ڊيٽا سائنس هڪ بهترين اوزار آهي جڏهن ڪاروبار هلائي رهيو آهي.
بهرحال، تجزياتي صرف مدد ڪندو جيڪڏهن اهو اثر هلائي. اهو اثر ڪمپني جي ترقي، بهتر پروڊڪٽس، يا آمدني ۾ اضافو ٿي سگهي ٿو.
توهان جي ڪاروبار ۾ فيصلا ڪرڻ لاء تجزياتي استعمال ڪندي ڊيٽا تي ٻڌل فيصلو سازي طور سڃاتو وڃي ٿو. هن ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ، نمونن ۽ حقيقتن کي ڪڍڻ، ۽ انفرنس ٺاهڻ شامل آهي.
اهو يقينن هاڻي وڌيڪ مشهور آهي ته توهان جي ڪمپني جي اڪثريت جي فيصلن جي ڊيٽا تي مبني ڪرڻ لاءِ وقت ۽ وسيلن جي سيڙپڪاري ڪرڻ.
ان جي باوجود، سروي ڏيکاري ٿو ته پيٽ جو احساس اڃا تائين فيصلا ڪرڻ واري عمل ۾ عنصر.
ان ۾ هڪ وڏو عنصر تنظيم ۾ مناسب فيصلا ڪرڻ واري فريم ورڪ جي کوٽ آهي.
هي آرٽيڪل BADIR فريم ورڪ کي متعارف ڪرايو ويندو، ۽ توهان ان کي ڪيئن استعمال ڪري سگهو ٿا قابل عمل، ڊيٽا تي ٻڌل ٺاهي توهان جي ڪاروبار لاء بصيرت.
BADIR ڊيٽا فيصلن جي فريم ورڪ ڏانهن
هن بدر فريم ورڪ هڪ انتهائي موثر ڊيٽا کان فيصلو فريم ورڪ آهي جيڪو ڪاروباري مسئلن کي حل ڪرڻ لاءِ ٺاهيو ويو آهي.
اهو آسان آهي موافقت ڪرڻ ۽ ڪنهن به صنعت لاءِ ڪم ڪري ٿو. ان جو مقصد ڊيٽا سائنس ۽ فيصلي واري سائنس کي گڏ ڪرڻ لاءِ هڪ آسان فريم ورڪ ۾ گڏ ڪرڻ آهي.
آرينگ، هڪ معروف ڊيٽا سائنس مشاورتي، تربيت ۽ صلاح ڏيڻ واري ڪمپني هن ڊيٽا کان فيصلا فريم ورڪ ٺاهيو.
اڄ، مختلف فارچون 500 ڪمپنيون انهن جي ڊجيٽل تبديليءَ جي شروعاتن لاءِ BADIR کي اختيار ڪيو آهي.
ڊيٽا کان فيصلن واري فريم ورڪ جون اهم خاصيتون
- قابل عمل ڊيٽا تي ٻڌل بصيرت مهيا ڪريو
- ھڪڙي مفروضي تي مبني تجزيو پلان ٺاھيو
- ڊيٽ ٺاهڻ لاءِ ڊيٽا جي وضاحت کي آسان بڻائي ٿو
- بصيرت مان نڪتل نمونن جي سڃاڻپ جي ٽيڪنالاجي مان مشين سکيا ۽ انگ اکر
- اسٽيڪ هولڊرز کي قابل عمل سفارشون پيش ڪريو
ڊيٽا کان فيصلن واري فريم ورڪ ۾ پنج مرحلا
BADIR ڊيٽا کان فيصلن واري فريم ورڪ ۾ پنج مرحلا شامل آهن جن کي ترتيب سان عمل ڪرڻ گهرجي.
ڪاروباري سوال
ان کان اڳ جو اسان ڪنهن به قسم جي ڊيٽا ڪڍڻ يا تجزيو ڪريون، اسان کي پهريان ان مسئلي جي حوالي سان سمجهڻ گهرجي جنهن کي اسين حل ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا آهيون. هي لڪير جي ضرورتن جي تعداد کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪندو.
ھن ۾ شامل آھي صحيح سوال پڇڻ. فريم ورڪ اسان کي ڇهن بنيادي سوالن کان پڇڻ جي حوصلا افزائي ڪري ٿو (ڪير، ڇا، ڪٿي، جڏهن، ڇو، ۽ ڪيئن).
مثال طور، اسان کي پڪ ڪرڻ جي ضرورت آهي ته اسان سمجھون ٿا ته ڪهڙو فيصلو ڪرڻ جي ضرورت آهي.
ڇا اهو فيصلو تڪڙو آهي؟
اسان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي جڏهن اسان کي حتمي سفارش سان اچڻ جي اميد آهي.
آخر ۾، اسان کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي ته اسان جا اسٽيڪ هولڊر ڪير آهن.
