運用データ管理（データに基づいた運用管理を構築するには？）

データに基づいた運用管理を構築するには？

企業の IT 担当者は、ビジネスからのさまざまな要求に直面することがよくあります。数回繰り返すと、誰もがこの効率が低すぎると感じます。研究者は忙しい開発タスクから時間を割いてデータのクエリと統計を行う必要があり、ビジネス部門やリーダーはデータを取得するのに長い時間待たなければなりません。反復的な作業が多すぎるため、データと需要が増加すると、プレッシャーはさらに大きくなります。

問題があれば解決策はある。効率性を向上させるために、一般的なビジネスニーズを収集し、固定データテンプレートを作成し、Excelデータを直接インポートして電子メールで送信できます。

しかし、メールの送信が不安定で安全ではなく、コミュニケーションが不便で、データのインポートでエラーが発生することが多いため、レポートツールが開発され、使用されていました。プロセスが確立し、アナリストの数が増えた後は、データ分析やマイニング技術と組み合わせることができるBIなどのツールが使用されるようになりました。

このような現象を見てみると、実はビジネス運営の過程のいたるところに存在しているのです。財務、営業、マーケティングなどのビジネスでは、データ分析に対する需要が強くあります。リーダーたちは、山積みのレポートを見ることにも飽きており、決定的なデータを見ることを好みます。

データ分析を個人または特定の問題に適用すると、データ管理は企業のビジネスレベルで使用され、管理を支援し、利益を生み出します。実際、データに基づく経営の兆しはすでに現れており、定量的な経営とKPIを組み合わせるのはその好例です。

ビジネスレベルのデータ管理

データ分析だけでは、最大のパフォーマンスと効率を実現することはできません。正しい分析結果が最も実用的な方法でビジネスレベルに適用された場合にのみ、メリットを生み出すことができます。継続的に利益が生み出されてこそ、データ駆動型経営と言えるのです。

ビジネスロジックに応じて、データ管理は次のレベルに分けられます。

1. 業務指導管理

データの収集、統計、追跡、監視を通じてビジネス管理モデルを構築し、ビジネスを導きます。ビジネスは、データと最も直接的に接触するレベルです。分析・処理されていないデータの中には、日常の業務管理に直接適用できるものもあります。

例えば、販売業務における日次売上、月次売上、年次売上の達成など。電子商取引マーケティング事業におけるトラフィック、新規ユーザー数、および1日の取引量。

2. 業務分析管理

業務分析は、収集されたデータの分析と管理に重点を置いており、要約すると、人、商品、場所、才能の分析と管理になります。

たとえば、顧客関係管理 (CRM)、財務分析管理、サプライチェーン分析管理などです。

3. ビジネス戦略管理

ビジネス戦略管理では、直接的な経営判断を行い、各ビジネスリンクに対応するデータ分析を実施して戦略を修正および策定します。

例えば、消費者の購買行動の分析、会員顧客戦略、ポイント制度や割引制度の導入の有無など。製品の価格戦略、低価格販売または高価格ブランド化。マーケティング戦略、広告構成、製品プロモーションミックスなど。

4. 戦略計画管理

戦略計画には、企業の内外の市場外部データを使用した長期的な計画プロセスが必要です。

企業競争力分析、業界環境分析、戦略目標立案など。

デジタル管理プロセス

技術的に言えば、デジタル管理ステーションを実装するプロセスは次の 8 つのステップに分けられます。

需要分析
データ収集
データの照合
データ分析
データの視覚化
テンプレート開発
分析レポート
テンプレートアプリケーション

プロセス、分業とコミュニケーション、アプリケーションテンプレート、インテリジェントな分析に重点が置かれます。

成熟した結果としては、情報部門がデータを管理し、ビジネス部門がデータ要件を提出し、情報部門またはビジネス部門がテンプレートを作成し、データを分析してレポートを生成し、リーダーが要約と戦略調整のためにデータを確認し、経営陣が会社の運営状況をリアルタイムで確認できるようになります。企業は主要な戦略調整についての概要レポートを直接呼び出すことができます。

デジタル管理製品

ここで言及するデータ管理製品は、市場にあるさまざまなデータ製品ではなく、エンタープライズデータ管理プロセスにおけるいくつかの反復操作をカプセル化およびモジュール化して、一般的なテンプレートまたは機能を形成する機能です。

銀行、インターネット、小売などの業界のユーザーポートレートは、既存のデータ、性別、地域、年齢、消費頻度、好み、その他のラベルを通じて正確にプッシュされ、機械アルゴリズムと組み合わせて、ビジネス製品に一致するラベルを抽出します。

1. データ分析テンプレート

テンプレートデータアナリストはテンプレートを設計し、ビジネスおよび商業ロジックに関する理解を分析テンプレートに組み込みます。分析テンプレートは最終的にインジケーターモジュール、ビジネスモジュール、およびグローバルモジュールになります。

このようなテンプレートは非常に汎用性が高く、ファイル、アプリケーション、または OA または ERP システムのコンポーネントとして使用できます。企業は、データ管理システムを開発してプラットフォームベースの方向に進むか、既存の管理システム内のデータ管理および分析モジュールとして展開するかを選択できます。

2. モバイルと大画面の視覚分析

テンプレートアプリケーションが成熟した後、管理とリーダーシップへのより良いサービスを考慮して、現在のHTML5 テクノロジと APP アプリケーションと組み合わせて、より優れたアプリケーションを作成できます。

要約する

データ管理のレベル:業務に応じて、業務指導レベル、業務分析レベル、業務戦略レベル、戦略計画レベルがあります。

データ管理のプロセス:需要分析、データ収集、データ照合、データ分析、データ視覚化、テンプレート開発、分析レポート、テンプレート適用。

デジタル管理の成果:アプリケーションテンプレート、データ管理プラットフォーム、便利なモバイル/大画面アプリケーション。

終わり。

著者: データ管理

出典：建書

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