Nauka o podacima je odličan alat za vođenje posla.
Međutim, analitika će pomoći samo ako ima utjecaj. Ovaj uticaj može biti bilo šta od rasta kompanije, boljih proizvoda ili povećanja prihoda.
Korištenje analitike za donošenje odluka u vašem poslovanju poznato je kao donošenje odluka vođeno podacima. Ovo uključuje prikupljanje podataka, izdvajanje obrazaca i činjenica i donošenje zaključaka.
Sada je definitivno popularnije ulagati vrijeme i resurse kako biste većinu odluka vaše kompanije donijeli zasnovanu na podacima.
Uprkos tome, ankete to pokazuju osećaj creva i dalje faktori u procesu donošenja odluka.
Glavni faktor u tome je nedostatak odgovarajućeg okvira za donošenje odluka u organizaciji.
Ovaj članak će predstaviti BADIR okvir i kako ga možete koristiti za kreiranje djelotvornih, vođenih podacima uvid u vaše poslovanje.
BADIR okvir za donošenje odluka
The BADIR framework je visoko efikasan okvir za donošenje odluka dizajniran za rješavanje poslovnih problema.
Jednostavan je za prilagođavanje i radi za bilo koju industriju. Cilj mu je da spoji nauku o podacima i nauku o odlučivanju zajedno u jedan okvir koji se lako prati.
Aryng, poznata kompanija za konsalting, obuku i savetovanje u oblasti nauke o podacima osmislila je ovaj okvir od podataka do odluka.
Danas su različite kompanije sa liste Fortune 500 za svoje inicijative za digitalnu transformaciju usvojile BADIR.
Ključne karakteristike okvira podataka do odluka
- Obezbijedite uvide vođene podacima koji se mogu primijeniti
- Formulirajte plan analize zasnovan na hipotezama
- Olakšava specifikaciju podataka za izradu podataka
- Uvidi proizašli iz tehnika prepoznavanja uzoraka u machine Learning i statistike
- Predstavite relevantne preporuke zainteresovanim stranama
Pet koraka u okviru podataka do odluka
BADIR okvir od podataka do odluka uključuje pet koraka koji se moraju slijediti po redu.
Poslovno pitanje
Prije nego što izvršimo bilo kakvu ekstrakciju ili analizu podataka, prvo moramo razumjeti kontekst problema koji pokušavamo riješiti. Ovo će pomoći da se smanji broj potrebnih iteracija u nastavku.
Ovo uključuje postavljanje pravih pitanja. Okvir nas podstiče da postavimo šest osnovnih pitanja (ko, šta, gde, kada, zašto i kako).
Na primjer, moramo biti sigurni da razumijemo koju odluku treba donijeti.
Da li je ova odluka hitna?
Moramo znati kada se od nas očekuje da damo konačnu preporuku.
Na kraju, moramo znati ko su naši dionici.
Da li podatke treba dijeliti sa marketinškim timom, kao i timom za logistiku?
Koliko zainteresovanih strana treba da zna rezultate naše analize?
Zapravo, pokušavamo da pretvorimo vrlo osnovna pitanja u ispravna pitanja. Na primjer, možda imate sljedeći zahtjev za podacima: „podaci o kupcima po zemlji, proizvodu i funkciji“.
Bolji i korisniji zahtjev bi trebao izgledati ovako: „Koji su razlozi zbog kojih gubimo kupce nakon lansiranja? Koje radnje može poduzeti odjel prodaje i marketinga da riješi ovaj gubitak?”
Plan analize
Nakon što se odlučimo za konkretno poslovno pitanje, naš sljedeći korak je formuliranje plana analize.
Trebali bismo kreirati SMART ciljeve. SMART je akronim koji označava Specific, Measurable, Achievable, Relevant i Time Bound.
Zatim bismo trebali formulirati naše hipoteze. Ovo su izjave koje želimo dokazati ili opovrgnuti korištenjem naših podataka. Uz ove hipoteze, treba postaviti kriterijume potrebne za dokazivanje svake od njih.
Takođe moramo razmotriti metodologiju potrebnu tokom analize podataka. Uobičajene metodologije uključuju:
-
Agregat
-
korelacija
-
trend
-
Procjena
Nakon što se odlučimo za metodologiju, moramo se odlučiti i za specifikaciju podataka.
