ഒരു ബിസിനസ്സ് നടത്തുമ്പോൾ ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ട ഒരു മികച്ച ഉപകരണമാണ് ഡാറ്റ സയൻസ്.
എന്നിരുന്നാലും, അത് സ്വാധീനം ചെലുത്തുകയാണെങ്കിൽ മാത്രമേ അനലിറ്റിക്സ് സഹായിക്കൂ. ഈ ആഘാതം കമ്പനിയുടെ വളർച്ച, മെച്ചപ്പെട്ട ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വർദ്ധിച്ച വരുമാനം എന്നിവയിൽ നിന്ന് എന്തുമാകാം.
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനമെടുക്കൽ എന്നാണ് അറിയപ്പെടുന്നത്. ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക, പാറ്റേണുകളും വസ്തുതകളും വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ, അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കൽ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ ഭൂരിഭാഗം തീരുമാനങ്ങളും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിതമാക്കുന്നതിന് സമയവും വിഭവങ്ങളും നിക്ഷേപിക്കുന്നത് ഇപ്പോൾ തീർച്ചയായും കൂടുതൽ ജനപ്രിയമാണ്.
ഇതൊക്കെയാണെങ്കിലും, സർവേകൾ കാണിക്കുന്നു കുടൽ തോന്നൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ ഇപ്പോഴും ഘടകങ്ങൾ.
സ്ഥാപനത്തിൽ കൃത്യമായ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാനുള്ള ചട്ടക്കൂട് ഇല്ലാത്തതാണ് ഇതിന്റെ പ്രധാന ഘടകം.
ഈ ലേഖനം BADIR ചട്ടക്കൂടും പ്രവർത്തനക്ഷമവും ഡാറ്റാധിഷ്ടിതവും സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും പരിചയപ്പെടുത്തും. നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനായുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ.
BADIR ഡാറ്റ മുതൽ തീരുമാനങ്ങളുടെ ചട്ടക്കൂട്
ദി ബാദിർ ബിസിനസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്ന വളരെ ഫലപ്രദമായ ഡാറ്റ-ടു-ഡിസിഷൻ ചട്ടക്കൂടാണ് ചട്ടക്കൂട്.
ഇത് പൊരുത്തപ്പെടാൻ ലളിതവും ഏത് വ്യവസായത്തിനും വേണ്ടി പ്രവർത്തിക്കുന്നതുമാണ്. ഡാറ്റാ സയൻസും ഡിസിഷൻ സയൻസും ഒരുമിച്ച് പിന്തുടരാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
അരിങ്ങ്, ഒരു അറിയപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാ സയൻസ് കൺസൾട്ടിംഗ്, ട്രെയിനിംഗ്, അഡ്വൈസിംഗ് കമ്പനിയാണ് ഈ ഡാറ്റ-ടു-ഡിസിഷൻ ഫ്രെയിംവർക്ക് രൂപകല്പന ചെയ്തത്.
ഇന്ന്, വിവിധ ഫോർച്യൂൺ 500 കമ്പനികൾ അവരുടെ ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തന സംരംഭങ്ങൾക്കായി BADIR സ്വീകരിച്ചു.
ഡാറ്റ-ടു-ഡിസിഷൻസ് ഫ്രെയിംവർക്കിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ
- പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുക
- ഒരു സിദ്ധാന്തത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിശകലന പദ്ധതി രൂപപ്പെടുത്തുക
- ഡാറ്റ ഉണ്ടാക്കാൻ ഡാറ്റ സ്പെസിഫിക്കേഷൻ സുഗമമാക്കുന്നു
- ലെ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികതകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ യന്ത്ര പഠനം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും
- പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ശുപാർശകൾ ബന്ധപ്പെട്ടവർക്ക് അവതരിപ്പിക്കുക
ഡാറ്റ-ടു-ഡിസിഷൻസ് ചട്ടക്കൂടിലെ അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങൾ
BADIR ഡാറ്റ-ടു-തീരുമാന ചട്ടക്കൂടിൽ അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് ക്രമത്തിൽ പാലിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ബിസിനസ് ചോദ്യം
ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ അല്ലെങ്കിൽ വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് മുമ്പ്, ഞങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പ്രശ്നത്തിന്റെ സന്ദർഭം ആദ്യം മനസ്സിലാക്കണം. ലൈനിൽ ആവശ്യമായ ആവർത്തനങ്ങളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കും.
