Nauka o danych to świetne narzędzie, które warto mieć podczas prowadzenia firmy.
Jednak analityka pomoże tylko wtedy, gdy zwiększy wpływ. Wpływ ten może dotyczyć wszystkiego, od rozwoju firmy, lepszych produktów lub zwiększonych przychodów.
Wykorzystywanie analiz do podejmowania decyzji w Twojej firmie jest znane jako podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Obejmuje to zbieranie danych, wyodrębnianie wzorców i faktów oraz wyciąganie wniosków.
Zdecydowanie bardziej popularne jest obecnie inwestowanie czasu i zasobów, aby większość decyzji Twojej firmy była oparta na danych.
Mimo to sondaże to pokazują przeczucie nadal bierze udział w procesie decyzyjnym.
Głównym tego czynnikiem jest brak odpowiednich ram decyzyjnych w organizacji.
W tym artykule przedstawimy platformę BADIR oraz to, jak można jej używać do tworzenia praktycznych, opartych na danych spostrzeżenia dla Twojej firmy.
Ramy danych BADIR do decyzji
Połączenia ZŁY Framework to wysoce skuteczna platforma przetwarzania danych do podejmowania decyzji, zaprojektowana w celu rozwiązywania problemów biznesowych.
Jest łatwy w adaptacji i sprawdza się w każdej branży. Ma na celu połączenie nauki o danych i nauki o podejmowaniu decyzji w jedną, łatwą do zrozumienia strukturę.
Aryng, dobrze znana firma konsultingowa, szkoleniowa i doradcza zajmująca się nauką o danych opracowała ramy od danych do decyzji.
Obecnie różne firmy z listy Fortune 500 w ramach swoich inicjatyw transformacji cyfrowej przyjęły BADIR.
Kluczowe cechy platformy Data-to-decisions Framework
- Dostarczaj praktycznych spostrzeżeń opartych na danych
- Sformułuj plan analizy oparty na hipotezach
- Ułatwia specyfikację danych w celu utworzenia dat
- Spostrzeżenia pochodzące z technik rozpoznawania wzorców w Nauczanie maszynowe i statystyki
- Przedstaw interesariuszom praktyczne zalecenia
Pięć kroków w ramach od danych do decyzji
Ramy BADIR od danych do decyzji obejmują pięć kroków, które należy wykonać w podanej kolejności.
Pytanie biznesowe
Zanim przystąpimy do jakiejkolwiek ekstrakcji lub analizy danych, musimy najpierw zrozumieć kontekst problemu, który próbujemy rozwiązać. Pomoże to zmniejszyć liczbę potrzebnych iteracji na całej linii.
Wiąże się to z zadawaniem właściwych pytań. Ramy zachęcają nas do zadawania sześciu podstawowych pytań (kto, co, gdzie, kiedy, dlaczego i jak).
Na przykład musimy upewnić się, że rozumiemy, jaką decyzję należy podjąć.
Czy ta decyzja jest pilna?
Musimy wiedzieć, kiedy mamy przedstawić ostateczną rekomendację.
Na koniec musimy wiedzieć, kim są nasi interesariusze.
Czy dane powinny być udostępniane zarówno zespołowi marketingowemu, jak i logistycznemu?
Ilu interesariuszy musi znać wyniki naszej analizy?
W efekcie staramy się przekształcić bardzo podstawowe pytania w właściwe pytania. Na przykład możesz otrzymać następujące żądanie danych: „dane klienta według kraju, produktu i funkcji”.
Lepsza i bardziej użyteczna prośba powinna wyglądać tak: „Z jakich powodów tracimy klientów po uruchomieniu? Jakie działania może podjąć dział sprzedaży i marketingu, aby zaradzić tej stracie?”
Plan analizy
Po podjęciu decyzji w sprawie konkretnego pytania biznesowego naszym kolejnym krokiem jest sformułowanie planu analizy.
Powinniśmy stworzyć cele SMART. SMART to akronim, który oznacza Specyficzny, Mierzalny, Achievable, Relevant i Time Bound.
Następnie powinniśmy sformułować nasze hipotezy. Są to stwierdzenia, które chcemy udowodnić lub obalić za pomocą naszych danych. Wraz z tymi hipotezami powinniśmy ustalić kryteria potrzebne do udowodnienia każdej z nich.
Musimy również przyjrzeć się metodologii potrzebnej podczas analizy danych. Typowe metodologie obejmują:
-
Agregat
-
Korelacja
-
Trend
-
Wyceny
Po podjęciu decyzji w sprawie metodologii musimy również zdecydować o specyfikacji danych.
