Veri bilimi, bir işletmeyi yürütürken sahip olunması gereken harika bir araçtır.
Bununla birlikte, analitik yalnızca etki yaratırsa yardımcı olacaktır. Bu etki, şirketin büyümesinden, daha iyi ürünlerden veya artan gelirden herhangi bir şey olabilir.
İşletmenizde kararlar almak için analitiği kullanmak, veriye dayalı karar verme olarak bilinir. Bu, veri toplamayı, kalıpları ve gerçekleri çıkarmayı ve çıkarımlarda bulunmayı içerir.
Şirketinizin kararlarının çoğunu veriye dayalı hale getirmek için zaman ve kaynak yatırımı yapmak kesinlikle daha popüler.
Buna rağmen, anketler gösteriyor ki içgüdü hala karar verme sürecini etkileyen faktörlerdir.
Bunda önemli bir faktör, organizasyonda uygun bir karar verme çerçevesinin olmamasıdır.
Bu makale, BADIR çerçevesini ve onu eyleme dönüştürülebilir, veri odaklı oluşturmak için nasıl kullanabileceğinizi tanıtacaktır. işiniz için içgörüler.
BADIR Veriden Karara Çerçeve
The Badir çerçeve, iş sorunlarını çözmek için tasarlanmış oldukça etkili bir veriden karara çerçevedir.
Uyarlanması kolaydır ve her sektör için işe yarar. Veri bilimi ve karar bilimini, takip edilmesi kolay tek bir çerçevede birleştirmeyi amaçlar.
Aring, Tanınmış bir veri bilimi danışmanlık, eğitim ve danışmanlık şirketi, bu veriden karara çerçeveyi tasarladı.
Bugün çeşitli Fortune 500 şirketleri dijital dönüşüm girişimleri için BADIR'ı benimsedi.
Veriden Karara Çerçevesinin Temel Özellikleri
- Eyleme geçirilebilir veriye dayalı içgörüler sağlayın
- Hipoteze dayalı bir analiz planı formüle edin
- Dat yapmak için veri spesifikasyonunu kolaylaştırır
- örüntü tanıma tekniklerinden elde edilen içgörüler Makine öğrenme ve istatistikler
- Paydaşlara eyleme geçirilebilir öneriler sunun
Veri-Karar Çerçevesindeki Beş Adım
BADIR veriden karara çerçevesi, sırayla takip edilmesi gereken beş adımı içerir.
İş Soru
Herhangi bir tür veri çıkarma veya analiz yapmadan önce, çözmeye çalıştığımız problemin bağlamını anlamamız gerekir. Bu, hat boyunca ihtiyaç duyulan yineleme sayısını azaltmaya yardımcı olacaktır.
Bu, doğru soruları sormayı içerir. Çerçeve bizi altı temel soruyu (kim, ne, nerede, ne zaman, neden ve nasıl) sormaya teşvik eder.
Örneğin, hangi kararın alınması gerektiğini anladığımızdan emin olmalıyız.
Bu karar acil mi?
Nihai bir tavsiyede bulunmamızın ne zaman beklendiğini bilmemiz gerekiyor.
Son olarak, paydaşlarımızın kim olduğunu bilmemiz gerekiyor.
Veriler, lojistik ekibinin yanı sıra pazarlama ekibiyle de paylaşılmalı mı?
Analizimizin sonuçlarını kaç paydaşın bilmesi gerekiyor?
Aslında, çok temel soruları uygun sorulara dönüştürmeye çalışıyoruz. Örneğin, şu veri talebiniz olabilir: "ülkeye, ürüne ve özelliğe göre müşteri verileri".
Daha iyi ve daha kullanışlı bir istek şöyle görünmelidir: "Lansmandan sonra müşteri kaybetmemizin nedenleri nelerdir? Satış ve pazarlama departmanı bu kaybı gidermek için ne gibi önlemler alabilir?”
Analiz planı
Somut bir iş sorusuna karar verdikten sonra bir sonraki adımımız bir analiz planı oluşturmaktır.
SMART hedefleri oluşturmalıyız. SMART, Spesifik, Ölçülebilir, Ulaşılabilir, İlgili ve Zamana Bağlı anlamına gelen bir kısaltmadır.
Ardından, hipotezlerimizi formüle etmeliyiz. Bunlar, verilerimizi kullanarak kanıtlamayı veya çürütmeyi amaçladığımız ifadelerdir. Bu hipotezlerle birlikte, her birini kanıtlamak için gereken kriterleri belirlemeliyiz.
Veri analizi sırasında ihtiyaç duyulan metodolojiye de bakmamız gerekiyor. Ortak metodolojiler şunları içerir:
-
toplam
-
Ilişki
-
eğilim
-
tahmin
Metodolojiye karar verdikten sonra, veri spesifikasyonuna da karar vermemiz gerekiyor.
