2018 / 06 / 23
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[研究筆記]HPX 數據分析工具研究會:一套失敗的產品,我的檢討整理

原文刊登於作者Medium,HPX Wiki獲授權轉載。

搜尋dashboard,google給你滿滿的畫面

沒有洞見的數字,就是沒有意義的雜訊

在今年第一季,HPX的Hans招集了一個小團隊,來研究一下數據工具。期間我自己給我自己安排的工具分享是dashboard。

我對這工具,還真是滿滿的感覺呀!在那天的分享,僅針對工具本身的特性,做點簡單的說明;根據工具的性質,進行操作上的心得分享。但分享後,有點實務上的經驗說明,想藉由文字,做點簡單的整理。

就像電視劇一樣,我們要邁入第二季了

Dashboard的組成=數據分析+數據可視化。

數據分析=認識現在、探測未來=表達+溝通+認識事實+警示+確認目標
數據可視化=(數字+表格+圖型+心智圖+地圖)⊢具體概念
Dashboard=(數字+表格+圖型+心智圖+地圖)⊢表達溝通+警示確認目標

基本上,在零售或網路產業,不製作圖表的機會,趨近於零,所以如果有一個工具,能節省製作圖表的時間,基本上應該會有賣點。尤其,大多數的人,對於圖型,更容易有感覺。

為什麼資料視覺化很重要

■人的大腦看圖像的理解速度,是文字的60,000倍

■90%的資訊是透過視覺傳達到大腦

■人類能吸收80%的圖像,但只能吸收20%的文字

■有圖像的網站比只有文字內容的網站多了94%的瀏覽率。

就產品的思維,能有省錢、省時間或節流、有效率的賣點,應該會有市場。但為什麼我們卻無法順利,產製這樣的產品呢?

問題就在於,我開頭講的,dashboard是一個用來認識自己工作,並能探測未來狀況的工具。所以,有沒有辦法,依據不同的產業,來刻劃各自產業需要的dashboard template?我個人認為是困難的。

而如果只是去做一個dashboard的軟體,那就會跟google datastudio、powerBI、tableau一樣。我們並不是要進行軟體設計,我們只是以為我們可以做出dashboard template。

Dashboard是什麼?

■一堆數據視角,依據故事性、邏輯性來拼湊出一個數據儀表板。
■拼湊一堆相關的數據,透過特定邏輯、順序、依據關係,以各種圖表形式,整合集中的一種形式。

當然,一套可憐活不下去的產品,必然有其可惡多層面的問題。

一套產品,必須要滿足幾個能生存下去的核心關鍵點。

依據市場供需,用五力來稍微解釋一下關鍵所在。

買方的購買能力=你會花多少錢在一套,能節省半個人力的圖型數據化工具?

供給方的產品成本=雲+商業分析師+資料庫管理員+軟體成本…還有營銷費用~…反應到這套產品的定價策略,市場能接受的,真的不多。

產品競爭者=坦白說,中小企業,一個人頂三個人力,數據營運,對他們來講是新聞稿的關鍵字,而非是工作中的實際核心。即便真的想,期間的雙方學習成本,都是一個相對高的沉沒成本。

替代品的威脅=市場上,有更多已經算成熟的工具。如果有點規模的公司,自然會去採購更有品牌性,如sas、sql bi、qlikview bi等等。

現有競爭者的威脅=大陸已經陸續有些產品,已經在台灣推廣。藉由大陸市場的試驗,轉銷台灣,其實基礎已經厚實。

好吧,相信有些人肯定會覺得說,你都知道這麼多問題了,那為什麼還搞這麼一齣~為什麼不在產品發展前,實際的走過一次產品發展營運計劃書?這說來話長,哪天我在開單章來討論,大公司小公司的產品發展路徑的差異性!

這產品,應該有機會,解除某些人的痛點!?

但仔細思量,解決誰的痛點?是勞方的痛點還是資方?在資方並非能全然理解,數據營運是什麼回事的情況下?我們去談「認識現在」、「探測未來」,還不如隔壁廟口的鐵口直斷,500元一桌子的供品,加上3000塊錢紅包打發,讓老闆的心理踏實點。還能拿走一紙籤詩。

另外,一個表象的產品,往往意味著是一種企圖解決什麼事情的解決方案。而Dashboard這樣的產品,是希望能構建一套數據化營運的經營模式。

數據化營運的經營模式,代表最基礎工作是:數據蒐集。

基本的兩個原則:
一、越早建立制度越好,最好在草創公司時,就有這個蒐集模式:
二、越全面越好,因為數據不可回溯,所以最好一開始就能有結構性的整理全公司數據。

但因分工上,這事情肯定模糊,在數據管理權責不清、資料的來源多而混亂,在許多公司,沒有也不太可能有結構性的進行資料盤點過。有些資料,放在某些流程中的紙本,有些資料,放在某些平台的後台報表。所以,在進行Dashboard的第一關,統整資料的前提下,就受到挑戰。

但若不去匯集多元資料,這產品又失去了些特色,沒有特色的產品,又無法帶動銷售。所以這產生了一個無解的死循環。


又到了小結的時候:

我現在依舊會持續的思考這產品的潛在發展可行性,基本來講,必須要先思考,數據的取得管道:

一、行為數據蒐集的方式

二、流量介接的妥善作法

三、業務數據的即時比對

四、外部資料的合理運用

整合以上的數據,這樣的產品或許才有點看頭。另外,工具不代表一切,人才是根本。我們常常會講用數據做決策,但不是每個老闆,或決策層很容易理解數據能做什麼,做不了什麼?!

另外,在視野、經驗、商業運營經驗的限制下,數據對某些人,可能很無感(某些老手看到某些關鍵數字,就知道發生什麼事情,而這關鍵數字,對於某些產業新手,卻一點意義也沒有)。

最後,效率至上,所以開發這樣的工具,來運用在企業決策的過程,可以強化決策的架構,或者可以讓某些人的決策效率更明快,而這些或許是我自己思考,未來如果要繼續發展這類型產品,最後的一點小結。

作者:Winson Lu
組別:HPX SIG-DAT Round 2 數據分析工具研究會(暫時不招收新成員)
主題:研究Dashboard
日期:2018/5/21
up組 -Gary Lin代發

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