企业数据分析的层次:发现问题、分析原因、预测风险、指导决策

数据分析的层次有多种分类方式和版本,但是基本异曲同工。这里介绍Gartner和德勤的两种分法。

一、Gartner把数据分析分为四个层次(4 Types of Business Analytics Capabilities)。分别是:描述性分析(Descriptive Analysis)、诊断性分析(Diagnostic Analysis)、预测性分析(Predictive Analysis)、处方性分析(Prescriptive Analysis)。

下面对Gartner的这数据分析四个层次的分析方法分别进行介绍:

(1)描述性分析-发生了什么?

顾名思义,该层次主要是能够对已经发生的事实用数据做出准确的描述。比如某企业本月订单签约额比上月增加200万至1200万,但是订单履约率从上月的97%下降到了93%,库存周转率从上月的0.9下降到了0.8。

(2)诊断性分析-为什么会发生?

企业知道到底发生了什么,对我们的来说是基础信息。更重要的是,我们要明白为什么发生,为什么产生这样的结果。比如经过分析,发现订单履约率下降的原因是产品生产受阻,无法完成交付。而产品生成不出来的原因则是部分物料的供应商未能按时送货,导致物料不齐套,无法按时开始生产,进而导致原材料、半成品等库存时间长。

(3)预测性分析-什么可能会发生?

基于上述描述性分析和诊断性分析,我们发现规律,通过预测数据分析指出在不做干预的情况下未来的经营状况。比如物料供应商的送货及时率会影响成品订单的履约率。假如上月某物料供应商S送货及时率只有80%,通过建模,我们可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降3%。

(4)处方性分析-应该做些什么?

有了预测性分析的结果后,我们应该提前预防,在事前就采取必要措施。例如供应商S会导致本月我们的订单履约率下降,我们可能采取的措施就是把S换掉,评估启用S1、S2供应商。通过分析和计算得出:选用某一家供应商或者某两家的订单履约率能提高2%,给出物料供应商建议方案。

二、德勤的数据分析层次,将数据分析的能力由低到高分别为运营报告、详尽报告、高阶分析和预测分析四个层级。

(1)运营报告层级:识别运营效率与合规性,响应业务需求,提供基础运营情况报告,关注数据的准确性、一致性和及时性

(2)详尽报告层级:主动识别业务需求,提供可开展市场对标与辅助决策的详细运营报告,可提供多维度分析与运营看板。

(3)高阶分析层级:进行统计建模和根因分析,以辅助解决业务问题,主动识别业务风险,并提出可行的解决方案建议

(4)预测分析层级:数据分析的最高境界,通过开发预测分析模型,开展复杂的业务场景设计,并结合战略规划,开展风险分析,并提出综合的规避措施建议。

对比发现,Gartner和德勤的两种数据分析层级分类方法有异曲同工之处,即:发现问题、分析原因、预测风险、指导决策。新知识创未来,企业用好数据分析工具和方法,通过数据分析助力企业高速健康发展!

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