大数据带给企业的九个重大作用

如今数据对企业用户来说是至关重要的，这将标志客户向数据化管理的转变过程，也标志着一个大数据新时代的到来。数据化时代就是数据产生价值的时代，数据化是当今时代发展的大趋势，代表着我们先进生产力。拿数据来说话的时代，让数据可视化是重中之重的重头戏。数据已经成为了企业生产、经营、战略等等几乎所有的经营活动所依赖的，不可或缺的信息。

例如：每个企业想知道：哪些是重点客户，以及如何瞄准、定位这些客户，通过数据分析就可以轻松解决这些问题。根据数据分析发现目标客户的行为、爱好等，调整分析客户下一个目标以现阶段需要什么。这一点不可低估，因为许多公司都在把时间浪费在那些对现有产品不感兴趣的人身上。而通过数据分析，得出这些客户的各项数据，通过数据可视化的方式展现出目标客户的需求并分析出结果，这样也很大程度上提成了公司销售业绩。也体现出了数据分析，可视化的重要性。

以下是大数据分析为企业带来的九个作用：

一、快速提供商业信息，高效助力企业决策

效率时代，许多业务决策都需要当场做出。为了确保您作出正确的决策，就需要数据的支持。Teamface大数据分析系统，让你的决策有依据，让数据说话，让数据管理。

二、让KPI与战略目标保持一致

企业的实际任务与战略目标若不一致，就会导致时间与金钱的双重浪费。为了避免这种情况，每项业务、每个部门都要建立与公司战略相一致的绩效指标。当公司战略发生转移的时候, KPI也要随之灵活转移。Teamface 数据分析平台，有着超越传统数据分析平台的高度灵活性，能够通过自定义绩效指标、不断优化绩效指标来帮助您随时与企业的战略目标保持一致。

三、通过数据分析，协助员工效能提升

通过员工数据分析结果，让员工表现公开透明，驱动员工良性竞争，更积极地完成工作。自动实时分析，让员工绩效统计更科学，工作环境更加透明，强大的拖拽数据统计方式多维度量化员工表现。同时也为人力资源部门提供有效的数据支持，随时将结果一键导出，人力资源部门也大幅度提升工作效率。

四、自动分析数据报表，报告不再是手工活

业务、媒体、营销数据....每到周末月末，重复去做数据报表。手动录入数据容易出错且需进行复杂的计算，存在差异时也很难找出问题所在，做报表也变成了每个人的噩梦。通过Teamface数据分析系统，根据需求自行搭建数据报表，十几种图表任君选择，数据更新，报表结果也随之更新，让你喝着咖啡就搞定每周每月的例行工作，报告只需制作一次，效率提高N倍! 一键数据，支持图片、PDF、Excel多种格式。

五、数据化管理，获取更多用户行为洞察

整合不同渠道用户的行为及轨迹，构建360°客户画像，准确洞察用户行业，历史数据综合分析直接告诉你用户想要的是什么，不用销售各处搜索收集碎片化的数据报告。自定义用户标签、跟踪、实时记录用户行为，识别高价值的线索。

自定义报告分析数据，智能预警，移动端可随时查看，快速回应用户需求，确保目标达成。数据化管理，快速挖掘用户为，提升销售效能。

六、销售数据化，全面推动业绩增长

销售管理是技术也是艺术，充满了斗智斗勇。而通过Teamface 数据分析平台，整合客户数据视图，保证个性化客户体验，从销售管理的线索、商机、合同订单至账务管理的回款发票、实时记录并提醒，为你呈现出一副完整的“销售图谱”。

灵活配置公司销售数据，可视化的销售漏斗，销售效能可分析，销售业绩可预测，分析销售行业，优化销售管理，精细化数据化管理，驱动销售业绩增长。

七、实时数据，让企业资源更合理

Teamface数据分析平台，可以让你马上看到当下就可以节省成本的业务场景，比如：产品库存。它处于实时的变化当中，实时的数据更新与预测可以帮助你更好地进行采购计划及管理。Teamface提供多维度的查询与统计、图形分析等，实时掌握库存信息。

八、多维度考核，提高员工效率

企业团队任务完成的进度记录，传统都是利用Excel甚至是纸质报告，很难实现多角度员工考核;使用Teamface数据分析平台，可以从任务量、任务时间、任务质量、里程碑等多个角度进行综合评估，及时跟进任务，提高员工效率。清晰把控团队工作情况及项目整体健康状况。

九、实现部门协作沟通更及时

项目复杂，部门太多，责任不明，出事没人管，怎么办?

为了实现高效的项目管理，需要使用科学的管理框架合理分解任务、分配具体行动、设定不同责任人、监控进程。利用Teamface协作项目在跨部门协作方面有优势，无论任务大小和复杂度、或者中途内容有变动，都能真实地反映项目的具体情况，并且让每个人都明晰自己的职责，确保任务的最终成功执行。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。