数据分析-商业智能的应用

数据分析-商业智能的应用

数据分析，用数据来进行决策支持。

举一个例子：你要从A地开车到B地，两地相距90公里，要求一个小时要到。

我们需要知道的信息：

1.现状，你现在在哪里，走了多远了，走了多久，走的是否够远。

2.趋势，现在是加速，减速还是匀速，还是休息。

3.预测，按照目前的速度是否能按时到达，是否需要加速或者减速。

下面我们进行更加细致的分析，

1.需求分析

需要知道，自己现在在哪里？走了多远？多久？剩余多远，还需要多少时间。还要知道自己时刻的速度是多少？那么在慢的时候就可以进行加速。

仪表盘：判断是否会正常到达

时间-路程曲线：知道自己的现状

加速-减速-匀速：表明现在的状态

2.技术支撑

需求中需要的信息都是作为技术要点

汽车行驶的距离，花费的时间，距离目的有多远，速度是多少？

3.试运行

你开着车出发了，前半个小时你开了45公里，每小时九十公里，这个数字是没有任何问题的，之后的15分钟你在高速上遇到了堵车，10分钟只前进了5公里。你还剩40公里，你的时间还有10分钟。于是你加快速度，你需要每小时120公里，你才能到。事实上呢，肯定会迟到，因为有加速度的存在，你不可能直接从30公里每小时直接跳到120公里每小时。

这个过程中你学会使用了我们的仪表盘，根据自己的情况做了一些调整。

4.引领性和滞后性指标

引领性信息：加速或者减速

滞后性指标：行驶的路程和花费的时间

引领性信息具有'破坏性的洞察力'，可以用于优化业务流程，并通过反馈到战略层而形成闭环。

目标-业务战略-关键性成功因素-引领性信息-滞后性信息-新业务流程的开发与控制。