如何搭建清晰可見的數據看板?
數據看板幫助企業(yè)監(jiān)控核心數據、洞察業(yè)務問題,助力數據驅動發(fā)展。但搭建過程中,核心指標模糊、數據呈現混亂等系列問題一直困擾著各家企業(yè)。
本文旨在分享搭建看板的系統思維、傳授實戰(zhàn)經驗,幫助大家正確搭建數據看板。
1. 什么是數據看板?
1.1 定義數據看板
提到看板,大家都有一種似懂非懂的感覺。很多可視化專家對看板做了一系列定義,在這里數據看板定義為一種監(jiān)測核心業(yè)務狀態(tài)的可視化工具,主要用于商業(yè)交流。
進一步,我們可以將數據看板的定義拆成兩塊:
第一,數據看板是一個可視化工具。通過數據可視化,公司可以集成數據信息、監(jiān)控商業(yè)進程、衡量與共享業(yè)務結果。
近年來,數據看板越來越成為公司數據驅動的核心工具。企業(yè)利用可視化的數據看板監(jiān)測數據、管理業(yè)務目標、促進部門協作逐漸成為常態(tài)。
第二,數據看板是一個交流工具。通過數據公開和呈現,公司內部能夠共享有效信息,激活組織間的交流與協作。
然而,絕大部分公司會忽略看板的可視化與交流功能,將其視為展示數據的普通屏幕。
1.2 數據看板 2 大特征
用戶增長看板
用戶增長看板分成了獲客、分享、留存三大模塊。這也對應了用戶增長的三種方式:
獲客:通過購買流量實現用戶拉新
分享:通過現存用戶推薦獲得新客
留存:通過新客留存實現用戶增長
活躍用戶分析看板
活躍用戶分析看板雖然簡潔,卻囊括了豐富的用戶信息??窗迳戏秸故玖巳齻€與活躍用戶相關的核心指標。下方則通過五個圖表從不同維度展現活躍用戶的構成與趨勢。
分享裂變看板
分享裂變看板同樣簡潔,僅通過二度裂變系數、三度裂變系數和分享后帶來的用戶總量三個指標,衡量與呈現分享裂變的效果。
通過這三個例子,數據看板的特征呼之欲出:
第一,數據看板聚焦于一個商業(yè)目標。一般情況下,一個數據看板只會聚焦一個商業(yè)問題。
數據看板中的指標與圖表都是為了更好地描述商業(yè)問題,幫助使用者理解商業(yè)進程、洞察業(yè)務趨勢、快速發(fā)現問題點。
比如在用戶增長看板中,我們只需要關注用戶增長的相關指標。除非需要進行增長與營收的聯動分析,否則看板中不應加入營收指標。
數據看板好比汽車的儀表盤。儀表盤幫助司機獲得汽車速度、油量、發(fā)動機狀態(tài)等重要指標數據,保障行駛安全。數據看板的作用也是如此,即通過監(jiān)控企業(yè)核心指標,幫助企業(yè)洞察業(yè)務、發(fā)現潛在問題。
因此,數據看板必須呈現公司最重要的、最能反映業(yè)務問題的指標,而不是為了美觀雜糅各種無效指標,擾亂分析思路。
第二,數據看板屏幕必須呈現全貌。如果看板屏幕只能呈現片面或部分數據,使用者獲取信息與洞察問題的效率就會大幅降低。
只有呈現全貌的業(yè)務信息,數據看板使用者才能順利通過數據洞察指標規(guī)律,找到企業(yè)新增長曲線。
1.3 數據看板的 3 大應用場景
數據看板是公司實行數據驅動戰(zhàn)略的重要工具。一般情況下,數據看板有 3 大應用場景。
應用場景 1:監(jiān)控
監(jiān)控是數據看板主流的應用場景。通過看板大屏,公司可以實時獲取數據,了解商業(yè)進程,洞察發(fā)展趨勢,甚至發(fā)布業(yè)務預警。
應用場景 2:分析
