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通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

作者:新語資料故事彙
通過将原始資料轉化為可行的見解和戰略成果來提升你的決策過程

2013年,麻省理工學院的神經科學家發現,人類隻需要13毫秒就能夠了解一幅圖像(Detecting meaning in RSVP at 13 ms per picture),這一速度比眨眼的速度還要快約十倍。這就解釋了為什麼儀表闆在資訊傳遞中非常重要。盡管我們可能不需要在13毫秒内了解季度銷售資料,但人類大腦天生就具備視覺處理能力。以視覺方式表達思想和概念是傳遞資訊的最佳途徑。我們的大腦能夠快速地了解圖形所傳達的内容。你的大腦能夠快速了解圖形所展現的内容:

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

什麼名額很重要

每家公司都按照名額營運。名額驅動決策,決策推動名額。

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

如果一個名額不能改變你的行為,那它就是一個糟糕的名額

您總是試圖讓某個數字增加,某個比率減少,并且希望圖形向右上方延伸。關鍵績效名額(KPI)儀表闆使你能夠觀察到圖形向右上方延伸,并且看到這些數字的變化。你需要做出的第一個決定是哪些名額?

KPI 儀表闆并不是将業務中的每項名額都塞進可視化中。需要考慮一下因素:

  • 在你的業務中,哪些名額實際上是重要的?它可以是一個單一的數字,一個核心名額,你可以将其展示在辦公室的大螢幕上,或者在電腦的頁籤中打開。
  • 這個儀表闆的目的是什麼?是為了突出高層财務資料嗎?用于檢視銷售名額嗎?展示客戶成功的NPS(淨推薦值)和響應時間嗎?
  • 閱聽人是誰?你是在向進階主管或董事會成員總結資料嗎?還是向團隊展示基礎數字?

每種類型的儀表闆專注于業務的特定方面,并跟蹤相關名額以提供見解并支援決策。以下是組織中不同儀表闆的一些關鍵績效名額(KPI)儀表闆指南:

  • 營收儀表闆:通過跟蹤關鍵的營收名額,如總收入、營收增長、每位客戶平均收入、每個産品或服務的收入、循環收入、按地區或市場細分的收入以及流失率,來監測企業的财務表現。
  • 銷售儀表闆:通過跟蹤關鍵的銷售名額,如銷售量、銷售收入、銷售增長、平均交易規模、按産品或服務的銷售、銷售轉化率、銷售管道、銷售周期長度以及按銷售人員或團隊的銷售情況,提供對企業銷售表現的見解。
  • 市場營銷儀表闆:專注于跟蹤關鍵的市場營銷名額,如網站流量、流量來源、跳失率、轉化率、每次擷取成本(CPA)、投資回報率(ROI)、社交媒體名額、電子郵件營銷名額和潛在客戶生成等,以評估市場營銷活動和廣告的有效性。
  • 财務儀表闆:跟蹤關鍵的财務名額,如營收、費用、淨收入、現金流和财務比率。它有助于組織監控其财務狀況并做出明智的決策。
  • 營運儀表闆:專注于企業流程的效率和效果,跟蹤生産速率、産能使用率、庫存水準和訂單完成時間等名額。
  • 人力資源儀表闆:監控與員工相關的名額,如員工總數、離職率、員工滿意度、教育訓練效果和招聘表現。
  • 客戶服務儀表闆:跟蹤客戶滿意度和支援表現,包括首次響應時間、解決時間、客戶滿意度評分和工單數量等名額。
  • 項目管理儀表闆:提供項目狀态、進度和關鍵績效名額(KPI)的概覽,如項目時間表、預算、任務完成情況和資源配置設定等。
  • IT 儀表闆:監控技術基礎設施的性能,包括系統運作時間、安全事件和其他相關名額,以確定 IT 系統和服務的正常運作。

每個模闆都圍繞幫助團隊決策的名額。

建立KPI儀表闆的工具和方式

如果你已經決定需要KPI訓示闆,那麼應該如何建立一個呢?有很多選擇,從簡單的Excel、到商用的BI工具、開源的儀表闆軟體、以及SaaS服務或讓工程師技術團隊開發。讓我們來看看它們的好處和挑戰。

1. 電子表格工具

Excel電子表格是常用的、傳統的儀表闆。可讓你建立簡單且良好的 KPI 儀表闆。它們提供基本的資料可視化選項,例如圖表和圖形。電子表格工具的主要優點是:

