数据分析
将数据转化为具有更深入见解的可操作商业智能，为快速决策提供信心.
76% 的首席执行官表示，他们将投资于自动化和近 40% 的首席执行官认为，如果他们不进行转型，他们的组织在10年内在经济上是不可行的. (普华永道2023年度全球CEO调查)
LBMC的数据分析团队由经验丰富的数据专业人员组成，使用现代数据技术提供尖端的解决方案, 健壮的治理框架, 以及简化的自动化流程. 在多个行业都有成功的记录, 我们帮助您充分利用数据的潜力来推动增长, 效率, 和创新.
企业使用数据分析做什么?
推动业务增长
数据可以提供有价值的见解，为关键业务决策提供信息，从而帮助推动业务增长. 通过分析数据，识别模式和趋势, 企业可以获得洞察力，使他们能够对其运营做出明智的决策, 产品, 和服务.
提高决策能力
数据分析可以通过为企业提供对其运营做出明智决策所需的见解来帮助改进决策, 客户, 以及市场趋势. 利用数据分析的力量, 企业可以做出更准确、更明智的决策, 提高效率, 提高盈利能力, 以及长期的成功.
提高运作效率
数据分析可以通过确定可以改进流程的领域来帮助企业优化运营, 优化资源, 降低成本, 从而降低成本, 提高了生产率, 提高客户满意度.
什么是数据策略?
A 数据策略 是否有一个全面的计划来利用数据作为战略资产并推动业务增长和优化.
数据战略的5个基本组成部分
- 业务目标: 定义数据计划的业务目标，并根据数据计划的价值和对业务的影响确定其优先级
- 数据技术: 确定实现每个数据计划的业务目标所需的数据技术和基础设施
- 操作模式: 建立运营模型来定义、设计和构建数据产品
- 数据治理: 实现对数据所有权、数据可发现性和数据质量的治理
- 路线图: 概述数据旅程，包括里程碑和目标
整体, 数据策略应该与业务策略保持一致，以便数据支持并加速业务目标的实现.
数据策略框架
分析运营模式
- 人: roles and responsibilities; skills and expertise; data literacy and culture; and talent / recruiting strategy
- 过程: 创新; prioritization and funding; transformation; governance; and knowledge management
- 技术: architecture and tech strategy; operations and maintenance; security, 可靠性, 和连续性, access management; and sandboxing and experimentation
定义用例
- 战略实施的具体方式: profitability analysis; data-driven marketing; management reporting; and customer engagement
数据策略
- 策略
- 愿景
- 任务
我们设计数据战略路线图的方法
对现状的评估
综合评估以下内容: data inventory; data quality; analytics and reporting; governance and security; IT infrastructure; and business processes
确定当前状态和未来状态之间的差距
确定潜在的改进: data awareness and literacy; business optimization; data-driven decision making; and data governance
设计一个数据策略路线图
明确定义一个计划，包括: goals and objectives; phased approach; timeline; data analytics capabilities; and data infrastructure blueprint
什么是数据可视化?
数据可视化 以可视化格式呈现数据的过程是否易于理解和解释. 它是企业做出更好决策和获得竞争优势的重要工具.
- 传达复杂的信息: 可视化帮助利益相关者理解数据并做出更好的决策.
- 识别模式和趋势: 通过可视化可以更容易地发现趋势和识别异常值.
- 支持协作: 可视化可以被利益相关者共享和讨论.
- 提高效率: 通过使用可视化, 企业可以快速确定可以提高效率和优化运营的领域.
- 保持竞争力: 数据驱动的企业可以通过可视化识别洞察力和机会来保持竞争力.
数据可视化是企业做出更好决策的关键工具, 提高效率, 保持竞争力. 使用正确的数据可视化策略, 企业可以释放其数据的全部潜力来推动增长, 创新, 和成功.
案例研究:医疗保健客户
问题: 明升体育app下载客户将数据存储在不同的内部部署系统中，这些系统彼此不协调. 这使得很难获得统一的数据视图并生成有意义的报告. 结果是, 客户缺乏对关键指标的可见性, 这使得数据驱动的决策具有挑战性.
解决方案: 为了解决这个问题, 我们首先将客户端的数据迁移到Azure云, 这使我们能够协调数据并创建客户端数据的统一视图. 具有统一的数据视图, 然后，我们使用Power BI构建了自定义的应收账款报表, 为客户提供关键指标(如客户余额)的实时洞察, 杰出的发票, 和更多的.
该解决方案允许客户监控其财务绩效, 识别潜在问题, 并做出数据驱动的决策. 有可靠的报告和清晰的数据视图, 客户能够优化他们的操作, 改善他们的财务表现, 推动增长.
案例研究:制造业客户
问题: 制造公司可视化其零售商的产品销售百分比变化.
解决方案: 我们使用Power BI开发了一个定制的仪表板套件, 这使得公司能够轻松地识别销售百分比变化较大的地区和商店. 销售团队能够利用这些信息，通过向零售商展示产品的高需求来增加销售额.
定制仪表板套件提供了对销售指标的洞察力和改进的可见性, 使公司能够做出数据驱动的决策，并优化他们的销售策略.
LBMC数据分析领导力
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