Podatkovna znanost je odlično orodje za vodenje podjetja.
Vendar bo analitika pomagala le, če bo povzročila učinek. Ta vpliv je lahko kar koli od rasti podjetja, boljših izdelkov ali povečanih prihodkov.
Uporaba analitike za sprejemanje odločitev v vašem podjetju je znana kot odločanje na podlagi podatkov. To vključuje zbiranje podatkov, izločanje vzorcev in dejstev ter sklepanje.
Zdaj je vsekakor bolj priljubljeno vlagati čas in vire v to, da bo večina odločitev vašega podjetja temeljila na podatkih.
Kljub temu raziskave kažejo, da občutek v črevesju še vedno vpliva na proces odločanja.
Glavni dejavnik pri tem je pomanjkanje ustreznega okvira odločanja v organizaciji.
Ta članek bo predstavil ogrodje BADIR in kako ga lahko uporabite za ustvarjanje uporabnega, podatkovno vodenega vpoglede za vaše podjetje.
BADIR Data to Decisions framework
O BADIR framework je zelo učinkovito ogrodje od podatkov do odločitve, zasnovano za reševanje poslovnih težav.
Je preprost za prilagajanje in deluje v kateri koli industriji. Njegov cilj je združiti znanost o podatkih in znanost o odločanju v en okvir, ki mu je enostavno slediti.
Aring, dobro znano podjetje za svetovanje, usposabljanje in svetovanje v znanosti o podatkih je zasnovalo ta okvir od podatkov do odločitev.
Danes so različna podjetja s seznama Fortune 500 za svoje pobude za digitalno preobrazbo sprejela BADIR.
Ključne značilnosti ogrodja od podatkov do odločitev
- Zagotovite uporabne vpoglede, ki temeljijo na podatkih
- Oblikujte načrt analize, ki temelji na hipotezah
- Olajša specifikacijo podatkov za izdelavo dat
- Spoznanja, pridobljena s tehnikami prepoznavanja vzorcev v strojno učenje in statistiko
- Predstavite uporabna priporočila zainteresiranim stranem
Pet korakov v okviru od podatkov do odločitev
Okvir BADIR od podatkov do odločitev vključuje pet korakov, ki jim je treba slediti po vrstnem redu.
Poslovno vprašanje
Preden izvedemo kakršno koli pridobivanje ali analizo podatkov, moramo najprej razumeti kontekst problema, ki ga poskušamo rešiti. To bo pomagalo zmanjšati število potrebnih ponovitev.
To vključuje postavljanje pravih vprašanj. Okvir nas spodbuja, da si postavimo šest osnovnih vprašanj (kdo, kaj, kje, kdaj, zakaj in kako).
Na primer, prepričati se moramo, da razumemo, kakšno odločitev je treba sprejeti.
Je ta odločitev nujna?
Vedeti moramo, kdaj se pričakuje, da bomo pripravili končno priporočilo.
Nazadnje moramo vedeti, kdo so naši deležniki.
Ali je treba podatke deliti tako z ekipo za trženje kot tudi z ekipo za logistiko?
Koliko deležnikov mora poznati rezultate naše analize?
Pravzaprav poskušamo zelo osnovna vprašanja pretvoriti v prava vprašanja. Morda imate na primer naslednjo zahtevo za podatke: »podatki o strankah glede na državo, izdelek in funkcijo«.
Boljša in uporabnejša zahteva bi morala izgledati takole: »Kakšni so razlogi, da po lansiranju izgubljamo stranke? Kakšne ukrepe lahko naredi oddelek za prodajo in trženje, da odpravi to izgubo?«
Načrt analize
Po odločitvi o konkretnem poslovnem vprašanju je naš naslednji korak oblikovanje načrta analize.
Ustvariti bi morali PAMETNE cilje. SMART je akronim, ki pomeni Specific, Measurable, Achievable, Relevant in Time Bound.
Nato bi morali oblikovati svoje hipoteze. To so izjave, ki jih želimo dokazati ali ovreči z uporabo naših podatkov. Skupaj s temi hipotezami bi morali določiti kriterije, potrebne za dokazovanje vsake od njih.
Preučiti moramo tudi metodologijo, ki je potrebna med analizo podatkov. Skupne metodologije vključujejo:
-
Agregat
-
Korelacija
-
Trend
-
Ocena
Po odločitvi o metodologiji se moramo odločiti še za specifikacijo podatkov.
