વ્યવસાય ચલાવતી વખતે ડેટા વિજ્ઞાન એ એક ઉત્તમ સાધન છે.
જો કે, એનાલિટિક્સ માત્ર ત્યારે જ મદદ કરશે જો તે અસર કરે. આ અસર કંપનીની વૃદ્ધિ, વધુ સારી પ્રોડક્ટ્સ અથવા વધેલી આવકમાંથી કંઈપણ હોઈ શકે છે.
તમારા વ્યવસાયમાં નિર્ણયો લેવા માટે એનાલિટિક્સનો ઉપયોગ ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવા તરીકે ઓળખાય છે. આમાં ડેટા એકત્રિત કરવો, પેટર્ન અને તથ્યો કાઢવા અને અનુમાન બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે.
તમારી કંપનીના મોટાભાગના નિર્ણયો ડેટા આધારિત બનાવવા માટે સમય અને સંસાધનોનું રોકાણ કરવું તે ચોક્કસપણે વધુ લોકપ્રિય છે.
આ હોવા છતાં, સર્વેક્ષણો દર્શાવે છે કે આંતરડાની લાગણી હજુ પણ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં પરિબળ છે.
આમાં એક મુખ્ય પરિબળ સંસ્થામાં યોગ્ય નિર્ણય લેવાની માળખુંનો અભાવ છે.
આ લેખ BADIR ફ્રેમવર્કનો પરિચય કરાવશે, અને તમે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરી શકો છો, એક્શનેબલ, ડેટા-આધારિત બનાવવા માટે તમારા વ્યવસાય માટે આંતરદૃષ્ટિ.
BADIR ડેટા ટુ ડીસીઝન ફ્રેમવર્ક
આ બાદર ફ્રેમવર્ક એ એક અત્યંત અસરકારક ડેટા-ટુ-ડિસિઝન ફ્રેમવર્ક છે જે વ્યવસાયની સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે રચાયેલ છે.
અનુકૂલન કરવું સરળ છે અને કોઈપણ ઉદ્યોગ માટે કામ કરે છે. તેનો ઉદ્દેશ્ય ડેટા વિજ્ઞાન અને નિર્ણય વિજ્ઞાનને એકસાથે અનુસરવા માટે સરળ ફ્રેમવર્કમાં જોડવાનો છે.
આર્યંગ, એક જાણીતી ડેટા સાયન્સ કન્સલ્ટિંગ, તાલીમ અને સલાહ આપતી કંપનીએ આ ડેટા-ટુ-નિર્ણય ફ્રેમવર્ક તૈયાર કર્યું છે.
આજે, વિવિધ ફોર્ચ્યુન 500 કંપનીઓએ તેમની ડિજિટલ ટ્રાન્સફોર્મેશન પહેલ માટે BADIR અપનાવ્યું છે.
ડેટા-ટુ-ડિસિઝન ફ્રેમવર્કની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓ
- પગલાં લેવા યોગ્ય ડેટા-આધારિત આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરો
- પૂર્વધારણા આધારિત વિશ્લેષણ યોજના બનાવો
- ડેટા બનાવવા માટે ડેટા સ્પષ્ટીકરણની સુવિધા આપે છે
- માં પેટર્ન ઓળખવાની તકનીકોમાંથી મેળવેલ આંતરદૃષ્ટિ મશીન લર્નિંગ અને આંકડા
- હિતધારકોને કાર્યવાહી કરવા યોગ્ય ભલામણો રજૂ કરો
ડેટા-ટુ-ડિસિઝન ફ્રેમવર્કમાં પાંચ પગલાં
BADIR ડેટા-ટુ-ડિસિઝન ફ્રેમવર્કમાં પાંચ પગલાં શામેલ છે જે ક્રમમાં અનુસરવા જોઈએ.
