数据监控数据监控工作流程

本文目录一览：

• 1、大数据监控是什么意思
• 2、设备数据远程监控怎么实现
• 3、为什么要数据监控
• 4、什么是及时有效反馈出数据异常的一种手段

大数据监控是什么意思

大数据监控是指通过大数据技术手段获取、收集、分析数据，并能够准确分析信息，有效预测信息发展动态趋势。

大数据监控使用的统计知识主要围绕着海量全网数据，使用各种类型的海量数据统计来获取更全面、精准的数据收集。大数据监控大多数需要借助监测系统来协助分析数据。

大数据监控的工具：

1、FineBI

FineBI商业智能是一款非常专业的自助大数据分析BI软件，论处理数据，它绝对是专业的。不仅如此，在处理数据的过程中，FineBI往往能够将复杂的工作简洁化，为企业解决时间成本。并且使用FineBI来做数据监测非常的方便，大大提升了办公效率。

2、Cloudera

同样是专业的大数据监测软件，这一款大数据分析电脑软件除了可以做数据监控还可以培训员工。不过，这一款大数据分析电脑软件往往需要专业团队来管理，所以在数据监控人员方面，并不能帮助企业节约成本，甚至有可能增加成本。

设备数据远程监控怎么实现

监控系统实现远程监控，推荐采用LSC局域网屏幕监控系统，可实现远程监控。

[软件功能]

该软件可以实时监控局域网内电脑的桌面，可以用鼠标和键盘远程控制这些电脑(点击遥控器的按钮后才可以控制)。还可以实时监控:键盘输入记录、网站访问记录、流量记录、局域网内电脑中所有文件的远程管理(而且这些文件是在别人不知情的情况下管理的)。您还可以限制员工只能访问指定的网站，或者禁止他们访问某些网站。如何轻松监控局域网内的电脑？

【监控应用】

用于实时监控局域网内的计算机，辅助管理员工的工作行为。

如何对局域网中的计算机进行监控，已经成为许多中小企业主关心的问题。很多中小企业主在注册公司之前，曾经认为一定要和员工搞好关系，和员工做朋友。但是过了一段时间，你会发现这种想法很幼稚。老板和员工注定是朋友。做员工不容易，做老板其实更难。有了局域网内的电脑监控软件，软件会帮你管理员工的上网行为。

2.网络管理员维护局域网中的计算机，远程控制协助其他工作人员解决工作中的问题。

比如很多医院都购买了大型的软件系统。但是由于医生的职业是行医，虽然现在很多医生或多或少对电脑有所了解，但是有些软件故障还是解决不了。如果让医院的网络管理员东奔西跑，必然会增加很多工作量，甚至不堪重负。有了这个监控局域网内计算机的软件，网络管理员的工作量将大大减少。网络管理员只需坐在自己的办公室里，就可以远程控制和管理全院的所有电脑。

3.游戏练习工作室是用来防止员工转移公司虚拟财产的。

目前很多游戏练习工作室雇佣了大量的人帮他们代练游戏。但由于游戏装备是虚拟产品，可以通过网络轻松转让。如果没有监控，工作室根本无法正常运作。有了这个软件，在局域网内如何监控电脑的问题就迎刃而解了。

4.学校机房是用来维护和管理学生电脑的。

学生在机房上网的时候，是在做与学习相关的事情吗？有了这个监控局域网内电脑的软件，你将能够实时监控所有学生的电脑。并且可以远程控制它的计算机。您还可以远程管理这些计算机中的所有文件。如何监控局域网内电脑的问题就解决了。

局域网监控软件的试用版可以永久使用，但它有以下功能限制。

不提供键盘记录功能(注册该软件后，可以实时监控局域网内电脑上的键盘输入，即每当员工电脑上输入一个英文或中文字符，该英文或中文字符就会立即显示在控制端电脑的员工区)。

2.不提供网站记录功能(正式版会实时记录员工访问的网站和访问时间)。

3.只能监控一个员工，试用版监控局域网的电脑数量为一台。

4，无法结束对方的跑步过程。您只能查看员工电脑上运行的进程，但不能退出它们。

5.用鼠标键盘遥控对方电脑时，60秒后会自动断开。试用版也有遥控功能，但遥控60秒后，控制会自动停止。并且遥控功能无法再次启动(屏幕左上角的开启遥控按钮会消失)。如果需要再次控制，只能退出监控局域网内电脑的软件，重新打开软件。