Ali bomo uporabili podatke iz preteklega leta ali podatke vseh časov?
Ali bomo uporabljali predvsem finančne ali marketinške podatke?
Ta vprašanja so pomembna, ker bo tako kasnejši postopek zbiranja podatkov lažji.
Končni rezultat tega koraka je načrt projekta. To vključuje vse vire, potrebne za izvajanje te analize, kot tudi časovnico za vsak korak v procesu. Načrt projekta določa tudi, kdo so zainteresirane strani in različne vloge znotraj ekipe.
Na primer, recimo, da imamo naslednjo hipotezo: "Naše podjetje izgublja stranke zaradi manj uspešne marketinške akcije v preteklem četrtletju".
Da bi dokazali ali ovrgli to analizo, bomo morali pridobiti trženjske podatke iz preteklega leta.
Uporabimo lahko metodologijo korelacije, da ugotovimo, ali je metrika, kot je CTR, korelirana, ali lahko napovemo število strank za vsako četrtletje.
Zbiranje podatkov
Zbiranje podatkov je zdaj veliko lažje, saj lahko specifikacijo podatkov opišemo med korakom načrta analize. To bo preprečilo pridobivanje nepotrebnih podatkov.
To je še posebej pomembno, če imamo opravka z veliko količino podatkov, saj bomo prihranili čas pri izvajanju izbrane metodologije.
Korak zbiranja podatkov vključuje tudi čiščenje in preverjanje podatkov. Čiščenje podatkov se nanaša na manipulacijo podatkov, da bi bili uporabni.
Izvesti moramo validacijo podatkov, da se prepričamo, da so podatki, ki jih imamo, točni.
Izpelji vpoglede
Naš naslednji korak vključuje dejansko pridobivanje vpogledov iz naših podatkov.
V tem koraku pregledamo vzorce v naših podatkih.
Na primer, pri korelacijski analizi lahko začnemo z univariatno analizo, ki obravnava porazdelitev ključnih meritev. Če je primerno, lahko tudi ugotovimo, ali obstaja razlika med testno in kontrolno populacijo.
S kriteriji, ki smo jih postavili v drugem koraku, poskušamo tudi dokazati in ovreči svoje hipoteze.
Končno bi morale biti rezultat tega koraka naše ugotovitve. Predstaviti bi morali naše ugotovitve glede kvantificiranega učinka.
Na primer, lahko omenite vpliv padca določenega odstotka na dolar, da pritegnete svoje deležnike.
Lahko bi rekli, da lahko odstotek padca pridobivanja strank povzroči padec prihodka za 1 milijon dolarjev.
Priporočilo
Priporočila so najpomembnejši korak v okviru BADIR. Ta priporočila morajo biti izvedljiva.
So glavni razlog, da smo šli skozi vsak korak v tem okviru.
V tem zadnjem koraku želimo doseči več stvari. Najprej se moramo povezati s ciljno publiko. To pomeni, da morate predstaviti kratka in pronicljiva priporočila.
Verodostojno in zanesljivo priporočilo bo pripeljalo tudi do tega, da vas bodo dojemali kot učinkovitega poslovnega partnerja.
Nazadnje, vaše priporočilo bi moralo vaše občinstvo spodbuditi k dejanjem.
Če boste zadolženi za predstavitev priporočil, je pomembno, da sestavite diapozitiv, ki vsebuje vse vaše ugotovitve.
Ustvarjanje niza diapozitivov je iterativno, začne se z vsemi vašimi ugotovitvami in postopoma racionalizira tok niza.
Končni paket diapozitivov mora vsebovati jedrnat povzetek. Morebitne dodatne informacije lahko dodamo v prilogi.
zaključek
Sprejetje ogrodja od podatkov do odločitev je odličen način, da zagotovite, da lahko iz svojih poslovnih podatkov pridobite koristne vpoglede.
Združevanje podatkovne znanosti z znanostjo odločanja omogoča dialog med vsemi vpletenimi deležniki. Vsak korak v ogrodju od podatkov do odločitev BADIR vodi do učinkovitega končnega rezultata: priporočil, ki jih je mogoče izvesti.
Sporočite nam, kakšne koristi ima lahko vaše podjetje ali ekipa od te vrste ogrodja!
Pustite Odgovori