Когда вам нужно принять важное решение на работе, может быть трудно решить, в какую сторону идти. Вы можете чувствовать себя более уверенно в своем выборе, если будете следовать своей интуиции, но подходит ли этот выбор для членов вашей команды? Когда вы используете факты для принятия решений, вы можете расслабиться, зная, что ваш выбор основан на данных и предназначен для максимизации бизнес-эффекта.
Независимо от того, идет ли речь о том, чтобы превзойти конкурентов или повысить прибыльность, принятие решений на основе данных является важным компонентом современной корпоративной стратегии. Здесь обсуждаются преимущества принятия решений на основе данных, а также советы по их использованию в работе с примерами.
Что такое принятие решений на основе данных?
Принятие решений на основе данных — это процесс сбора и преобразования данных на основе ключевые показатели эффективности (KPI) в действенные идеи.
На протяжении всего этого процесса вы можете использовать бизнес-аналитика (BI) решения для создания отчетов для быстрого и эффективного сбора больших объемов данных. Эти инструменты упрощают визуализацию данных, делая анализ данных доступным для тех, у кого нет сложных технических знаний.
Что значит быть управляемым данными?
В двух словах, идея управления данными относится к использованию фактов или данных для выявления закономерностей, выводов и идей, которые помогут вам в принятии решений.
Ориентироваться на данные, по сути, означает пытаться выносить суждения без предвзятости или эмоций. В результате вы можете убедиться, что цели и стратегия вашей компании основаны на данных и тенденциях, а не на том, что вам нравится или не нравится.
Почему важно использовать данные при принятии решений?
Принятие решений на основе данных важно, поскольку позволяет вам основывать свои выводы на фактах, а не на предубеждениях. Принятие объективных решений — лучший способ оставаться честным и уравновешенным, если вы занимаете руководящую должность.
Данные, которые измеряют ваши бизнес-цели и заполняются в режиме реального времени, являются ключом к принятию наиболее взвешенных решений. С помощью программного обеспечения для создания отчетов вы можете агрегировать данные, необходимые для выявления закономерностей и составления прогнозов.
Некоторые суждения, основанные на данных, которые вы можете сделать, включают:
- Способы увеличения продаж и прибыли
- Как привить хорошие управленческие привычки
- Как улучшить операции
- Способы оптимизации работы команды
Хотя не каждое решение будет подкреплено данными, многие из наиболее важных из них будут.
Шаги для принятия правильных решений на основе данных
Эти шаги могут помочь вам определить «кто, что, где, когда и почему» данных для вас, ваших коллег и организации. Но имейте в виду, что цикл визуального анализа не является линейным. Один вопрос часто приводит к другому, что может потребовать от вас вернуться к одному из этих шагов или перейти к другому, что в конечном итоге приведет к полезным открытиям.
Шаг № 1: Определите свои бизнес-цели:
На этом этапе потребуется знание исполнительных и последующих целей вашей организации. Это может быть как узкое, например, увеличение продаж и трафика веб-сайта, так и более широкое, например, повышение узнаваемости бренда. Это поможет вам позже в процессе выбора ключевых показателей эффективности (KPI) и метрик, влияющих на решения, основанные на данных, а также поможет вам определить, какие данные изучать и какие вопросы задавать, чтобы ваш анализ поддерживал ключевые бизнес-цели.
Например, если маркетинговые усилия направлены на увеличение посещаемости веб-сайта, KPI может быть связан с количеством полученных контактов, чтобы продажи могли сопровождать потенциальных клиентов.
Шаг № 2. Запросите у бизнес-групп важные источники данных:
Для понимания краткосрочных и долгосрочных целей крайне важно получить информацию от сотрудников по всей организации. Эти входные данные влияют на вопросы, которые люди задают в своем анализе, а также на то, как вы расставляете приоритеты проверенных источников данных.
Значимый вклад всей организации поможет определить направление развертывания вашей аналитики и ее будущее состояние, включая роли, обязанности, архитектуру и процессы, а также показатели успеха для анализа прогресса.
Шаг №3: Соберите и подготовьте необходимые данные:
Получение качественных и надежных данных может быть затруднено, если данные вашей компании разбросаны по нескольким источникам. После того как вы определили объем источников данных вашей организации, вы можете начать подготовку данных.
