目前,我国企业越来越意识到数据在业务决策中的重要性。数据分析能够提供深入洞察和决策支持,因此对于各种规模的企业来说,数据分析已成为一项战略优势。随着企业对数据价值的认识提高,以及技术和工具的不断创新,对于数据分析师的需求将持续增长。在这个行业中,也有优秀的杰出人才不断涌现,他们致力于帮助各行业理解市场趋势、优化业务流程、改进产品和服务,中国管理科学研究院商学院大国创新智库客座教授唐思思就是其中之一。
唐思思女士是清华大学和UIUC的3+2联合培养项目中的一员,在就读期间热衷投入到各类数据分析学习项目当中,并顺利获得了清华大学本科学位及UIUC硕士学位,为日后的数据分析工作奠定了扎实的理论基础的同时,也有着丰富的项目实践经验。目前工作中的数据处理、逻辑分析等基础环节对于她来说已是游刃有余。唐思思女士表示,作为一名出色的数据分析师,需要具备数字思维能力、逻辑思维能力、批判性思维、沟通和表达能力和团队合作能力这五大关键要素。
基于以上关键要素,唐思思女士研发了“基于地理信息系统的商业定位分析与区域市场开发系统V1.0”这一科技成果,该系统通过分析目标市场的特征、竞争环境、潜在客户群体等因素,系统可以提供有关最佳商业定位的决策支持。同时,通过综合评估各个区域的潜力和风险,系统可以提供区域市场开发的策略建议。这有助于企业制定有效的区域市场拓展策略,优化资源配置,提高市场进入成功率。通过对历史数据和地理位置相关数据的挖掘,系统可以揭示市场的发展趋势、消费者行为变化等重要信息。这有助于企业做出基于数据的决策,并及时调整市场策略以应对变化。唐思思女士利用地理信息系统的空间分析功能,该系统可以对潜在的地理风险(如自然灾害、交通状况等)进行评估和规划。通过了解不同区域的风险情况,企业可以避免投资风险,合理规划资源配置,确保商业活动的稳定性和持续性。
依托自身丰富的行业经验,唐思思女士认为,商业数据分析的着重点在于解决业务问题、确保数据质量和整合、数据探索与可视化、数据建模与预测、提供有意义的洞察和行动推荐,以及持续的效果评估与优化。分析师需要与业务团队合作,了解企业的战略目标和具体需求,并将数据分析与这些目标对齐。同时,良好的数据质量和整合能够提供可靠的分析结果,避免误导性的结论和决策。通过使用统计图表、仪表盘和报告等工具,分析师可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况,并将这些信息可视化呈现给业务团队,帮助他们更好地理解数据的意义和潜在机会。而数据模型可以帮助企业预测销售趋势、需求量、市场份额等重要指标,支持决策制定和规划。至于分析师的洞察和推荐应当具备实际可行性,能够直接引导业务战略和行动计划。分析师需要跟踪关键指标的变化,评估决策和策略的效果,并提出针对性的改进措施。通过不断优化和调整,确保分析结果和建议的有效性和实用性。
商业数据分析是一种利用技术和方法从商业数据中提取信息、揭示规律并支持决策的过程。它帮助企业理解市场趋势、消费者行为、竞争动态等,从而优化经营策略、提高效率和竞争力,实现可持续的商业成功。唐思思女士表示,随着企业对数据驱动决策的需求不断增加,技术的发展和多学科融合的趋势,商业数据分析师将继续扮演着重要角色,并在数据驱动的决策过程中发挥关键作用。未来她将继续为商业数据分析行业添砖加瓦,为商业数据分析行业发展贡献源源不断的力量。(文/梁雪培)
（来源：News快报）
