告別經(jīng)驗(yàn)直覺依賴宫静,NoETL自動(dòng)化指標(biāo)平臺(tái)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析決策

直覺判斷往往來(lái)源于多年的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)走净,能夠在復(fù)雜和不確定的環(huán)境中快速做出決策反應(yīng)。但這種方式普遍存在主觀偏見孤里,缺乏合理的科學(xué)依據(jù)伏伯,無(wú)法全面、客觀扭粱、精準(zhǔn)地評(píng)估和識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)與用戶需求舵鳞,從而造成決策失誤,給業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)琢蛤,形成阻礙蜓堕。

如今抛虏,我們已經(jīng)進(jìn)入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型高階階段,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中最為重要的舉措套才。據(jù) Forrester 報(bào)告和市場(chǎng)調(diào)研迂猴,在全球 2252 位正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的服務(wù)決策者中,34% 選擇了數(shù)據(jù)分析背伴,在中國(guó) 271 位決策者中沸毁,則有 44% 選擇了數(shù)據(jù)分析。然而傻寂,無(wú)法做到”全面息尺、快速、準(zhǔn)確”的數(shù)據(jù)分析疾掰,就限制了企業(yè)充分挖掘數(shù)據(jù)深層價(jià)值搂誉,成為塑造數(shù)據(jù)生產(chǎn)力的桎梏。

國(guó)內(nèi) Data Fabric 架構(gòu)理念實(shí)踐者與引領(lǐng)者 Aloudata?大應(yīng)科技看來(lái)静檬,要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析效率和質(zhì)量的全面提升炭懊,就需要“管、研拂檩、用”一體化的生產(chǎn)工具侮腹,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管得住、拿得到和用得好稻励,最終賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策父阻,加快業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展,達(dá)成商業(yè)成功钉迷。

基于這一思考至非,Aloudata 秉承著“NoETL”創(chuàng)新理念,打造了?NoETL 自動(dòng)化指標(biāo)平臺(tái)——Aloudata CAN糠聪,通過(guò)集規(guī)范指標(biāo)定義荒椭、自動(dòng)指標(biāo)生產(chǎn)、語(yǔ)義指標(biāo)目錄舰蟆、開放指標(biāo)服務(wù)于一體趣惠,幫助企業(yè)構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)管得住、拿得到身害、用得好的指標(biāo)開發(fā)味悄、消費(fèi)和管理的平臺(tái),真正實(shí)現(xiàn)指標(biāo)管塌鸯、研侍瑟、用一體化,實(shí)現(xiàn)“快、全涨颜、準(zhǔn)”的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策费韭。

以營(yíng)銷決策為例,市場(chǎng)營(yíng)銷對(duì)企業(yè)拉動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)具有關(guān)鍵作用庭瑰,及時(shí)準(zhǔn)確地評(píng)估營(yíng)銷活動(dòng)對(duì)目標(biāo)達(dá)成的貢獻(xiàn)星持,以及優(yōu)化營(yíng)銷策略有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)精益增長(zhǎng)。其中弹灭,通過(guò)將 Aloudata CAN 指標(biāo)平臺(tái)與企業(yè)的營(yíng)銷平臺(tái)深度融合督暂,通過(guò)串聯(lián)投放數(shù)據(jù)與結(jié)果指標(biāo)數(shù)據(jù),企業(yè)可以實(shí)時(shí)洞察營(yíng)銷活動(dòng)的實(shí)際效果穷吮,并據(jù)此進(jìn)行快速的策略調(diào)整逻翁。

同時(shí),在營(yíng)銷過(guò)程中酒来,對(duì)用戶進(jìn)行精細(xì)化的標(biāo)簽分類也至關(guān)重要卢未。這些標(biāo)簽既包括用戶的靜態(tài)屬性肪凛,如性別堰汉、年齡、地區(qū)等伟墙,也包括事實(shí)類標(biāo)簽翘鸭,如消費(fèi)金額、購(gòu)買頻率戳葵、VIP 等級(jí)等就乓。通過(guò)此舉,企業(yè)可以更加精準(zhǔn)地定位目標(biāo)人群拱烁,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷生蚁。Aloudata CAN 指標(biāo)平臺(tái)支持將指標(biāo)自動(dòng)轉(zhuǎn)化為標(biāo)簽,可幫助企業(yè)利用這些標(biāo)簽進(jìn)行精準(zhǔn)投放戏自,從而進(jìn)一步提高營(yíng)銷策略的針對(duì)性和有效性邦投。

在極復(fù)雜的真實(shí)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)環(huán)境中,Aloudata CAN 指標(biāo)平臺(tái)已經(jīng)為客戶帶來(lái)實(shí)質(zhì)性幫助擅笔。某客戶基于 Aloudata CAN志衣,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析周期從 1 個(gè)月縮短到 1 天,業(yè)務(wù)人員與 IT 人員溝通協(xié)作所需的時(shí)間降低 75% 以上猛们,并保障了自上而下念脯、全場(chǎng)景指標(biāo)口徑 100% 的一致性。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末弯淘,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市绿店,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌庐橙,老刑警劉巖假勿,帶你破解...
    沈念sama閱讀 216,324評(píng)論 6 498
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件惕它,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡废登,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)淹魄,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,356評(píng)論 3 392
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)堡距,“玉大人甲锡,你說(shuō)我怎么就攤上這事∮鸾洌” “怎么了缤沦?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 162,328評(píng)論 0 353
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)易稠。 經(jīng)常有香客問(wèn)我缸废,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么驶社? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,147評(píng)論 1 292
  • 正文 為了忘掉前任企量,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上亡电,老公的妹妹穿的比我還像新娘届巩。我一直安慰自己,他們只是感情好份乒,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,160評(píng)論 6 388
  • 文/花漫 我一把揭開白布恕汇。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般或辖。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪瘾英。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,115評(píng)論 1 296
  • 那天颂暇,我揣著相機(jī)與錄音缺谴,去河邊找鬼。 笑死蟀架,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛瓣赂,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播片拍,決...
    沈念sama閱讀 40,025評(píng)論 3 417
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼煌集,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來(lái)了捌省?” 一聲冷哼從身側(cè)響起苫纤,我...
    開封第一講書人閱讀 38,867評(píng)論 0 274
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后卷拘,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體喊废,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,307評(píng)論 1 310
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,528評(píng)論 2 332
  • 正文 我和宋清朗相戀三年栗弟,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了污筷。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,688評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡乍赫,死狀恐怖瓣蛀,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情雷厂,我是刑警寧澤惋增,帶...
    沈念sama閱讀 35,409評(píng)論 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站改鲫,受9級(jí)特大地震影響诈皿,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜像棘,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,001評(píng)論 3 325
  • 文/蒙蒙 一稽亏、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧讲弄,春花似錦措左、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,657評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)胸嘁。三九已至瓶摆,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間性宏,已是汗流浹背群井。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,811評(píng)論 1 268
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留毫胜,地道東北人书斜。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 47,685評(píng)論 2 368
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像酵使,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親荐吉。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,573評(píng)論 2 353

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容