Duomenų mokslas yra puiki priemonė, kurią reikia turėti valdant verslą.
Tačiau analizė padės tik tuo atveju, jei ji turės įtakos. Šis poveikis gali būti bet koks įmonės augimas, geresni produktai ar padidėjusios pajamos.
Analitikos naudojimas priimant sprendimus jūsų versle vadinamas duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimu. Tai apima duomenų rinkimą, modelių ir faktų ištraukimą ir išvadų darymą.
Dabar neabejotinai populiaru investuoti laiką ir išteklius, kad dauguma įmonės sprendimų būtų pagrįsti duomenimis.
Nepaisant to, apklausos tai rodo žarnyno jausmas vis dar yra sprendimų priėmimo proceso veiksniai.
Pagrindinis veiksnys yra tinkamo sprendimų priėmimo sistemos trūkumas organizacijoje.
Šiame straipsnyje bus pristatyta BADIR sistema ir tai, kaip galite ją naudoti kurdami veiksmingą, duomenimis pagrįstą įžvalgų jūsų verslui.
BADIR duomenų į sprendimus sistema
Šios BADIRAS Framework yra labai efektyvi duomenų perdavimo iki sprendimo sistema, skirta verslo problemoms spręsti.
Tai paprasta pritaikyti ir tinka bet kuriai pramonės šakai. Juo siekiama sujungti duomenų mokslą ir sprendimų mokslą į vieną lengvai sekamą sistemą.
Aryng, gerai žinoma duomenų mokslo konsultavimo, mokymo ir konsultavimo įmonė sukūrė šią duomenų iki sprendimų sistemą.
Šiandien įvairios Fortune 500 įmonės savo skaitmeninės transformacijos iniciatyvoms priėmė BADIR.
Pagrindinės duomenų priėmimo į sprendimus sistemos ypatybės
- Pateikite veiksmingų, duomenimis pagrįstų įžvalgų
- Suformuluokite hipoteze pagrįstą analizės planą
- Palengvina duomenų specifikaciją, kad būtų galima sukurti duomenis
- Įžvalgos, gautos naudojant modelio atpažinimo metodus Mašininis mokymasis ir statistika
- Pateikite suinteresuotosioms šalims tinkamas rekomendacijas
Penki žingsniai duomenų perdavimo iki sprendimų sistemoje
BADIR duomenų perdavimo iki sprendimų sistema apima penkis veiksmus, kurių reikia laikytis.
Verslo klausimas
Prieš atlikdami bet kokį duomenų ištraukimą ar analizę, pirmiausia turime suprasti problemos, kurią bandome išspręsti, kontekstą. Tai padės sumažinti pakartojimų skaičių.
Tai apima teisingų klausimų uždavimą. Sistema skatina mus užduoti šešis pagrindinius klausimus (kas, ką, kur, kada, kodėl ir kaip).
Pavyzdžiui, turime įsitikinti, kad suprantame, kokį sprendimą reikia priimti.
Ar šis sprendimas skubus?
Turime žinoti, kada tikimasi pateikti galutinę rekomendaciją.
Galiausiai turime žinoti, kas yra mūsų suinteresuotosios šalys.
Ar duomenys turėtų būti dalijami su rinkodaros ir logistikos komanda?
Kiek suinteresuotųjų šalių turi žinoti mūsų analizės rezultatus?
Tiesą sakant, mes stengiamės labai paprastus klausimus paversti tinkamais klausimais. Pavyzdžiui, galite turėti tokią duomenų užklausą: „kliento duomenys pagal šalį, produktą ir funkciją“.
Geresnė ir naudingesnė užklausa turėtų atrodyti taip: „Dėl kokių priežasčių prarandame klientus po pristatymo? Kokių veiksmų gali imtis pardavimo ir rinkodaros skyrius, kad pašalintų šį nuostolį?
Analizės planas
Nusprendę dėl konkretaus verslo klausimo, kitas žingsnis yra suformuluoti analizės planą.
Turėtume sukurti SMART tikslus. SMART yra akronimas, reiškiantis konkretų, išmatuojamą, pasiekiamą, aktualų ir laiko apribojimą.
Toliau turėtume suformuluoti savo hipotezes. Tai teiginiai, kuriuos siekiame įrodyti arba paneigti naudodami savo duomenis. Kartu su šiomis hipotezėmis turėtume nustatyti kriterijus, reikalingus kiekvienai iš jų įrodyti.
Taip pat turime išnagrinėti duomenų analizės metu reikalingą metodiką. Įprastos metodikos apima:
-
Sudėtis
-
Koreliacija
-
Trend
-
Įvertinimas
Nusprendę dėl metodikos, turime apsispręsti ir dėl duomenų specifikacijos.
