Sayansi ya data ni zana nzuri kuwa nayo unapoendesha biashara.
Walakini, uchanganuzi utasaidia tu ikiwa italeta athari. Athari hii inaweza kuwa chochote kutokana na ukuaji wa kampuni, bidhaa bora au ongezeko la mapato.
Kutumia takwimu kufanya maamuzi katika biashara yako kunajulikana kama kufanya maamuzi yanayotokana na data. Hii inahusisha kukusanya data, kutoa ruwaza na ukweli, na kufanya makisio.
Kwa hakika ni maarufu zaidi sasa kuwekeza muda na rasilimali ili kufanya maamuzi mengi ya kampuni yako yakiendeshwa na data.
Pamoja na hayo, tafiti zinaonyesha hivyo kuhisi utumbo bado vinachangia katika mchakato wa kufanya maamuzi.
Sababu kubwa katika hili ni ukosefu wa mfumo sahihi wa kufanya maamuzi katika shirika.
Makala haya yatatambulisha mfumo wa BADIR, na jinsi unavyoweza kuutumia kuunda inayoweza kutekelezeka, inayoendeshwa na data. maarifa kwa biashara yako.
Data ya BADIR kwa mfumo wa Maamuzi
The BADIR mfumo ni mfumo mzuri sana wa data-to-uamuzi iliyoundwa kutatua matatizo ya biashara.
Ni rahisi kuzoea na inafanya kazi kwa tasnia yoyote. Inalenga kuchanganya sayansi ya data na sayansi ya uamuzi pamoja katika mfumo mmoja ulio rahisi kufuata.
Aryng, kampuni inayojulikana ya ushauri wa sayansi ya data, mafunzo na ushauri ilibuni mfumo huu wa data-kwa-maamuzi.
Leo, makampuni mbalimbali ya Fortune 500 kwa ajili ya mipango yao ya mabadiliko ya dijiti yamepitisha BADIR.
Sifa Muhimu za Mfumo wa Data-kwa-maamuzi
- Toa maarifa yanayoendeshwa na data yanayoweza kutekelezeka
- Tengeneza mpango wa uchanganuzi unaoendeshwa na dhana
- Huwezesha vipimo vya data kufanya dat
- Maarifa yanayotokana na mbinu za utambuzi wa muundo katika Kujifunza Machine na takwimu
- Wasilisha mapendekezo yanayotekelezeka kwa wadau
Hatua Tano katika Mfumo wa Data-kwa-Maamuzi
Mfumo wa data wa BADIR wa maamuzi unahusisha hatua tano ambazo lazima zifuatwe ili.
Swali la Biashara
Kabla ya kufanya aina yoyote ya uchimbaji au uchanganuzi wa data, lazima kwanza tuelewe muktadha wa tatizo tunalojaribu kutatua. Hii itasaidia kupunguza idadi ya marudio yanayohitajika chini ya mstari.
Hii inahusisha kuuliza maswali sahihi. Mfumo huo unatuhimiza kuuliza maswali sita ya msingi (nani, nini, wapi, lini, kwa nini, na jinsi gani).
Kwa mfano, tunahitaji kuhakikisha kwamba tunaelewa uamuzi unaopaswa kuchukuliwa.
Je, uamuzi huu ni wa dharura?
Tunahitaji kujua ni lini tunatarajiwa kutoa pendekezo la mwisho.
Mwisho, tunapaswa kujua wadau wetu ni akina nani.
Je, data inapaswa kushirikiwa na timu ya masoko pamoja na timu ya vifaa?
Je, ni wadau wangapi wanahitaji kujua matokeo ya uchambuzi wetu?
Kwa kweli, tunajaribu kubadilisha maswali ya msingi sana kuwa maswali yanayofaa. Kwa mfano, unaweza kuwa na ombi lifuatalo la data: "data ya mteja kulingana na nchi, bidhaa na kipengele".
Ombi bora na muhimu zaidi linapaswa kuonekana kama hii: "Ni sababu gani tunapoteza wateja baada ya uzinduzi? Je, ni hatua gani idara ya mauzo na masoko inaweza kufanya ili kushughulikia hasara hii?”
Mpango wa uchambuzi
Baada ya kuamua juu ya swali halisi la biashara, hatua yetu inayofuata ni kuunda mpango wa uchambuzi.
Tunapaswa kuunda malengo ya SMART. SMART ni kifupi cha maneno ambayo yanawakilisha Maalum, Yanayoweza Kupimika, Yanayoweza Kufikiwa, Yanayofaa, na Muda wa Muda.
Ifuatayo, tunapaswa kuunda nadharia zetu. Hizi ni taarifa ambazo tunalenga kuthibitisha au kukanusha kwa kutumia data yetu. Pamoja na dhana hizi, tunapaswa kuweka vigezo vinavyohitajika kuthibitisha kila moja.
Pia tunahitaji kuangalia mbinu inayohitajika wakati wa uchanganuzi wa data. Mbinu za kawaida ni pamoja na:
-
Ugawanyiko
-
Uwiano
-
Mwenendo
-
Makadirio
Baada ya kuamua juu ya mbinu, tunahitaji pia kuamua juu ya vipimo vya data.
Je, tutatumia data ya mwaka uliopita au data ya wakati wote?
Je, tutakuwa tukitumia data ya fedha au data ya masoko?
Maswali haya ni muhimu kwa sababu hii itarahisisha mchakato wa kukusanya data baadaye.
Matokeo ya mwisho ya hatua hii ni mpango wa mradi. Hii inajumuisha nyenzo zote zinazohitajika kuendesha uchanganuzi huu pamoja na ratiba ya kila hatua katika mchakato. Mpango wa mradi pia unabainisha wadau ni akina nani pamoja na majukumu mbalimbali ndani ya timu.
Kwa mfano, hebu tuseme kwamba tuna dhana ifuatayo: "Kampuni yetu inapoteza wateja kwa sababu ya kampeni ya uuzaji isiyo na mafanikio katika robo iliyopita".
Ili kudhibitisha au kukanusha uchanganuzi huu, itabidi tuchote data ya uuzaji kutoka mwaka uliopita.
Tunaweza kutumia mbinu ya uunganisho ili kubaini ikiwa kipimo kama vile CTR kinahusiana au tunaweza kutabiri idadi ya wateja kwa kila robo.
Ukusanyaji wa Takwimu
Ukusanyaji wa data sasa ni rahisi zaidi kwa vile tunaweza kuelezea vipimo vya data wakati wa hatua yetu ya Mpango wa Uchambuzi. Hii itazuia data isiyo ya lazima kutoka kurejeshwa.
Hili ni muhimu hasa ikiwa tunashughulika na kiasi kikubwa cha data kwa kuwa itaokoa muda wakati wa kutekeleza mbinu tuliyochagua.
Hatua ya ukusanyaji wa data pia inahusisha utakaso na uthibitishaji wa data. Usafishaji wa data unarejelea kudhibiti data ili kuifanya itumike.
Tunahitaji kufanya uthibitishaji wa data ili kuhakikisha kuwa data tuliyo nayo ni sahihi.
Pata Maarifa
Hatua yetu inayofuata inahusisha upataji halisi wa maarifa kutoka kwa data yetu.
Katika hatua hii, tunakagua muundo katika data yetu.
Kwa mfano, katika uchanganuzi wa uunganisho tunaweza kuanza na uchanganuzi usiobadilika ambao unaangalia usambazaji wa vipimo muhimu. Ikiwezekana, tunaweza pia kujua ikiwa kuna tofauti kati ya jaribio na idadi ya udhibiti.
Kwa kutumia vigezo tulivyoweka katika hatua ya pili, tunajaribu pia kuthibitisha na kukanusha dhana zetu.
Hatimaye, matokeo ya hatua hii yanapaswa kuwa matokeo yetu. Tunapaswa kuwasilisha matokeo yetu kuhusu athari iliyokadiriwa.
Kwa mfano, unaweza kutaja athari ya dola ya kushuka kwa asilimia fulani ili kushirikisha wadau wako.
Unaweza kusema kwamba kupungua kwa asilimia katika upataji wa wateja kunaweza kusababisha kushuka kwa mapato ya $1 milioni.
Pendekezo
Mapendekezo ni hatua muhimu zaidi katika mfumo wa BADIR. Mapendekezo haya lazima yatekelezwe.
Ndio sababu kuu tulizopitia kila hatua katika mfumo huu.
Katika hatua hii ya mwisho, tunataka kufikia mambo mengi. Kwanza, tunapaswa kushirikiana na walengwa. Hii ina maana kwamba unapaswa kuwasilisha mapendekezo mafupi na ya utambuzi.
Pendekezo la kuaminika na nzuri pia litakuongoza kutambuliwa kama mshirika mzuri wa biashara.
Mwishowe, pendekezo lako linapaswa kuwaelekeza watazamaji wako kwenye hatua.
Iwapo utakuwa na jukumu la kuwasilisha mapendekezo, ni muhimu kuunda staha ya slaidi ambayo ina matokeo yako yote.
Uundaji wa staha ya slaidi ni wa kurudia, kuanzia na matokeo yako yote, na kurahisisha taratibu mtiririko wa sitaha.
Staha ya mwisho ya slaidi inapaswa kuwa na muhtasari mfupi wa utendaji. Tunaweza kuongeza maelezo yoyote ya ziada katika kiambatisho.
Hitimisho
Kupitisha mfumo wa data-kwa-maamuzi ni njia nzuri ya kuhakikisha kuwa unaweza kupata maarifa yanayoweza kutekelezeka kutoka kwa data ya biashara yako.
Kuchanganya sayansi ya data na sayansi ya uamuzi huruhusu mazungumzo kati ya washikadau wote wanaohusika. Kila hatua katika mfumo wa data-kwa-maamuzi wa BADIR husababisha matokeo ya mwisho yenye ufanisi: mapendekezo yanayotekelezeka.
Tufahamishe jinsi biashara au timu yako inaweza kufaidika na aina hii ya mfumo!
Acha Reply