他們將長期共存，供企業按需選擇，直到信息化基礎條件發生根本改變。 參考Gartner的雙模IT模式，建議企業根據自身數據應用成熟度來判斷哪一類BI更適合自己，或者是否需要結合使用。 第二，資料型別繁多，包括網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等。 以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅有一兩秒。 最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。 創業 33 年，客戶遍及全球一線品牌的連接器大廠瀚荃集團，成功營運的背後，有賴於數位轉型的搶先布局。
作者透過商業思維的思考模式，引導讀者逐步分析問題，並且試著用不同的手法來解決過去無解的問題，過程十分精彩。 商業思維裡涵蓋四個重要觀念：數據、運營、策略、敏捷。 書本裡分別針對這四個觀念進行完整的分析，一開始帶讀者熟悉一些基本的名詞與概念，接著透過講解案例來加深印象，最後做一個總結。 數據力 所以我們大致知道設定這兩個KPI背後的考量點其實是希望在市場擴張過程中同步提升長期的利潤率，而總部透過要亞太區的求回購率來改善整體利潤率，透過數據脈絡其實就能大致掌握這些資訊了。
數據力: 數位轉型挑戰，關鍵在培養員工的「數據洞察力」及「決策力」
但是，當數據很複雜，如：上千個維度、上百個分析比較、數十個指標，探索型數據分析成了提供深刻洞見與數據診斷的重要工具。 當時，產品部門沒有額外的人力與資源可以進行這個項目。 作者深入挖掘業務部門的需求以後，發現它所需要的資料其實都可以取得，因此向業務主管提議，是否先以暫時解的方式處理，透過人工整理 Excel 的方式，做出該報表的第一個版本。 我們要做的事情很多，需要根據事情的優先順序做取捨、排期或是妥協。 台灣是製造業起家，在多年製造業思維的薰陶下，我們早已習慣專業分工。
- 餘獨愛BI之出分析而不拖遝，做視覺化還算酷炫…….”。
- 每家公司都知道數據有強大的威力，但大多數公司難以充分發揮數據的全部潛力。
- 敏捷力，面對多變環境的必備能力，以年或季為單位的計畫早已難以應付多變的環境，如何借力敏捷，讓企業具備更強的因應能力將是勝出關鍵。
- 對此，毒物專家指出，目前並沒有相關數據顯示對身體有益，以一般醫學醫學觀點來看，輻射物質對人體不會有好處，還是會建議盡量不要接觸。
- 透過FineBI自助資料集功能，普通業務人員就能拖拖拽拽對資料做篩選、切割、排序、彙總等，自助靈活地達成期望的資料結果，並選取智慧推送的圖表和Dashboard實現資料的視覺化。
- 新北市編列教育預算年年增加，從2019年555億到明年編列逾740億，從2021年開始連續4年投入全台縣市第一多的教育經費。
- 我也曾運用這套方法論幫助企業進行數據分析的專案，專案團隊因為有了正確的思維與工具，加上清楚的步驟做法，在進行專案任務的規劃與實際執行時，能比以往更有效率，成功率更高。
「上雲」已經不是選擇題，而是攸關生存的是非題；如今企業應該思考的是，如何在雲端之上，運用「數據」為企業發展帶來最佳效益。 若您是身為企業主管或是人資同仁，從現在起，在為企業招募或培養人才時，具備數據分析技能的數據洞察力以及決策力就是必定要考慮的重點。 1.首先要找出與「降低公司的離職率」相關的數據，例如每月離職在職員工數、員工基本資料、離職問卷調查等等。
數據力: 不是你沒有實力，你只是選錯timimg！「這個時間點」提出要求，別人最容易接受！