Ar naudosime praėjusių metų ar visų laikų duomenis?
Ar pirmiausia naudosime finansinius ar rinkodaros duomenis?
Šie klausimai svarbūs, nes vėliau bus lengviau rinkti duomenis.
Galutinis šio žingsnio rezultatas yra projekto planas. Tai apima visus išteklius, reikalingus šiai analizei atlikti, ir kiekvieno proceso etapo laiko juostą. Projekto plane taip pat nurodoma, kas yra suinteresuotosios šalys, taip pat įvairūs vaidmenys komandoje.
Pavyzdžiui, tarkime, kad turime tokią hipotezę: „Mūsų įmonė praranda klientus dėl mažiau sėkmingos rinkodaros kampanijos praėjusį ketvirtį“.
Norėdami įrodyti arba paneigti šią analizę, turėsime surinkti praėjusių metų rinkodaros duomenis.
Galime naudoti koreliacijos metodiką, kad nustatytų, ar tokia metrika kaip PR yra koreliuojama, ar galime numatyti kiekvieno ketvirčio klientų skaičių.
Duomenų rinkimas
Duomenų rinkimas dabar yra daug paprastesnis, nes analizės plano etape galime aprašyti duomenų specifikaciją. Taip bus išvengta nereikalingų duomenų nuskaitymo.
Tai ypač svarbu, jei susiduriame su dideliu duomenų kiekiu, nes tai sutaupys laiko, kai atliekame pasirinktą metodiką.
Duomenų rinkimo veiksmas taip pat apima duomenų valymą ir patvirtinimą. Duomenų valymas reiškia manipuliavimą duomenimis, kad juos būtų galima naudoti.
Turime atlikti duomenų patvirtinimą, kad įsitikintume, jog turimi duomenys yra tikslūs.
Gaukite įžvalgų
Kitas mūsų žingsnis apima faktinį įžvalgų gavimą iš mūsų duomenų.
Šiame žingsnyje peržiūrime duomenų šablonus.
Pavyzdžiui, koreliacijos analizę galime pradėti nuo vienmatės analizės, kurioje nagrinėjamas pagrindinių metrikų pasiskirstymas. Jei taikoma, taip pat galime išsiaiškinti, ar yra skirtumas tarp bandomosios ir kontrolinės populiacijos.
Naudodami kriterijus, kuriuos nustatėme antrame žingsnyje, taip pat bandome įrodyti ir paneigti savo hipotezes.
Galiausiai, šio žingsnio rezultatas turėtų būti mūsų išvados. Turėtume pateikti savo išvadas dėl kiekybinio poveikio.
Pavyzdžiui, galite paminėti tam tikro procentinio sumažėjimo poveikį doleriui, kad įtrauktumėte savo suinteresuotąsias šalis.
Galite pasakyti, kad sumažėjus klientų pritraukimui procentais, pajamos gali sumažėti 1 mln. USD.
Rekomendacija
Rekomendacijos yra svarbiausias žingsnis BADIR sistemoje. Šios rekomendacijos turi būti įgyvendinamos.
Jie yra pagrindinė priežastis, dėl kurios atlikome kiekvieną šios sistemos žingsnį.
Šiuo paskutiniu žingsniu norime pasiekti daug dalykų. Pirmiausia turime bendrauti su tiksline auditorija. Tai reiškia, kad turėtumėte pateikti trumpas ir įžvalgias rekomendacijas.
Patikima ir pagrįsta rekomendacija taip pat leis jus suvokti kaip veiksmingą verslo partnerį.
Galiausiai, jūsų rekomendacija turėtų paskatinti auditoriją imtis veiksmų.
Jei būsite atsakingas už rekomendacijų pateikimą, svarbu sukurti skaidrių lentelę, kurioje būtų visi jūsų atradimai.
Slydimo denio kūrimas yra kartotinis, pradedant nuo visų jūsų atradimų ir palaipsniui supaprastinant denio srautą.
Galutinėje skaidrių grupėje turėtų būti glausta santrauka. Bet kokią papildomą informaciją galime įtraukti į priedą.
Išvada
Duomenų priėmimo į sprendimus sistemos pritaikymas yra puikus būdas įsitikinti, kad iš savo verslo duomenų galite gauti realių įžvalgų.
Duomenų mokslo derinimas su sprendimų mokslu leidžia užmegzti dialogą tarp visų susijusių suinteresuotųjų šalių. Kiekvienas BADIR duomenų perdavimo iki sprendimų sistemos veiksmas lemia veiksmingą galutinį rezultatą: įgyvendinamas rekomendacijas.
Praneškite mums, kaip jūsų verslas ar komanda gali gauti naudos iš tokio tipo sistemos!
Palikti atsakymą