Ilmu data minangka alat sing apik nalika mbukak bisnis.
Nanging, analytics mung bakal mbantu yen nyebabake impact. Dampak iki bisa dadi apa wae saka pertumbuhan perusahaan, produk sing luwih apik, utawa tambah pendapatan.
Nggunakake analytics kanggo nggawe keputusan ing bisnis sampeyan dikenal minangka pengambilan keputusan sing didorong data. Iki kalebu ngumpulake data, ngekstrak pola lan fakta, lan nggawe kesimpulan.
Mesthi luwih populer saiki kanggo nandur modal wektu lan sumber daya kanggo nggawe mayoritas keputusan perusahaan adhedhasar data.
Senadyan iki, survey nuduhake rasane weteng isih faktor ing proses nggawe keputusan.
Faktor utama yaiku kekurangan kerangka pengambilan keputusan sing tepat ing organisasi.
Artikel iki bakal ngenalake kerangka BADIR, lan carane sampeyan bisa nggunakake kanggo nggawe tumindak, data-driven wawasan kanggo bisnis sampeyan.
BADIR Data kanggo Decisions framework
The BADIR framework minangka kerangka data-kanggo-keputusan sing efektif banget sing dirancang kanggo ngatasi masalah bisnis.
Gampang adaptasi lan bisa digunakake kanggo industri apa wae. Tujuane kanggo nggabungake ilmu data lan ilmu keputusan dadi siji kerangka kerja sing gampang diikuti.
Aryng, perusahaan konsultasi, pelatihan lan penasehat ilmu data kondhang nyipta kerangka data-kanggo-keputusan iki.
Saiki, macem-macem perusahaan Fortune 500 kanggo inisiatif transformasi digital wis nggunakake BADIR.
Fitur Utama Kerangka Data-kanggo-Pancasan
- Nyedhiyani wawasan sing didhukung data sing bisa ditindakake
- Nggawe rencana analisis adhedhasar hipotesis
- Nggampangake spesifikasi data kanggo nggawe dat
- Wawasan sing asale saka teknik pangenalan pola ing machine Learning lan statistik
- Nyedhiyakake rekomendasi sing bisa ditindakake marang para pemangku kepentingan
Lima Langkah ing Kerangka Data-kanggo-Putusan
Kerangka data-kanggo-keputusan BADIR kalebu limang langkah sing kudu ditindakake kanthi urut.
Pitakonan Bisnis
Sadurunge nindakake ekstraksi utawa analisis data apa wae, luwih dhisik kita kudu ngerti konteks masalah sing arep dirampungake. Iki bakal mbantu nyuda jumlah pengulangan sing dibutuhake ing baris kasebut.
Iki kalebu takon pitakonan sing bener. Kerangka kasebut nyengkuyung kita kanggo takon enem pitakonan dhasar (sapa, apa, ing ngendi, kapan, kenapa, lan kepiye).
Contone, kita kudu nggawe manawa kita ngerti keputusan apa sing kudu ditindakake.
Apa keputusan iki urgent?
Kita kudu ngerti kapan kita ngarepake menehi rekomendasi pungkasan.
Pungkasan, kita kudu ngerti sapa sing dadi pemangku kepentingan.
Apa data kudu dienggo bareng karo tim pemasaran lan uga tim logistik?
Pira pemangku kepentingan kudu ngerti asil analisis kita?
Akibaté, kita nyoba ngowahi pitakon dhasar dadi pitakonan sing tepat. Contone, sampeyan bisa uga duwe panjalukan data ing ngisor iki: "data pelanggan miturut negara, produk, lan fitur".
Panjaluk sing luwih apik lan migunani kudu kaya mangkene: "Apa sebabe kita kelangan pelanggan sawise diluncurake? Tindakan apa sing bisa ditindakake departemen sales lan marketing kanggo ngatasi kerugian iki?
Rencana analisis
Sawise mutusake pitakonan bisnis konkrit, langkah sabanjure yaiku nggawe rencana analisis.
Kita kudu nggawe gol SMART. SMART minangka singkatan saka Spesifik, Measurable, Achievable, Relevant, lan Time Bound.
Sabanjure, kita kudu ngrumusake hipotesis kita. Iki minangka pratelan sing kita tuju kanggo mbuktekake utawa mbantah nggunakake data kita. Bebarengan karo hipotesis kasebut, kita kudu nyetel kritéria sing dibutuhake kanggo mbuktekake saben.
Kita uga kudu nliti metodologi sing dibutuhake sajrone analisis data. Metodologi umum kalebu:
-
Agregasi
-
Korelasi
-
Trend
-
Perkiraan
Sawise mutusake metodologi, kita uga kudu mutusake spesifikasi data.
