Навука аб дадзеных - выдатны інструмент для вядзення бізнесу.
Аднак аналітыка дапаможа толькі ў тым выпадку, калі яна прывядзе да ўздзеяння. Гэты ўплыў можа быць чым заўгодна: ад росту кампаніі, паляпшэння прадуктаў або павелічэння даходаў.
Выкарыстанне аналітыкі для прыняцця рашэнняў у вашым бізнэсе вядома як прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных. Гэта ўключае ў сябе збор даных, выманне заканамернасцей і фактаў і вывад.
Зараз, безумоўна, больш папулярна ўкладваць час і рэсурсы ў тое, каб большасць рашэнняў вашай кампаніі кіравалася дадзенымі.
Нягледзячы на гэта, апытанні паказваюць, што пачуццё кішачніка па-ранейшаму ўплываюць на працэс прыняцця рашэнняў.
Асноўным фактарам гэтага з'яўляецца адсутнасць належнай структуры прыняцця рашэнняў у арганізацыі.
У гэтым артыкуле будзе прадстаўлена структура BADIR і тое, як вы можаце выкарыстоўваць яе для стварэння дзейсных, кіраваных дадзенымі разуменне для вашага бізнесу.
Структура BADIR Data to Decisions
,en БАДЫР Framework - гэта высокаэфектыўная структура ад даных да рашэнняў, прызначаная для вырашэння бізнес-задач.
Ён просты ў адаптацыі і працуе для любой галіны. Ён накіраваны на аб'яднанне навукі аб даных і навукі прыняцця рашэнняў у адну зручную структуру.
Арынг, вядомая кансалтынгавая, навучальная і кансультацыйная кампанія па навуцы дадзеных распрацавала гэтую структуру ад даных да рашэнняў.
Сёння розныя кампаніі з спісу Fortune 500 для сваіх ініцыятыў лічбавай трансфармацыі прынялі BADIR.
Асноўныя характарыстыкі сістэмы ад даных да рашэнняў
- Дайце дзейную інфармацыю на аснове даных
- Сфармулюйце план аналізу на аснове гіпотэз
- Палягчае спецыфікацыю даных для стварэння дат
- Ідэі, атрыманыя з метадаў распазнавання вобразаў у машыннае навучанне і статыстыка
- Прадстаўце дзейсныя рэкамендацыі зацікаўленым бакам
Пяць крокаў у рамках даных да рашэнняў
Структура ад даных да рашэнняў BADIR ўключае ў сябе пяць этапаў, якія неабходна выканаць па парадку.
Дзелавое пытанне
Перад тым, як рабіць які-небудзь выманне або аналіз дадзеных, мы павінны спачатку зразумець кантэкст праблемы, якую мы спрабуем вырашыць. Гэта дапаможа паменшыць колькасць ітэрацый, неабходных у далейшым.
Гэта прадугледжвае заданне правільных пытанняў. Структура заклікае нас задаць шэсць асноўных пытанняў (хто, што, дзе, калі, чаму і як).
Напрыклад, мы павінны пераканацца, што разумеем, якое рашэнне трэба прыняць.
Гэта рашэнне тэрміновае?
Нам трэба ведаць, калі чакаецца, што мы дамо канчатковую рэкамендацыю.
Нарэшце, мы павінны ведаць, хто нашы зацікаўленыя бакі.
Ці варта дзяліцца дадзенымі з камандай маркетынгу, а таксама з камандай лагістыкі?
Колькі зацікаўленых бакоў павінны ведаць вынікі нашага аналізу?
Па сутнасці, мы спрабуем ператварыць простыя пытанні ў правільныя пытанні. Напрыклад, у вас можа быць наступны запыт даных: «дадзеныя кліента па краіне, прадукту і функцыі».
Лепшы і больш карысны запыт павінен выглядаць так: «Па якіх прычынах мы губляем кліентаў пасля запуску? Якія дзеянні можа зрабіць аддзел продажаў і маркетынгу, каб ліквідаваць гэтую страту?»
План аналізу
Пасля прыняцця канкрэтнага бізнес-пытання нашым наступным крокам з'яўляецца складанне плана аналізу.
Мы павінны стварыць SMART мэты. SMART - гэта абрэвіятура, якая расшыфроўваецца як канкрэтны, вымерны, дасягальны, рэлевантны і абмежаваны па часе.
Далей варта сфармуляваць свае гіпотэзы. Гэта сцвярджэнні, якія мы імкнемся даказаць або абвергнуць з дапамогай нашых даных. Разам з гэтымі гіпотэзамі мы павінны ўсталяваць крытэрыі, неабходныя для доказу кожнай з іх.
Мы таксама павінны разгледзець метадалогію, неабходную падчас аналізу даных. Агульныя метадалогіі ўключаюць:
-
Сукупны
-
Карэляцыя
-
Тэндэнцыя
-
Ацэнка
Пасля прыняцця рашэння аб метадалогіі нам таксама трэба прыняць рашэнне аб спецыфікацыі даных.
