Datu zinātne ir lielisks rīks, kas jāizmanto, vadot uzņēmumu.
Tomēr analītika palīdzēs tikai tad, ja tā ietekmēs. Šī ietekme var būt jebkas no uzņēmuma izaugsmes, labākiem produktiem vai palielinātiem ieņēmumiem.
Analītiķu izmantošana lēmumu pieņemšanai jūsu biznesā ir pazīstama kā uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana. Tas ietver datu vākšanu, modeļu un faktu izgūšanu un secinājumu izdarīšanu.
Tagad noteikti populārāk ir ieguldīt laiku un resursus, lai lielāko daļu sava uzņēmuma lēmumu pieņemtu, pamatojoties uz datiem.
Neskatoties uz to, aptaujas liecina zarnu sajūta joprojām ir faktori, kas ietekmē lēmumu pieņemšanas procesu.
Galvenais faktors šajā ziņā ir pareizas lēmumu pieņemšanas sistēmas trūkums organizācijā.
Šajā rakstā tiks iepazīstināts ar BADIR ietvaru un to, kā to izmantot, lai izveidotu darbīgu, uz datiem balstītu sistēmu ieskatu jūsu uzņēmumam.
BADIR datu uz lēmumiem sistēma
Jūsu darbs IR Klientu apkalpošana BADIR Framework ir ļoti efektīva datu līdz lēmuma sistēma, kas paredzēta biznesa problēmu risināšanai.
Tas ir vienkārši pielāgojams un darbojas jebkurā nozarē. Tā mērķis ir apvienot datu zinātni un lēmumu zinātni vienā viegli pārskatāmā sistēmā.
Aryng, plaši pazīstams datu zinātnes konsultāciju, apmācību un konsultāciju uzņēmums izstrādāja šo datu līdz lēmumiem sistēmu.
Šodien dažādi Fortune 500 uzņēmumi savām digitālās transformācijas iniciatīvām ir pieņēmuši BADIR.
Datu pārņemšanas ietvara galvenās iezīmes
- Sniedziet praktisku, uz datiem balstītu ieskatu
- Formulējiet uz hipotēzēm balstītu analīzes plānu
- Atvieglo datu specifikāciju, lai izveidotu datus
- Ieskati, kas iegūti, izmantojot modeļu atpazīšanas metodes Mašīnu mācīšana un statistika
- Sniedziet ieinteresētajām personām praktiskus ieteikumus
Pieci soļi sistēmā datu līdz lēmumiem
BADIR datu līdz lēmumiem sistēma ietver piecus soļus, kas jāievēro pēc kārtas.
Biznesa jautājums
Pirms mēs veicam jebkāda veida datu ieguvi vai analīzi, mums vispirms ir jāsaprot problēmas, kuru cenšamies atrisināt, konteksts. Tas palīdzēs samazināt nepieciešamo iterāciju skaitu.
Tas ietver pareizo jautājumu uzdošanu. Ietvars mudina mūs uzdot sešus pamatjautājumus (kas, ko, kur, kad, kāpēc un kā).
Piemēram, mums ir jāpārliecinās, ka mēs saprotam, kāds lēmums ir jāpieņem.
Vai šis lēmums ir steidzams?
Mums ir jāzina, kad mums ir jānāk klajā ar galīgo ieteikumu.
Visbeidzot, mums ir jāzina, kas ir mūsu ieinteresētās personas.
Vai dati ir jādala ar mārketinga komandu, kā arī ar loģistikas komandu?
Cik daudzām ieinteresētajām personām ir jāzina mūsu analīzes rezultāti?
Būtībā mēs cenšamies ļoti vienkāršus jautājumus pārvērst par pareiziem jautājumiem. Piemēram, jums var būt šāds datu pieprasījums: “klientu dati pēc valsts, produkta un līdzekļa”.
Labākam un noderīgākam pieprasījumam vajadzētu izskatīties šādi: “Kādu iemeslu dēļ mēs zaudējam klientus pēc palaišanas? Kādas darbības var veikt pārdošanas un mārketinga nodaļa, lai novērstu šos zaudējumus?
Analīzes plāns
Pēc lēmuma pieņemšanas par konkrētu biznesa jautājumu, mūsu nākamais solis ir analīzes plāna formulēšana.
Mums vajadzētu izveidot SMART mērķus. SMART ir akronīms, kas apzīmē Specific, Measurable, Achievable, Relevant un Time Bound.
Tālāk mums vajadzētu formulēt savas hipotēzes. Tie ir apgalvojumi, kurus mēs cenšamies pierādīt vai atspēkot, izmantojot savus datus. Kopā ar šīm hipotēzēm mums ir jānosaka kritēriji, kas nepieciešami katras no tām pierādīšanai.