ശരിയായ ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നത് ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ആറ് അടിസ്ഥാന ചോദ്യങ്ങൾ (ആരാണ്, എന്ത്, എവിടെ, എപ്പോൾ, എന്തുകൊണ്ട്, എങ്ങനെ) ചോദിക്കാൻ ചട്ടക്കൂട് നമ്മെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, എന്ത് തീരുമാനമാണ് എടുക്കേണ്ടതെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഈ തീരുമാനം അടിയന്തിരമാണോ?
അന്തിമ ശുപാർശയുമായി എപ്പോൾ വരുമെന്ന് ഞങ്ങൾ അറിയേണ്ടതുണ്ട്.
അവസാനമായി, നമ്മുടെ പങ്കാളികൾ ആരാണെന്ന് അറിയേണ്ടതുണ്ട്.
മാർക്കറ്റിംഗ് ടീമുമായും ലോജിസ്റ്റിക് ടീമുമായും ഡാറ്റ പങ്കിടേണ്ടതുണ്ടോ?
ഞങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ എത്ര പങ്കാളികൾ അറിയേണ്ടതുണ്ട്?
ഫലത്തിൽ, അടിസ്ഥാനപരമായ ചോദ്യങ്ങളെ ശരിയായ ചോദ്യങ്ങളാക്കി മാറ്റാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ അഭ്യർത്ഥന ഉണ്ടായിരിക്കാം: "രാജ്യം, ഉൽപ്പന്നം, ഫീച്ചർ എന്നിവ പ്രകാരം ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ".
മികച്ചതും കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദവുമായ ഒരു അഭ്യർത്ഥന ഇതുപോലെയായിരിക്കണം: "ലോഞ്ച് ചെയ്തതിന് ശേഷം ഞങ്ങൾക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടുന്നതിന്റെ കാരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്? ഈ നഷ്ടം പരിഹരിക്കാൻ സെയിൽസ് ആൻഡ് മാർക്കറ്റിംഗ് ഡിപ്പാർട്ട്മെന്റിന് എന്ത് നടപടികളാണ് ചെയ്യാൻ കഴിയുക?
വിശകലന പദ്ധതി
ഒരു കൃത്യമായ ബിസിനസ്സ് ചോദ്യം തീരുമാനിച്ചതിന് ശേഷം, ഞങ്ങളുടെ അടുത്ത ഘട്ടം ഒരു വിശകലന പ്ലാൻ രൂപപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്.
നമ്മൾ സ്മാർട്ട് ലക്ഷ്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കണം. സ്മാർട്ട് എന്നത് സ്പെസിഫിക്, മെഷറബിൾ, അച്ചെവബിൾ, റിലവന്റ്, ടൈം ബൗണ്ട് എന്നതിന്റെ ചുരുക്കെഴുത്താണ്.
അടുത്തതായി, നമ്മുടെ അനുമാനങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തണം. ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് തെളിയിക്കാനോ നിരാകരിക്കാനോ ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്ന പ്രസ്താവനകളാണിത്. ഈ അനുമാനങ്ങൾക്കൊപ്പം, ഓരോന്നും തെളിയിക്കാൻ ആവശ്യമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഞങ്ങൾ സജ്ജമാക്കണം.
ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ ആവശ്യമായ രീതിശാസ്ത്രവും നാം പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. സാധാരണ രീതികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-
ആകെത്തുകയായുള്ള
-
പരസ്പരബന്ധമുണ്ട്
-
ട്രെൻഡ്
-
കണക്കാക്കൽ
മെത്തേഡോളജി തീരുമാനിച്ചതിന് ശേഷം, ഡാറ്റ സ്പെസിഫിക്കേഷനും ഞങ്ങൾ തീരുമാനിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഞങ്ങൾ കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ എക്കാലത്തെയും ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമോ?
ഞങ്ങൾ പ്രാഥമികമായി സാമ്പത്തിക ഡാറ്റയോ മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റയോ ഉപയോഗിക്കുമോ?
ഈ ചോദ്യങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് പിന്നീട് ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയ എളുപ്പമാക്കും.
ഈ ഘട്ടത്തിന്റെ അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് പ്ലാനാണ്. ഈ വിശകലനം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ എല്ലാ ഉറവിടങ്ങളും പ്രക്രിയയുടെ ഓരോ ഘട്ടത്തിന്റേയും ടൈംലൈനും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. പങ്കാളികൾ ആരാണെന്നും ടീമിനുള്ളിലെ വിവിധ റോളുകളെക്കുറിച്ചും പ്രോജക്റ്റ് പ്ലാൻ വ്യക്തമാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന അനുമാനം ഉണ്ടെന്ന് പറയാം: "കഴിഞ്ഞ പാദത്തിൽ വിജയകരമല്ലാത്ത മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്ൻ കാരണം ഞങ്ങളുടെ കമ്പനിക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടുന്നു".
ഈ വിശകലനം തെളിയിക്കുന്നതിനോ നിരാകരിക്കുന്നതിനോ, കഴിഞ്ഞ വർഷത്തെ മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റ ഞങ്ങൾ പിൻവലിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
CTR പോലെയുള്ള ഒരു മെട്രിക് പരസ്പരബന്ധിതമാണോ അതോ ഓരോ പാദത്തിലെയും ഉപഭോക്താക്കളുടെ എണ്ണം പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ നമുക്ക് കോറിലേഷൻ മെത്തഡോളജി ഉപയോഗിക്കാം.
ഡാറ്റ ശേഖരണം
ഞങ്ങളുടെ അനാലിസിസ് പ്ലാൻ ഘട്ടത്തിൽ ഡാറ്റ സ്പെസിഫിക്കേഷൻ വിവരിക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ ഡാറ്റ ശേഖരണം ഇപ്പോൾ വളരെ എളുപ്പമാണ്. ഇത് അനാവശ്യ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നത് തടയും.
ഞങ്ങൾ ഗണ്യമായ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതെങ്കിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, കാരണം ഞങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത മെത്തഡോളജി നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ അത് സമയം ലാഭിക്കും.
ഡാറ്റ ശേഖരണ ഘട്ടത്തിൽ ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കലും മൂല്യനിർണ്ണയവും ഉൾപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റ ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെയാണ് ഡാറ്റ ക്ലീൻസിംഗ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്.
ഞങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഡാറ്റ കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയം നടത്തേണ്ടതുണ്ട്.
ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുക
ഞങ്ങളുടെ അടുത്ത ഘട്ടത്തിൽ ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ യഥാർത്ഥ വ്യവഹാരം ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഈ ഘട്ടത്തിൽ, ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ ഞങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, പരസ്പര ബന്ധ വിശകലനത്തിൽ, കീ മെട്രിക്സിന്റെ വിതരണത്തെ നോക്കുന്ന ഒരു ഏകീകൃത വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് ആരംഭിക്കാം. ബാധകമെങ്കിൽ, ഒരു ടെസ്റ്റും കൺട്രോൾ പോപ്പുലേഷനും തമ്മിൽ വ്യത്യാസമുണ്ടോ എന്നും നമുക്ക് കണ്ടെത്താനാകും.
രണ്ടാം ഘട്ടത്തിൽ ഞങ്ങൾ നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഞങ്ങളുടെ അനുമാനങ്ങൾ തെളിയിക്കാനും നിരാകരിക്കാനും ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കുന്നു.
