怎样得到企业的数据

在过去的几年里面，很多中国的企业都开始发展自己的企业大数据，都开始企业的基础数据的建设，而在中国市场，目前已经有一半多%的企业已经开始成立了数据分析的相关部门，还有27%的企业已经打算成立该部门。

同时，还有的企业已经开始使用大数据来发展公司。但是，很多人都说他们这些公司只是打着大数据的旗号想去蹭一波热度，来进行跟风发展，实际上真正能够用到大数据的公司数量是很少的，因为对于很多企业来说他们根本就没有那么多的数据要处理，只有国内的一些像阿里、腾讯等公司才有大量的数据需要处理。

那么这些公司应该有什么样的大数据产品和提出什么样的方法才能更好的来帮助公司做出发展呢？现阶段很多的企业都非常需要尽快来推出相应产品和方法来解决。而且企业要做的不单单是需要投入大量的经历来做这些，还应该去不断的加快数据产品的推出，只有这样才能将数据更好的利用起来帮助公司的发展。

首先，企业应该要去完善用户标签提供个性化的服务。如果你不能够充分的去了解你的每一个用户，针对每个不同的用户做出个性化的服务就没办法下手。所以对于很多的中小型企业来说，提供用户服务的数据服务商合作已经是必须要去完成的事情，但是遇到的问题是这些企业并不具备能力去完善自己用户标签的用户场景和相对应的技术。

而且即便是对于腾讯、阿里巴巴、百度这样的巨头企业来说，虽然他们有大量的用户和产品场景，可以供自己去完成用户的分析，可这些大公司还是面临着无法去全面的覆盖用户的问题。比如百度和腾讯他们两家公司就不能够去知道用户的电商画像，而对于阿里巴巴来说他们则是缺乏对用户的社交画像的了解。所以他们同样需要去利用专门来做大数据分析的公司，才能帮助他们的企业更好的发展。

其次，企业想得到要好用的分析产品。尽管市面上有很多各种各样的分析产品我们都能使用，可面临的现实是，能够完全满足产品和运营需求的产品的却不多。所以现在很多企业都面临这样的矛盾，如果用简单的产品的话处理数据的能力是非常有限的，不能够去很好的满足企业分析用户们的需要。而太过于复杂的产品则是太麻烦。所以市场上面好用的分析产品是少之又少，这也让不少企业十分的头疼，这点如果不能够很好的解决的话对于接下来的发展就是十分不利的。

当然有实力的企业可以去选择自己开发，但很多的企业最好的选择还是去市场上寻找已有的成熟的解决方案。但是面对移动互联网领域的发展痛点还是无法否认到解决，一边是将消息准确的推送给用户们，还有就是对于去发展全新的用户、给他们的更好体验度等关键性问题方面。所以对于新来的人的发展以及对于老朋友们的维护等这些都需要公司不断地去加强并且提供有效的解决方法才可以。

现如今随着很多数据的产生，信息得到了利用，人们的生活也更加的方便，同时对于服务的要求也在不断地提高，所以这就对于很多的企业来说他们也就遇到了很多的的困难和机会，只有靠公司自己去解决了这些问题之后，才能不被这个快速提升的年代所淘汰。所以他们需要去更好的做出改变，去积极的想办法做出帮助公司发展。然后顺应变化才能使得公司逐渐的进步，才能在去赢得未来更大的市场，让公司能够做出最对的改正，让人们能够去相信我们的公司，为公司赢得较好的名声。

最后小编想说的是，在这样的一个社会，很多的企业要做到的更多是去关注到用户们的想法，更好的去提供给客户的服务。只有掌握了客户的想法，根据他们的要求，准确无误的提供给他们想要的产品，这才是现如今企业最需要做的事情。还是那句话我们要会去分析客户的行为，根据得到当前这些信息去描述客户的画像，然后推送我们的产品，做到一条龙服务才是企业要去做到的标准。

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数据平台的建设可以当做一个产品来设计。从广义上来讲，所有以数据驱动为核心的都可以称为数据产品（如数据报表平台，DMP，BI平台），从狭义上来讲，就是公司内部的数据平台。今天我们要讨论的，主要是在公司内部搭建数据平台。

公司的内部数据平台，主要是给各业务提供数据处理、分析、展示，供内部所有部门人员使用的，涉及数据的收集（填报）、数据的整合、业务报表制作、业务员数据分析以及可视化数据展示，目的是让公司内部的所有业务都能通过数据来驱动和辅助决策。简单点讲就是通过数据平台来驱动公司内部的数据化运营。

