Наука про дані — це чудовий інструмент, який можна використовувати під час ведення бізнесу.
Однак аналітика допоможе лише в тому випадку, якщо вона стимулює вплив. Цей вплив може бути будь-яким від зростання компанії, кращих продуктів або збільшення доходу.
Використання аналітики для прийняття рішень у вашому бізнесі відоме як прийняття рішень на основі даних. Це передбачає збір даних, вилучення закономірностей і фактів, а також створення висновків.
Зараз, безумовно, більш популярно вкладати час і ресурси, щоб більшість рішень вашої компанії керувалися даними.
Незважаючи на це, опитування показують, що нутрощі все ще бере участь у процесі прийняття рішень.
Головним фактором цього є відсутність належної системи прийняття рішень в організації.
У цій статті буде представлено фреймворк BADIR і те, як ви можете використовувати його для створення дієвих, керованих даними інсайти для вашого бізнесу.
База даних BADIR для прийняття рішень
Команда БАДІР фреймворк — це високоефективна структура від даних до прийняття рішень, призначена для вирішення бізнес-задач.
Його легко адаптувати і підходить для будь-якої галузі. Він має на меті об’єднати науку про дані та науку про прийняття рішень разом в одну просту структуру.
Арінг, відома консалтингова, навчальна та консультаційна компанія в галузі науки даних розробила цю структуру для прийняття рішень.
Сьогодні різні компанії зі списку Fortune 500 для своїх ініціатив цифрової трансформації прийняли BADIR.
Основні характеристики платформи даних для прийняття рішень
- Надайте корисну аналітику на основі даних
- Сформулюйте план аналізу на основі гіпотез
- Полегшує специфікацію даних для створення даних
- Уявлення, отримані з методів розпізнавання образів у машинне навчання і статистика
- Надайте зацікавленим сторонам рекомендації, які можна діяти
П’ять кроків у системі прийняття рішень
Структура BADIR від даних до прийняття рішень включає п’ять кроків, які необхідно виконати по порядку.
Ділове питання
Перш ніж робити будь-який вид вилучення або аналізу даних, ми повинні спочатку зрозуміти контекст проблеми, яку ми намагаємося вирішити. Це допоможе зменшити кількість ітерацій, необхідних в подальшому.
Це передбачає постановку правильних питань. Структура спонукає нас ставити шість основних питань (хто, що, де, коли, чому і як).
Наприклад, нам потрібно переконатися, що ми розуміємо, яке рішення потрібно прийняти.
Це рішення є терміновим?
Нам потрібно знати, коли ми отримаємо остаточну рекомендацію.
Нарешті, ми повинні знати, хто є нашими зацікавленими сторонами.
Чи потрібно надавати дані маркетинговій групі, а також команді логістики?
Скільки зацікавлених сторін мають знати результати нашого аналізу?
По суті, ми намагаємося перетворити найпростіші запитання на правильні. Наприклад, у вас може бути такий запит даних: «дані клієнта за країною, продуктом та функціями».
Кращий і корисніший запит має виглядати так: «Які причини ми втрачаємо клієнтів після запуску? Які дії може зробити відділ продажів і маркетингу, щоб подолати цю втрату?»
План аналізу
Після вирішення конкретного бізнес-питання наш наступний крок — сформулювати план аналізу.
Ми повинні створювати SMART цілі. SMART — це абревіатура, що означає специфічний, вимірний, досяжний, релевантний і обмежений у часі.
Далі ми повинні сформулювати наші гіпотези. Це твердження, які ми прагнемо довести або спростувати, використовуючи наші дані. Поряд із цими гіпотезами ми повинні встановити критерії, необхідні для доведення кожної з них.
Нам також потрібно розглянути методологію, необхідну під час аналізу даних. Загальні методики включають:
-
заповнювач
-
Кореляція
-
Trend
-
Оцінка
Визначившись з методологією, ми також повинні визначитися зі специфікацією даних.