奠基於過去累積的大數據資料庫，配套資訊系統加上人工智能判斷，掌握淡旺季訂單等趨勢，告別過往猜測摸索的不確定性與風險，目前 60％ 採訂單生產，未來有 30％ 將轉為計劃生產，實現精準生產、精準庫存，能夠大幅降低成本，驅動公司持續成長。 企業在經營上，常碰到一個問題：每月營收目標都有達成，但是，毛利卻不如預期，而且，各部門提報的毛利和財務報表又不一致。 這時，不能只靠經驗，想方設法地開源節流，而是如何透過數據去檢視經營績效，找尋營運上（operation）的疏失、差異或前後不一致，即時反應在下一次的營運活動上。
凡本網站註明“來源：中國網科技”的所有作品，均為本網合法擁有版權或有權使用的作品，未經本網授權不得轉載、摘編或利用其他方式使用上述作品。 報告期間，公司一直致力於加強供應鏈管理體系，擴大産品類別，增加産品數量和SKU，尤其是自營産品。 截至2023年5月，自營産品的數量已超過120個。 公司自營品及直播團隊人數達1103人，其中供應鏈和産品團隊達到345人。 侯友宜上午赴致理科大出席新北市112學年度第1學期公私立學校校長會議，致詞說教育把孩子培養適性發展，畢業後為國家所用，且學生不是只在台灣競爭，還需要跟國際競爭，教育攸關國家未來。 新北市編列教育預算年年增加，從2019年555億到明年編列逾740億，從2021年開始連續4年投入全台縣市第一多的教育經費。
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因此，我們必須透過執行來獲取回饋，透過回饋檢視計畫與實際的落差，並調整行動方案與關鍵結果。 這樣的工作模式最大的問題是，策略經過層層轉達以後，實際執行專案的員工往往不知道每天進行的工作，究竟是為何而做，究竟是為何而戰。 傳統型的流量池經營，未曾思考過如何讓這些轉化到一半的流量再次被激活轉化，對於手邊的名單，唯一的操作方式就是發 eDM，已經成交的客戶，未做有效的運營，無法讓客戶開始使用，持續使用，獲得成效後發生回購與推薦。 看懂數據關係後，進一步知道創造這些數據的關鍵行為是哪些，公司如何創造收入與獲取客戶、如何留住客戶、如何發展產品、如何拓展通路等，這就是所謂的運營方法。 所以我們不會空喊著要改善業績表現(落後指標)，而是會從具體的增加拜訪數量、增加流量、提高轉化率(領先指標)等地方下手，而這正是管理過程的優化方法。 成果看落後指標，管理看領先指標KPI或KR基本上看的是對目標的衡量指標，落後指標的達成一般就等於公司目標的達成，若有偏差，一般是指標設定不對，但落後指標是屬於執行成果，若要優化落後指標的達成率，我們必須從領先指標下手。
一個企業在成長過程中，因為不同的發展階段，為了不同目的，運用有限預算以及演進中的技術，來建置資訊系統。 數據力 幾代下來，幾經修改，新的功能屈就於舊有的架構，疊床架屋，造成系統間不易溝通。 加上各部門各行其是，系統建置與維護人員經常異動，知識斷層嚴重，數據可用但是雜亂封閉，就如企業管理者常說的一句話「資料我們都有，只是不知道該如何用」。
數據力: 數據分析帶來的「洞察力與決策力」是企業數位轉型成功的關鍵因素
老闆的責任是找到問題與發現機會；高階主管的責任是規劃策略；基層主管的責任是滿足需求；專案團隊的責任是負責執行。 業務團隊負責在前線打仗拼業績，產品團隊主要支援各個業務部門。 在科技數位化浪潮的席捲下，企業紛紛建設自有的數據平臺，轉型資料化運營。 不過目前，很多人對數據產品的概念和理解還是模棱兩可，想入行做大數據產品經理，或者準備搭建、採購能夠滿足企業... 若您對大數據分析與運用有高度興趣，且具備金融顧客經營/證券數據分析能力，歡迎加入我們，成為金融Fintech領航家。 職務說明： 1.整合內部資料庫及外部數據、統計分析給予功能優化建議並建置精準行銷模型掌握客戶畫像。
