商业智能项目中的10个技巧和要点
网络数据时代，数据分析这一术语无处不在，更多的公司也开始使用数据可视化分析平台，帮助企业进行数智化转变，以数据驱动支持决策。下面就让小编来给大家分享一下商业智能项目中的10个技巧和要点，让我们一起来看看吧。
商业智能项目中的10个技巧和要点
商业智能项目的技巧要点有哪些
1）避免对数据分析的偏见
我们做的许多脑力劳动都是无意识的，这使得我们难以做出决定时所使用的逻辑。我们甚至想要看到的是自己希望的数据而不是眼前的实际的数据。
与正在使用数据的团队一起工作将为你提供有用且有见地的反馈。使数据分析结果使所有人可见，无论他们的技术技能如何，都可以访问它并帮助做出明智的决定。通常，这是通过创新的数据可视化分析来完成的，以一种使更多人可以启动良好的数据驱动型业务决策的方式可视化曾经是复杂的表格和图形。
随着越来越多的人了解实际数据，你将有机会获得更可靠的反馈。证明是数字。通过1000多家主要商业投资的研究表明，当组织在减少他们的决策过程偏差的影响的工作，他们取得回报高达7％以上。在数据分析方面，减少偏差并让数据结果代表自己是至关重要的。
简单意识–每个人都有偏见，但是意识到存在偏见会影响决策，可以帮助限制他们的影响。
协作–同事比别人更容易发现自己的偏见，因此可以帮助你控制自己。拒绝其他人的决策，并注意董事会中的偏见行为。寻找冲突的信息–向自己和他人提出正确的问题，以识别偏见并将其从决策过程中删除。
通过消除偏见，可以发现更多机会。摆脱先入为主的观念并真正研究数据可以警觉到可以真正改变底线的见解。请记住，商业智能不仅应该避免损失，而且应该赢得收益。
2）确定数据分析目标
为了充分利用数据团队，公司应在开始分析之前确定其目标。制定策略，避免遵循炒作而不是业务需求，并定义明确的关键绩效指标（KPI）。尽管可以选择各种KPI示例，但不要过度使用它，而应专注于行业中最重要的示例。
3）现在收集数据
收集正确的数据与提出正确的问题一样重要。对于小型企业或初创企业，数据收集应从第一天开始。Twitter的共同创建者和创始人Jack Dorsey与斯坦福大学分享了这一经验。“在Twitter成立的头两年，我们一直视而不见……我们将一切都建立在直觉上，而不是在直觉和数据之间保持良好的平衡……因此，我为Square撰写的第一件事是管理仪表板。我们有非常严格的纪律来记录一切并衡量一切。” 话虽如此，但在公司中实施业务仪表板文化是正确管理将要收集的数据集的关键组成部分。
4）找到未解决的问题
设定好策略和目标后，需要找到需要答案的问题，以便达到这些目标。提出正确的数据分析问题有助于团队专注于正确的数据，从而节省时间和金钱。在本文前面的示例中，沃尔玛和Google都存在非常具体的问题，这大大改善了结果。这样，可以专注于真正需要的数据，从“以防万一”直截了当地收集所有内容，可以转到“收集数据以回答问题”。
5）查找解决这些问题所需的数据
在已收集的数据，试图把重点放在你的理想的数据，这将帮助解答在前一阶段中定义的悬而未决的问题。一旦确定，请检查是否已经在内部收集了此数据，或者是否需要设置一种收集或从外部获取数据的方法。
6）分析理解
这看起来似乎很明显，但是我们不得不提一下：在设置了所有要回答的问题和数据收集的框架之后，需要通读它以提取有意义的见解和分析报告，从而开展以数据为中心的业务决定。实际上，用户反馈是有用的工具，可用于对客户体验进行更深入的分析并提取可行的见解。为了成功做到这一点，拥有背景非常重要。例如，如果想改善购买渠道中的转化，那么了解访问者为何下车的选择将是至关重要的。通过分析反馈表单（在此渠道内）的开放评论中的响应，将能够了解为什么它们在结帐中不成功，并相应地优化了网站。
7）不要害怕重新审视和重新评估
我们的大脑跃跃欲试，不愿考虑替代方案。我们在重新评估我们的初次评估方面尤其不擅长。一个曾经是平面设计师的朋友曾经告诉我，他经常会发现自己陷于项目的最后阶段。他致力于自己选择的方向，不想放弃它。由于错误的原因，他被投资了。的确，当发生这种情况时，他将不得不重新开始，以查看使他陷入困境的失误。最终产品的返工时间总是比他从最初的草案中拼凑出解决方案要好几年。
验证数据并确保跟踪正确的指标可以帮助摆脱决策模式。依靠团队成员的观点并进行分享可以帮助发现偏见。但不要害怕退后一步，重新思考决定。也许感觉像是一阵失败，但是要成功，这是必要的一步。与我们等待观察发生的情况相比，了解我们可能在哪里出错并立即解决该问题将产生更多积极的结果。等待观察发生的情况的费用已得到充分记录。
8）以有意义的方式呈现数据
挖掘和收集见解很好，但是设法告诉发现并传达信息会更好。必须确保敏锐度不会被挖掘和积满灰尘，并且将用于将来的决策。借助出色的数据可视化软件，无需精通IT即可构建和自定义功能强大的在线数据可视化 ，该数据可视化可以讲述数据故事并帮助团队和管理人员做出正确的数据驱动商业决策。
9）制定可衡量的决策目标
提出问题之后，数据和见解就变得困难起来：决策。需要将获得的发现应用于业务决策，而且即使数据相互矛盾，也要确保决策符合公司的使命和愿景。设定可衡量的目标，以确保走上正确的道路……并将数据付诸行动！
10）继续发展数据驱动型业务决策
这通常被忽略，但是它仍然非常重要：不应该停止检查，分析和质疑数据驱动的决策。在我们高度互联的数字时代，我们拥有比以往更多的数据访问权限。为了从这些洞察力中提取真正的价值，至关重要的是根据周围的环境不断刷新和发展业务目标。
借助各式各样的数字洞察和信奉数据分析促进商业智能的力量，我们能够作出能促进业务增长、发展和提升盈利水平的更明智决策。以上就是小编为大家分享的关于“商业智能项目中的10个技巧和要点”的全部内容啦，希望能给大家带来帮助哦。
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