Apa kita bakal nggunakake data saka taun kepungkur utawa data kabeh wektu?
Apa kita bakal nggunakake data finansial utawa data marketing?
Pitakonan-pitakonan kasebut penting amarga iki bakal nggampangake proses pangumpulan data mengko.
Output pungkasan saka langkah iki yaiku rencana proyek. Iki kalebu kabeh sumber daya sing dibutuhake kanggo nglakokake analisis iki uga garis wektu kanggo saben langkah ing proses kasebut. Rencana proyek uga nemtokake sapa sing duwe kepentingan lan uga macem-macem peran ing tim.
Contone, ayo ngomong yen kita duwe hipotesis ing ngisor iki: "Perusahaan kita kelangan pelanggan amarga kampanye pemasaran sing kurang sukses ing kuartal kepungkur".
Kanggo mbuktekake utawa mbantah analisis iki, kita kudu narik data marketing saka taun kepungkur.
Kita bisa nggunakake metodologi korelasi kanggo nemtokake manawa metrik kaya CTR ana hubungane utawa bisa prédhiksi jumlah pelanggan kanggo saben kuartal.
Pengumpulan Data
Pangumpulan data saiki luwih gampang amarga kita bisa nggambarake spesifikasi data sajrone langkah Rencana Analisis. Iki bakal nyegah data sing ora perlu dijupuk.
Iki penting banget yen kita ngurusi jumlah data sing signifikan amarga bakal ngirit wektu nalika nindakake metodologi sing dipilih.
Tahap nglumpukake data uga kalebu reresik lan validasi data. Pembersihan data nuduhake manipulasi data supaya bisa digunakake.
Kita kudu nindakake validasi data kanggo mesthekake yen data sing diduweni akurat.
Nuduhake Wawasan
Langkah sabanjure kalebu pangerten saka data kita.
Ing langkah iki, kita mriksa pola ing data kita.
Contone, ing analisis korélasi kita bisa miwiti karo analisis univariate kang katon ing distribusi saka metrik tombol. Yen ditrapake, kita uga bisa ngerteni manawa ana bedane antarane tes lan populasi kontrol.
Nggunakake kritéria sing disetel ing langkah kapindho, kita uga nyoba mbuktekake lan mbantah hipotesis kita.
Pungkasan, output saka langkah iki kudu dadi temuan kita. Kita kudu nampilake temuan kita babagan pengaruh kuantitas.
Contone, sampeyan bisa nyebutake dampak dolar saka penurunan persentase tartamtu kanggo melu para pemangku kepentingan.
Sampeyan bisa uga ujar manawa penurunan persentase ing akuisisi pelanggan bisa nyebabake penurunan revenue $ 1 yuta.
Rekomendasi
Rekomendasi minangka langkah paling penting ing kerangka BADIR. Rekomendasi kasebut kudu bisa ditindakake.
Iki minangka alasan utama kita ngliwati saben langkah ing kerangka iki.
Ing langkah pungkasan iki, kita pengin entuk pirang-pirang perkara. Kaping pisanan, kita kudu melu karo target pamirsa. Iki tegese sampeyan kudu menehi rekomendasi singkat lan wawasan.
Rekomendasi sing bisa dipercaya lan apik uga bakal nyebabake sampeyan dianggep minangka mitra bisnis sing efektif.
Pungkasan, rekomendasi sampeyan kudu ngarahake pamirsa menyang tumindak.
Yen sampeyan bakal tanggung jawab kanggo menehi rekomendasi, penting kanggo nggawe dek slide sing duwe kabeh temuan sampeyan.
Nggawe dek geser iku iteratif, diwiwiti karo kabeh temuan sampeyan, lan terus-terusan nyepetake aliran dek.
Dek slide pungkasan kudu duwe ringkesan eksekutif sing ringkes. Kita bisa nambah informasi tambahan ing lampiran.
kesimpulan
Nganggo kerangka data-kanggo-keputusan minangka cara sing apik kanggo mesthekake yen sampeyan bisa entuk wawasan sing bisa ditindakake saka data bisnis sampeyan.
Nggabungake ilmu data karo ilmu keputusan ngidini kanggo dialog antarane kabeh stakeholder sing melu. Saben langkah ing kerangka data-kanggo-keputusan BADIR ndadékaké output final sing efektif: rekomendasi sing bisa ditindakake.
Ayo ngerti kepiye bisnis utawa tim sampeyan bisa entuk manfaat saka kerangka kerja iki!
Ninggalake a Reply