数据文化数据分析文化的建立

打破传统的瀑布式开发模式

转向更加敏捷的分析模式

Tableau Drive 方法论
打破传统的瀑布式开发模式,转向更加敏捷的分析模式。解决原有“需求与实现分离较远、需求在开发过程中流失严重、周期长”等弊端,打造“以用户为中心、业务和 IT 的权责清晰、周期短见效快”的数据分析文化。

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数据筑基
发掘数据自驱力,陪伴式构建自助能力的四个阶段。

发现一项用于评估公司是否准备好推广分析文化和制定计划来帮助公司妥善准备的措施。

原型和快速见效超级用户获取成为自信分析推动者所需的支持和培训的时段。这一阶段主要关于制定可证明商业领导分析价值并进一步复制和扩展的“快速见效要点”。

基础构建准备流程、组织结构和技术基础架构来支持广泛部署。在此阶段,将制定成熟的安全性、数据监管和其他政策,并准备好广泛培训和启用事项。

扩展成为企业自有独特的量化支持分析能力。

  • 发现
  • 原型和快速见效
  • 基础构建
  • 扩展

“我们最开始使用 Tableau 时,考虑的只是仪表板和报告。我们从未想到 Tableau 会让整个组织脱胎换骨。它所带来的不仅仅是一种解决方案或技术,而是改变了在数据方面的文化。”

⸺联想公司

实践之旅—ASK赋能模型

优阅达年度目标:新增100名分析师;

高科技公司:让上千名财务工作人员30%的用户具备自助分析能力,推进业财支撑;

数字化转型中的地产集团:自助分析平台日均浏览量(日均PV值)超过10000;

变革中的央企:自助数据分析纳入省市级考核,全面开展数据共享。

支撑小组:人力资源&IT
找到正确的人
传播相关信息和文章
Attitudes
主动的
好奇心
责任感
探索精神
开放性思维
Skills
技能熟练
智力的
可沟通的
支撑小组:IT&优阅达&Tableau
Tableau 实训
Tableau Day
数据共创工作坊
支撑小组:业务用户&IT&核心用户
行业应用方案
内部应用数据集
Knowledge
业务事实
行业经验
执行操作经验

社会化能力: 通过“数据智慧,人人皆宜”的培训与赋能活动,累积115场,覆盖北上广深港,培训人数超过3000人;

企业化能力: 通过为企业客户提供组织能力建设的企业内培训,帮助企业建立专业数据分析团队;

专业化能力: 通过与咨询公司合作,引导企业深度应用交流,构建企业用户核心数据应用;

知识库共享: 通过“举个栗子”的知识库整理与共享,优化产品用户体验。

在组织内部先进行“分析场景化”,获得用户的真实需求,然后再完善数据底层形成“数据标准化”;在这个过程中,通过组织 赋能,培养出“关键角色”,塑造典型,共同面对需求的持续演变和多样性场景,最终形成“持续性教育”的模式,形成具备数据 创造力的新型组织和团队。
数据标准化

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分析场景化

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关键角色培养

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持续的教育
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