Az adattudomány nagyszerű eszköz a vállalkozás működtetéséhez.
Az elemzés azonban csak akkor segít, ha hatást gyakorol. Ez a hatás bármi lehet a vállalat növekedéséből, a jobb termékekből vagy a megnövekedett bevételből.
Adatvezérelt döntéshozatalnak nevezik, ha az analitika segítségével döntéseket hoz a vállalkozásában. Ez magában foglalja az adatok gyűjtését, a minták és tények kinyerését, valamint a következtetések levonását.
Most határozottan népszerűbb időt és erőforrásokat fektetni arra, hogy vállalata döntéseinek többségét adatvezérelten hozza meg.
Ennek ellenére a felmérések azt mutatják zsigeri érzés még mindig befolyásolja a döntéshozatali folyamatot.
Ennek egyik fő tényezője a megfelelő döntéshozatali keret hiánya a szervezetben.
Ez a cikk bemutatja a BADIR keretrendszert, és azt, hogyan használhatja azt működőképes, adatvezérelt létrehozásához betekintést nyújt a vállalkozása számára.
BADIR Data to Decisions keretrendszer
A BADIR A keretrendszer egy rendkívül hatékony adat-döntési keretrendszer, amelyet üzleti problémák megoldására terveztek.
Egyszerűen adaptálható, és minden iparágban működik. Célja, hogy az adattudományt és a döntéstudományt egyetlen, könnyen követhető keretrendszerben egyesítse.
Aryng, egy jól ismert adattudományi tanácsadó, oktató és tanácsadó cég dolgozta ki ezt az adat-döntési keretrendszert.
Napjainkban a Fortune 500-ban szereplő különféle vállalatok digitális átalakítási kezdeményezéseikhez bevezették a BADIR-t.
Az Adat-döntések Framework főbb jellemzői
- Használható adatvezérelt betekintést nyújt
- Fogalmazzon meg egy hipotézisvezérelt elemzési tervet
- Megkönnyíti az adatspecifikációt az adatok létrehozásához
- A mintafelismerő technikákból származó betekintések in Gépi tanulás és statisztika
- Határozott ajánlások bemutatása az érdekelt feleknek
Az adatoktól a döntésekig terjedő keretrendszer öt lépése
A BADIR adat-döntésig keretrendszer öt lépésből áll, amelyeket sorrendben kell követni.
Üzleti kérdés
Mielőtt bármiféle adatkinyerést vagy elemzést végzünk, először meg kell értenünk a megoldani kívánt probléma kontextusát. Ez segít csökkenteni a sorban szükséges iterációk számát.
Ez magában foglalja a megfelelő kérdések feltevését. A keret arra ösztönöz bennünket, hogy tegyük fel a hat alapvető kérdést (ki, mit, hol, mikor, miért és hogyan).
Például meg kell győződnünk arról, hogy megértjük, milyen döntést kell meghoznunk.
Sürgős ez a döntés?
Tudnunk kell, mikorra várható a végső ajánlás.
Végül tudnunk kell, kik az érintettjeink.
Meg kell osztani az adatokat a marketing csapattal és a logisztikai csapattal?
Hány érintettnek kell ismernie elemzésünk eredményeit?
Valójában nagyon egyszerű kérdéseket próbálunk megfelelő kérdésekké alakítani. Például előfordulhat, hogy a következő adatkérelmet kapja: „ügyféladatok ország, termék és szolgáltatás szerint”.
Egy jobb és hasznosabb kérésnek így kell kinéznie: „Mi az oka annak, hogy a bevezetés után elveszítjük az ügyfeleket? Milyen lépéseket tehet az értékesítési és marketing osztály a veszteség kezelésére?”
Elemzési terv
Egy konkrét üzleti kérdés eldöntése után a következő lépésünk egy elemzési terv megfogalmazása.
SMART célokat kell létrehoznunk. A SMART egy mozaikszó, amely a Specific, Measurable, Achievable, Relevant és Time Bound kifejezéseket jelenti.
Ezután meg kell fogalmaznunk hipotéziseinket. Ezek olyan állítások, amelyeket adataink felhasználásával bizonyítunk vagy cáfolunk. Ezekkel a hipotézisekkel együtt meg kell határoznunk mindegyik bizonyításához szükséges kritériumokat.
Meg kell vizsgálnunk az adatelemzés során szükséges módszertant is. A gyakori módszerek a következők:
-
adalékanyag
-
Összefüggés
-
tendencia
-
Becslés
A módszertan eldöntése után döntenünk kell az adatspecifikációról is.
