数据分析现状与战略分析工具应用探索

本文主要探讨了在战略分析中数据分析的现状和解决方案，涉及战略体系的确定、业务单元级和总BSC构造、业务流程分析、分析工具应用以及时间维度指标分解等多个方面。针对数据分析能力存在的问题，提出了具体的对策和行动计划。 在当前的企业环境中，数据分析已经成为推动战略决策的重要工具。然而，陕西电信在数据分析实践中面临一些问题，如缺乏关联分析、无法迅速定位异常、侧重事后评价而忽视事前预测和事中论证。此外，还存在体系性规划不足、长时间目标不明确、执行过程缺乏跟踪、数据取数效率低、模型IT实现困难、数据质量问题以及业务系统框架不清晰等挑战。 为了解决这些问题，首先需要明确数据分析的目标，这包括推动企业向智能方向发展，实现精确化管理与营销。采用BASS模型可以帮助构建数据分析的建设方法，同时理解数据分析的生命周期，从概念性决策到模型决策，以数据驱动决策模式的转变。 在能力构建的关键因素方面，企业需要建立清晰的长期目标，设定具体的时间维度指标，并持续跟踪执行过程以评估和优化模型效果。此外，提升数据取数效率，加快模型的IT实现，强化数据质量管理，明确业务系统框架和责任分工，以及建立分析模型的管理体系，都是至关重要的。 面对存在的问题，提出的对策与行动计划包括： 1. 填补需求空白，建立关联分析，提升异常定位和问题查找的能力。 2. 强化事前预测和事中论证，将数据分析应用于整个业务流程，不只是事后评价。 3. 制定体系性规划，防止分析系统的无序扩张。 4. 加强数据质量控制，确保数据的准确性和完整性。 5. 明确各个业务系统之间的关系，构建逻辑清晰的业务框架。 6. 设立模型管理机制，包括生命周期管理和结构管理。 7. 定义集市管理责任，确保数据的有序和有效利用。 8. 建立模型例行化的流程，促进数据分析的标准化和自动化。 通过这些措施，企业能够逐步改善数据分析的现状，提高数据分析能力，从而更好地支持战略分析和决策，推动企业的持续发展和竞争优势的构建。