数据可视化、数据可分析、数据可变现：企业数据的三层价值

数据是企业的上帝之眼，企业经营过程中如何正确的使用数据？

今天和一个有8年数据经验，从0-1搭建了30+人数据团队的的朋友聊了聊他们做企业数据应用中的小经验，分享给大家。

企业数据应用的三层价值：

数据可视化——数据可分析——数据可变现

一、数据可视化

数据可视化是指将数据借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

但是在数据可视化过程中，需要注意不要为了视觉效果做的绚烂多彩而做的过于复杂。数据可视化的核心是为了高效率的传达信息。

其数据基于业务的展示最核心的要求：

数据准确；

符合业务需求；

数据可高效率传达信息；

比如企业中非常多在使用的老板仓，掌上BI，数字化大屏等都是数据可视化的应用案例。

在做数据可视化时，关键保证

充分和业务沟通需求；确保提供的数据维度是业务需要的；

充分和技术团队沟通数据定义，保证收集的数据是绝对准确。

关于数据的绝对准确和相对准确；不同的场景对数据的精准度不同。

例如精算师在做保险产品开发和迭代时，需要对产品既往的赔付率，复购率，续保率做分析，分析不要求绝对精确；

但是在做保费统计，业绩统计，KPI考核等，涉及到财务流程，需要做到数据的绝对准确。

关于数据的呈现方式，有非常多的专业第三方BI工具可供选择,并且也有现成的开源工具提供数据可视化的样式选择.可以结合实际的需求选择进行数据展示即可.

数据可视化的实现建议和自己的业务结合做个性化的开发，否则可能会"水土不服"。

二、数据可分析

数据仅能被看到远远不足,还需结合数据可以分析业务情况,在看到的数据的背后,有很多看不到的业务情况.

举例,很多公司在做数据看板时,特别关注业绩,会有业绩排名.

但是,只有业绩排名是足够的吗?明显不是.举个真实的例子,两个大区的业务类似,都是B端客户，用户业绩类似，都在100万左右，产品也一样；都是优质项目吗？

并不是。

人员构成，项目活跃度，主攻手占比，B端资源人，项目的投入是多少?投入产出比是多少？

通过更深度的数据分析，才更能定义好，哪一个是优质的项目。

通过更深层次的数据分析，能对企业的经营提供辅助依据，才能发挥数据更大的价值。

此时可以介入雷达图的方式，通过通用的维度（一般公司都有现成的定义维度），将项目的优质程度以此维度更直观展示，可以直接确定项目的优质程度。

三、数据可变现

数据可以直观高效的传达信息，可以通过分析辅助运营策略，这本身已经有很大的价值。

但是如何最大化提升数据价值？

1.最基础：提升人效。

以往需要手工操作的报表全部作废，直接一键生成表单，可以大大提升人效；以往需要人为判断项目优先级的，通过项目完成度和项目优质程度可以降低决策失误。

2.数据可以降低成本。

举个例子，在互联网保险中，有一种拓客方式，通过测试的形式收集用户信息，手机信息后估算您的保费等，这种方式天然的会收集用户的基础数据，

例如是否结婚?是否有孩子？是否有老人，工作年限等等；数据收集回来后，进行广告投放时，再次分析哪些特定用户画像的人付费转化率高？后续再做投放时，可以进行精准投放，提升投放转化率。

另外，收集的数据还可以返回给精算师，优化保险产品内容，以此再提升付费转化率。

3.数据可以在不同系统之间流转，提供了更多的创新机会，提升用户体验。

有了数据系统，可以和多个系统打通；数据之间的互通可以有更多的可能性。

举一个真实的案例，之前在买保险之后，正常的出保流程是出险-报案-理赔； 当保险数据和医院数据打通之后，如果有用户住进医院，保险公司会直接将保费直接打入到用户的医院账户内，实现急速出险——没有数据是无法实现这样的服务体验。

和系统打通之后，可以针对客户的业务进行个性化的升级，围绕用户的服务流程进行体验提升，而这种服务体验带来的创新，对品牌的附加价值不可衡量。

四、其他观点

现在人人都在提的"数据中台"其实是一堆数据服务的集合，数据还是需要踏踏实实的能解决问题更实际一些。

不管是企业的数据团队搭建，还是数据体系搭建，一定要"小步快跑，从点到面"；任何想要一上来就搭建一个大而全的数据体系不现实。

希望以上的分享，对企业搭建自己的数字化系统和数据系统有可借鉴之处。

End.

作者：边亚南

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