6.每三分钟，控制终端自动弹出一个窗口提示注册。

这个软件的正式版有两个版本:软件狗版和注册码版。

我们在国外卖注册码版本，但是国内95%的用户选择加密狗版本。因为加密狗版本的控制端可以随意更换电脑，你只需要拔掉加密狗，插在另一台电脑上就可以了。但也有5%的用户因为急需使用我们的软件而选择注册码版本。注册码版和软件狗版的功能完全一样。

为什么要数据监控

做数据的同学们都经常听到一句话：“建立销售/运营/商品数据监控体系”。这玩意拆开看每个字都认识，合起来听得一脸蒙懵圈，时常发问：

啥是数据监控体系？

这玩意和数据指标体系有啥区别？

我做的这些个报表，到底算不算体系？

为啥没感觉谁被我“监控”了？？？！

种种疑问，今天系统解答一下。之所以同学们有疑惑，是因为一来大部分企业没有真正重视数据，同学们辛辛苦苦做的报表都没几个人看。二来是大量同学只会在已经发生+巨大问题的时候做出响应，缺少事前判断能力。导致即使基于数据提了意见，业务也回一句：“我早知道了”

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什么是数据监控体系

监控，顾名思义，是监督和控制。理论上监督和控制也可以不用数据，比如传统的车间主任、生产队长、监考老师，都是一线现场监督与控制。但远在万里之外的企业集团总部，是没法派出千里眼顺风耳现场监督的。因此就有了数据监控：通过数据指标来进行监督和控制。当业务变得复杂，单一数据无法满足监控需求，因此就有了数据监控体系。

但是它不等于数据指标体系。单纯的数据指标体系可没有监督与控制的作用。做数据的同学最清楚，每天发出去的报表，十个人能有一个人看就不错了。一线的连数据都爱答不理，谈何监督与控制。所以单纯的数据指标体系只是一个工具，如何把工具与管理流程结合起来，才是数据监控体系的最难环节。

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如何搭建数据监控体系

如数据监控体系的名字，监督+控制，因此搭建数据监控体系包含两大关键工作：

建立数据指标体系，对业务情况进行监督。

将数据应用到管理流程，实现控制。

之前已经分享过如何建立数据指标体系，大家可以参见《数据分析体系是什么？该怎么搭建？》，今天重点说说控制该怎么个控制法。

很多做数据的同学是技术出身，一提起“控制”最直观的能想到的就是骂自己起床，催自己结婚生娃的老妈子。然后感慨：我又没做过“销售/运营/产品/风控，我要怎么控制呀……”实际上企业里的管理完全不需要这么琐碎纠结。就像我们不需要会造汽车，也能控制汽车（开汽车）一样，关键要解决以下四个问题：

▌第一，明确要控制谁

动作的指向要明确。很多同学会说：“GMV降了，要搞高”这话就跟没说一样。GMV看似跟每个部门有关系，是全公司的事。可人人负责，就等于人人无责。太宏观的目标指向不明，自然没法起到控制作用。可以喊的具体点，比如：

GMV降了→ 高端用户消费少了→ 用户运营想想办法

GMV降了→ 某类商品降幅大了→ 商品运营想想办法

GMV降了→ 外部流量太少了 → 渠道投放想想办法

总之把整体目标，具体到某个部门，某个小组，最好是直接挂上丫的KPI/OKR指标，这样指向明确，才能有效。为达到这个目标，在建数据指标体系的时候，做分类维度的就不能随意做，而是要把和部门分工有关的分类维度（比如分公司、商品、用户层级等等）突出出来，方便落实责任人。

