商业数据分析的发展阶段

商业数据分析的发展阶段

一、起步阶段

业务需求：

需要业务快速的跑起来，所以数据往往是简单粗暴的，越简单越好。

存在的问题：

流程和规范相对较差，数据往往不规范，需要大量的人力来梳理和清理，指标也相对的单一。

数据阶段：

工具阶段，使用数据来映射和解释业务。

二、初级阶段

业务需求：

快速响应，多维度、多层级的反馈业务，有一定的评估能力，简单的可行和不可行的方案。

存在问题：

往往得出的结论是比较直观那种，就是即使不分析也可以看出因果关系的那种。

数据阶段：

有了产品化方向的需求。

三、发展阶段

业务需求：

需要更加精细化的数据指标和实时的数据响应，有一定的探索性，和指导功能。

存在问题：

预测能力和算法支持不足，结论的支撑不足。

数据阶段：

与业务整合的阶段，变得更加贴近业务。

四、成熟阶段

业务需求：

智能、高效、精准。

存在问题：

可解释性变差，对于不理解数据的人会面对一堆无法直接看懂含义的数据和一些无法直接看懂的业务建议；

细小的数据需求改进变得缓慢。

数据阶段：

智能化的阶段。

整体来看，会越来越高效，越来越智能，商业价值也越来越大。当然也会伴随着智能化能力的增长，数据也会变得更加精细和繁琐。，