表象与根因

客户的需求通常是「想要一个漂亮的看板」。而背后几乎总是下面某一个问题,真正要解决的是它。

各部门报表对不上

统一各项指标的口径。 原因在于同一个指标被按不同口径计算。

同一家客户在系统里出现三次

清洗主数据并制定规则。 重复数据出现在建档时缺乏校验的地方。

一份报表要做三天

搭建可自动更新的数据仓库。 靠导出表格人工汇总,要耗掉分析人员好几天。

数据到开会时已经过期

配置按计划自动同步数据。 每月一次的人工导出,跟不上决策节奏。

财务被原始单据淹没

接入文档识别。 要素与金额要照着纸质单据一行行手工录入。

建立在脏数据之上的看板,比没有看板更危险。 人工整理报表时,错误往往在过程中就被发现。而自动生成的漂亮图表看上去可信,人们据此拍板时甚至不会多看一眼。

我们如何搭建数据分析

从一个部门、一组指标做起。一上来就为全公司建仓库周期漫长,且几乎总是不了了之。

01

指标口径确认

先约定什么算收入、什么算发货、什么算活跃客户。这是最枯燥、也最关键的一步。

02

数据源审计

摸清数据存放位置与质量状况,评估入库前需要多少清洗工作。

03

数据接入与首个集市

配置定期数据同步,并围绕管理者最关心的问题搭建第一个数据集市。

04

范围扩展

接入后续的数据源与部门。由于底座已经搭好,每新增一个都比上一个更省。

常见问题

如果所有数据都在同一个库里且没有争议,那足够了。当数据源有多个时才需要独立数据仓库:财务、网站、仓储、广告。把它们都塞进1C并不方便,而在生产库上跑重型分析查询会拖慢用户操作。

数据状态正常时,含指标口径确认在内约需3至4周。若主数据混乱,大部分时间要花在清洗上,周期会顺延。正因如此,我们总是先看数据,再谈工期。

标准打印单据识别准确率高,手写批注与劣质扫描件则较低。因此流程始终包含人工确认:系统填好字段,会计复核后入账。即使只做部分抽检,仍能节省大量时间。

由我们在运维服务中负责:监控数据同步、应对数据源变化,并按需新增指标。也可以连同文档一并移交贵司团队,具体方式在项目启动时商定。

理清贵司的报表体系

请说明哪些报表靠人工汇总、哪些数字对不上。我们会梳理数据源,并提出第一个数据集市方案。