传统企业数据应用经验分享(一):为什么

数据海洋
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2020-04-1803:05:00 评论 210 2358字
摘要

新零售这二年很火,伴随新零售企业的数字化/用数据驱动。不管是阿里、京东还是其它研究机构对于新零售的定义都认为是数字化/用数据驱动是新零售的基石。

既然是新零售是未来,那一个如果不会用数据经营,没有完成企业数字化的企业是不是没有希望了?我没有答案,但我觉得一个企业特别是达到一定规模的企业如果数据应用的不好,我觉得效率很难高过竞争。拥抱数字化的传统企业一般都是最近几年在新一轮的市场周期中跑到比较前面的企业。

年底了怎么也得抽点时间出来,总结今年干什么了,明年准备干什么。也顺利分享一下这几个在传统零售负责大数据工作的一些经验和心得,以及一些坑。

【还是按我自己的风格,想到哪就写到哪。各位不要介意啊!】

我去一家传统零售企业之前和公司老板在聊的时候,我问了几个问题,我就选择其中二个问题来开始总结与回顾之旅:

Q1、 企业现在经营的非常好,为什么要做大数据?

我记得老板当时的回答是:我觉得大数据可以让公司的经营方式,经营思维发生改变,要学会用数据来经营企业。

我们未来的竞争对手一定是互联网/电商;所以大数据没有做好,未来可能会很危险。但怎么做不懂,我觉得一定要做,大数据一定是企业是未来。

【也就是现在很流行的所谓的数字化转型,的确数字化对整个IT架构,业务方式都会发生急剧的变化。用一段来简单描述数字化的对于传统企业价值:让业务数字化/数据化,通过数据可以更清楚知道每个经营环节,更懂你的用户,更懂你的商品,从而让企业能更有效率为用户提供他要的商品,从而为用户提供独立的体验。】

如果数据分析师有机会和高层沟通,他们其实更关注是数据带来的:对整个管理方式,经营思维的改变,利用数据可以帮助企业的经营的更好,管理决策更快、更高效。而不是你分析的某个点,某个报表,某份报告。

【小贴士:数据分析师有机会应该多去参加业务会议,更多应该去看看他们是怎么思考。更多首先需要明白他们的思维习惯,再结合目前他们业务痛点,你就可以更清楚知道怎么分析数据,对分析好的数据结果应该用他们习惯的思维来展现。例如:直接告诉业务这份数据分析报告可能给你带来的价值。】

回到前面问题,举个例子:现在通过手机端全公司的业务人员(不仅仅是老板,很多数据部门负责人,往往忘记了老板只是你的客户之一,丢失了广大人民群众。)随时随地可以知道公司的整体,每家门店,每个单品的经营情况。如果你是一家店长,通过手机端我会随时提醒你哪些单品高库存了,哪些商品是负毛利销售了,今天你卖了多少钱,不再需要每天专门找人统计而且效率也不高。

对互联网企业来说,可能不意味着什么。但是对于传统企业会让管理方式有很大变化,一个数据的及时可以完全可以改变他们日常经常或者做生意的方式,可以更快的根据数据来做出反应。

以这个为例当这家店商品库存周转超过一定时间时候,可以立即做出判断及时退货给供应商还是降价。而如果没有及时数据帮助,一个大卖场的店长是没有办法做出这种立即的响应的,历史上可能要每个月总结或者每个季度盘点才发现,可能错过了这些机会点。

Q2、 做大数据投入很大而且其实短期内,很难看到外面市场说的,数据驱动,数据智能化等,特别像传统企业,公司愿意投入资金和多少时间?

因为数据建设投入很大【大家想想现在的数据分析师,数据开发工程师多贵,更不用说我们的数据科学家。看文章估计都是高工资的!】,所以对于传统企业的老板来说都是希望尽快有效果,毕竟成本很大的,如果不能带来价值为什么要做这件事呢。【各位数据同行,需要不断的问自己到底给公司带来什么价值,你的价值一定不是拉拉数据!】

对于大多传统企业的老板,基本是因为是参加了MBA,与投资人、各种互联网各种高人,参观各种高峰论坛。听了各种大数据"牛B"的案例与各种"牛B"的数据产品,觉得对于整个经营效率提升有很大价值,都想都觉得必须要做大数据。

但是在他们认为大数据通过花钱,认为请几个人,买点数据工具,就可以达到外面说的这种"神话":数据驱动业务,数据提升效率。

【小贴士:相对来说,传统互联网企业数据部门是必备,而且对于数据的应用或者数据如何发挥价值相对来说,都比较清晰。相比较传统企业互联网的数据应用文化,数据思维相对来说要好很多。这可能是传统企业数据应用不太好的很重要的原因,大家思维不同!】

传统企业大多数据创始人,他们决策对于大数据开始建设的时候,对于大数据建设的相关的几个问题感觉没有太深入的思考:

  • 大数据对本企业的价值定位

  • 如何才能实现大数据价值

  • 需要什么样的人才

  • 需要什么样的环境

  • 投资多大,周期多长

  • 大数据价值实现路径

相对来说知道也比较少,所以很多传统企业主要采用了请乙方来做,以项目的形式来完成企业的大数据建设。好的企业他们更愿意借助一些IBM,SAP等国际的大公司。

也有不少传统企业相对有一定互联网基因或正在向互联网转型的,一般会请一批互联网的大数据"高手"们来建设。

上面二种方式,其实做到最后面,基本上都是做成各种报表。导致现在很多传统企业对于大数据建设都觉得好像是"童话里都是骗人的,你不可能对我带来那么大的价值"。

但是传统大的确企业其实是很愿意花钱的去投入到数据中,而且很多企业创始人也非常清楚企业的大数据建设(现在深化了:企业数字化,现在名字变化太快了)。

我在去这家企业之前,其实已经有一堆工具的:HANA,Greenplum,Hadoop等,但可能各种各样的因素,没有太用好。很多时间连基本的看数据需求也没有办法及时与快速满足,数据报表开发很多但满足不了,老板或者业务团队经常觉得做出来的报表都不是他要的。

【这个时候的主要矛盾变成了:日益增长的业务数据需求与数据部门数据报表发展速度慢。】

各个业务部门他们还是会设置所谓信息员或者数据员,经常就是从各个系统拉数据出来,加工成报表发给本部门要看数据的人。

我是如何做的呢?后面再进行分享。大家也可以一起来讨论,讨论!

End.

作者:数据海洋

本文为中国统计网原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:ishujiang)

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