惜文读书笔记 数据分析 【原创】8.物联网项目运维数据分析:Excel数据透视表设计智能门禁项目数据仪表盘

【原创】8.物联网项目运维数据分析:Excel数据透视表设计智能门禁项目数据仪表盘

一、前言 运维,一般指的是互联网运维,也叫做IT运维,是对网络、服务器的运营与维护。物联网项目运维不同于传统的…

智能门禁项目设备质量数据统计分析—惜文读书笔记

一、前言

运维,一般指的是互联网运维,也叫做IT运维,是对网络、服务器的运营与维护。物联网项目运维不同于传统的运维,需要运营和维护的是安装在前端的物联网终端。

我们建设的BN区社区安防智能门禁建设项目(一下简称智能门禁项目)的物联网终端包括数量众多的智能门禁和摄像头。还有30万居民用户在使用这些物联网终端,是一个典型的应用了物联网技术的互联网项目。因此,智能门禁项目项目运维不单要对物联网终端进行运维,还需要对用户进行运维。

智能门禁项目安装现场照片

为了确保运维服务质量,我们可以对运维服务效果进行数据分析。今天就分享一下我们使用Excel数据透视表制作物联网项目运维服务仪表盘。

二、数据分析方法

2.1 分析背景

在智能门禁完成实施之后,公司由于战略调整计划出售智能门禁公司。在收购谈判和调研过程中,门禁机质量是否可靠是收购方确认是否收购的关键要素,收购方对方一直想要我方提供门禁机质量过硬的相关证据。因此,我们需要提供“门禁机质量稳定”的客观证明材料。

2.2 确认分析目标

智能门禁项目可以产生大量的数据,包括门禁终端数据、用户使用数据。最终,我决定以对安防客服中心的客服电话登记表作为数据分析的基础数据源。用户在使用智能门禁过程中出现问题,都会拨打客服电话进行反馈。用户反馈的问题有很多类型,其中就包括报修门禁机故障,客服登记表记录的就是项目运维服务数据。因此,分析门禁机故障电话数据,就证明智能门禁项目运维服务质量,进而得出门禁机质量的相关结论。

2.3 选择数据分析工具

安防服务中心成立不就,还未开发相关的客服中心服务系统,客服团队使用Excel表格对电话反馈情况进行进行记录和跟踪。因此,我采用的是Excel数据透视表作为这次分析的工具。数据透视表是非常适用的数据分析工具,在永辉做电商时,我们团队就经常使用数据透视表来分析淘宝行业数据。

2.4 基础源数据整理

在进行数据分析之前,我需要将现有的客服电话Excel表格数据进行了“清洗”,以确保分析的数据的统一性。具体步骤如下:

  1. 确认所有的表格字段格式准确,尤其是时间字段;
  2. 补齐了表格中缺漏的记录;
  3. 规范了字段类型名称,对相似名称进行了修改,确保字段名称的统一。
智能门禁项目客服电话记录表—惜文读书笔记
智能门禁项目客服电话记录表

2.5 分析内容和表现形式

我采用了《谁说菜鸟不会数据分析》的分析思路,将确认数据分析内容从整体、趋势、对比、特征四个方面入手。

分析类型

分析数据

使用图标

整体

客服电话类型电话量

饼状图、柱状图

趋势

每月电话量、24小时电话量

折线图、柱状图

对比

物业小区和老旧社区电话量,所有街道电话对比;小区电话量排行

柱状图、雷达图、饼状图

特征

故障类型电话量分布,客服接电话占比

饼状图、柱状图

2.6 设计运维数据仪表盘DashBoard

根据以上准备工作,最后根据分析类型进行布局的设计,得出的智能门禁项目运维数据仪表盘。

智能门禁运维数据仪表盘2dashboard—惜文读书笔记
智能门禁运维数据仪表盘dashboard

三、数据解读及分析结论

3.1 数据仪表盘数据解读

通过项目运维服务数据仪表盘,我们得到了很多让人有些意外数据和结论。比如如下几条重要的信息:

数据统计结果

对应解读

每天的客服电话量为12.8个,接电话的最高峰在早上9点到11点;

客服电话接听量不大

YD街道的客服电话量占比71%,“帮忙开门”接听电话YD街道占88%

YD街道电话最多,YD街道有很多居民都不带门禁卡或者没有办理门禁卡

门锁故障”电话占比最高为27%,排名第二的“帮忙开门”占比22%

门锁故障率高,帮忙开门的电话占比超过1/5

门禁机的故障电话占比只有6%

门禁机故障率远低于居民反馈的“一半的门禁机都坏了”的故障率。

3.2 数据分析结论

通过数据分析,可以得到如下结论:

3.2.1 门禁机报修总故障率远小于6%

门禁机故障电话占比是6%。可实际上门禁机设备故障率远小于这个数。很多“门禁故障”的报修电话是居民因为无法进门直接就反馈是门禁机故障。客服在早期记录和回访的时候并未对问题类型进行及时修改,所以门禁机故障电话拨打率低于6%

3.2.2 单台门禁机故障次数小于0.2

根据每天12.8个客服电话可以计算出故障电话数为0.77/天,全区一共有1700台门禁机,因此,每日门禁机的故障率是0.77/1700=0.045%。平均一年一台门禁机的故障次数为0.16次。

3.2.3 门禁机维修工作量不饱和

整个项目一共安装了1700台的门禁机,在长达5个月的时间里,只有一名维修运维人员。他一个人就可以保证1700台门禁机的故障在24小时内得到维修,而且这名运维人员还可以完成每周30台以上门禁机的安装工作。

终上所述,我们可以认为公司的单台门禁机报修故障率很低,每年的故障次数不足0.2次,同时门禁机的维护人工成本投入很低。由于门禁机的故障率和运维成本大大低于竞争对手。因此,智能门禁项目运维服务数据仪表盘可以确认公司的门禁机质量是非常可靠的。

四、经验和不足

由于收购方也建设了很多智能门禁项目,当我们提供智能门禁项目运维服务数据仪表盘和相关分析结论时,对方认为我们的数据很有说服力。同时也对我们将项目运维数据化的方式非常认可。

4.1 经验总结

用数据来对客观事实进行说明是一种科学的证明方式,物联网类型项目的项目管理和运维服务事务性工作居多。如果物联网项目有涉及到用户运维,增加了项目运维工作的多样性和复杂性,从而导致运维服务质量信息不太客观。我们可以采用数据化思维将事务性工作进行量化,然后进行数据分析。以此来为物联网项目的项目管理和运维服务的执行提供数据参考。

同时,Excel数据透视表是非常实用的数据分析工具,我在电商运营、项目管理、项目运维等方面有很好的应用效果,也推荐大家使用。

4.2 不足之处

信息化时代,我们使用Excel数据透视表作为项目运维管理的工具还是显得不够智能,最好的解决方案还是开发一套智能化物联网运营维护管理平台,使用信息化系统实现物联网终端的安装、控制、工单和维修,同时统计和监控设备运行状态。这样可以免去人工排查和数据登记的工作投入,并且项目运维数据仪表盘的数据实时更新。

查看物联网终端运营维护管理平台产品设计

参考书籍

结网@改变世界的互联网产品经理:选用轻量级的、对团队现有工作习惯入侵小的工具,可以事半功倍。

《智能时代:大数据与智能革命重新定义未来》:使用数据的标准流程:获取数据——分析数据——建立模型——预知未来。

《数据化决策》:在绝大多数组织里,由于相关的“无形之物”在人们眼里是不可量化的,因此在做决策时,人们几乎从未获得充分信息。

《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》:数据分析的目的是总结出所研究对象的内在规律。数据分析能够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。

《简单统计学》:我们如何区分正确理论与胡诌之间的区别?常识和新数据。

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作者: Jordanmax

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