數據科學是經營企業時的一個很好的工具。
然而,分析只有在產生影響時才會有所幫助。 這種影響可能是公司成長、更好的產品或增加的收入等任何方面。
使用分析來製定業務決策稱為數據驅動決策。 這涉及收集數據、提取模式和事實以及做出推論。
現在投入時間和資源讓公司的大部分決策由數據驅動肯定更受歡迎。
儘管如此,調查顯示 直覺 仍會影響決策過程。
造成這種情況的一個主要因素是組織中缺乏適當的決策框架。
本文將介紹 BADIR 框架,以及如何使用它來創建可操作的、數據驅動的 對您的業務的見解。
BADIR 數據到決策框架
巴迪爾 框架是一個高效的數據到決策框架,旨在解決業務問題。
它易於適應並且適用於任何行業。 它旨在將數據科學和決策科學結合到一個易於遵循的框架中。
阿林, 一家著名的數據科學諮詢、培訓和諮詢公司設計了這個從數據到決策的框架。
如今,多家財富 500 強公司的數字化轉型計劃都採用了 BADIR。
數據到決策框架的主要特徵
- 提供可操作的數據驅動的見解
- 制定假設驅動的分析計劃
- 促進數據規範以製作數據
- 來自模式識別技術的見解 機器學習 和統計
- 向利益相關者提出可行的建議
數據到決策框架的五個步驟
BADIR 數據到決策框架涉及必須按順序遵循的五個步驟。
商業問題
在進行任何類型的數據提取或分析之前,我們必須首先了解我們要解決的問題的背景。 這將有助於減少後續所需的迭代次數。
這涉及提出正確的問題。 該框架鼓勵我們提出六個基本問題(人物、事件、地點、時間、原因和方式)。
例如,我們需要確保我們了解需要做出什麼決定。
這個決定緊急嗎?
我們需要知道何時會提出最終建議。
最後,我們需要知道誰是我們的利益相關者。
數據是否應該與營銷團隊和物流團隊共享?
有多少利益相關者需要知道我們的分析結果?
實際上,我們試圖將非常基本的問題轉化為適當的問題。 例如,您可能有以下數據請求:“按國家/地區、產品和功能劃分的客戶數據”。
更好、更有用的請求應該是這樣的:“我們在發布後失去客戶的原因是什麼? 銷售和營銷部門可以採取哪些行動來解決這一損失?”
分析計劃
確定具體的業務問題後,我們的下一步就是製定分析計劃。
我們應該制定 SMART 目標。 SMART 是首字母縮寫詞,代表特定、可衡量、可實現、相關和有時限。
接下來,我們應該提出我們的假設。 我們旨在使用我們的數據來證明或反駁這些陳述。 除了這些假設之外,我們還應該設定證明每個假設所需的標準。
我們還需要研究數據分析過程中所需的方法。 常見的方法包括:
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骨料
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相關
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趨勢
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估算值
在決定方法之後,我們還需要決定數據規範。
我們會使用過去一年的數據還是歷史數據?
我們主要使用財務數據還是營銷數據?
這些問題很重要,因為這將使以後的數據收集過程變得更容易。
這一步的最終輸出是項目計劃。 這包括運行此分析所需的所有資源以及流程中每個步驟的時間表。 項目計劃還指定了利益相關者以及團隊內的各種角色。
例如,假設我們有以下假設:“由於上個季度的營銷活動不太成功,我們公司正在失去客戶”。
為了證明或反駁這一分析,我們必須提取過去一年的營銷數據。
我們可以使用相關性方法來確定點擊率等指標是否相關,或者可以預測每個季度的客戶數量。
數據採集
數據收集現在變得更加容易,因為我們可以在分析計劃步驟中描述數據規範。 這將防止檢索不必要的數據。
如果我們要處理大量數據,這一點尤其重要,因為它將在執行我們選擇的方法時節省時間。
數據收集步驟還涉及數據清理和驗證。 數據清理是指操縱數據以使其可用。
我們需要執行數據驗證以確保我們擁有的數據是準確的。
獲得見解
我們的下一步涉及從數據中實際獲得見解。
在此步驟中,我們將檢查數據中的模式。
例如,在相關性分析中,我們可以從單變量分析開始,該分析著眼於關鍵指標的分佈。 如果適用,我們還可以找出測試人群和對照人群之間是否存在差異。
使用我們在第二步中設定的標準,我們還嘗試證明和反駁我們的假設。
最後,這一步的輸出應該是我們的發現。 我們應該展示我們關於量化影響的發現。
例如,您可以提及特定百分比下降對美元的影響,以吸引利益相關者。
您可能會說,客戶獲取量下降百分比可能會導致收入下降 1 萬美元。
推薦
建議是 BADIR 框架中最重要的一步。 這些建議必須是可行的。
它們是我們完成該框架中每個步驟的主要原因。
在最後一步中,我們希望實現多項目標。 首先,我們必須與目標受眾互動。 這意味著您應該提出簡短而富有洞察力的建議。
可信且合理的推薦也將使您被視為有效的業務合作夥伴。
最後,您的建議應該促使您的受眾採取行動。
如果您將負責提出建議,那麼構建一個包含您所有發現的幻燈片非常重要。
幻燈片的創建是迭代的,從您的所有發現開始,並逐步簡化幻燈片的流程。
最終的幻燈片應該有一個簡潔的執行摘要。 我們可以在附錄中添加任何其他信息。
結論
採用數據到決策框架是確保您可以從業務數據中獲得可行見解的好方法。
將數據科學與決策科學相結合,可以讓所有相關利益相關者之間進行對話。 BADIR 數據到決策框架中的每一步都會產生有效的最終輸出:可操作的建議。
讓我們知道您的企業或團隊如何從此類框架中受益!
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