▌第二，啥时候控制

如果真的等到GMV跌到不行了才来喊：要搞高，就太迟了。实际上影响业务走势的很多因素可以提前预见，比如：

正向因素：大促销、新品上市、传统旺季

负向因素：系统BUG、缺货、传统淡季

不定像因素：系统改版、换季

因此，控制是有时间状态和走向判断的。标准的用语是这四句：

过去+负向 → 关注XX问题

过去+正向 → 发现XX经验

未来+负向 → 警惕XX风险

未来+正向 → 提示XX机会

因此在搭建数据监控体系的时候，得总结过往经验，了解未来内部计划，甚至收集一些竞争情况，这样把态势判断提前准备好，才能赶在事前多喊“警惕”“提示”而不是事后人人都看到了，才嚷嚷“要搞高”

第三，多大力度控制

这时候可以喊“要搞高”了！是滴，没错，被陈老师调侃了一路的“要搞高”本身并没有问题，是个标准的建议方式。在给出控制意见的时候，先讲方向，再讲力度，最后才是细节。不同问题严重程度，对应的力度是不同的。

这里也有标准话术：

要注意（出现异动）

要行动（要搞高，要搞低）

要立即行动（！！！）

如果对问题评估做的到位，在立即行动之后，是有进一步的描述的。比如：“如流量质量不能在3天内得到改善，本月KPI将不达标”。做这种推测和预测有关，因此让很多同学很纠结，预测的到底对不对。其实完全没必要。

在管理上，行动力比精准的预测更重要。预知到了问题，如果业务部门行动给力，问题早早就处理完了，哪里还用什么精准预测。如果业务部门不行动，一直在纠结：“我看不会出问题吧”“它如果自然反弹了呢？”，最后就会坐失良机，铁定扑街呀，还需要预测。所以往往做推测用的是最简单的逻辑，比如一个月3000万业绩，每天就得100万。1000万流量转化20万购买，所以5万购买就得250万流量，类似。做控制是为了推动业务部门行动，不是给推诿找理由，切记切记。

▌第四，控制完啥效果

做控制最重要的就是效果。效果是有层次的：

初级：控制被业务接收

中级：业务按控制行动

高级：行动对指标有显著作用

搭建数据监控体系，最不能少的环节就是结果回顾。而且要先看是哪个层级的效果，再看具体效果大小。很多时候根本还没到最后指标变化，而是业务方压根就没听建议，最后捅出篓子来才慌慌张张跑来问“为什么”。这一环看似简单，实际很难做到。一来很多业务部门态度趾高气扬，懒得沟通。二来很多做数据的同学薄皮大馅，脸皮太薄不敢沟通，闷头搞各种算法模型，只有自己知道。这样就很难实现监控体系的流畅运转了。

最后要强调的是：数据监控体系是用来发现问题的，不是用来解决问题的。监控监控，监督和控制，他本来就不是教学和讨论。你见过哪家奴隶监工拿着教科书到田里监督干活的，都是手里鞭子一挥“啪！”一声。有些同学把监控搞得复杂无比，硬塞一堆指标希望直接读出问题分析，这样做会极大拖慢监控运转效率。在方向不清晰的时候，看的数据越多，脑子越乱。

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为什么你做的不是数据监控体系

常见的问题，比如：

数据指标体系缺判断标准。只知道喊“涨了”“跌了”，不知道报“好了”“坏了”

数据指标就真的是个指标。和管理流程脱节，没有清晰责任，没有对应跟进人

缺少数据以外的业务梳理。不知道干了啥，不知道在干啥，不知道要干啥

缺少确认问题的跟进反馈。不知道人家听了没有，不知道人家干了没有，不知道人家干成了没有，光盯着数字发呆。

贪大求多，塞了一大堆指标，花花绿绿显得高大上。结果跑数累似，看数晕死。

什么是及时有效反馈出数据异常的一种手段

数据监控是及时有效反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观察是否异常,进而分析数据。 发现问题,及时处理,最大程度降低故障率。

数据监控就是数据采集+数据呈现，利用数据分析工具收集用户的可用数据，以及在业务线中产生的各种各样的数据。收集后，利用工具对数据进行处理，并使用可视化图表的展现形式将数据呈现出来，数据监控主要是通过“数据指标”对数据的变化情况进行监督和控制。

但在产品数量、种类增多的情况下，产品线的业务变得更加的复杂多样后，就会出现当前数据无法满足分析需求的情况，“数据监控体系”的搭建就要提上日程了。

数据监控的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据监控工作流程、数据监控的信息别忘了在万域城进行查找喔。