  • 輔助功能:大多數人都熟悉 Microsoft Excel 或 Google Sheets 等電子表格工具,這使得它們易于通路并被廣泛采用。
  • 價格實惠:電子表格工具通常包含在标準辦公軟體包中或免費提供,這使其成為一種經濟高效的選擇。
  • 靈活性:電子表格可以輕松定制以滿足特定需求,并且可以處理廣泛的計算和資料操作。

使用電子表格進行 KPI 儀表闆時可能會遇到的問題是:

  • 有限的可視化選項:電子表格工具通常提供基本的圖表和圖形,這可能不足以滿足更複雜的資料可視化需求。
  • 手動資料輸入和更新:資料內建功能有限,通常需要手動資料輸入或耗時的導入過程。
  • 共享和協作困難:由于電子郵件來回傳送,與其他團隊成員共享儀表闆可能會很麻煩。

2.商業智能(BI)工具

當你想到“儀表闆”時,你會想到這些:Tableau、Microsoft Power BI和帆軟 、阿裡quickBI等等。它們确實提供了更進階的功能來建立 KPI 儀表闆:

  • 進階資料可視化:BI 工具可以具有複雜的資料可視化選項,是以你可以建立更具吸引力和資訊豐富的儀表闆。
  • 資料內建:這些工具通常支援與各種資料源的內建,進而更輕松地建立組織和績效的全面視圖。
  • 進階分析:BI 工具通常包括進階分析功能,例如預測分析、資料挖掘,有時還包括機器學習。這些可以幫助發現業務洞察并為決策提供資訊。

但他們的問題幾乎與電子表格的好處相反:

  • 學習曲線:商業KPI 儀表闆可能很複雜,需要大量時間來學習和掌握。
  • 成本:它們價格昂貴,特别是對于小型企業或預算有限的企業而言,你最終可能會被供應商鎖定,無法将所有資料和儀表闆轉移到更有價值的工具。
  • 硬體和軟體要求:某些 BI 工具需要特定的硬體或軟體配置,這可能會成為小型組織的進入障礙。

3.資料可視化庫

對于具有程式設計知識的人來說,使用資料可視化庫,例如 D3.js (JavaScript)、Plotly (Python/R) 或 ggplot2 (R)、Echarts或pyEcharts,可以建立高度自定義和互動式的 KPI 儀表闆。這些的好處是:

  • 靈活可定制:使用資料可視化庫可以實作高度的定制和靈活性,使你能夠建立更獨特的儀表闆。
  • 互動性:許多資料可視化庫支援互動,是以你可以建立動态且更具吸引力的儀表闆。
  • 開源選項:這些庫是開源的,是以可以免費使用,并且有一個開發人員社群為其持續開發做出貢獻。

壞消息是:

  • 需要技術專業知識:使用資料可視化庫需要程式設計知識,這對于非技術使用者來說可能是一個障礙。
  • 開發時間較長:使用庫建構自定義 KPI 儀表闆可能非常耗時且占用資源。
  • 維護取決于你:與任何自定義開發一樣,可能需要持續維護和更新,以確定儀表闆繼續正常運作并滿足組織不斷變化的需求。

4. 定制開發

最後的選擇是自己來幹。你可以選擇使用内部工程師或聘請外部開發人員來開發自己的 KPI 儀表闆。這種方法提供了高度的定制化,但也可能需要大量的時間和投資。你得到:

  • 完全定制:開發定制 KPI 儀表闆使你能夠建立完美滿足你獨特需求和要求的解決方案。
  • 與内部系統內建:定制開發允許與現有内部系統和流程無縫內建,提供更具凝聚力的解決方案。
  • 競争優勢:定制的儀表闆可以通過提供現成解決方案無法提供的見解和可視化來提供競争優勢。

缺點是:

  • 成本:定制開發可能會很昂貴,特别是在需要外部開發人員或需要大量開發時間的情況下。
  • 時間:開發過程可能會很漫長,進而延遲了用于決策的儀表闆的可用性。
  • 維護:定制的儀表闆需要持續維護和更新,這會增加總擁有成本,并對内部資源造成額外壓力。

低代碼和代碼融合的KPI儀表闆

讓我們來看看如何以新的方式制作 KPI 儀表闆:使用SmartNoteBook 輕松建構靈活且現代的 KPI 儀表闆,因為它具有内置的代碼圖表元件、可以利用Python生态實作豐富各種圖表、拖拉拽方式布局儀表盤,同時支援主流資料庫或資料倉庫及SQL方式處理、查詢資料。