更常見的風險，會是分析人力資源的浪費，若各部門蒐集的資料沒有好的數據定義與品質，分析團隊很容易花大把時間下去而無產出。 欲做資料分析的各個部門，也很容易因為過程中阻力大（看不懂資料邏輯與定義）而放棄撈取資料。 在過程中，甚至可能會發現有些資料不存在於系統當中，需要進一步的解讀與定義數據邏輯。 Lab Memo：列出各種資訊對於改善網站幾乎沒有任何用處，建議初期開始觀測網站數據者，持續並定期追蹤特定指標，若發現問題則進一步追溯原因並提出對應方案。 透過每月持續確認同一指標（CV、UV或PV），找出網站的問題，同時理解市場及使用者的變化，就像我們定期測量體重一樣。 唯有一段時間的定期追蹤，才能對數據的「變化」有所反應，進而找出原因、做出改善。
數據力: 大數聚
敏捷式管理方法不斷地找尋現存工作中價值最高的部分優先執行，創造的效益明顯更大。 當我們聚焦於創造價值而非追求完整時，每個單位時間所創造的價值便會不斷提升。 在每一段規劃與調整時，時時問自己「我們離目標還有多遠？是不是更接近了？」盯著目標做規劃，才不容易走偏。 接受不確定性不代表對它置之不理，而是在相對可控的時間區間內，盡可能將不確定消除，並透過價值高低來處理那些突如其來的變更。
既然資料治理是數位轉型的「地基」，為什麼許多企業在這段旅程中，走得這麼艱辛呢？ 另外光是透過一些研討會或工作坊是不夠的，如果您想在自己的人力資源部門內發揚光大，建議未來的部門會議PPT報告，都必須結合數據分析報告看到的機會與問題，提出改善與創新對策，讓同仁慢慢養成以數據為導向的管理思維 。 無數的資訊系統、數據專案形成了所謂的數據孤島（Data Silos），造成數據分散（scattered）、破碎（fragmented）、不完整（incomplete）、不一致（inconsistent）。 最核心的問題在於ID，如產品ID、訂單ID、甚至料號ID，在不同系統、不同部門、不同的目的下，定義成看似一致卻意義不同或是名稱不同卻意義相同的辨識元件。
數據力: 服務項目
行內的其他業務部門，有計畫財務部，公司業務部，消費金融與信用卡中心，風險管理部，營運部，各部門對自己的業務數據都有自助分析的需求。 比如計畫財務部要做經營分析、資金清算，消費金融與信用卡中心要做信用卡發放的覆蓋率、信用卡消費的分析，公司業務部要做增長的趨勢、增長速度的分析，風險管理部有對對標上市銀行的相關分析。 FineBI是自助式BI工具，主要面向業務人員、資料分析人員，適用於業務即席分析的需求。 兩者最後的報表和資料分析結果都是給領導、管理層看的，他們透過分析結果來制定決策。
面對瞬息萬變的市場，對追求永續發展的企業來說，「不盡知用兵之害者，則不能盡知用兵之利也」、全面且準確把握企業內外活數據，全面分析情勢的態度，盡知利害得失，尤其要注意鑒別那種形似有利、動則無利甚至有害的情況，隨時做決策，因應外在變化。 數據的多元性、屬性及其空間維度都遠比自來水複雜，我們可以想像數據空間的複雜度有如宇宙星際一樣，一望無際，要探索新的趨勢、顯著變化、相關統計因子，以及篩選相關的範疇、維度或特定數據集都不是容易、顯見的，更何況並非數據工作者都具有操作數據庫查詢的能力。 「數據力」是企業在面對快速脈動的市場與錯綜複雜的營運環境時，知道如何掌握詭譎多變的情勢，知己知彼，以變制變，出奇制勝。