વ્યવસાય પ્રશ્ન
અમે કોઈપણ પ્રકારનો ડેટા એક્સ્ટ્રક્શન અથવા પૃથ્થકરણ કરીએ તે પહેલાં, અમે જે સમસ્યાનો ઉકેલ લાવવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યાં છીએ તેના સંદર્ભને આપણે સૌ પ્રથમ સમજવો જોઈએ. આ રેખા નીચે જરૂરી પુનરાવર્તનોની સંખ્યા ઘટાડવામાં મદદ કરશે.
આમાં યોગ્ય પ્રશ્નો પૂછવાનો સમાવેશ થાય છે. ફ્રેમવર્ક અમને છ મૂળભૂત પ્રશ્નો પૂછવા માટે પ્રોત્સાહિત કરે છે (કોણ, શું, ક્યાં, ક્યારે, શા માટે અને કેવી રીતે).
ઉદાહરણ તરીકે, આપણે ખાતરી કરવાની જરૂર છે કે આપણે સમજીએ છીએ કે કયો નિર્ણય લેવાની જરૂર છે.
શું આ નિર્ણય તાત્કાલિક છે?
અમને જાણવાની જરૂર છે કે અમે ક્યારે અંતિમ ભલામણ સાથે આવવાની અપેક્ષા રાખીએ છીએ.
છેલ્લે, અમારે જાણવાની જરૂર છે કે અમારા હિતધારકો કોણ છે.
શું ડેટા માર્કેટિંગ ટીમ તેમજ લોજિસ્ટિક્સ ટીમ સાથે શેર કરવો જોઈએ?
કેટલા હિતધારકોને અમારા વિશ્લેષણના પરિણામો જાણવાની જરૂર છે?
અસરમાં, અમે ખૂબ જ મૂળભૂત પ્રશ્નોને યોગ્ય પ્રશ્નોમાં રૂપાંતરિત કરવાનો પ્રયાસ કરીએ છીએ. ઉદાહરણ તરીકે, તમારી પાસે નીચેની ડેટા વિનંતી હોઈ શકે છે: "દેશ, ઉત્પાદન અને સુવિધા દ્વારા ગ્રાહક ડેટા".
વધુ સારી અને વધુ ઉપયોગી વિનંતી આના જેવી હોવી જોઈએ: “લોન્ચ કર્યા પછી અમે ગ્રાહકો ગુમાવી રહ્યા છીએ તેના કારણો શું છે? આ નુકસાનને પહોંચી વળવા વેચાણ અને માર્કેટિંગ વિભાગ શું પગલાં લઈ શકે છે?
વિશ્લેષણ યોજના
નક્કર વ્યવસાયિક પ્રશ્નનો નિર્ણય લીધા પછી, અમારું આગલું પગલું વિશ્લેષણ યોજના ઘડવાનું છે.
આપણે સ્માર્ટ ગોલ બનાવવા જોઈએ. SMART એ એક સંક્ષિપ્ત શબ્દ છે જે ચોક્કસ, માપી શકાય તેવું, પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવું, સંબંધિત અને સમય બાઉન્ડ માટે વપરાય છે.
આગળ, આપણે આપણી પૂર્વધારણાઓ ઘડવી જોઈએ. આ એવા નિવેદનો છે જેને અમારો હેતુ અમારા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સાબિત અથવા ખોટો કરવાનો છે. આ પૂર્વધારણાઓ સાથે, આપણે દરેકને સાબિત કરવા માટે જરૂરી માપદંડો નક્કી કરવા જોઈએ.
અમારે ડેટા વિશ્લેષણ દરમિયાન જરૂરી પદ્ધતિને પણ જોવાની જરૂર છે. સામાન્ય પદ્ધતિઓમાં શામેલ છે:
-
એકંદરે
-
સંબંધ
-
વલણ
-
એસ્ટીમેશન
પદ્ધતિ નક્કી કર્યા પછી, આપણે ડેટા સ્પષ્ટીકરણ પર પણ નિર્ણય લેવાની જરૂર છે.