Hoćemo li koristiti podatke iz prošle godine ili podatke svih vremena?
Hoćemo li prvenstveno koristiti finansijske ili marketinške podatke?
Ova pitanja su važna jer će to kasnije olakšati proces prikupljanja podataka.
Konačni rezultat ovog koraka je plan projekta. Ovo uključuje sve resurse potrebne za izvođenje ove analize, kao i vremenski okvir za svaki korak u procesu. Plan projekta takođe precizira ko su zainteresovane strane, kao i različite uloge unutar tima.
Na primjer, recimo da imamo sljedeću hipotezu: “Naša kompanija gubi kupce zbog manje uspješne marketinške kampanje u prošlom kvartalu”.
Da bismo dokazali ili opovrgli ovu analizu, morat ćemo izvući marketinške podatke iz prošle godine.
Možemo koristiti metodologiju korelacije da bismo utvrdili da li je metrika kao što je CTR u korelaciji ili možemo predvidjeti broj kupaca za svako tromjesečje.
Prikupljanje podataka
Prikupljanje podataka je sada mnogo lakše jer možemo opisati specifikaciju podataka tokom našeg koraka Plana analize. Ovo će spriječiti preuzimanje nepotrebnih podataka.
Ovo je posebno važno ako imamo posla sa značajnom količinom podataka jer će uštedjeti vrijeme pri izvođenju odabrane metodologije.
Korak prikupljanja podataka također uključuje čišćenje i validaciju podataka. Čišćenje podataka odnosi se na manipulaciju podacima kako bi ih učinili upotrebljivim.
Moramo izvršiti provjeru valjanosti podataka kako bismo bili sigurni da su podaci koje imamo tačni.
Derive Insights
Naš sljedeći korak uključuje stvarno izvlačenje uvida iz naših podataka.
U ovom koraku pregledavamo obrasce u našim podacima.
Na primjer, u korelacionoj analizi možemo početi sa univarijantnom analizom koja se bavi distribucijom ključnih metrika. Ako je primjenjivo, također možemo saznati postoji li razlika između testne i kontrolne populacije.
Koristeći kriterije koje smo postavili u drugom koraku, također pokušavamo dokazati i opovrgnuti naše hipoteze.
Konačno, rezultat ovog koraka bi trebali biti naši nalazi. Trebali bismo predstaviti naše nalaze u vezi s kvantificiranim utjecajem.
Na primjer, možete spomenuti utjecaj dolara određenog pada procenta kako biste angažirali svoje dionike.
Mogli biste reći da pad u postotku u akviziciji kupaca može rezultirati padom prihoda od milion dolara.
preporuka
Preporuke su najvažniji korak u okviru BADIR-a. Ove preporuke moraju biti djelotvorne.
Oni su glavni razlog zašto smo prošli kroz svaki korak u ovom okviru.
U ovom posljednjem koraku želimo postići više stvari. Prvo, moramo da komuniciramo sa ciljnom publikom. To znači da biste trebali dati kratke i pronicljive preporuke.
Vjerodostojna i razumna preporuka također će dovesti do toga da budete percipirani kao efikasan poslovni partner.
Konačno, vaša preporuka bi trebala potaknuti vašu publiku na akciju.
Ako ćete vi biti zaduženi za predstavljanje preporuka, važno je da napravite slajd dek koji sadrži sve vaše nalaze.
Kreiranje slajd deka je iterativno, počevši od svih vaših otkrića, i progresivno pojednostavljujući tok špila.
Završni slajd bi trebao imati sažet sažetak. Sve dodatne informacije možemo dodati u prilogu.
zaključak
Usvajanje okvira od podataka do odluka odličan je način da se uvjerite da možete steći uvid u djelotvoran način iz svojih poslovnih podataka.
Kombinacija nauke o podacima i nauke o odlučivanju omogućava dijalog između svih uključenih zainteresovanih strana. Svaki korak u BADIR okviru podataka do odluka vodi do efektivnog konačnog rezultata: preporuka koje se mogu primijeniti.
Javite nam kako vaše poslovanje ili tim može imati koristi od ove vrste okvira!
Ostavite odgovor