व्यवसाय चलाउँदा डाटा विज्ञान एक उत्कृष्ट उपकरण हो।
यद्यपि, विश्लेषणले मात्र मद्दत गर्नेछ यदि यसले प्रभावलाई ड्राइभ गर्छ। यो प्रभाव कम्पनीको वृद्धि, राम्रो उत्पादनहरू, वा बढेको राजस्वबाट हुन सक्छ।
तपाईंको व्यवसायमा निर्णयहरू लिनको लागि विश्लेषणहरू प्रयोग गर्नुलाई डाटा-संचालित निर्णय बनाउने भनेर चिनिन्छ। यसमा डाटा सङ्कलन, ढाँचा र तथ्यहरू निकाल्ने, र निष्कर्षहरू बनाउन समावेश छ।
तपाइँको कम्पनीको अधिकांश निर्णयहरू डाटा-संचालित बनाउनको लागि समय र स्रोतहरू लगानी गर्न यो निश्चित रूपमा अधिक लोकप्रिय छ।
यसका बाबजुद पनि सर्वेक्षणले देखाएको छ पेटको अनुभूति अझै पनि निर्णय प्रक्रियामा कारकहरू।
यसको प्रमुख कारण संगठनमा उचित निर्णय गर्ने ढाँचाको अभाव हो।
यस लेखले BADIR ढाँचा, र तपाइँ यसलाई कसरी कार्ययोग्य, डाटा-संचालित सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ परिचय गर्नेछ तपाईंको व्यवसायको लागि अन्तरदृष्टि।
BADIR डाटा निर्णय ढाँचामा
यो बदिर फ्रेमवर्क एक अत्यधिक प्रभावकारी डाटा-टु-निर्णय ढाँचा हो जुन व्यापार समस्याहरू समाधान गर्न डिजाइन गरिएको हो।
यो अनुकूलन गर्न सरल छ र कुनै पनि उद्योग को लागी काम गर्दछ। यसले डेटा विज्ञान र निर्णय विज्ञानलाई एकैसाथ एक-सजिलो-पछ्याउने ढाँचामा संयोजन गर्ने लक्ष्य राख्छ।
आर्यङ, एक प्रख्यात डेटा विज्ञान परामर्श, प्रशिक्षण र सल्लाह दिने कम्पनीले यो डेटा-देखि-निर्णय ढाँचा तयार गर्यो।
आज, विभिन्न फर्च्यून 500 कम्पनीहरूले आफ्नो डिजिटल रूपान्तरण पहलहरूको लागि BADIR अपनाएका छन्।
डाटा-टु-निर्णय फ्रेमवर्कको मुख्य विशेषताहरू
- कार्ययोग्य डाटा-संचालित अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्नुहोस्
- परिकल्पना-संचालित विश्लेषण योजना बनाउनुहोस्
- डाटा बनाउनको लागि डाटा स्पेसिफिकेशन सुविधा दिन्छ
- मा ढाँचा पहिचान प्रविधिबाट व्युत्पन्न अन्तरदृष्टि मिसिन प्रशिक्षण र तथ्याङ्क
- सरोकारवालाहरूलाई कार्ययोग्य सिफारिसहरू प्रस्तुत गर्नुहोस्
डाटा-टु-निर्णय फ्रेमवर्कमा पाँच चरणहरू
BADIR डेटा-देखि-निर्णय ढाँचामा पाँच चरणहरू समावेश छन् जुन क्रमबद्ध रूपमा पालना गर्नुपर्छ।
व्यापार प्रश्न
हामीले कुनै पनि प्रकारको डेटा निकासी वा विश्लेषण गर्नु अघि, हामीले समाधान गर्न खोजिरहेका समस्याको सन्दर्भ बुझ्नुपर्छ। यसले रेखा तल आवश्यक पुनरावृत्तिहरूको संख्या कम गर्न मद्दत गर्नेछ।
यसमा सही प्रश्नहरू सोध्नु समावेश छ। फ्रेमवर्कले हामीलाई छवटा आधारभूत प्रश्नहरू (कसले, के, कहाँ, कहिले, किन, र कसरी) सोध्न प्रोत्साहन दिन्छ।
उदाहरणको लागि, हामीले के निर्णय लिनु आवश्यक छ भनेर हामीले बुझ्नुपर्छ भनेर सुनिश्चित गर्न आवश्यक छ।
के यो निर्णय अत्यावश्यक छ?
हामीले अन्तिम सिफारिसको साथ कहिले आउने अपेक्षा गरिन्छ भनेर हामीले जान्न आवश्यक छ।
अन्तमा, हामीले हाम्रा सरोकारवालाहरू को हुन् भनेर जान्न आवश्यक छ।
के डाटा मार्केटिङ टोली र रसद टोलीसँग साझेदारी गर्नुपर्छ?