數據力: 數據力 — — 掌握公司現況的關鍵利器
客戶終身價值是一個各戶終其一生可以為公司帶來的價值總和。 簡單計算方法：客戶的消費金額＋因推薦而成交的總金額。 不過本篇我再補一下從指標設計的角度思考，在前面的篇幅中，我曾提到生產部門的良率維持得很好，所以多數狀況下可以視為一個穩定因此，在日常管理時可以少花心思在上頭。 三個人說的都對，看起來也都是站在公司角度思考，但你會發現他們其實仍在捍衛自己的KPI，而非一起討論出哪個方案較佳，然後優先將資源讓給該部門。 看到流量下降20%，在轉化率不變的狀況下，我們應該預期業績可能會掉20%，看到轉化率從10%提高到12%，在流量不變的狀況下，我們可以預期業績可能會成長20%，這是一個很簡單的數學算式，我相信難不倒大家。 本週從週二開始，將有更多美國就業數據公布，先是 7 月份職位空缺和勞動力流動率調查 (JOLTS)，這項調查主要追蹤月份的職位空缺、雇用、辭職和離職數量。
校務評鑑是各校4年一度的大事，為準備評鑑的報表，往往需要至少一、兩周製作檔案，加重行政工作，卻無法數據分析評鑑結果。 新北市長侯友宜今天表示，校務評鑑讓老師非常辛苦，新北今年透過啟用大數據辦學分析系統將行政減量，校務評鑑60年來首次不用紙本，又能透過數據分析，找出學校辦學特色。 FineReport和FineBI的配合上，比如FineReport用於固定日周月範本、填報場景、大屏和一些複雜報表的開發工作，自助式BI用於發現探索問題等靈活的業務分析需求。
數據力: 企業要推數據治理，先注意團隊容易在哪卡關？
FineReport 是一款專業的報表工具，側重資料展示，用於製作各種複雜類格式的報表和儀表盤，尤其是固定報表格式的，比如經營分析報表、銷售報表、月報年報等。 將表哥表姐從Excel繁瑣的手工重複製表中解放出來。 獨創的資料採集錄入功能讓使用者可以透過線上的互動表單採集實時資料，錄入資料庫。
根據KPMG觀察，許多企業光是在設定資料相關的角色與使用權限上就會遭遇卡關情況了。 數據工作者在使用活數據上，最怕的是面臨巧婦難為無米之炊的窘境。 一個可以支援速度、深度與廣度的「活數據基礎架構」，將讓鮮活的數據迅速流通、進入可用（Ready to Use）狀態，讓另一端的數據工作者能立即取用、進行運算、分析或視覺呈現。 對數據使用者來說，其角色就如同餐廳裡的主廚，直接取自來水即有清潔的水可用，而無須從挑水、過濾開始，可以專心投入時間精力做好自己最擅長的烹飪工作。
數據力: 商業思維學院
舉一個例子幫助大家了解，我們設定一個「改善服務品質」的目標，為此目標設定了兩個關鍵結果「產品的退訂率降低 5 %」和「產品的滿意度從 8.8 分提升到 9.2 分」。 接著我們檢視一下兩個關鍵結果與目標間的關聯性是否夠強：這兩個關鍵結果都可量測；兩個關鍵結果與服務品質皆有直接關係。 接著，我們透過掌握關鍵數據的實際表現來掌握當下的數據表現，而當下的數據表現當然是源自於當下的運營方法。 若我們希望提升這些關鍵數據的表現，必然得有新的做法，而這些新做法通常源自於策略規劃。 數據力2023 這本書最難能可貴的地方是，作者提供的案例與對話都非常貼近真實的商業環境，也是我們平日工作中經常反覆發生的問題。