Geçen yılın verilerini mi yoksa tüm zamanların verilerini mi kullanacağız?
Öncelikle finansal verileri mi yoksa pazarlama verilerini mi kullanacağız?
Bu sorular önemlidir çünkü bu, daha sonra veri toplama sürecini kolaylaştıracaktır.
Bu adımın nihai çıktısı bir proje planıdır. Bu, bu analizi çalıştırmak için gereken tüm kaynakları ve süreçteki her adımın zaman çizelgesini içerir. Proje planı ayrıca paydaşların kim olduğunu ve ekip içindeki çeşitli rolleri de belirtir.
Örneğin, şöyle bir hipotezimiz olduğunu varsayalım: “Şirketimiz son çeyrekte daha az başarılı bir pazarlama kampanyası nedeniyle müşteri kaybediyor”.
Bu analizi kanıtlamak veya çürütmek için geçen yıldan pazarlama verilerini almamız gerekecek.
CTR gibi bir metriğin ilişkili olup olmadığını belirlemek için korelasyon metodolojisini kullanabilir veya her üç aylık dönem için müşteri sayısını tahmin edebiliriz.
Veri koleksiyonu
Analiz Planı adımımız sırasında veri özelliklerini tanımlayabildiğimiz için veri toplama artık çok daha kolay. Bu, gereksiz verilerin alınmasını önleyecektir.
Bu, özellikle önemli miktarda veriyle uğraşıyorsak önemlidir, çünkü seçtiğimiz metodolojiyi uygularken zaman kazandıracaktır.
Veri toplama adımı ayrıca veri temizleme ve doğrulamayı da içerir. Veri temizleme, verileri kullanılabilir hale getirmek için manipüle etmek anlamına gelir.
Elimizdeki verilerin doğru olduğundan emin olmak için veri doğrulaması yapmamız gerekiyor.
İçgörüler Elde Edin
Bir sonraki adımımız, verilerimizden gerçek anlamda içgörü türetilmesini içerir.
Bu adımda, verilerimizdeki kalıpları gözden geçiriyoruz.
Örneğin, korelasyon analizinde, temel metriklerin dağılımına bakan tek değişkenli bir analizle başlayabiliriz. Uygulanabilirse, test ve kontrol popülasyonu arasında bir fark olup olmadığını da öğrenebiliriz.
İkinci adımda belirlediğimiz kriterleri kullanarak hipotezlerimizi de ispatlamaya ve çürütmeye çalışırız.
Son olarak, bu adımın çıktısı bulgularımız olmalıdır. Niceliksel etkiyle ilgili bulgularımızı sunmalıyız.
Örneğin, paydaşlarınızın katılımını sağlamak için belirli bir yüzdelik düşüşün dolar etkisinden bahsedebilirsiniz.
Müşteri edinme oranındaki bir yüzdelik düşüşün, 1 milyon dolarlık bir gelir düşüşüyle sonuçlanabileceğini söyleyebilirsiniz.
Tavsiye
Öneriler, BADIR çerçevesindeki en önemli adımdır. Bu öneriler uygulanabilir olmalıdır.
Bu çerçevede attığımız her adımın ana nedeni onlar.
Bu son adımda, birden çok şeye ulaşmak istiyoruz. Öncelikle hedef kitle ile etkileşime geçmeliyiz. Bu, kısa ve anlayışlı öneriler sunmanız gerektiği anlamına gelir.
Güvenilir ve sağlam bir tavsiye, etkili bir iş ortağı olarak algılanmanıza da yol açacaktır.
Son olarak, tavsiyeniz hedef kitlenizi harekete geçirmelidir.
Önerileri sunmaktan sorumlu olacaksanız, tüm bulgularınızı içeren bir slayt destesi oluşturmanız önemlidir.
Bir slayt destesinin oluşturulması, tüm bulgularınızdan başlayarak ve destenin akışını aşamalı olarak düzene sokarak yinelemelidir.
Son slayt destesi kısa bir yönetici özeti içermelidir. Herhangi bir ek bilgiyi bir eke ekleyebiliriz.
Sonuç
Veriden karara çerçevesini benimsemek, iş verilerinizden eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edebileceğinizden emin olmanın harika bir yoludur.
Veri bilimi ile karar biliminin birleştirilmesi, ilgili tüm paydaşlar arasında bir diyalog kurulmasına olanak tanır. BADIR veri-karar çerçevesindeki her adım, etkili bir nihai çıktıya yol açar: eyleme geçirilebilir öneriler.
İşletmenizin veya ekibinizin bu tür bir çerçeveden nasıl yararlanabileceğini bize bildirin!
Yorum bırak