ڇا ڊيٽا کي مارڪيٽنگ ٽيم سان گڏ گڏوگڏ لوجسٽڪ ٽيم سان حصيداري ڪرڻ گهرجي؟
ڪيترين اسٽيڪ هولڊرز کي اسان جي تجزيو جا نتيجا ڄاڻڻ جي ضرورت آهي؟
اثر ۾، اسان ڪوشش ڪريون ٿا تمام بنيادي سوالن کي صحيح سوالن ۾ تبديل ڪرڻ. مثال طور، توھان وٽ ھيٺ ڏنل ڊيٽا جي درخواست ٿي سگھي ٿي: ”ڪسٽمر ڊيٽا ملڪ، پراڊڪٽ ۽ خصوصيت طرفان“.
هڪ بهتر ۽ وڌيڪ مفيد درخواست هن طرح ڏسڻ گهرجي: ”ڪهڙا سبب آهن جيڪي اسان لانچ ڪرڻ کان پوءِ گراهڪن کي وڃائي رهيا آهيون؟ سيلز ۽ مارڪيٽنگ ڊپارٽمينٽ هن نقصان کي منهن ڏيڻ لاءِ ڪهڙا ڪارناما ڪري سگهن ٿا؟
تجزياتي پلان
هڪ ٺوس ڪاروباري سوال تي فيصلو ڪرڻ کان پوء، اسان جو ايندڙ قدم هڪ تجزيو پلان ٺاهڻ آهي.
اسان کي SMART مقصد ٺاهڻ گهرجن. SMART هڪ مخفف آهي جيڪو مخصوص، ماپبل، حاصل ڪرڻ، لاڳاپيل، ۽ وقت جي پابند آهي.
اڳيون، اسان کي اسان جي مفروضن کي ترتيب ڏيڻ گهرجي. اهي بيان آهن جيڪي اسان جو مقصد ثابت ڪرڻ يا غلط ثابت ڪرڻ جو مقصد اسان جي ڊيٽا کي استعمال ڪندي. انهن مفروضن سان گڏ، اسان کي هر هڪ کي ثابت ڪرڻ لاءِ گهربل معيار مقرر ڪرڻ گهرجي.
اسان کي پڻ ڏسڻ جي ضرورت آهي ته ڊيٽا جي تجزيو دوران گهربل طريقي سان. عام طريقن ۾ شامل آهن:
-
گڏيل
-
تعاون
-
رجحان
-
انداز
طريقيڪار تي فيصلو ڪرڻ کان پوء، اسان کي پڻ ڊيٽا جي وضاحت تي فيصلو ڪرڻو پوندو.
ڇا اسان گذريل سال جي ڊيٽا استعمال ڪنداسين يا سڀ وقت جي ڊيٽا؟
ڇا اسان بنيادي طور تي مالي ڊيٽا يا مارڪيٽنگ ڊيٽا استعمال ڪنداسين؟
اهي سوال اهم آهن ڇو ته هي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي عمل کي بعد ۾ آسان بڻائي ڇڏيندو.
هن قدم جو آخري نتيجو هڪ پروجيڪٽ پلان آهي. ھن ۾ ھن تجزيي کي هلائڻ لاءِ گھربل وسيلا شامل آھن ۽ گڏوگڏ عمل ۾ ھر قدم لاءِ ٽائم لائن. پروجيڪٽ پلان پڻ بيان ڪري ٿو ته اسٽيڪ هولڊر ڪير آهن ۽ ٽيم جي اندر مختلف ڪردار آهن.
مثال طور، اچو ته چئو ته اسان وٽ هيٺيون مفروضو آهي: "اسان جي ڪمپني گراهڪن کي وڃائي رهي آهي ڇاڪاڻ ته گذريل ٽه ماهي ۾ گهٽ ڪامياب مارڪيٽنگ مهم جي ڪري".
هن تجزيي کي ثابت ڪرڻ يا غلط ثابت ڪرڻ لاءِ، اسان کي گذريل سال کان مارڪيٽنگ ڊيٽا ڪڍڻو پوندو.
اسان باهمي تعلق جو طريقو استعمال ڪري سگھون ٿا اهو طئي ڪرڻ لاءِ ته ڇا هڪ ميٽرڪ جهڙو CTR لاڳاپو آهي يا هر چوٿين لاءِ گراهڪن جي تعداد جي اڳڪٿي ڪري سگهون ٿا.
ڊيٽا جو اسٽور
ڊيٽا گڏ ڪرڻ هاڻي تمام آسان آهي ڇو ته اسان ڊيٽا جي وضاحت کي بيان ڪري سگهون ٿا اسان جي تجزياتي منصوبي جي قدم دوران. هي غير ضروري ڊيٽا کي ٻيهر حاصل ڪرڻ کان روڪيندو.