શું આપણે પાછલા વર્ષના ડેટાનો ઉપયોગ કરીશું કે ઓલ-ટાઇમ ડેટાનો?
શું આપણે મુખ્યત્વે નાણાકીય ડેટા અથવા માર્કેટિંગ ડેટાનો ઉપયોગ કરીશું?
આ પ્રશ્નો મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે આનાથી ડેટા સંગ્રહ પ્રક્રિયાને પછીથી સરળ બનશે.
આ પગલાનું અંતિમ આઉટપુટ એ પ્રોજેક્ટ પ્લાન છે. આમાં આ વિશ્લેષણ ચલાવવા માટે જરૂરી તમામ સંસાધનો તેમજ પ્રક્રિયાના દરેક પગલા માટેની સમયરેખાનો સમાવેશ થાય છે. પ્રોજેક્ટ પ્લાન એ પણ સ્પષ્ટ કરે છે કે હિતધારકો કોણ છે તેમજ ટીમમાં વિવિધ ભૂમિકાઓ છે.
ઉદાહરણ તરીકે, ચાલો કહીએ કે અમારી પાસે નીચેની પૂર્વધારણા છે: “અમારી કંપની પાછલા ક્વાર્ટરમાં ઓછા સફળ માર્કેટિંગ ઝુંબેશને કારણે ગ્રાહકો ગુમાવી રહી છે”.
આ પૃથ્થકરણને સાબિત કરવા અથવા ખોટા સાબિત કરવા માટે, અમારે પાછલા વર્ષનો માર્કેટિંગ ડેટા ખેંચવો પડશે.
અમે સીટીઆર જેવું મેટ્રિક સહસંબંધિત છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે સહસંબંધ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ અથવા દરેક ક્વાર્ટર માટે ગ્રાહકોની સંખ્યાની આગાહી કરી શકીએ છીએ.
માહિતી સંગ્રહ
ડેટા એકત્રીકરણ હવે ઘણું સરળ છે કારણ કે અમે અમારા વિશ્લેષણ યોજના પગલા દરમિયાન ડેટા સ્પષ્ટીકરણનું વર્ણન કરી શકીએ છીએ. આ બિનજરૂરી ડેટાને પુનઃપ્રાપ્ત થવાથી અટકાવશે.
આ ખાસ કરીને મહત્વનું છે જો આપણે નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં ડેટા સાથે કામ કરી રહ્યા હોઈએ કારણ કે તે અમારી પસંદ કરેલી પદ્ધતિનું પ્રદર્શન કરતી વખતે સમય બચાવશે.
ડેટા કલેક્શન સ્ટેપમાં ડેટા ક્લિન્સિંગ અને વેલિડેશનનો પણ સમાવેશ થાય છે. ડેટા ક્લીન્ઝિંગ એ ડેટાને વાપરવા યોગ્ય બનાવવા માટે હેરફેર કરવાનો ઉલ્લેખ કરે છે.
અમારી પાસે જે ડેટા છે તે સચોટ છે તેની ખાતરી કરવા માટે અમારે ડેટા વેલિડેશન કરવાની જરૂર છે.
આંતરદૃષ્ટિ મેળવો
અમારા આગલા પગલામાં અમારા ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિની વાસ્તવિક વ્યુત્પન્નતા શામેલ છે.
આ પગલામાં, અમે અમારા ડેટામાં પેટર્નની સમીક્ષા કરીએ છીએ.
ઉદાહરણ તરીકે, સહસંબંધ વિશ્લેષણમાં આપણે એક અવિભાજ્ય વિશ્લેષણથી શરૂ કરી શકીએ છીએ જે મુખ્ય મેટ્રિક્સના વિતરણને જુએ છે. જો લાગુ હોય, તો અમે એ પણ શોધી શકીએ છીએ કે પરીક્ષણ અને નિયંત્રણ વસ્તી વચ્ચે તફાવત છે કે કેમ.
