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Elastic：如何将数据转化为可操作的见解？

news 2025/6/23 3:02:15

作者：来自 Elastic Elastic Platform Team

一切，从某种程度上说，每个人，都是数据。在我们这个数据驱动的世界里，我们的兴趣和互动被统计和分类，为组织提供如何创造更好的产品和更好的体验的见解。更不用说，企业从他们的应用程序中挖掘和收集的所有数据。也就是说：有很多数据在流动，而且就其本身而言，大多数数据并没有那么有用。

这就是为什么希望扩大规模的组织需要优先将数据转化为可操作的见解。从正确的数据中提取正确的见解，企业才能做出重要的决策。从非结构化数据（通常包含你无法从结构化数据中获得的有价值见解）到结构化和半结构化数据，企业需要合适的工具来分析、处理和操作他们收到的大量数据。

数据如何塑造企业的未来

数据可以让你了解业务的进展情况，从而帮助你实现增长。简单地说，数据可以帮助你确保业务走在正确的轨道上。如果对每一次客户互动、交易和数字足迹进行充分分析，它们都会生成可以提供宝贵见解的数据。这些见解可以帮助你简化运营、了解客户、开发新产品、识别潜在风险、发现安全漏洞，等等。

扩展和停滞之间的区别可能取决于能否有效地将数据转化为可操作的见解。中断、网络攻击，甚至只是低效的运营都是数据管理不善的后果。无法优化系统并对潜在威胁采取行动可能会导致重大问题。这就是为什么拥有数据并加以利用至关重要的原因。

那么，如何将这些原始数据转化为有意义的东西呢？如何挖掘那些可以推动决策的关键信息？而且，一旦你提取了这些见解，如何有效地将它们传达给他人？

什么是可操作的洞察？

可操作的洞察不仅仅是一个有趣的数据点或趋势。它是一条信息，可直接导致可以改善你的业务的具体实际行动。

与可能告诉你发生了什么的原始数据不同，可操作的洞察可以帮助你了解事件发生的原因——更重要的是，你应该采取什么措施。它们弥合了数据分析和决策之间的差距，将数字转化为你的团队可以实施的明确步骤，以实现目标结果。

例如，你的网站数据可能显示用户在完成购买之前不断放弃购物车。这是很好的信息 —— 但你如何处理它？当你深入挖掘以找出许多用户在支付过程中退出时，可操作的洞察就会出现。从那里，你发现你的支付网关可能存在问题，或者结帐流程过于复杂。行动？通过减少结帐流程中的步骤来简化支付流程。

通过将数据转化为可操作的洞察，你可以获得面向目标结果的明确、具体的步骤。它们不是推测性的建议；而是可以为你的业务带来明显、切实改善的直接建议。

如何收集和准备数据

正确收集和准备数据是将数据转化为可操作见解的第一步。如何执行这些步骤将决定整体结果。如果没有坚实的基础，你的分析可能会导致误导性结论。所以，请慢慢来，小心谨慎。

首先确定你的企业需要哪些类型的数据来实现其目标。这可能包括客户行为、销售数据、网站流量或社交媒体指标和互动。

当尝试将数据转化为可操作的见解时，你可能会看到两种不同类型的数据：离散数据和连续数据。

离散数据是指代表固定数据值的数字。它们始终为正数、整数（无分数）和可数。公司员工人数、销售的某种产品数量或号召性用语 (call to action - CTA) 的点击次数等都是离散数据的例子。
连续数据表示可以取一定范围内的任何值的测量值 — 例如时间、温度、销售收入或客户支出金额。当你寻找随时间或不同条件变化的趋势时，它会很有帮助。

为了收集这些数据，你需要像 CRM 系统、社交媒体监控工具或观察性解决方案这样的工具，以便全面了解情况。

如何进行数据分析和可视化

收集数据后，下一步就是清理和组织数据，以便轻松转化为可操作的见解。原始数据可能存在不一致和错误，从而影响你的分析。数据清理可以发现并修复这些问题。这个过程可能意味着要花一些时间来标准化数据格式、修复不准确的条目和删除重复的记录。这是一个关键步骤 —— 你无法根据不良数据做出正确的决策。