हाम्रो विश्लेषणको नतिजा कति सरोकारवालाहरूलाई थाहा हुनुपर्छ?
वास्तवमा, हामी धेरै आधारभूत प्रश्नहरूलाई उचित प्रश्नहरूमा रूपान्तरण गर्ने प्रयास गर्छौं। उदाहरणका लागि, तपाइँसँग निम्न डेटा अनुरोध हुन सक्छ: "देश, उत्पादन, र सुविधा अनुसार ग्राहक डेटा"।
एउटा राम्रो र थप उपयोगी अनुरोध यस्तो देखिनु पर्छ: "हामीले सुरुवात पछि ग्राहकहरू गुमाउने कारणहरू के हुन्? यो घाटा सम्बोधन गर्न बिक्री र मार्केटिङ विभागले के कार्यहरू गर्न सक्छ?"
विश्लेषण योजना
ठोस व्यापार प्रश्नमा निर्णय गरेपछि, हाम्रो अर्को चरण विश्लेषण योजना बनाउनु हो।
हामीले स्मार्ट लक्ष्यहरू सिर्जना गर्नुपर्छ। SMART एउटा संक्षिप्त शब्द हो जुन विशिष्ट, मापनयोग्य, प्राप्त गर्न सकिने, प्रासंगिक र समय सीमा हो।
अर्को, हामीले हाम्रो परिकल्पनाहरू तयार गर्नुपर्छ। यी कथनहरू हुन् जुन हामीले हाम्रो डाटा प्रयोग गरेर प्रमाणित वा खण्डन गर्ने लक्ष्य राखेका छौं। यी परिकल्पनाहरूको साथमा, हामीले प्रत्येकलाई प्रमाणित गर्न आवश्यक मापदण्डहरू सेट गर्नुपर्छ।
हामीले डेटा विश्लेषणको क्रममा आवश्यक विधिलाई पनि हेर्नुपर्छ। सामान्य विधिहरू समावेश छन्:
-
समग्र
-
सम्बन्ध
-
प्रवृत्ति
-
अनुमान
पद्धतिमा निर्णय गरेपछि, हामीले डाटा स्पेसिफिकेशनमा पनि निर्णय गर्न आवश्यक छ।
के हामीले गत वर्षको डाटा वा सबै-समय डाटा प्रयोग गर्नेछौं?
के हामी मुख्य रूपमा वित्तीय डेटा वा मार्केटिङ डेटा प्रयोग गर्नेछौं?
यी प्रश्नहरू महत्त्वपूर्ण छन् किनभने यसले पछि डाटा सङ्कलन प्रक्रियालाई सजिलो बनाउनेछ।
यस चरणको अन्तिम आउटपुट एक परियोजना योजना हो। यसमा यो विश्लेषण चलाउनको लागि आवश्यक सबै स्रोतहरू साथै प्रक्रियामा प्रत्येक चरणको लागि समयरेखा समावेश छ। परियोजना योजनाले सरोकारवालाहरू को हुन् र टोली भित्र विभिन्न भूमिकाहरू पनि निर्दिष्ट गर्दछ।
उदाहरणका लागि, हामीसँग निम्न परिकल्पना छ भनौं: "हाम्रो कम्पनीले गत त्रैमासिकमा कम सफल मार्केटिङ अभियानका कारण ग्राहकहरू गुमाउँदैछ"।
यस विश्लेषणलाई प्रमाणित गर्न वा खण्डन गर्न, हामीले गत वर्षको मार्केटिङ डेटा तान्नुपर्छ।
हामी CTR जस्तै मेट्रिक सहसम्बन्धित छ वा प्रत्येक त्रैमासिकका लागि ग्राहकहरूको संख्या भविष्यवाणी गर्न सक्छौं कि भनेर निर्धारण गर्न सहसम्बन्ध विधि प्रयोग गर्न सक्छौं।
तथ्यांक संकलन
डाटा सङ्कलन अब धेरै सजिलो छ किनकि हामीले हाम्रो विश्लेषण योजना चरणको क्रममा डाटा विशिष्टता वर्णन गर्न सक्छौं। यसले अनावश्यक डाटालाई पुन: प्राप्त गर्नबाट रोक्नेछ।
यो विशेष गरी महत्त्वपूर्ण छ यदि हामीले डेटाको महत्त्वपूर्ण मात्रासँग व्यवहार गर्दैछौं किनभने यसले हाम्रो छनौट विधि प्रदर्शन गर्दा समय बचत गर्नेछ।
डाटा सङ्कलन चरणमा डाटा सफा र प्रमाणीकरण पनि समावेश छ। डाटा क्लिन्जिङ भन्नाले डाटालाई प्रयोगयोग्य बनाउनको लागि हेरफेर गर्नु हो।