Ｏ是目標（Objective），KR 是關鍵結果（Key Results）。 如果採用季 OKR，每一季會制定 3–5 個目標，每個目標下面各自有數個關鍵結果。 而「數據力」的概念其實可以呼應目前熱門的「大數據」或是「資料分析」，公司在營運中不斷地收集產品與客戶的資料，透過資料分析平台，從破碎的資料中挖掘出黃金，也就是轉換成各種可能的賺錢機會。 往下細追原因發現是有2個業務原本週缺席了2天，所以拉低的人均次數，所以看起來每日出席人數其實算是影響人均開發數的領先指標，應該被加上去，當每日出席人數被列為需被管理的領先指標，那業務主管們便必須要妥善安排業務人員的排休，否則業績便可能因此受到影響。
數據力: 時間管理能力不足才會常加班？利用「CCB法則」揭開問題的真相
要注意的是，换个行业，换个公司，换个产品，换个发展阶段，具体场景都会变化。 數據力2023 所以企图追求“万古不变的数据分析真理”，只会让自己在玄学道路上越走越远。 想提升洞察力，就多多积累具体场景碎片，提升具体分析能力。 數據分析的收尾，共分為「先提對策－說明問題－分析原因－再提對策」的四個層次，配合在前面步驟做成的圖表，在一開始就清楚表明結論。
雖然「資料我們都有」，但是難以建立數據關聯性、無法看見數據全貌。 1、商品查價力：電商部門最怕商品活動執行成效與目標不符，例如業績額、訂單數、均客單等數字無法達到預期目標，也就是業績壓力。 數據力2023 電商部門同時須兼顧營業額與毛利率，如果採取低價策略，當然可以把價格壓低去拱高營業額，但就會壓縮獲利。 畢竟進貨商品是要先付錢的，和下廣告預算一樣，如何佐證並告訴老闆進這個商品是正確決定？ 因此電商部門需要在最短時間內，知道競爭對手的品商價格浮動，才能訂定最佳的數字策略因應。
3.分析未滿試用期人員的離職問卷回答中，發現回答「工作無法順利上手，沒信心能做這份工作」占了83%。 為期半年的專案，管理的難度是一個月專案的 10 倍以上。 如果將案子縮小到 2 週交付一次，2 週內規劃的範圍小，規劃出錯的機率大幅降低。 2 週內市場與老闆期待變化發生的機率也小，因此專案會處於相對穩定與可控的狀態。
數據力: 自動輸入 APN 設定
然而，公司在長大過程中，終將往多元化發展，若可以，建議先從一個構面下手，例如產品或通路，而非一次變動多個構面，以免管理失控，當然了，若你能承擔高風險，或管理十分到位，那你還是可以大膽一些。 談到這裡，你是否覺得負責一個business實在有夠複雜，要看的指標竟然有這麼多，但不要氣餒，你學會這個觀念，並且願意用它來改善你的管理，基本上你已經贏過很多人了，而且我還要在教你一個簡化管理複雜度的方法。 一般來說要讓營收提升，最基本的我們會希望能增加訂單數，或者提高客單價；而要提高訂單量，一方面是增加業務開發量，另一方面則是提高成交率；要增加業務開發量，則是名單數要充足，或者人均開發次數要增加；名單數要增加，則仰賴瀏覽數的提高，或者留單率的上升。
數據力: 網站導覽
基本上就是在一件事情發生前的早期徵狀，掌握領先指標可以讓我們對落後指標的可能結果有所預期。 南韓國土交通部，在2006年時制訂「航空器重量與平行管理基準」，每隔５年１次，或者必要時，得算出乘客標準重量的平均值，用來計算「航空器重量」，以及「機內重量分配」的標準，讓航空公司可以更精準測量，每趟飛行需要使用的燃料用量。 而乘客標準重量，就是乘客會在登機口前提著隨身行李，站上體重機測量，以夏季的平均數據來看，男生是81公斤，女生則是69公斤。 這些資料都會以匿名處理，也不會對外公開，更不會強迫旅客測量。 只是要在人來人往的機場裡站上體重機，不少人還是會有點不好意思，若不想量其實也可以直接拒絕。 若要更改設定，請點一下每個欄位並輸入電信業者提供的資料。