从多个来源提取数据时，你需要一个解决方案，该解决方案可以跨环境关联数据，而无需将其从当前所在的位置移动。无论是 PDF、图像、销售数据还是物联网数据，你都需要一个解决方案，可以将不同的数据转换为通用模式以使其有用。数据集成允许你将不同数据类型之间的点连接起来，以发现如果数据孤立则可能不可见的模式和趋势。你可以更有效地跨团队和部门呈现干净、易读的数据。

重要的是要考虑如何以激励利益相关者采取行动的方式呈现数据。这里的目标是找到与你们都试图实现的目标相一致的见解。

数据科学家接受过培训，可以呈现尽可能完整和准确的信息，但这不一定适合商业环境。太复杂的图表或太长的统计数据最终都没有帮助。你的利益相关者应该在听完你的演示后记住关键事实、一些重要的数字和你为他们确定的一些总体趋势。

遵循以下可视化和呈现数据的最佳实践：

保持视觉效果简单，每个图表只分享一个要点。
保持数字简单（21M 优于 21,000,000），这样才能让人记住。
选择合适的图表 —— 一般来说，条形图适合进行比较，折线图适合呈现随时间变化的数据。
确保你的数据有标签。
了解你的受众。例如，向财务团队介绍一个主题可能需要与向营销团队介绍不同的方法。

在数据中寻找可操作的见解

将数据转化为可操作见解的最后一步是分析和检索。这意味着弄清楚你发现的模式和趋势对你的业务意味着什么，以及如何使用它们做出更明智的决策。

例如，假设你的电子商务商店销售两个不同品牌的罐装番茄。营销团队联系你并询问番茄品牌 A 的表现如何，因为它最近在一位著名厨师的意大利面食谱中出现后引起了一些在线关注。在检查数据后，你发现品牌 A 页面的流量激增：它的流量是番茄品牌 B 的两倍，但转化率较低，番茄品牌 B 的流量较少，但转化率较高。但是，你的月度数据显示，尽管转化率下降，但品牌 A 的整体销售额却在上升。价格较低的品牌 B 历来转化率较高，并且月度转化率保持稳定。

如果将这些数据转化为可操作的见解，它会是什么样子？

简单地呈现转化率并不能说明全部情况。你想比较两个品牌的已完成购买量、月环比趋势和利润率。你可能想深入挖掘，看看购买品牌 A 的人是否是新客户，或者他们是否还在购物车中添加其他商品。（是的，许多人都是新客户。哦，看，他们还购买了这位著名厨师推荐的同一品牌的意大利面。）

在数据中找到见解意味着你已经：

确定了关键发现：你发现了数据中与你的业务目标相符的重要模式和/或异常。例如，品牌 A 的销售额上升，但并未影响品牌 B 的销售额，意大利面的销售额也上升了。这很好！
将见解置于情境中：你和营销团队就为什么会出现这种异常进行了沟通，从而提供了更好的背景。
优先考虑发现：并非所有见解都同样重要。例如，品牌 B 的稳定销售值得注意，但不需要关注。
持续监控：这些洞察并非一成不变 —— 它们会随着新数据的不断生成而不断演变，你以后可以从中得出洞察。

这样，你的数据就为营销人员提供了采取行动所需的信息。他们将在下个月推广品牌 A 和意大利面，以试图提高销量。与此同时，你将继续监控数据，看看他们的促销活动是否有帮助，同时寻找过程中的任何新模式或异常。

将数据转化为可操作的洞察并不一定令人生畏。通过遵循几个关键步骤 —— 收集和清理数据、分析和可视化数据，然后突出显示洞察 —— 你可以让你的同事和利益相关者做出明智的决策，帮助你的组织实现目标。