在本例中,我們的儀表闆是預測銷售儀表闆。我們使用某地區商店銷售的資料來預測未來商品的銷量,并使用此資訊來決定在商品中添加哪些種類。資料集引用Kaggle 上一個競賽資料集(https://www.kaggle.com/competitions/favorita-grocery-sales-forecasting/data),資料集是厄瓜多 Favorita 商店銷售的數千件商品的銷售額流水資料。

一個好的 KPI 儀表闆會做三件事:

它專注于業務的一方面——銷售。

它的建立是為了推動決策——我們想知道哪些商品種類需要增加配比。

它設定了場景——儀表闆不應該是純數字。為閱聽人提供資料背景非常重要

在我們的示例中,資料位于csv檔案中。我們将使用 python加載資料:

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

現在我們用SNB内置的dfSQL,用操作資料庫的方式去查詢和合并、彙總、轉換資料。

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

然後我們可以使用内置的動态markdown來可視化計算出來的銷售趨勢和預算出未來的銷售額:orders_total 、sales_total:

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策
通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

經過上面加載、合并、彙總資料,可以輕松地按照不同次元、名額将其繪制圖表以更好地了解它。例如:

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

年平均銷量折線圖

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

繪制随時間變化的銷售額圖表。

通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

商品類别次元上的年銷售情況

通過上面生成各種圖表和名額資料,接下來使用 SmartNoteBook 建構自定義儀表闆隻需要像下面2張圖一樣打開儀表闆、選中拖拽編輯即可,友善即快捷生成滿足我們各種需求的儀表闆。

SNB儀表闆主要特征如下:

  • 儀表盤支援拖拽notebook 生成各種類型文本、圖檔、圖表等添加到儀表闆上。
  • 儀表闆内拖拽方式改變各類圖表的大小和位置等自由布局的方式。
  • 儀表闆有強大的自定義功能(包括自定義容器大小,設定儀表闆的背景圖檔包括顔色和水印等)。
  • 支援預覽、分享和嵌入到資料門戶中
  • 支援通過排程定期更新儀表闆。
  • 支援互動元件動态重新整理、下鑽資料(coming soon).
通過KPI儀表闆進行資料驅動的決策

打開儀表盤

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拖拽

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自定義圖表大小/旋轉

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儀表闆大小/背景/水印設定

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預覽

經過拖拽、編輯布局、配置儀表闆後,接下來就可以釋出它,釋出後儀表闆如下圖:

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釋出後的儀表闆

使用 SmartNoteBook 建構 KPI 儀表闆的另一個好處是,你可以輕松地将其釋出給你的團隊檢視。你還可以輕松重新整理每個變量或圖表的資料以進行自動報告。

通過儀表闆推動決策

人們很容易沉迷于完美的細節,但請記住:儀表闆是一種決策工具。根據需要,它們可以簡單或複雜,并且可以追求美觀或簡潔。但資料始終是關鍵。在建立一個組織時,你的關注點應始終是“它是否有助于推動組織前進?”

關于SNB

SmartNoteBook(簡稱:SNB)是一款現代化的Notebook工具,它是一個開箱即用、雲原生、協作式的線上資料科學與分析平台。SNB具有以下特點:

  1. 資料連接配接:SNB可以連接配接到各種資料形式,包括資料檔案、資料庫/倉庫、資料湖、圖資料庫、資料開放平台API等。您可以輕松地擷取所需的資料,無論資料存儲在哪裡。
  2. 資料分析與探索:通過SNB可以進行探索性資料分析,内置探索性資料分析的元件、SQL原生支援,支援資料清洗、轉換、聚合等操作,深入了解資料的特征和模式。同時也可以使用Python 生态體系内各種強大的工具和庫。
  3. 建立預測模型與服務API:SNB提供了機器學習和預測模組化的功能。支援Scikit-learn、TensorFlow等庫,建立預測模型,并将其建立為服務API,供其他應用程式調用和使用。
  4. 支援知識圖譜挖掘:SNB支援連接配接圖資料庫進行關系資料的分析、計算和挖掘,将資料之間的關系和連接配接進行可視化,有助于發現資料之間的隐藏模式和洞察。
  5. 資料可視化與報告生成:SNB提供了豐富的資料可視化功能,靈活可視化分析和輸出,用于展示和傳達資料的見解和故事。
  6. 儀表盤與報告共享:通過SNB建立互動式的資料儀表盤和報告。可以将資料的洞察和分析結果以直覺和易于了解的方式與團隊或其他利益相關者共享。

SmartNoteBook緻力于實作從資料接入到資料價值的全流程,使資料處理和分析變得更加簡單、高效和可協作。通過SNB,您可以輕松地進行資料處理、分析和可視化,并通過共享報告和儀表盤将資料的洞察傳達給相關人員。

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