Znanost o podacima izvrstan je alat za vođenje poduzeća.
Međutim, analitika će pomoći samo ako potiče učinak. Ovaj utjecaj može biti bilo što od rasta tvrtke, boljih proizvoda ili povećanja prihoda.
Korištenje analitike za donošenje odluka u vašem poslovanju poznato je kao donošenje odluka na temelju podataka. To uključuje prikupljanje podataka, izdvajanje obrazaca i činjenica te donošenje zaključaka.
Sada je definitivno popularnije ulagati vrijeme i resurse kako bi se većina odluka vaše tvrtke temeljila na podacima.
Unatoč tome, istraživanja to pokazuju osjećaj utrobe i dalje faktori u procesu donošenja odluka.
Glavni čimbenik u tome je nedostatak odgovarajućeg okvira za donošenje odluka u organizaciji.
Ovaj će članak predstaviti okvir BADIR i kako ga možete koristiti za stvaranje djelotvornog, temeljenog na podacima uvide za vaše poslovanje.
BADIR Okvir podataka za odluke
Korištenje električnih romobila ističe BADIR Framework je vrlo učinkovit okvir od podataka do odluke dizajniran za rješavanje poslovnih problema.
Jednostavan je za prilagodbu i funkcionira u svakoj industriji. Cilj mu je kombinirati znanost o podacima i znanost o odlučivanju u jedan okvir koji je lako pratiti.
Aring, dobro poznata tvrtka za savjetovanje, obuku i savjetovanje u znanosti o podacima osmislila je ovaj okvir od podataka do odluka.
Danas su razne tvrtke s liste Fortune 500 za svoje inicijative digitalne transformacije usvojile BADIR.
Ključne značajke okvira od podataka do odluka
- Pružite korisne uvide temeljene na podacima
- Formulirajte plan analize temeljen na hipotezama
- Olakšava specifikaciju podataka za izradu dat
- Uvidi izvedeni iz tehnika prepoznavanja uzoraka u Strojno učenje i statistike
- Predstavite djelotvorne preporuke dionicima
Pet koraka u okviru od podataka do odluka
BADIR okvir od podataka do odluka uključuje pet koraka koji se moraju slijediti redom.
Poslovno pitanje
Prije bilo kakve ekstrakcije ili analize podataka, prvo moramo razumjeti kontekst problema koji pokušavamo riješiti. To će pomoći u smanjenju broja potrebnih ponavljanja.
To uključuje postavljanje pravih pitanja. Okvir nas potiče da postavimo šest osnovnih pitanja (tko, što, gdje, kada, zašto i kako).
Na primjer, moramo biti sigurni da razumijemo koju odluku treba donijeti.
Je li ova odluka hitna?
Moramo znati kada se očekuje da ćemo dati konačnu preporuku.
Na kraju, moramo znati tko su naši dionici.
Trebaju li se podaci dijeliti s timom za marketing kao i timom za logistiku?
Koliko dionika treba znati rezultate naše analize?
Zapravo, pokušavamo vrlo osnovna pitanja pretvoriti u ispravna pitanja. Na primjer, možete imati sljedeći zahtjev za podatke: "podaci o klijentima po zemlji, proizvodu i značajci".
Bolji i korisniji zahtjev trebao bi izgledati ovako: “Koji su razlozi zbog kojih gubimo klijente nakon lansiranja? Koje radnje odjel prodaje i marketinga može poduzeti kako bi riješio ovaj gubitak?"
Plan analize
Nakon što odlučimo o konkretnom poslovnom pitanju, sljedeći korak je formuliranje plana analize.
Trebali bismo stvoriti PAMETNE ciljeve. SMART je akronim koji označava Specific, Measurable, Achievable, Relevant i Time Bound.
Zatim bismo trebali formulirati svoje hipoteze. Ovo su izjave koje želimo dokazati ili opovrgnuti korištenjem naših podataka. Uz ove hipoteze, trebali bismo postaviti kriterije potrebne za dokazivanje svake od njih.
