배양
데이터 배양은 효과적인 데이터 분석의 기초이며 모든 데이터를 데이터 분석에 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 기업은 데이터 양에 초점을 맞추면서 데이터 축적의 품질에 초점을 맞추고, 데이터 육성의 의식과 임무 요구 사항을 결합하여 하향식 데이터 육성 메커니즘을 구현해야 합니다.
예를 들어, 많은 기업들이 정보화와 디지털화의 중요성을 인식하고 비즈니스 인텔리전스 BI 의 배포를 일정으로 이끌고 있습니다. 하지만 BI 프로젝트 계획에서 기업은 데이터 분석 및 시각화를 위해 BI 를 배포할 조건이 전혀 없다는 것을 쉽게 알 수 있습니다. 그 이유는 데이터 누락, 오류 발생, 관련 사업부의 시스템 데이터베이스 구축, 비즈니스 데이터 부족, 교육 데이터가 없는 결과입니다.
데이터웨어 하우스-파커 데이터 비즈니스 인텔리전스 BI
양질의 데이터를 키우려면 데이터 양성 계획을 미리 세우고 기업 전체 직원을 동원해 데이터 관리 메커니즘을 완성해야 한다. 이것은 단기간에 완성할 수 있는 일이 아니라 직원들이 일상적인 경영 활동에서 통일된 프로세스와 규범에 따라 데이터를 생산하고 관리해야 하며, 장기적으로 견지하고, 경영 활동에 데이터를 침전시키고, 점차 표준화, 프로세스화, 규범화에 따라 기업의 핵심 데이터베이스를 채워야 한다.
물론, 직원들이 규정에 따라 데이터 교육 임무를 수행하도록 강요할 뿐만 아니라, 데이터를 일상적인 평가 지표로 삼을 수 있는 완벽한 상벌 제도를 마련해야 한다. 동시에, 기업은 재무, 판매, 생산, 운영 등 기업의 여러 부서에 있는 직원들이 데이터 교육 도구를 사용할 수 있도록 업무 정보 시스템을 구축해야 하며, 업무 활동을 완료한 후 자동으로 데이터를 전송하고, 일상적인 업무 프로세스와 프로세스의 데이터를 시스템의 백그라운드 데이터베이스에 침전시켜야 합니다.
2. 분석 방법
분석 방법은 데이터를 효율적으로 활용하고 데이터 가치를 실현하는 중요한 수단이다. 데이터 분석 인재와 숙련된 분석 방법이 없으면 아무리 좋은 데이터라도 가치 있는 정보로 변환할 수 없다. 데이터 분석가는 데이터 분석을 수행하기 전에 비교 분석, 사분점 분석, 추세 분석, 설명 분석, 예측 분석 등 주요 분석 방법을 파악해야 합니다.
간단한 예를 들어, 인간은 천성적으로 숫자의 크기에 대해 매우 민감하다. 어떤 로고도 없는 데이터 세트를 가지고 한눈에 보여주면 사람들은 그들의 크기 차이를 분석할 것이다. 만약 이 데이터가 서로 연관되어 있다면, 이것은 효과적인 비교 분석이다.
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일반적으로 비교 분석 방법을 사용하며, 일반적으로 선택한 시간 영역 내에서 서로 다른 조건 하에서 업무의 차이를 비교하고, 업무의 증가 또는 감소 여부를 분석합니다.
예를 들어 위 그림에서 202 1 의 9 월 판매량은 8 월에 비해 감소했다. 이때 체인 판매가 감소하는 이유를 심도 있게 분석해야 한다. 올해 3 월과 작년 3 월의 제품 생산 수량 수집을 고려해 생산 체인이 감소했는지, 판매량이 감소했는지 확인할 수 있다. 마찬가지로 공급망, 리셀러, 인파 등을 비교 분석할 수 있습니다. , 그리고 판매에 어떤 영향을 미치는지 확인하십시오.
결론적으로 비교 분석의 장점은 서로 다른 가치관 간의 차이를 명확하게 분석하여 이러한 차이의 원인을 도출할 수 있다는 것입니다.