那么如何设计符合企业实情并能解决实际问题的数据平台呢？

1. 平台建设主导人需要对每一块业务需求有深刻的了解，知道每个业务部门想要看什么样的数据，需要什么样的分析报表；这些数据是否现在就可以获取到，是否需要收集；业务部门通过这些数据分析，是如何推进和改善业务，是否有提升的价值意义。

2. 平台的设计需要根据业务的要求设计符合使用者需要的内容，产品要有层级和结构。如果设计的一张数据报表既要满足管理层的需求又要满足一线业务人员的需要，那么这样的数据产品体验很大可能是比较差的。因为领导和业务人员的关注点不一样，看数据的视角也不一样。领导往往需要一些能帮助把握大方向的关键指标，并且希望知道这些指标之后的问题是什么？原因是什么？所以给领导设计的报表需要直观易懂，并且能够基于这些指标的一场定位到问题。而业务人员更在乎业务的执行，关注的数据往往粒度很细，需要知道各项指标的明细。

领导关注的报表（FineReport制作）

销售领导关注的指标明细（FineReport制作）

3. 数据平台一定要注意数据质量、规范、统一。因为数据平台是面向所有业务的，怎么保证公司的所有部门人员对于数据的理解是一致的，这点特别难。（比如服装行业的“断码”，从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员角度来讲，仓库内的服装尺码不全就是断码；从门店的业务员角度来讲，客户需要的尺码当前门店无货就是断码）。公司的业务系统各有不同，数据口径不一，数据孤岛问题，导致数据的质量和结构也千差万别，越是这样，数据仓库的数据建设就显得尤为重要。平台的数据质量依赖于数据仓库底层的数据模型，所以一个好的数据仓库很大程度上决定了数据平台的数据质量。

4. 工具选型上，有报表平台、BI。报表平台适合构建基础的规范化的数据平台，从明细报表（表格类）的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理。BI侧重于分析，拿到数据可以自己拖拽维度来分析，不同于报表受模板框架的限制，涵盖简单的明细报表、分析报表和主题分析，制作要简单很多，大数据量的处理性能也强劲很多，代表：FineBI、Tableau.

下面我们就从实战的角度来加以阐述。

某公司是一家电商公司，那么该公司的各部门需要看哪些数据呢？首先收集日常常用的数据指标，哪些是经常要查询的，哪些是要日常填报的，这些在过往的经营中都有备案，好收集。这就构成了日常的基础查询类报表，这类报表最占大头。

其次，我们可以观察一下各部门的KPI是什么？下放到团队以及个人的KPI是什么？是否能以具体的数字来量化？如果对负责支持的部门的KPI不了解，就去寻求部门领导帮助（使用者最懂要什么），不落实指标如何能设计出好的数据报表？通常粗略的，例如采购部门的KPI基本就是销售额、订单数、销售毛利润、采购成本；运营部门的KPI就是新老用户述、留存率、复购率、用户流失、转化率，市场部门的KPI就是PV/UV、新客数，这就构成了各部门日常管理的报表。

那么知道各个部门的核心KPI后，下一步就是针对一些特定场景的主题报表。主题报表往往是记录某一事件，其中的指标都是相互关联的。

比如，我希望知道这个月我的绩效完成的怎么样？在团队内排名是提升还是下降？每个人的绩效结果明细是怎样的？——这就构成了日常考核报表。

又比如在分析产品时，需要重点关注某些产品的相对市场份额和市场增长率，则要建立波士顿矩阵分析，以便让资源有效地分配到合理的产品结构中（当然还有其他分析角度）——这就是品类分析。

产品分析（FineReport制作）

再从业务分析和使用场景入手，拿采购部门的小王来说，他是怎样看数据的呢？

每天早上，我希望知道昨天的销售情况怎么样？所以这时候应该设计一张基础查询报表给到他，这张数据报表应该具有以下功能和内容：

1.能够查看昨天以及过去各时段的数据；能够按照产品、地域来统计；能够与过往的平均值做比较，看看是不是某区域某产品的趋势上有大的变化，是不是广告投放，活动推广带来的，影响大不大。其次，每个月，每季度的数据是多少，能够选定时间段自动展示。

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2. 指标越丰富越好，如果销售额下降了，看看是不是订单数下降了，订单数没变是不是客单价的问题，是由于商品结构的原因还是活动门槛调整导致的。

3. 数据分析的能够下达的粒度越细越好。比如数据粒度可以从全国下钻到省份，从省份下钻到城市，这样交易额下降了就能知道是哪个省哪个城市出了问题？就能针对性的解决。

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经过以上几个步骤，即可形成平台雏形，形成规划文档。但一个数据平台，无论前期规划得多么丰富，也不可能一蹴而就。公司的业务在不断变化，分析的内容也越来越丰富，在这过程中总需要不断磨合和调整，只有不断完善之后，才能形成一个更加量身定制的实用平台。