Чи будемо ми використовувати дані минулого року чи дані за весь час?
Чи будемо ми переважно використовувати фінансові чи маркетингові дані?
Ці питання важливі, оскільки це полегшить процес збору даних пізніше.
Кінцевим результатом цього кроку є план проекту. Сюди входять усі ресурси, необхідні для виконання цього аналізу, а також часові рамки для кожного кроку процесу. У плані проекту також вказано, хто є зацікавленими сторонами, а також різні ролі в команді.
Наприклад, припустимо, що у нас є така гіпотеза: «Наша компанія втрачає клієнтів через менш успішну маркетингову кампанію в минулому кварталі».
Щоб підтвердити чи спростувати цей аналіз, нам доведеться витягти маркетингові дані за минулий рік.
Ми можемо використовувати методологію кореляції, щоб визначити, чи корелює такий показник, як CTR, чи можемо передбачити кількість клієнтів для кожного кварталу.
Збір даних
Збір даних тепер набагато простіше, оскільки ми могли б описати специфікацію даних під час нашого плану аналізу. Це запобіжить отримання непотрібних даних.
Це особливо важливо, якщо ми маємо справу зі значною кількістю даних, оскільки це заощадить час під час виконання обраної нами методології.
Крок збору даних також включає очищення та перевірку даних. Очищення даних відноситься до маніпулювання даними, щоб зробити їх придатними для використання.
Нам потрібно виконати перевірку даних, щоб переконатися, що дані, які ми маємо, точні.
Отримати інсайти
Наш наступний крок включає фактичне отримання інформації з наших даних.
На цьому кроці ми переглядаємо закономірності в наших даних.
Наприклад, у кореляційному аналізі ми можемо почати з однофакторного аналізу, який розглядає розподіл ключових показників. Якщо можливо, ми також можемо з’ясувати, чи є різниця між тестовою та контрольною популяцією.
Використовуючи критерії, які ми поставили на другому кроці, ми також намагаємося довести та спростувати наші гіпотези.
Нарешті, результатом цього кроку повинні бути наші висновки. Ми повинні представити наші висновки щодо кількісного впливу.
Наприклад, ви можете згадати вплив певного відсотка на долар, щоб залучити ваших зацікавлених сторін.
Можна сказати, що зниження відсотка в залученні клієнтів може призвести до падіння доходу на 1 мільйон доларів.
Рекомендація
Рекомендації є найважливішим кроком у рамках BADIR. Ці рекомендації мають бути практичними.
Вони є основною причиною, чому ми проходили кожен крок у цій структурі.
На цьому останньому кроці ми хочемо досягти кількох речей. По-перше, ми повинні взаємодіяти з цільовою аудиторією. Це означає, що ви повинні дати короткі та глибокі рекомендації.
Надійна та обґрунтована рекомендація також призведе до того, що вас сприйматимуть як ефективного ділового партнера.
Нарешті, ваша рекомендація повинна спонукати вашу аудиторію до дії.
Якщо ви будете відповідати за представлення рекомендацій, важливо створити колоду слайдів, яка містить усі ваші висновки.
Створення колоди слайдів ітераційно, починаючи з усіх ваших висновків, і поступово впорядковуючи потік колоди.
Остаточна колода слайдів має містити стисле резюме. Ми можемо додати будь-яку додаткову інформацію в додатку.
Висновок
Прийняття платформи від даних до прийняття рішень — це чудовий спосіб переконатися, що ви можете отримати корисну інформацію про свої бізнес-дані.
Поєднання науки про дані з наукою про прийняття рішень дозволяє вести діалог між усіма зацікавленими сторонами. Кожен крок у структурі BADIR від даних до прийняття рішень призводить до ефективного кінцевого результату: рекомендацій, які можна діяти.
Повідомте нам, як ваш бізнес або команда можуть отримати вигоду від такого типу фреймворку!
залишити коментар