使用KPI仪表板，创建完整的信息数据生态系统如何使用KPI仪表板来创建完整

如何使用KPI仪表板来创建完整的信息数据生态系统？
【使用KPI仪表板，创建完整的信息数据生态系统】IBM曾经发布过一项数据，全球每天会创建2.5亿个字节的数据，但是，几乎有90%以上的信息数据仅仅是被创建和存储，而并没有进行结构化的分析。
这些数据被称为“暗数据” 。
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图片源于Zoho中国官方博客
当然，我们每个个体不需要向全世界的所有数据去负责，但是，对于我们自己产生的数据——行为数据、业务数据等等，会影响到我们的方方面面。从企业业务方面来讲，每天都有大量的数据流入和流出你的业务。
但是，你的数据分析是否真的帮助你在利用这些数据的力量？
或者这些数据依然作为“暗数据”静静的呆在角落？
让“暗数据”的比例下降，让数据真正成为企业的行为和决策支撑，发掘强大见解，建立一个完整的信息数据生态系统就至关重要。
在此之前，我们先来了解一个用于描述信息数据生态关键属性的模型——哑铃模型。
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（图片来源于Zoho中国官方博客）
哑铃模型由五个模块组成。小Z会在这篇文章中告诉你， KPI仪表板是如何在创建信息数据生态系统时发挥作用。
采用任何企业都拥有数据驱动决策的需求，而BI数据分析技术往往是被受限于IT技术的业务用户而采用，这也意味着， BI技术的出现，让数据分析不再局限于高级管理或IT人员，跨层次、跨结构的BI采用率也在不断飙升。
但是，某些分析基础架构所需的技术诀窍也造成了巨大的人员依赖性，从而导致数据分析依旧是孤立的行为。那么如何建立信息生态系统来满足非技术用户的数据需求呢？
答案在于无代码。
无代码操作为业务用户提供一个平台来构建自己的仪表板，而无需编写任何代码。
例如， Zoho Analytics中的拖放功能可帮助用户轻松地将所有必要的报表拖放到仪表板构建器中。它使他们可以随意添加任意数量的报表，并根据需要随意调整大小。
这个用户友好的仪表板构建器可以帮助业务用户准确地构建其数据生态系统。
单平台组织采用多种业务应用程序的情况，正在推动对跨功能数据分析的需求。
端到端业务洞察力的重要性日益增长，这给这种数据分析机制施加了越来越大的压力，要求其为有效的决策提供有利的条件。
但是，多种数据源可能迫使用户在不同应用中进行数据分析，从而导致各个团队工作进度不同步。
想要在多数据源中获得有效见解，关键在于让数据统一展现在一个平台上，而且，该平台应使用户能够从一个角度直观地分析多个变量，以了解一个变量对另一个变量的影响。
例如，通过分析服务台应用程序中的客户满意度与取消订阅操作数据，企业可以在仪表板上看到一个指标对另一个指标的影响。
同样，任何与数据无关的平台都可以帮助你从多个数据源中获取数据，在仪表板中直观展示，以更好地进行决策。
见解信息数据生态系统有助于帮助企业快速提取出准确的见解，以便做出更快更准确的商业决策。但是，用于分析数据的单维方法会削弱强大的信息生态系统提供各种强大见解的能力。
某些日常实践可能导致洞察力分散到组织内的各个团队之间。那么企业如何将信息生态系统变成洞察力的宝库？
如果企业可以采用一些最佳实践来构建可视化仪表板，则这是可能的。例如，以数据仪表板的形式对关键任务指标进行分析，并将其放在仪表板顶部。
这可以帮助用户快速直观的感受数据。另外一个好处在于，为同一团队中的不同用户提供不同的仪表板。例如，国家/地区销售主管可能无法跟踪区域销售经理想要密切监视的所有KPI ，因此完全可以为他设置一套独立的仪表板。
协作实现共同目标的捷径就是有效的协作。而实时协作可以帮助团队做出更快的决策。决策并非一步一步完成，而是经过一系列步骤。
在决策的每个阶段都必须提供情景中的见解。此外，按需提供指标是决定团队成功的关键因素。
但是，冗长的会议、未答复的邮件等因素，都可能会成为决策延迟的罪魁祸首。仪表板上的高级协作可以解决这些问题。
例如，这些仪表板可立即与个人或团队共享，并且细粒度的访问控制可确保组织内的高水平数据治理。