數據看板需要具備下沉細節(jié)的能力,在實際數據與項目預期不一致時,幫助業(yè)務部門分析導致異常的細節(jié)點、直擊核心問題。
應用場景 3:協作
在發(fā)現數據問題、找到數據原因后,公司需要采取行動解決問題。
利用數據看板解決業(yè)務問題往往需要團隊協作:業(yè)務問題的洞察、注釋與解決,均需每一位團隊成員參與。此外,數據更新的結果也應及時反饋至整個團隊,保持部門同步。
在數據看板的 3 個場景中,每個場景都必不可缺。監(jiān)控、分析、協作是一套系統的流程,缺少任何一個環(huán)節(jié),另外兩環(huán)就失去意義。
2.6 大常見錯誤
企業(yè)在搭建看板時經常會犯一系列錯誤,具體可歸納為 6 點:
2.1 數據割裂
企業(yè)在搭建數據看板時,常見的錯誤是一個業(yè)務信息分散于多個看板。
舉個例子,在用戶增長看板中,需要呈現拉新、留存、轉化等信息。
但在實際工作中,由于拉新、留存、轉化分別由市場、產品、運營三個部門負責,用戶增長數據分隔在三個部門的看板上,影響使用者效率。
一方面,分散的數據看板極大影響了使用便利性;另一方面,只有完整的數據才能呈現業(yè)務全貌。建立數據看板時,需要把核心數據與圖表放于同一看板中,杜絕數據割裂。
2.2 數據太多,信息太少
在使用看板時,企業(yè)會遇到數據非常多,卻無法洞察任何規(guī)律的情況。也就是常說的,數據看板信息量很大,但價值非常低。
舉個例子,假設一個數據看板里放置了將近 30 張圖表。這樣的看板看似內容豐富,但在實際使用過程中,使用者只能感受到巨大信息量撲面而來的壓力感,無法獲得有價值的數據。
正確的做法是只把核心信息放在看板中。只有這樣使用者才能快速發(fā)現業(yè)務問題點,減少信息干擾。
2.3 數據太慢
這一點主要針對運營看板。活動運營數據應實時更新,如果數據更新速度過慢,就無法解決緊急問題,嚴重時造成巨大損失。
在具體活動中,企業(yè)應該搭建實時數據看板。比如公司有新活動上線,就需要看板實時監(jiān)控爆款產品的曝光量、銷售量、成交量等核心數據。
2.4 布局錯誤
很多企業(yè)在布局數據看板時,只是簡單地填充圖表,忽視用戶的使用感受。無序、碎片化的圖表布局會增大理解難度。
作為交流工具,圖表必須按照一定的邏輯排列,簡潔、清楚地傳遞信息。這樣用戶在使用數據看板時,才能用得準、用得好。
2.5 數據可視化方式錯誤
圖表的作用是直觀地呈現數據,幫助看板使用者理解數據趨勢。然而,企業(yè)搭建看板時,經常會用錯誤使用圖表,或是使用與業(yè)務問題毫無關聯的圖表。
5 種常用的搭配組合:
趨勢類:線圖
線圖適用于觀察一個或多個數據指標連續(xù)變動趨勢;也可以根據需要與之前周期進行同比數據分析。
分布:柱狀圖
很多企業(yè)喜歡用餅狀圖衡量分布,但我們不推薦采用這種形式。因為餅狀圖的本質是使用面積衡量分布效果,但人對面積的敏感度較低。相反,人們對長度更為敏感,因此使用柱狀圖效果更佳。
排序:橫向柱狀圖
橫向柱狀圖適用于某個維度上的分布和排列。
表格:多維與細節(jié)
表格是信息最密集的呈現方式,可以同時分析多指標和多維度的數據,以及細節(jié)數據。
數字:大數圖
大數圖主要用于監(jiān)控 KPI。
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