બીજા પગલામાં અમે જે માપદંડો નક્કી કર્યા છે તેનો ઉપયોગ કરીને, અમે અમારી પૂર્વધારણાઓને સાબિત કરવાનો અને ખોટી સાબિત કરવાનો પણ પ્રયાસ કરીએ છીએ.
છેલ્લે, આ પગલાનું આઉટપુટ અમારા તારણો હોવું જોઈએ. અમે પરિમાણિત અસર સંબંધિત અમારા તારણો રજૂ કરવા જોઈએ.
ઉદાહરણ તરીકે, તમે તમારા હિતધારકોને જોડવા માટે ચોક્કસ ટકાવારીના ઘટાડાની ડોલરની અસરનો ઉલ્લેખ કરી શકો છો.
તમે કહી શકો છો કે ગ્રાહક સંપાદનમાં ટકાવારીના ઘટાડાથી $1 મિલિયનની આવકમાં ઘટાડો થઈ શકે છે.
ભલામણ
ભલામણો એ BADIR માળખામાં સૌથી મહત્વપૂર્ણ પગલું છે. આ ભલામણો કાર્યક્ષમ હોવી જોઈએ.
અમે આ ફ્રેમવર્કના દરેક પગલામાંથી પસાર થયા તે મુખ્ય કારણ છે.
આ છેલ્લા પગલામાં, અમે બહુવિધ વસ્તુઓ હાંસલ કરવા માંગીએ છીએ. પ્રથમ, આપણે લક્ષ્ય પ્રેક્ષકો સાથે જોડાવું પડશે. આનો અર્થ એ છે કે તમારે ટૂંકી અને સમજદાર ભલામણો રજૂ કરવી જોઈએ.
વિશ્વસનીય અને સચોટ ભલામણ પણ તમને અસરકારક વ્યવસાય ભાગીદાર તરીકે જોવામાં આવશે.
છેલ્લે, તમારી ભલામણે તમારા પ્રેક્ષકોને ક્રિયા તરફ લઈ જવા જોઈએ.
જો તમે ભલામણો રજૂ કરવાના ચાર્જમાં હશો, તો તમારા તમામ તારણો ધરાવતી સ્લાઇડ ડેક બનાવવી મહત્વપૂર્ણ છે.
સ્લાઇડ ડેકની રચના પુનરાવર્તિત છે, જે તમારા તમામ તારણોથી શરૂ થાય છે, અને ડેકના પ્રવાહને ક્રમશઃ સુવ્યવસ્થિત કરે છે.
અંતિમ સ્લાઇડ ડેકમાં સંક્ષિપ્ત એક્ઝિક્યુટિવ સારાંશ હોવો જોઈએ. અમે પરિશિષ્ટમાં કોઈપણ વધારાની માહિતી ઉમેરી શકીએ છીએ.
ઉપસંહાર
ડેટા-ટુ-નિર્ણય ફ્રેમવર્ક અપનાવવું એ ખાતરી કરવા માટેનો એક શ્રેષ્ઠ માર્ગ છે કે તમે તમારા વ્યવસાય ડેટામાંથી પગલાં લેવા યોગ્ય આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકો છો.
નિર્ણય વિજ્ઞાન સાથે ડેટા સાયન્સનું સંયોજન સામેલ તમામ હિતધારકો વચ્ચે સંવાદ માટે પરવાનગી આપે છે. BADIR ડેટા-ટુ-ડિસિઝન ફ્રેમવર્કમાં દરેક પગલું અસરકારક અંતિમ આઉટપુટ તરફ દોરી જાય છે: પગલાં લેવા યોગ્ય ભલામણો.
અમને જણાવો કે તમારા વ્યવસાય અથવા ટીમને આ પ્રકારના ફ્રેમવર્કથી કેવી રીતે ફાયદો થઈ શકે છે!
એક જવાબ છોડો