അവസാനമായി, ഈ ഘട്ടത്തിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് നമ്മുടെ കണ്ടെത്തലുകളായിരിക്കണം. കണക്കാക്കിയ ആഘാതത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ അവതരിപ്പിക്കണം.
ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ പങ്കാളികളുമായി ഇടപഴകുന്നതിന് ഒരു പ്രത്യേക ശതമാനം ഇടിവിന്റെ ഡോളർ സ്വാധീനം നിങ്ങൾക്ക് പരാമർശിക്കാം.
ഉപഭോക്തൃ ഏറ്റെടുക്കലിലെ ഒരു ശതമാനം ഇടിവ് $1 മില്യൺ വരുമാനത്തിൽ കുറവുണ്ടാക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ പറഞ്ഞേക്കാം.
ശുപാർശ
BADIR ചട്ടക്കൂടിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഘട്ടമാണ് ശുപാർശകൾ. ഈ ശുപാർശകൾ പ്രവർത്തനക്ഷമമായിരിക്കണം.
ഈ ചട്ടക്കൂടിലെ ഓരോ ചുവടുവയ്പ്പിലൂടെയും ഞങ്ങൾ കടന്നുപോകാനുള്ള പ്രധാന കാരണം അവരാണ്.
ഈ അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, ഞങ്ങൾ ഒന്നിലധികം കാര്യങ്ങൾ നേടാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ആദ്യം, ഞങ്ങൾ ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരുമായി ഇടപഴകണം. ഇതിനർത്ഥം നിങ്ങൾ ഹ്രസ്വവും ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ളതുമായ ശുപാർശകൾ അവതരിപ്പിക്കണം എന്നാണ്.
വിശ്വസനീയവും മികച്ചതുമായ ശുപാർശ നിങ്ങളെ ഒരു ഫലപ്രദമായ ബിസിനസ്സ് പങ്കാളിയായി കാണുന്നതിനും ഇടയാക്കും.
അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ ശുപാർശ നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകരെ പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് നയിക്കും.
ശുപാർശകൾ അവതരിപ്പിക്കാനുള്ള ചുമതല നിങ്ങളുടേതാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ എല്ലാ കണ്ടെത്തലുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സ്ലൈഡ് ഡെക്ക് നിർമ്മിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
ഒരു സ്ലൈഡ് ഡെക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ എല്ലാ കണ്ടെത്തലുകളിൽ നിന്നും ആരംഭിച്ച്, ഡെക്കിന്റെ ഒഴുക്ക് ക്രമാനുഗതമായി ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ആവർത്തനപരമാണ്.
അവസാന സ്ലൈഡ് ഡെക്കിന് ഒരു സംക്ഷിപ്ത എക്സിക്യൂട്ടീവ് സംഗ്രഹം ഉണ്ടായിരിക്കണം. ഒരു അനുബന്ധത്തിൽ നമുക്ക് കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ ചേർക്കാം.
തീരുമാനം
നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തനക്ഷമമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടാനാകുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കാനുള്ള മികച്ച മാർഗമാണ് ഡാറ്റ-ടു-തീരുമാന ചട്ടക്കൂട് സ്വീകരിക്കുന്നത്.
ഡാറ്റാ സയൻസിനെ ഡിസിഷൻ സയൻസുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന എല്ലാ പങ്കാളികളും തമ്മിൽ ഒരു സംഭാഷണം നടത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. BADIR ഡാറ്റ-ടു-തീരുമാന ചട്ടക്കൂടിലെ ഓരോ ഘട്ടവും ഫലപ്രദമായ അന്തിമ ഔട്ട്പുട്ടിലേക്ക് നയിക്കുന്നു: പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ശുപാർശകൾ.
ഇത്തരത്തിലുള്ള ചട്ടക്കൂടിൽ നിന്ന് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനോ ടീമിനോ എങ്ങനെ പ്രയോജനം നേടാമെന്ന് ഞങ്ങളെ അറിയിക്കുക!
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക