Élmu data mangrupikeun alat anu saé nalika ngajalankeun usaha.
Sanajan kitu, analytics ngan bakal mantuan lamun drive dampak. Dampak ieu tiasa waé tina kamekaran perusahaan, produk anu langkung saé, atanapi paningkatan pendapatan.
Ngagunakeun analitik pikeun nyandak kaputusan dina bisnis anjeun dikenal salaku pengambilan kaputusan anu didorong ku data. Ieu ngawengku ngumpulkeun data, extracting pola jeung fakta, sarta nyieun inferensi.
Pasti langkung populer ayeuna pikeun investasi waktos sareng sumber daya pikeun ngadamel mayoritas kaputusan perusahaan anjeun dumasar-data.
Sanaos ieu, survey nunjukkeun éta karasa peujit masih faktor kana prosés-nyieun kaputusan.
Faktor utama dina ieu nyaéta kurangna kerangka pengambilan kaputusan anu leres dina organisasi.
Artikel ieu bakal ngenalkeun kerangka BADIR, sareng kumaha anjeun tiasa ngagunakeunana pikeun nyiptakeun tindakan anu didorong ku data wawasan pikeun anjeun bisnis.
BADIR Data kana kerangka Kaputusan
nu BADIR kerangka mangrupakeun kerangka data-ka-putusan kacida mujarab dirancang pikeun ngajawab masalah bisnis.
Gampang adaptasi sareng tiasa dianggo pikeun industri naon waé. Tujuanana pikeun ngagabungkeun élmu data sareng élmu kaputusan janten hiji kerangka anu gampang diturutan.
Aryng, perusahaan konsultan élmu data anu terkenal, pelatihan sareng naséhat nyiptakeun kerangka data-ka-putusan ieu.
Kiwari, rupa-rupa perusahaan Fortune 500 pikeun inisiatif transformasi digitalna parantos ngadopsi BADIR.
Fitur Utama Kerangka Data-ka-Putusan
- Nyadiakeun wawasan data-disetir actionable
- Ngarumuskeun rencana analisis hipotésis-disetir
- Facilitates data spésifikasi nyieun dat
- Wawasan diturunkeun tina téknik pangenal pola dina mesin Learning jeung statistik
- Nampilkeun saran anu tiasa ditindaklanjutkeun ka pamangku kapentingan
Lima Léngkah dina Kerangka Data-ka-Putusan
Kerangka data-ka-putusan BADIR ngawengku lima léngkah anu kudu diturutan.
Patarosan Usaha
Sateuacan urang ngalakukeun naon waé ékstraksi atanapi analisa data, urang kedah ngartos heula kontéks masalah anu urang badé direngsekeun. Ieu bakal ngabantosan ngirangan jumlah iterasi anu dibutuhkeun ka handap.
Ieu ngalibatkeun naroskeun patarosan anu leres. Kerangka nyorong urang naroskeun genep patarosan dasar (saha, naon, dimana, iraha, kunaon, sareng kumaha).
Salaku conto, urang kedah mastikeun yén urang ngartos kaputusan naon anu kedah dilakukeun.
Naha kaputusan ieu urgent?
Urang kedah terang iraha urang diperkirakeun datang sareng rekomendasi ahir.
Anu pamungkas, urang kedah terang saha pamangku kapentingan urang.
Naha data kedah dibagikeun sareng tim pamasaran ogé tim logistik?
Sabaraha pamangku kapentingan kedah terang hasil analisa urang?
Nyaéta, urang nyobian ngarobih patarosan anu dasar pisan kana patarosan anu leres. Contona, anjeun tiasa gaduh pamundut data ieu: "data pelanggan dumasar nagara, produk, sareng fitur".
Paménta anu langkung saé sareng langkung mangpaat kedah sapertos kieu: "Naon sababna urang kaleungitan palanggan saatos diluncurkeun? Naon tindakan anu tiasa dilakukeun ku jabatan penjualan sareng pamasaran pikeun ngatasi karugian ieu?
Rencana Analisis
Saatos mutuskeun patarosan bisnis anu konkret, léngkah salajengna urang nyaéta ngarumuskeun rencana analisa.
Urang kedah nyiptakeun tujuan SMART. SMART mangrupakeun akronim nu nangtung pikeun Spésifik, Measurable, Achievable, Relevant, jeung Time Bound.
Salajengna, urang kedah ngarumuskeun hipotesis urang. Ieu mangrupikeun pernyataan anu kami tujuankeun pikeun ngabuktikeun atanapi ngabantah nganggo data kami. Kalayan hipotesis ieu, urang kedah nyetél kriteria anu dipikabutuh pikeun ngabuktikeun masing-masing.
Urang ogé kedah ningali kana metodologi anu diperyogikeun nalika nganalisis data. Metodologi umum ngawengku:
-
Ngagabung
-
korelasi
-
trend
-
Perkiraan
Saatos mutuskeun metodologi, urang ogé kedah mutuskeun spésifikasi data.
Naha urang bakal nganggo data tina taun katukang atanapi data sadaya waktos?
Naha urang bakal nganggo data kauangan atanapi data pamasaran?
Patarosan ieu penting sabab bakal ngagampangkeun prosés ngumpulkeun data engké.
Kaluaran ahir tina léngkah ieu nyaéta rencana proyék. Ieu kalebet sadaya sumber anu diperyogikeun pikeun ngajalankeun analisa ieu ogé garis waktos pikeun tiap léngkah dina prosés. Rencana proyék ogé netepkeun saha pamangku kapentingan ogé rupa-rupa kalungguhan dina tim.
Contona, hayu urang nyebutkeun yén urang boga hipotésis handap: "Pausahaan urang kaleungitan konsumén alatan kampanye pamasaran kirang suksés dina kuartal kaliwat".
Pikeun ngabuktikeun atanapi ngabantah analisa ieu, urang kedah narik data pamasaran ti taun katukang.
Urang tiasa nganggo metodologi korelasi pikeun nangtukeun naha métrik sapertos CTR dihubungkeun atanapi tiasa ngaduga jumlah palanggan pikeun unggal saparapat.
Koléksi data
Pangumpulan data ayeuna langkung gampang sabab urang tiasa ngajelaskeun spésifikasi data salami léngkah Rencana Analisis. Ieu bakal nyegah data anu teu dipikabutuh pikeun dicandak.
Ieu hususna penting lamun urang nuju kaayaan jumlah signifikan data sabab bakal ngahemat waktos nalika ngajalankeun metodologi pilihan urang.
Léngkah ngumpulkeun data ogé ngawengku beberesih jeung validasi data. Ngabersihan data nujul kana manipulasi data supados tiasa dianggo.
Urang kedah ngalakukeun validasi data pikeun mastikeun yén data anu urang gaduh akurat.
Turunkeun Wawasan
Léngkah salajengna urang ngalibatkeun turunan sabenerna wawasan tina data urang.
Dina léngkah ieu, urang marios pola dina data urang.
Contona, dina analisis korelasi urang bisa mimitian ku analisis univariate nu kasampak di sebaran metrics konci. Upami tiasa, urang ogé tiasa terang upami aya bédana antara tés sareng populasi kontrol.
Ngagunakeun kritéria anu disetél dina léngkah kadua, urang ogé nyobian ngabuktikeun sareng ngabantah hipotésis urang.
Tungtungna, kaluaran tina hambalan ieu kedah papanggihan urang. Urang kedah nampilkeun papanggihan urang ngeunaan dampak kuantitatif.
Salaku conto, anjeun tiasa nyebatkeun dampak dolar tina persentase turunna tinangtu pikeun kalibet pamangku kapentingan anjeun.
Anjeun tiasa nyarios yén persentase turunna akuisisi palanggan tiasa nyababkeun turunna pendapatan $ 1 juta.
rekomendasi
Rekomendasi mangrupikeun léngkah anu paling penting dina kerangka BADIR. Rekomendasi ieu kedah tiasa dilaksanakeun.
Éta mangrupikeun alesan utama urang ngalangkungan unggal léngkah dina kerangka ieu.
Dina léngkah terakhir ieu, urang hoyong ngahontal sababaraha hal. Kahiji, urang kudu kalibet jeung panongton target. Ieu ngandung harti yén anjeun kedah nampilkeun saran pondok sareng wawasan.
Rekomendasi anu kredibel sareng saé ogé bakal nyababkeun anjeun dianggap salaku mitra bisnis anu efektif.
Anu pamungkas, rekomendasi anjeun kedah ngajalankeun panongton anjeun ka arah aksi.
Upami anjeun bakal tanggung jawab pikeun nampilkeun saran, penting pikeun ngawangun dek geser anu gaduh sadayana pamanggihan anjeun.
Nyiptakeun dek geser nyaéta iteratif, dimimitian ku sadaya panemuan anjeun, sareng sacara bertahap nyepetkeun aliran dek.
Dek slide final kedah gaduh kasimpulan eksekutif anu ringkes. Urang tiasa nambihan inpormasi tambahan dina lampiran.
kacindekan
Ngadopsi kerangka data-ka-putusan mangrupikeun cara anu saé pikeun mastikeun yén anjeun tiasa nampi wawasan anu tiasa ditindak tina data bisnis anjeun.
Ngagabungkeun élmu data sareng élmu kaputusan ngamungkinkeun pikeun dialog antara sadaya pamangku kapentingan anu aub. Tiap léngkah dina kerangka data-ka-putusan BADIR ngabalukarkeun kaluaran ahir anu efektif: saran anu tiasa dilampahkeun.
Hayu urang terang kumaha bisnis anjeun atanapi tim tiasa nyandak kauntungan tina kerangka jenis ieu!
Leave a Reply