Također moramo razmotriti metodologiju potrebnu tijekom analize podataka. Uobičajene metodologije uključuju:
-
skupina
-
Korelacija
-
trend
-
Procjena
Nakon odluke o metodologiji, trebamo odlučiti i o specifikaciji podataka.
Hoćemo li koristiti podatke iz prošle godine ili podatke svih vremena?
Hoćemo li prvenstveno koristiti financijske podatke ili marketinške podatke?
Ova su pitanja važna jer će kasnije olakšati proces prikupljanja podataka.
Konačni rezultat ovog koraka je plan projekta. To uključuje sve resurse potrebne za izvođenje ove analize, kao i vremenski okvir za svaki korak u procesu. Projektni plan također navodi tko su dionici, kao i različite uloge unutar tima.
Na primjer, recimo da imamo sljedeću hipotezu: “Naša tvrtka gubi klijente zbog manje uspješne marketinške kampanje u prošlom kvartalu”.
Kako bismo dokazali ili opovrgli ovu analizu, morat ćemo izvući marketinške podatke iz prošle godine.
Možemo koristiti metodologiju korelacije kako bismo utvrdili je li metrika poput CTR-a povezana ili možemo predvidjeti broj kupaca za svako tromjesečje.
Prikupljanje podataka
Prikupljanje podataka sada je puno lakše budući da smo mogli opisati specifikaciju podataka tijekom koraka našeg plana analize. To će spriječiti dohvaćanje nepotrebnih podataka.
Ovo je posebno važno ako imamo posla sa značajnom količinom podataka budući da ćemo uštedjeti vrijeme prilikom izvođenja odabrane metodologije.
Korak prikupljanja podataka također uključuje čišćenje i provjeru valjanosti podataka. Čišćenje podataka odnosi se na manipuliranje podacima kako bi bili upotrebljivi.
Moramo izvršiti provjeru podataka kako bismo bili sigurni da su podaci koje imamo točni.
Izvedite uvide
Naš sljedeći korak uključuje stvarno izvođenje uvida iz naših podataka.
U ovom koraku pregledavamo obrasce u našim podacima.
Na primjer, u korelacijskoj analizi možemo započeti s univarijantnom analizom koja promatra distribuciju 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 trebali bi biti naši nalazi. Trebali bismo predstaviti naše nalaze u vezi s kvantificiranim učinkom.
Na primjer, možete spomenuti utjecaj pada određenog postotka na dolar kako biste angažirali svoje dionike.
Mogli biste reći da postotak pada akvizicije kupaca može rezultirati padom prihoda od milijun dolara.
Preporuka
Preporuke su najvažniji korak u BADIR okviru. Ove preporuke moraju biti djelotvorne.
Oni su glavni razlog zašto smo prošli svaki korak u ovom okviru.
U ovom posljednjem koraku želimo postići više stvari. Prvo, moramo stupiti u kontakt s ciljnom publikom. To znači da trebate dati kratke i pronicljive preporuke.
Vjerodostojna i dobra preporuka također će dovesti do toga da vas se percipira kao učinkovitog poslovnog partnera.
Na kraju, vaša bi preporuka trebala potaknuti vašu publiku na djelovanje.
Ako ćete vi biti zaduženi za predstavljanje preporuka, važno je izgraditi niz slajdova koji će sadržavati sve vaše nalaze.
Stvaranje niza slajdova je iterativno, počinje sa svim vašim nalazima i progresivno usmjerava tijek niza.
Završni niz slajdova trebao bi imati sažeti izvršni sažetak. Sve dodatne informacije možemo dodati u prilogu.
Zaključak
Usvajanje okvira od podataka do odluka odličan je način da budete sigurni da možete dobiti korisne uvide iz svojih poslovnih podataka.
Kombinacija podatkovne znanosti sa znanošću odlučivanja omogućuje dijalog između svih uključenih dionika. Svaki korak u BADIR okviru od podataka do odluka vodi do učinkovitog konačnog rezultata: djelotvornih preporuka.
Recite nam kako vaša tvrtka ili tim mogu imati koristi od ove vrste okvira!
Ostavi odgovor