اهو خاص طور تي اهم آهي جيڪڏهن اسان ڊيٽا جي وڏي مقدار سان ڊيل ڪري رهيا آهيون ڇو ته اهو وقت بچائيندو جڏهن اسان جي چونڊيل طريقي کي انجام ڏيو.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ واري مرحلي ۾ ڊيٽا جي صفائي ۽ تصديق پڻ شامل آهي. ڊيٽا صاف ڪرڻ جو مطلب آهي ڊيٽا کي استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائڻ لاءِ.
اسان کي ڊيٽا جي تصديق ڪرڻ جي ضرورت آهي انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته اسان وٽ موجود ڊيٽا درست آهي.
حاصل ڪيل بصيرت
اسان جي ايندڙ قدم ۾ اسان جي ڊيٽا مان بصيرت جي حقيقي حاصل ڪرڻ شامل آهي.
ھن قدم ۾، اسان پنھنجي ڊيٽا ۾ نمونن جو جائزو وٺون ٿا.
مثال طور، رابطي جي تجزيي ۾ اسان هڪ غير متغير تجزيي سان شروع ڪري سگهون ٿا جيڪو اهم ميٽرڪس جي ورڇ کي ڏسي ٿو. جيڪڏهن قابل اطلاق، اسان اهو پڻ ڳولي سگهون ٿا ته ڇا هڪ ٽيسٽ ۽ ڪنٽرول آبادي جي وچ ۾ فرق آهي.
ٻئي مرحلي ۾ اسان جيڪي معيار مقرر ڪيا آهن، تن کي استعمال ڪندي، اسان پنهنجي مفروضن کي ثابت ۽ غلط ثابت ڪرڻ جي ڪوشش پڻ ڪندا آهيون.
آخرڪار، هن قدم جو نتيجو اسان جي نتيجن کي هجڻ گهرجي. اسان کي اسان جي نتيجن کي مقدار جي اثر جي حوالي سان پيش ڪرڻ گهرجي.
مثال طور، توهان پنهنجي اسٽيڪ هولڊرز کي مشغول ڪرڻ لاءِ هڪ خاص فيصد ڊراپ جي ڊالر جي اثر جو ذڪر ڪري سگهو ٿا.
توهان شايد اهو چئي سگهون ٿا ته گراهڪ جي حصول ۾ هڪ سيڪڙو گهٽتائي جي نتيجي ۾ $1 ملين آمدني جي گهٽتائي ٿي سگهي ٿي.
تجويز
سفارشون BADIR فريم ورڪ ۾ سڀ کان اهم قدم آهن. اهي سفارشون قابل عمل هجڻ گهرجن.
اهي بنيادي سبب آهن ته اسان هن فريم ورڪ ۾ هر قدم ذريعي ويا آهيون.
هن آخري قدم ۾، اسان ڪيترن ئي شين کي حاصل ڪرڻ چاهيون ٿا. پهرين، اسان کي حدف ٿيل سامعين سان مشغول ڪرڻو پوندو. ان جو مطلب اهو آهي ته توهان کي مختصر ۽ بصيرت واريون سفارشون پيش ڪرڻ گهرجن.
هڪ قابل اعتماد ۽ سٺي سفارش پڻ توهان کي هڪ مؤثر ڪاروباري پارٽنر طور سمجهيو ويندو.
آخرڪار، توهان جي سفارش کي توهان جي سامعين کي عمل جي طرف هلائڻ گهرجي.
جيڪڏهن توهان سفارشون پيش ڪرڻ جي ذميواري ۾ هوندا، اهو ضروري آهي ته هڪ سلائڊ ڊيڪ ٺاهيو جنهن ۾ توهان جا سڀئي نتيجا آهن.
ھڪڙي سلائڊ ڊيڪ جي ٺاھڻ تي اھميت آھي، توھان جي سڀني نتيجن سان شروع ڪندي، ۽ ترقي سان ڊيڪ جي وهڪري کي منظم ڪندي.
فائنل سلائڊ ڊيڪ کي هڪ جامع ايگزيڪيوٽو خلاصو هجڻ گهرجي. اسان ضميمي ۾ ڪا به اضافي معلومات شامل ڪري سگهون ٿا.
ٿڪل
ڊيٽا کان فيصلن واري فريم ورڪ کي اپنائڻ هڪ بهترين طريقو آهي انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته توهان پنهنجي ڪاروباري ڊيٽا مان قابل عمل بصيرت حاصل ڪري سگهو ٿا.
فيصلي واري سائنس سان گڏ ڊيٽا سائنس کي گڏ ڪرڻ سڀني اسٽيڪ هولڊرز جي وچ ۾ گفتگو جي اجازت ڏئي ٿي. BADIR ڊيٽا کان فيصلن جي فريم ورڪ ۾ هر قدم هڪ مؤثر حتمي پيداوار ڏانهن وٺي ٿو: قابل عمل سفارشون.
اسان کي ٻڌايو ته توهان جو ڪاروبار يا ٽيم هن قسم جي فريم ورڪ مان ڪيئن فائدو حاصل ڪري سگهي ٿي!
جواب ڇڏي وڃو