Az elmúlt év vagy minden idők adatait használjuk fel?
Elsősorban pénzügyi vagy marketingadatokat fogunk használni?
Ezek a kérdések azért fontosak, mert így később könnyebb lesz az adatgyűjtés folyamata.
Ennek a lépésnek a végeredménye egy projektterv. Ez magában foglalja az elemzés futtatásához szükséges összes erőforrást, valamint a folyamat egyes lépéseinek ütemtervét. A projektterv azt is meghatározza, hogy kik az érintettek, valamint a csapaton belüli különböző szerepek.
Tegyük fel például, hogy a következő hipotézisünk van: „Vállalatunk veszít vevőket egy kevésbé sikeres marketingkampány miatt az elmúlt negyedévben”.
Ennek az elemzésnek a bizonyításához vagy cáfolásához az elmúlt év marketingadatait kell levonnunk.
Használhatjuk a korrelációs módszert annak meghatározására, hogy egy olyan mérőszám, mint a CTR korrelál-e, vagy megjósolhatjuk az ügyfelek számát az egyes negyedévekben.
Adatgyűjtés
Az adatgyűjtés most sokkal egyszerűbb, mivel az elemzési terv lépése során le tudtuk írni az adatspecifikációt. Ez megakadályozza a szükségtelen adatok lekérését.
Ez különösen fontos, ha jelentős mennyiségű adattal van dolgunk, mivel ezzel időt takaríthatunk meg a választott módszertanunk végrehajtása során.
Az adatgyűjtési lépés magában foglalja az adatok tisztítását és érvényesítését is. Az adattisztítás az adatok használhatóvá tétele érdekében történő manipulálását jelenti.
Adatellenőrzést kell végeznünk, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a rendelkezésünkre álló adatok pontosak.
Derive Insights
Következő lépésünk az adatainkból való tényleges betekintések levezetése.
Ebben a lépésben áttekintjük az adataink mintáit.
Például a korrelációelemzésben egy egyváltozós elemzéssel kezdhetünk, amely a kulcsfontosságú mutatók eloszlását vizsgálja. Adott esetben azt is megtudhatjuk, hogy van-e különbség a teszt és a kontroll populáció között.
A második lépésben általunk felállított kritériumok segítségével hipotéziseinket is igyekszünk bizonyítani és cáfolni.
Végül ennek a lépésnek az eredménye a mi megállapításaink. Be kell mutatnunk a számszerűsített hatásra vonatkozó megállapításainkat.
Például megemlítheti egy bizonyos százalékos csökkenés dollárra gyakorolt hatását, hogy bevonja az érintetteket.
Azt mondhatja, hogy az ügyfélszerzés százalékos csökkenése 1 millió dolláros bevételcsökkenést eredményezhet.
Ajánlást
Az ajánlások a BADIR keretrendszer legfontosabb lépései. Ezeknek az ajánlásoknak végrehajthatónak kell lenniük.
Ezek a fő okai annak, hogy a keret minden egyes lépésén keresztül mentünk.
Ebben az utolsó lépésben több dolgot is szeretnénk elérni. Először is kapcsolatba kell lépnünk a célközönséggel. Ez azt jelenti, hogy rövid és lényegre törő ajánlásokat kell bemutatnia.
A hiteles és megalapozott ajánlás azt is eredményezi, hogy hatékony üzleti partnernek tekintik Önt.
Végül az ajánlásnak cselekvésre kell ösztönöznie közönségét.
Ha Ön lesz a felelős az ajánlások bemutatásáért, fontos, hogy készítsen egy diapaklit, amely minden megállapítást tartalmaz.
A slide deck létrehozása iteratív, kezdve az összes felfedezéssel, és fokozatosan ésszerűsíti a fedélzet áramlását.
Az utolsó diacsomagnak tartalmaznia kell egy tömör összefoglalót. Mellékletben bármilyen további információt megadhatunk.
Következtetés
Az adatoktól a döntésekig terjedő keretrendszer elfogadása nagyszerű módja annak, hogy megbizonyosodjon arról, hogy az üzleti adatokból gyakorlatias betekintést nyerhet.
Az adattudomány és a döntéstudomány összekapcsolása párbeszédet tesz lehetővé az összes érintett fél között. A BADIR adat-döntésig keretrendszer minden egyes lépése hatékony végső eredményhez vezet: végrehajtható ajánlásokhoz.
Ossza meg velünk, hogyan profitálhat vállalkozása vagy csapata az ilyen típusú keretrendszerből!
Hagy egy Válaszol