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目錄

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數據分析自動化流程系統

實現數據自動整合與視覺化的解決方案

角色/資訊 內容
驅動 Driver 產品經理
批準 Approver 產品總監
貢獻 Contributors 產品團隊(PM、DA)、工程團隊(BE)
知會 Informed 業務團隊(業務、行銷)、管理層
資源 Resources 優先級: P0 設計稿連結 數據樣本連結
更新 Last Updated 2024-03-01

① 問題定位 Problem Alignment

<aside> ⚠️

我們的團隊每週花費8+小時在跨平台手動收集與處理數據,導致決策滯後、數據錯誤風險高和報告不一致。自動化數據流程將節省時間、提高準確性,並為所有團隊提供單一數據來源,大幅提升決策效率與數據可靠性。

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➊ 高層級視角 High Level Approach

建立一個統一的數據處理平台,通過自動化收集管道將分散在Web、APP和第三方平台的數據整合至Google Sheets,再透過Looker Studio實現可視化與報告自動生成,從根本上解決數據孤島問題。

➋ 故事 Narrative

目前情境:DA每週一早需花費整個上午從GA4、應用商店和內部系統手動提取上週數據,然後花數小時整理Excel進行分析。在週會時,行銷團隊拿出的數據與DA的報告不一致,團隊花了寶貴時間討論數據來源而非決策方向。

未來情境:透過自動化系統,DA週一早上打開電腦,發現週報已自動生成並發送到團隊郵箱。系統自動標記了幾個異常數據點供關注。團隊利用一致的數據直接討論產品策略,將原本花在數據整理的時間用於深度分析與創新。

➌ 目標 Goals

  1. 減少數據收集與處理時間50%,釋放團隊創造價值的時間
  2. 提高數據準確性至95%+,消除人工錯誤
  3. 建立單一數據來源,解決跨部門報告不一致問題
  4. 實現日/週/月報告自動生成,加速決策流程
  5. 設置數據異常自動提醒,提前發現問題

➍ 非目標 Non-goals

  1. 建立完整的數據湖/數據倉庫架構 - 專案範圍聚焦於現有數據流的自動化,而非企業級數據基礎設施