Mums ir arī jāizpēta datu analīzes laikā nepieciešamā metodoloģija. Kopējās metodoloģijas ietver:
-
Apkopots
-
Korelācija
-
Trend
-
Novērtējums
Pēc lēmuma pieņemšanas par metodoloģiju mums ir jāizlemj arī par datu specifikāciju.
Vai mēs izmantosim datus no pagājušā gada vai visu laiku datus?
Vai mēs galvenokārt izmantosim finanšu vai mārketinga datus?
Šie jautājumi ir svarīgi, jo tas vēlāk atvieglos datu vākšanas procesu.
Šī posma galīgais rezultāts ir projekta plāns. Tas ietver visus resursus, kas nepieciešami šīs analīzes veikšanai, kā arī katra procesa posma laika grafiku. Projekta plānā ir arī norādīts, kas ir ieinteresētās puses, kā arī dažādas lomas komandā.
Piemēram, pieņemsim, ka mums ir šāda hipotēze: “Mūsu uzņēmums zaudē klientus, jo pagājušajā ceturksnī mazāk veiksmīga mārketinga kampaņa”.
Lai pierādītu vai atspēkotu šo analīzi, mums būs jāiegūst mārketinga dati no pagājušā gada.
Mēs varam izmantot korelācijas metodoloģiju, lai noteiktu, vai tāda metrika kā VKS ir saistīta vai var paredzēt klientu skaitu katrā ceturksnī.
Datu vākšana
Datu vākšana tagad ir daudz vienkāršāka, jo mēs varam aprakstīt datu specifikāciju mūsu analīzes plāna darbības laikā. Tas novērsīs nevajadzīgu datu izgūšanu.
Tas ir īpaši svarīgi, ja mēs strādājam ar ievērojamu datu apjomu, jo tas ietaupīs laiku, veicot mūsu izvēlēto metodiku.
Datu vākšanas solis ietver arī datu tīrīšanu un validāciju. Datu tīrīšana attiecas uz manipulācijām ar datiem, lai padarītu tos lietojamus.
Mums ir jāveic datu validācija, lai pārliecinātos, ka mūsu rīcībā esošie dati ir precīzi.
Iegūstiet ieskatus
Mūsu nākamais solis ietver faktisku ieskatu gūšanu no mūsu datiem.
Šajā darbībā mēs pārskatām mūsu datu modeļus.
Piemēram, korelācijas analīzē mēs varam sākt ar vienfaktoru analīzi, kas aplūko galveno metrikas sadalījumu. Ja piemērojams, mēs varam arī noskaidrot, vai pastāv atšķirība starp testa un kontroles populāciju.
Izmantojot otrajā solī izvirzītos kritērijus, mēs arī cenšamies pierādīt un atspēkot savas hipotēzes.
Visbeidzot, šī posma iznākumam vajadzētu būt mūsu atklājumiem. Mums ir jāiesniedz savi konstatējumi par kvantitatīvo ietekmi.
Piemēram, varat minēt konkrēta procentuālā krituma ietekmi uz dolāru, lai iesaistītu ieinteresētās personas.
Varētu teikt, ka klientu piesaistīšanas procentuālais samazinājums var izraisīt ieņēmumu samazināšanos 1 miljona ASV dolāru apmērā.
Ieteikums
Ieteikumi ir vissvarīgākais solis BADIR sistēmā. Šiem ieteikumiem ir jābūt īstenojamiem.
Tie ir galvenais iemesls, kāpēc mēs veicām katru darbību šajā sistēmā.
Šajā pēdējā posmā mēs vēlamies sasniegt vairākas lietas. Pirmkārt, mums ir jāsadarbojas ar mērķauditoriju. Tas nozīmē, ka jums ir jāsniedz īsi un saprotami ieteikumi.
Uzticams un pamatots ieteikums arī ļaus jūs uztvert kā efektīvu biznesa partneri.
Visbeidzot, jūsu ieteikumam vajadzētu virzīt auditoriju uz darbību.
Ja jūs būsiet atbildīgs par ieteikumu sniegšanu, ir svarīgi izveidot slaidu komplektu, kurā ir visi jūsu atklājumi.
Slaidu komplekta izveide ir iteratīva, sākot ar visiem jūsu atklājumiem un pakāpeniski racionalizējot klāja plūsmu.
Pēdējā slaidu komplektā jābūt kodolīgam kopsavilkumam. Jebkuru papildu informāciju varam pievienot pielikumā.
Secinājumi
Datu pieņemšanas ietvara pieņemšana ir lielisks veids, kā pārliecināties, ka no saviem biznesa datiem varat gūt praktisku ieskatu.
Datu zinātnes apvienošana ar lēmumu zinātni nodrošina dialogu starp visām iesaistītajām pusēm. Katrs solis BADIR datu līdz lēmumiem ietvarā nodrošina efektīvu gala rezultātu: praktiskus ieteikumus.
Pastāstiet mums, kā jūsu uzņēmums vai komanda var gūt labumu no šāda veida sistēmas!
Atstāj atbildi