水务数据分析体系探索与实践
踏实的卤蛋
2024年05月09日 10:38:48
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1 为什么水务企业要 构建水务数据分析体系?

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为什么水务企业要

构建水务数据分析体系?

步入数据经济时代,数据作为核心生产要素的角色日益凸显,其在企业生产经营活动中的地位愈发关键。历经数十年发展,水务公司见证了业务数字化转型的迅速推进,这一进程不仅积累了庞大的数据量,也标志着数据业务化进程的初步成型。然而,就水务行业而言,数据应用的探索仍处浅水位,大多局限于内部系统内的单一分析,未能触及跨部门、跨维度的深度挖掘,限制了数据潜能的全面释放。


当前,数据分析活动多由各业务模块独立执行,缺少一种全局视角,导致数据孤岛现象和分析的片段化。迫切需要一个跨越业务线,站在公司整体战略高度的综合性数据分析体系,以实现多维度、跨领域的深度融合分析,支撑决策的精准性与前瞻性。


   

水务企业数据分析痛点


构建一个全面的数据分析体系,旨在紧密贴合公司业务发展脉络,通过数据驱动的洞察,穿透各业务场景,形成业务与数据的无缝对接。这一愿景不仅追求数据的全面集成与深度应用,更在于打造一个数据生态,促进信息流动,使数据成为企业智慧决策、优化运营、创新服务的加速器。



2

水务数据分析体系是什么?

01

定义

通过数据链路关系梳理,掌握水务企业生产运行、管理管控和营销客服不同数据指标之间的内在联系、生成逻辑和依赖关系,从而构建可管、可用的多维分析场景和全面的数据分析体系。


   

水务数据分析体系


02

价值

  • 梳理构建业务体系和数据分析体系,从新的管理视角进行精细化管理;

  • 通过分析体系,构建生产、成本、客服、管理等多维场景,为优化配置或调整策略提供数据支撑,为企业提质增效赋能;

  • 建立指标间数据依赖关系,避免重复填报和人工汇总问题,促进指标“一数一源”;

  • 通过分析体系,快速识别定位问题、追溯数据异常原因,为企业管理和科学决策提供可靠依据。



3

如何构建水务数据分析体系?

——建设六部曲

   

水务数据分析体系建设六部曲


其中前四步决定着水务数据分析体系的构建方向。


01

业务梳理

识别关键业务价值链和关键业务需求,让分析场景更加准确和全面。


   


02

 指标体系构建

覆盖水务企业全业务链条的指标分类体系。


   


03

  数据分析场景设计

规范构建水务企业数据分析场景,提高核心业务指标监控能力和企业精细化管理水平。


   


04

 数据治理

以数据应用核心,数据治理平台工具为支撑,在数据治理组织/制度保障下,不断通过数据治理手段,推动实现数据标准化及业务标准化。


   



4

数据分析场景如何赋能业务?


   

160+多个通用水务场景模板


   

N个分析场景



  • 示例——成本分析赋能业务

   
   
      

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