हामीसँग भएको डाटा सही छ भनी सुनिश्चित गर्न हामीले डाटा प्रमाणीकरण गर्न आवश्यक छ।
अन्तर्दृष्टि प्राप्त गर्नुहोस्
हाम्रो अर्को चरणमा हाम्रो डेटाबाट अन्तर्दृष्टिहरूको वास्तविक व्युत्पन्न समावेश छ।
यस चरणमा, हामी हाम्रो डेटामा ढाँचाहरू समीक्षा गर्छौं।
उदाहरण को लागी, सहसंबंध विश्लेषण मा हामी एक अविभाज्य विश्लेषण संग सुरु गर्न सक्छौं जसले प्रमुख मेट्रिक्स को वितरण मा हेर्छ। यदि लागू हुन्छ भने, हामी परीक्षण र नियन्त्रण जनसंख्या बीचको भिन्नता छ कि छैन भनेर पनि पत्ता लगाउन सक्छौं।
हामीले दोस्रो चरणमा सेट गरेका मापदण्डहरू प्रयोग गरेर, हामी हाम्रा परिकल्पनाहरू प्रमाणित र खण्डन गर्ने प्रयास पनि गर्छौं।
अन्तमा, यस चरणको आउटपुट हाम्रो निष्कर्ष हुनुपर्छ। हामीले परिमाणित प्रभावको सन्दर्भमा हाम्रा निष्कर्षहरू प्रस्तुत गर्नुपर्छ।
उदाहरण को लागी, तपाइँ तपाइँको सरोकारवालाहरु लाई संलग्न गर्न को लागी एक विशेष प्रतिशत ड्रप को डलर प्रभाव को उल्लेख गर्न सक्नुहुन्छ।
तपाईले भन्न सक्नुहुन्छ कि ग्राहक अधिग्रहणमा प्रतिशत गिरावटले $1 मिलियन राजस्व घटाउन सक्छ।
सिफारिश
सिफारिसहरू BADIR ढाँचामा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण चरण हो। यी सिफारिसहरू कार्ययोग्य हुनुपर्छ।
हामीले यस फ्रेमवर्कमा प्रत्येक चरण पार गयौं भन्ने मुख्य कारण तिनीहरू हुन्।
यो अन्तिम चरणमा, हामी धेरै चीजहरू हासिल गर्न चाहन्छौं। पहिलो, हामीले लक्षित दर्शकहरूसँग संलग्न हुनुपर्छ। यसको मतलब तपाईंले छोटो र अन्तर्दृष्टियुक्त सिफारिसहरू प्रस्तुत गर्नुपर्छ।
एक विश्वसनीय र राम्रो सिफारिसले तपाईंलाई प्रभावकारी व्यापार साझेदारको रूपमा पनि लिनेछ।
अन्तमा, तपाइँको सिफारिसले तपाइँको श्रोतालाई कार्य तिर लैजानु पर्छ।
यदि तपाइँ सिफारिसहरू प्रस्तुत गर्ने जिम्मेवारीमा हुनुहुनेछ भने, तपाइँका सबै खोजहरू भएको स्लाइड डेक निर्माण गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
स्लाइड डेकको सिर्जना पुनरावृत्ति हो, तपाइँका सबै खोजहरूबाट सुरु गर्दै, र क्रमशः डेकको प्रवाहलाई सुव्यवस्थित गर्दै।
अन्तिम स्लाइड डेकमा संक्षिप्त कार्यकारी सारांश हुनुपर्छ। हामी परिशिष्टमा कुनै पनि अतिरिक्त जानकारी थप्न सक्छौं।
निष्कर्ष
डेटा-देखि-निर्णय ढाँचा अपनाउनु भनेको तपाईंले आफ्नो व्यापार डेटाबाट कार्ययोग्य अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ भन्ने कुरा सुनिश्चित गर्ने उत्तम तरिका हो।
निर्णय विज्ञानसँग डेटा विज्ञान संयोजनले संलग्न सबै सरोकारवालाहरू बीच संवादको लागि अनुमति दिन्छ। BADIR डेटा-देखि-निर्णय ढाँचामा प्रत्येक चरणले प्रभावकारी अन्तिम आउटपुटमा पुर्याउँछ: कार्ययोग्य सिफारिसहरू।
हामीलाई थाहा दिनुहोस् कि तपाईंको व्यवसाय वा टोलीले यस प्रकारको फ्रेमवर्कबाट कसरी फाइदा लिन सक्छ!
जवाफ छाड्नुस्