Ці будзем мы выкарыстоўваць даныя за мінулы год ці даныя за ўвесь час?
Ці будзем мы ў асноўным выкарыстоўваць фінансавыя дадзеныя або маркетынгавыя?
Гэтыя пытанні важныя, таму што гэта палегчыць працэс збору даных у далейшым.
Канчатковым вынікам гэтага кроку з'яўляецца план праекта. Гэта ўключае ў сябе ўсе рэсурсы, неабходныя для правядзення гэтага аналізу, а таксама графік для кожнага кроку ў працэсе. План праекта таксама паказвае, хто з'яўляецца зацікаўленымі бакамі, а таксама розныя ролі ў камандзе.
Напрыклад, дапусцім, што ў нас ёсць наступная гіпотэза: «Наша кампанія губляе кліентаў з-за менш паспяховай маркетынгавай кампаніі ў мінулым квартале».
Каб пацвердзіць або абвергнуць гэты аналіз, мы павінны атрымаць маркетынгавыя дадзеныя за мінулы год.
Мы можам выкарыстоўваць метадалогію карэляцыі, каб вызначыць, ці карэлюе такая метрыка, як CTR, ці можна прагназаваць колькасць кліентаў для кожнага квартала.
збор дадзеных
Збор даных стаў значна прасцейшым, паколькі мы маглі апісаць спецыфікацыю даных на этапе нашага плана аналізу. Гэта прадухіліць выманне непатрэбных даных.
Гэта асабліва важна, калі мы маем справу са значным аб'ёмам даных, бо гэта зэканоміць час пры выкананні абранай метадалогіі.
Этап збору даных таксама ўключае ачыстку і праверку даных. Ачыстка даных адносіцца да маніпулявання дадзенымі, каб зрабіць іх прыдатнымі для выкарыстання.
Нам трэба правесці праверку дадзеных, каб пераканацца, што даныя ў нас дакладныя.
Атрымаць Insights
Наш наступны крок уключае фактычнае вывядзенне разумення з нашых даных.
На гэтым этапе мы разглядаем заканамернасці нашых даных.
Напрыклад, у карэляцыйным аналізе мы можам пачаць з аднамернага аналізу, які разглядае размеркаванне ключавых паказчыкаў. Калі дастасавальна, мы таксама можам высветліць, ці ёсць розніца паміж доследнай і кантрольнай папуляцыяй.
Выкарыстоўваючы крытэрыі, якія мы ўсталявалі на другім этапе, мы таксама спрабуем даказаць і абвергнуць нашы гіпотэзы.
Нарэшце, вынікам гэтага кроку павінны стаць нашы высновы. Мы павінны прадставіць нашы высновы адносна колькаснага ўздзеяння.
Напрыклад, вы можаце згадаць пра ўплыў пэўнага працэнтнага падзення на долар, каб прыцягнуць зацікаўленых бакоў.
Вы можаце сказаць, што працэнтнае падзенне прыцягнення кліентаў можа прывесці да падзення даходу на 1 мільён долараў.
Рэкамендацыя
Рэкамендацыі з'яўляюцца самым важным крокам у рамках BADIR. Гэтыя рэкамендацыі павінны быць выканальнымі.
Яны з'яўляюцца асноўнай прычынай таго, што мы праходзілі кожны крок у гэтай рамках.
На гэтым апошнім этапе мы хочам дасягнуць некалькіх рэчаў. Па-першае, мы павінны ўзаемадзейнічаць з мэтавай аўдыторыяй. Гэта азначае, што вы павінны даць кароткія і праніклівыя рэкамендацыі.
Надзейная і абгрунтаваная рэкамендацыя таксама прывядзе да таго, што вас будуць успрымаць як эфектыўнага дзелавога партнёра.
Нарэшце, ваша рэкамендацыя павінна падштурхнуць вашу аўдыторыю да дзеяння.
Калі вы будзеце адказваць за прадстаўленне рэкамендацый, важна стварыць калоду слайдаў, якая змяшчае ўсе вашы вынікі.
Стварэнне калоды слайдаў з'яўляецца ітэрацыйным, пачынаючы з усіх вашых знаходак і паступова ўпарадкоўваючы паток калоды.
Канчатковая калода слайдаў павінна мець кароткае рэзюмэ. Мы можам дадаць любую дадатковую інфармацыю ў дадатку.
заключэнне
Прыняцце структуры ад даных да рашэнняў - выдатны спосаб пераканацца, што вы можаце атрымаць дзейсную інфармацыю з вашых бізнес-даных.
Спалучэнне навукі аб дадзеных з навукай прыняцця рашэнняў дазваляе весці дыялог паміж усімі зацікаўленымі бакамі. Кожны крок у структуры ад даных да рашэнняў BADIR прыводзіць да эфектыўнага канчатковага выніку: дзейсных рэкамендацый.
Дайце нам ведаць, якую карысць можа атрымаць ваш бізнес або каманда ад гэтага тыпу структуры!
Пакінуць каментар