京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析,企业管理的GPS
还记得在GPS之前旅行是什么样子吗?在你熟悉的路上驾驶是没有问题的,但是当要出去旅行的时候会不会觉得有一些迷惑:高速路上的哪一个出口才是正确的?我们经过了那个红色仓库了吗?加油站员工告诉我们的是在第三个还是第四个路口右转?当然还有坐在后排的孩子不停地问什么时候才能到达目的地。好吧,孩子们还是照旧喜欢问这种问题,就算他们能够看到前排的GPS并且得到他们问题的答案。
GPS好在能让我们从“我们在哪儿”转移到“我们想去哪儿”的问题,当然它们也总是在第一时间告诉我们当前所处的具体位置。如果我们连目前的位置都不清楚的话,想要知道怎么抵达我们想去的目的地更是难上加难。
这也就是,在企业管理中,一切跨步太大的组织架构变化都是如此困难的原因:就算我们知道我们想要去哪儿,也就是说我们知道我们的企业应该是怎样的,我们却很难真正知道我们该从哪儿开始改变。这样的说法并不那么直观,因为我们总是说我们很了解自己的企业,我们可以咨询别人的看法。但是不幸的是,好比如在刚刚提到的GPS的类比中,我们总是可以通过看到窗外的树和街道来给我们一些信息,但是那些信息真的足够让我们知道我们所处的位置吗?在一个没有更加广一点的前提下,我们所了解到的信息的价值是非常有限的。那么该怎么做呢?
幸运的是,这个时候大数据就能够起作用了。非常重要的是尽管我们总是在定义“大数据”,它蕴含的并不只是数据,而是用数据分析来进行企业决策。数据分析能让我们了解到企业中正在发生什么,也就是说能告诉我们该从哪个地方开始改变。当然,我们依然需要一些有企业行为和企业心理学知识人来将数据分析的结果转化为真正能够使用的地图,这也总要比胡乱猜测好得多。
比如说,下图的图表是通过Macromicro开发的数据分析软件展示的一个制造公司职工的年龄分布情况。
图表显示这个公司未来将会出现领导层职位的空缺:注意到在年轻新员工区域的突起,和第二个相对年长的员工区域的突起,同时也注意到这两个突起之间员工的分布。
显而易见,公司的领导层和有经验的员工都聚集在第二个年长员工的区域中。这些年长员工都会在不久后退休,那么到时候谁来管理整个公司呢?
大数据
那么这样就够了吗?我们能够从数据中知道我们现在要做的事情:培养员工将来替代管理层。其实这样依然是不够的,因为就算我们通过数据分析搞清楚了我们接下来该做的事情,并不代表我们知道该怎样去做。好比如IQ测试虽然能够让你知道你有多么聪明,但是并不能确切地告诉你该有怎样的课程安排,也就是说就算你知道需要一个更加具有挑战性的课程计划还远远不够。相似地,知道领导层将在未来出现空缺并不能给我们关于选择谁来培养和怎样培养的信息。数据分析告诉我们一些事实,但是依然需要人脑来讲这些事实转化为有用的信息。
不得不承认这样有点让人失望:没有给企业管理和发展使用的GPS来告诉我们该在什么时候怎样转弯。和地理环境不一样的是,企业永远不会是静止的。数据分析能够为我们在不停变化的企业环境提供指导,但是它提供的并不是一个终点——数据分析更是一段旅程。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12