在當今數據驅動的時代，企業決策越來越依賴數據分析。然而，僅僅擁有數據還不夠，更重要的是如何有效地分析數據，才能真正發掘問題的根源，並制定出最佳解決方案。不少人在面對數據時，常陷入「見樹不見林」的困境，僅憑單一指標或局部現象就妄下結論，導致決策失誤。想要突破思考盲點，就必須培養「全局觀數據問題分析法」，從多維度、多指標、多角度全面剖析問題，才能做出更精準的判斷。
什麼是「全局觀數據問題分析法」？
「全局觀數據問題分析法」是一套從3大面向做數據分析的手法，這3大面向分別是「維度」、「指標」、「分析」。此法強調以宏觀角度，整合不同來源的數據，並從多個維度進行交叉分析，以全面理解問題的全貌。它並非僅僅關注單一指標的變化，而是透過不同指標間的關聯性，以及數據背後所隱藏的因果關係。
如何應用「全局觀數據問題分析法」？
以下以圖表為例，說明如何運用「全局觀數據問題分析法」：
- 確立分析維度： 首先，必須先確定分析問題的相關維度。維度就像是你觀察問題時所站的「位置」或「部門」，不同的維度能提供不同的視角，讓你更全面理解問題。
- 設定關鍵指標： 每個維度都需設定相應的關鍵指標，指標是衡量目標達成程度的具體數據，不同的指標能讓你從不同面向量化問題，並追蹤進展。
- 選擇多元分析方式：分析是指運用數據分析方法，如「組成」、「趨勢」、「關聯」、「比較」等多元分析方法，找出數據之間的關聯性、趨勢變化，並挖掘潛藏問題，最終幫助你做出正確決策。
舉例來說，如果是一位業務副總，會需要制定整體的銷售戰略，對應的需要相關數據情報。這時就可以運用這套「全局觀數據問題分析法」，從數據中找出對決策有幫助的洞察。他可以從「產品」、「客戶」、「通路」、「市場」等維度，分析這四大面向的營收、毛利、年增長率等指標。也可以透過分析「達成率」指標，比較各個銷售團隊在不同產品線和市場的表現。 還可以透過「組成」分析了解各產品線在不同通路的銷售佔比，進而調整通路策略。這3者之間的關係，並沒有使用上絕對的先後順序，最主要的目的還是在於提醒自己能從多個角度進行分析。
「全局觀數據問題分析法」的優勢
- 突破思考盲點： 避免僅憑單一指標或局部現象就妄下結論，有效避免思維誤區。
- 洞悉問題全貌： 從多維度、多指標全面分析問題，掌握問題的全貌和本質。
- 提升決策品質： 基於更全面、深入的數據分析結果，做出更精準、有效的決策。
實踐「全局觀數據問題分析法」
想要有效實踐「全局觀數據問題分析法」，除了掌握上述方法，還需持續累積數據分析的經驗，並培養敏銳的商業嗅覺，才能將數據轉化為洞察力，做出正確的商業決策。
「全局觀數據問題分析法」是一種系統性的數據分析方法，能幫助企業突破思考盲點，洞悉問題全貌，做出更明智的決策。在信息爆炸的時代，掌握這種分析方法，無疑將成為企業提升核心競爭力的關鍵。
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