Czy będziemy korzystać z danych z ostatniego roku czy z danych wszechczasów?
Czy będziemy wykorzystywać głównie dane finansowe czy dane marketingowe?
Te pytania są ważne, ponieważ ułatwią późniejszy proces zbierania danych.
Końcowym wynikiem tego kroku jest plan projektu. Obejmuje to wszystkie zasoby potrzebne do przeprowadzenia tej analizy, a także harmonogram każdego etapu procesu. Plan projektu określa również, kim są interesariusze, a także różne role w zespole.
Załóżmy na przykład, że mamy następującą hipotezę: „Nasza firma traci klientów z powodu mniej udanej kampanii marketingowej w ostatnim kwartale”.
Aby udowodnić lub obalić tę analizę, będziemy musieli pobrać dane marketingowe z ubiegłego roku.
Możemy użyć metodologii korelacji, aby określić, czy metryka, taka jak CTR, jest skorelowana, lub możemy przewidzieć liczbę klientów w każdym kwartale.
Zbieranie danych
Zbieranie danych jest teraz znacznie łatwiejsze, ponieważ mogliśmy opisać specyfikację danych na etapie planu analizy. Zapobiegnie to pobieraniu niepotrzebnych danych.
Jest to szczególnie ważne, jeśli mamy do czynienia ze znaczną ilością danych, ponieważ pozwoli to zaoszczędzić czas podczas wykonywania wybranej przez nas metodologii.
Etap gromadzenia danych obejmuje również czyszczenie i sprawdzanie poprawności danych. Czyszczenie danych odnosi się do manipulowania danymi w celu uczynienia ich użytecznymi.
Musimy przeprowadzić weryfikację danych, aby upewnić się, że dane, które posiadamy, są dokładne.
Uzyskaj spostrzeżenia
Nasz następny krok polega na faktycznym wyprowadzaniu spostrzeżeń z naszych danych.
W tym kroku przeglądamy wzorce w naszych danych.
Na przykład w analizie korelacji możemy rozpocząć od analizy jednowymiarowej, która analizuje rozkład kluczowych metryk. W stosownych przypadkach możemy również dowiedzieć się, czy istnieje różnica między populacją testową a kontrolną.
Korzystając z kryteriów, które ustaliliśmy w drugim kroku, staramy się również udowodnić i obalić nasze hipotezy.
Ostatecznie wynikiem tego kroku powinny być nasze ustalenia. Powinniśmy przedstawić nasze ustalenia dotyczące skwantyfikowanego wpływu.
Na przykład możesz wspomnieć o wpływie dolara na konkretny spadek procentowy, aby zaangażować interesariuszy.
Można powiedzieć, że procentowy spadek pozyskiwania klientów może skutkować spadkiem przychodów o 1 milion dolarów.
Rekomendacja
Zalecenia są najważniejszym krokiem w ramach BADIR. Te zalecenia muszą być wykonalne.
Są głównym powodem, dla którego przeszliśmy przez każdy krok w tych ramach.
W tym ostatnim kroku chcemy osiągnąć wiele rzeczy. Po pierwsze, musimy nawiązać kontakt z grupą docelową. Oznacza to, że powinieneś przedstawić krótkie i wnikliwe rekomendacje.
Wiarygodna i rzetelna rekomendacja sprawi również, że będziesz postrzegany jako skuteczny partner biznesowy.
Wreszcie, Twoja rekomendacja powinna skłonić odbiorców do działania.
Jeśli będziesz odpowiedzialny za przedstawianie rekomendacji, ważne jest, aby stworzyć prezentację zawierającą wszystkie Twoje ustalenia.
Tworzenie talii slajdów jest iteracyjne, zaczynając od wszystkich twoich ustaleń i stopniowo usprawniając przepływ talii.
Ostatnia prezentacja slajdów powinna zawierać zwięzłe podsumowanie wykonawcze. Wszelkie dodatkowe informacje możemy dodać w załączniku.
Wnioski
Przyjęcie ram od danych do decyzji to świetny sposób, aby upewnić się, że możesz uzyskać przydatne informacje z danych biznesowych.
Połączenie nauki o danych z nauką o decyzjach pozwala na dialog między wszystkimi zainteresowanymi stronami. Każdy krok w ramach BADIR od danych do decyzji prowadzi do skutecznego wyniku końcowego: praktycznych zaleceń.
Daj nam znać, w jaki sposób Twoja firma lub zespół może skorzystać z tego typu ram!
Dodaj komentarz