如何实现可靠的数据可视化|大简学苑

最爱大简2019-02-10 15:53:43

数据可视化最终还要回归到“阅读者”,通过传递有指向性的数据,找出问题所在,制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行动。


这里,企业内数据还不同于普通的应用数据,它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户,而是通过合理的展示和分析,再经应用者或管理者思考和判断,最后采取行动,从而发挥价值。



1、谁是可视化的受益者


无论你在做一份传统的报表,汇报的PPT还是其他,首先需要搞清楚这是给谁看的,他需要了解哪些事项,关注那些指标,在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据,一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标,这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容,之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。


2、梳理指标体系


数据可视化是要讲繁杂的各条数据,梳理成指标,围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系,最后通过可视化的方式展现,比如回款率、收益效率….


可以说,数据分析工作是否成功,大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求,拉来数据,建好数仓….


3、将数据可视化与业务方案结合起来


如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据,那就在制作过程和汇报过程中,加入这些问题。


在规划数据可视化方案时,要明确这是要解决用户特定问题的,所以你的方案不仅要能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。


数据可视化,最终时为了企业良好的运营而服务的,这是它的商业价值。如果你不关注企业的战略和行动方案,很难建立起具有联动价值的信息图。比如,企业执行的行动方案,通常是为了达成和实现企业的战略目标,通过这样的手段实现精益管理和精益运营。所以,可视化的解决方案要能够做到,行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。只有建立起来具有联系的信息视图,才会获得有价值的数据可视化。


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