数字化转型完整知识体系分享,帆软《企业数据化建设知识地图》!

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数字化转型完整知识体系分享,帆软《企业数据化建设知识地图》!

2024-07-14 16:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

随着数字化时代的来临,数据已经成为企业发展的重要驱动力。在这个信息爆炸的时代,如何有效地管理、利用和分析数据,已成为企业赢得竞争优势的关键。数字化转型不是时代的选答题,而是企业未来战略发展的必做题。身处这场巨大变革,任何组织和个人都不应将数字化建设置之度外。

为了帮助企业更好地理解和实施数字化建设,帆软精心打造了一张《企业数据化建设知识地图》,涵盖了数据库搭建、数据仓库建设、数据平台建设、数据治理、数据管理、报表制作、BI数据分析工具、数据统计分析思维等多个模块,助您和您的公司掌握数据化之道,引领企业迈向成功之路。

本文《企业数据化建设知识地图》由帆软整理制作>>>>

关注帆软,我们将持续为您讲解企业数字化转型的工具及解决方案>>>>

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一、企业为何需要数据化建设?

在参与企业经营的过程中,所处不同的岗位与职责,员工会面临不同的数据应用问题:

作为CTO、CIO:如何从零打造数据团队,推动数字化管理和应用流程化、常规化,进而提升企业的经营、运营效率,实现真正的降本增效?作为数据人员:如何对企业积累的庞大经营数据进行治理和应用?如何管理企业的数据安全?又如何从数据化管理全局的高度,定位自己的价值和方向?作为业务人员:如何借助各种数据化应用,助推业务增长,实现整体与个人KPI的达成?

而企业间推崇数据化建设的原因有很多,老生常谈的,包括但不限于以下几个方面:

1. 支持决策制定:数据化建设可以为企业提供全面、准确的数据支持,帮助管理层基于事实进行决策制定。通过数据分析,企业可以更好地理解市场趋势、客户需求和竞争对手动态,从而制定更具针对性和有效性的战略和计划。

2. 提升运营效率:数据化建设可以优化企业内部业务流程和运营管理,提升工作效率和生产效益。通过数据化技术,企业可以实现自动化、智能化的运营管理,降低人力成本,减少错误和重复劳动,提高生产力和资源利用效率。

3. 深化客户理解:数据化建设可以帮助企业更深入地了解客户,把握客户需求和偏好,提升客户满意度和忠诚度。通过数据分析,企业可以构建客户画像,进行精准营销和个性化服务,提高客户参与度和转化率,增强市场竞争力。

4. 增强创新能力:数据化建设可以促进企业创新和产品优化,推动业务模式的升级和转型。通过数据分析,企业可以发现新的商业机会和产品需求,及时调整产品策略和服务方向,保持市场敏捷性和竞争优势。

5. 加强风险管理:数据化建设可以帮助企业及时发现和应对风险,提高业务的稳健性和可持续性。通过数据分析,企业可以监测市场变化和业务波动,预测潜在风险和挑战,采取相应的措施和应对策略,降低经营风险和损失。

6. 促进跨部门协作:数据化建设可以打破部门间的信息壁垒,促进跨部门的信息共享和协作。通过建立统一的数据平台和标准化的数据流程,企业可以实现部门间的信息互通和资源共享,加强团队协作和项目合作,提高组织效能和创新能力。

人人都知数据建设的重要性,家家都将「数字化转型」奉为箴言,可实践推进的过程中,很少有人能说自己完全掌握了数据领域的知识体系,也很少有人能向BOSS拿出一套完整的数据建设解决方案。

一头雾水、埋头检索、查漏补缺,还不一定能在搜索引擎上找到全面的答案,或许才是企业数字化进程前期的常态。也正是对数据知识的欠缺,企业数据孤岛、数据烟囱、数据质量与安全等问题也层出不穷。

于是,围绕大家的困惑,帆软邀请了10位标杆企业CIO层级的人物,历时3个月,打磨迭代12次,最终总结出了这份《企业数据化建设知识地图》。这份宝藏图谱,一共分为7大模块,63个体系框架,500个细分知识点,涵盖数据化管理和应用的全流程、全角色。

接下来,我们就将围绕这张地图,为您详细拆解数据建设的各个模块。大家可以根据这份地图的指引,完善自身对数据的认知。

二、企业数据化建设知识地图拆解1. 数据统计与分析知识体系

一个完整的数据分析流程通常包括以下几个方面:

问题界定:首先,明确需要解决的问题或目标,例如,提高销售额、降低成本、改善客户满意度等。问题拆解:将大问题拆分成更小的可管理的子问题,确保每个子问题都可以用数据进行量化和分析。指标确定:确定评估问题解决方案的关键指标,例如,销售额、成本比率、客户满意度得分等。数据收集:收集与问题相关的数据,数据可以来自内部系统、外部数据库、调查问卷、社交媒体等渠道。数据清洗:对收集到的数据进行清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、标准化数据格式等,确保数据的质量和一致性。数据分析:使用统计分析、数据挖掘建模、机器学习等技术对清洗后的数据进行分析,探索数据之间的关系和规律,寻找潜在的模式和趋势。挖掘预测:基于数据分析的结果,进行预测和模拟,预测未来的趋势和结果,为决策提供参考依据。数据报告:将数据分析的结果以可视化的方式呈现出来,制作数据报告或可视化仪表板,清晰地展示问题的分析过程和结论,为决策者提供决策支持。

这个流程中所涉及的专业知识,包含以下几个模块:

1)数据库取数操作:

2)分析与统计学基础知识:

3)常见业务分析数据模型应用:

4)多种可视化图表运用:

5)数据分析及可视化工具学习

6)数据报告制作及汇报逻辑

2. 企业级数据仓库及数据平台搭建

随着企业规模的扩大和业务的增长,企业需要处理的数据量也在不断增加。简单的Excel表格往往无法满足大规模数据的处理和分析需求,从表格到数据仓库,再到后续建设数据平台,是企业对于数据处理和利用需求不断提升的反映,也是适应企业业务发展和数据规模增长的必然选择。

1)数据仓库

数据仓库通用功能架构

传统数据仓库开发流程

数仓建模与维度建模

元数据管理

2)大数据平台

大数据平台功能架构

大数据平台技术架构

大数据存储

大数据处理流程

大数据框架

3)数据中台

数据中台功能架构

数据治理体系

数据资产管理规范

4)数据仓库、大数据平台与数据中台三者功能比较

3. 数据分析及可视化工具选型1)企业数据分析全景图

2)报表工具选型及报表体系搭建

3)自助式BI分析工具引入与应用

4)最终实现企业经营管理闭环

三、结语

企业数据化建设从来不只是IT部门的事情,它需要每一个管理者、每一个部门都紧密合作,它需要全员从意识到行动的全面参与。可数据领域涉及到的技术很广,而且各种新概念、新技术层出不穷,如果一味的埋头苦干很容易一条路走到黑,到头来发现趋势变了就很尴尬。

这份图谱很好地帮您梳理数据分析全流程框架,助企业数字化转型一臂之力!

帆软软件深耕数字行业,能够基于强大的底层数据仓库与数据集成技术,为企业梳理指标体系,建立全面、便捷、直观的经营、财务、绩效、风险和监管一体化的报表系统与数据分析平台,并为各业务部门人员及领导提供PC端、移动端等可视化大屏查看方式,有效提高工作效率与需求响应速度。

希望帆软能成为您职业成长与企业数字化转型过程中的同行者与最强力的推进器!



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