01项目数据分析流程确定目标和策略

核心目标

确保各方参与者认可数据分析项目的价值。

落实步骤

明确关键的业务优先级，以及数据分析如何实现业务价值；

明确数据的核心资产地位，让业务方了解数字化转型如何变现；

评估机会、风险、偏好和回报，选择一套最佳的数据分析建设方案。

02项目数据分析流程搭建组织运营架构

核心目标

设计一套合适的组织运营模式。

落实步骤

为了建设数据驱动型的组织，先定义相关的角色、能力、目标运营模式；

培养业务人员和IT人员的数据技能和素养；

充分利用AI、机器学习等新技术，提升企业员工的数据科学和数据分析能力。

提出了“增强型分析”的概念，用人工智能、机器学习、自然语言处理等技术，让计算机自动生成洞见，赋能业务人员。

03项目数据分析流程培育数据驱动文化

核心目标

打造数据驱动文化，以业务为导向设计一套管理流程。

落实步骤

评估企业员工的数据技能，设计培训课程，提升员工的数据素养；

根据预期的产出，建设一套管理流程、组织架构；

关注数据管理和应用的趋势，评估其对企业可能产生的影响，加速合规进程。

数据驱动文化，就是通过数据驱动决策，即凭借数据事实或数据模型来制定决策或战略计划。

04项目数据分析流程管理数据分析的价值

核心目标

在企业内展现数据分析的价值。

落实步骤

将企业内不同数字化业务平台的数据分析能力整合起来，形成合力，支持企业增长；

对数据分析投入进行优先级排序，明确评价指标，跟踪和量化数据分析产生的业务价值；

评估数据分析投入的价值贡献度，与业务部门沟通调整优先级。

05项目数据分析流程调整优化，不断迭代

核心目标

提升数据分析项目的效果，不断进步。

落实步骤

通过预设的指标和业务部门的反馈，评估项目的效果；

重新评估最初制定的数据分析策略，探索是否可以引入新技术，例如数据编织、物联网等；

设计新的组织流程、角色和技能，规划企业的数据分析方式、数据文化、风险偏好。

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