Начните с подготовки высокоэффективных и несложных источников данных. Выберите источники данных с наибольшим количеством людей, чтобы оказать немедленное влияние. Начните с этих ресурсов, чтобы создать высокоэффективную информационную панель.
Шаг № 4: Просмотрите и изучите данные:
Визуализация данных имеет решающее значение для принятия решений на основе данных. Визуально представляя свои мысли, у вас будет больше возможностей влиять на решения высшего руководства и других сотрудников.
Визуализация данных с ее различными визуальными функциями, такими как диаграммы, графики и карты, — это простой способ наблюдения и анализа тенденций, выбросов и закономерностей в данных. Существует множество популярных типов визуализации для успешного отображения информации, в том числе гистограмма для сравнения, карта для пространственных данных, линейная диаграмма для временных данных, точечная диаграмма для сравнения двух показателей и многое другое.
Шаг № 5: Получите информацию:
Находить идеи и выражать их в полезной и увлекательной форме — вот что влечет за собой критическое мышление с данными. Визуальная аналитика — это простой способ задавать вопросы о ваших данных и отвечать на них. Определите возможности и опасности, которые влияют на успех или решение проблем.
Чтобы делать выводы, важные для здоровья банка, JPMorgan Chase внедрил современное аналитическое решение. JPMC получает всестороннее представление о пути клиента, анализируя деловые отношения (т. е. продукты, маркетинг и точки соприкосновения с услугами) с данными о клиентах. Например, отдел маркетинговых операций проводит оценки, влияющие на решения по дизайну веб-сайта, рекламных материалов и таких продуктов, как мобильное приложение Chase.
Шаг № 6. Действуйте и делитесь своими выводами:
Как только вы обнаружили озарение, вы должны действовать в соответствии с ним или поделиться им с другими для сотрудничества. Совместное использование информационных панелей — один из способов добиться этого. Использование информативного текста и интерактивной графики для выделения важных идей может повлиять на решения вашей аудитории и помочь им совершать более осознанные действия в своей повседневной работе.
Читайте также: ИИ-БИЗНЕС: смысл, идеи, лучшие инструменты и модель
Примеры принятия решений на основе данных
При принятии важных бизнес-решений крупнейшие и наиболее успешные современные компании используют данные в своих интересах. Рассмотрим эти примеры историй успеха этих известных компаний, чтобы лучше понять, как ваша организация может использовать аналитику данных в процессе принятия решений.
№1. Развитие лидерства в Google
Google уделяет большое внимание «человеческой аналитике». Google собрал данные из более чем 10,000 XNUMX обзоров производительности и связал их с показатели удержания сотрудников в рамках одной из своих известных программ HR-аналитики Project Oxygen. Они использовали данные для выявления общих привычек высокоэффективных менеджеров и разработали программы обучения, чтобы помочь им приобрести эти навыки. Их действия увеличили средний балл благосклонности менеджеров с 83 до 88 процентов.
№ 2. Выбор недвижимости Starbucks
После закрытия сотен магазинов Starbucks в 2008 году тогдашний генеральный директор Говард Шульц пообещал, что фирма применит более аналитический подход к определению мест будущих магазинов.
Starbucks теперь сотрудничает с фирмой, занимающейся аналитикой местоположения, чтобы определить потенциальные местоположения магазинов на основе таких данных, как демографические данные и тенденции трафика. Прежде чем принимать решения, организация также получает отзывы от своих региональных команд. Прежде чем делать новые инвестиции, Starbucks анализирует эти данные, чтобы оценить вероятность успеха в конкретной области.
№3. Увеличение продаж на Амазон
Amazon использует данные, чтобы определить, какие продукты рекомендовать покупателям на основе предыдущих покупок и моделей поискового поведения. Вместо того, чтобы просто рекомендовать продукт, механизм рекомендаций Amazon основан на анализе данных и машинном обучении. По данным McKinsey, 35% потребительских покупок Amazon в 2017 году можно было отследить по алгоритму рекомендаций компании.
Преимущества принятия решений на основе данных
№1. Вы сделаете более уверенный выбор
Как только вы начнете собирать и оценивать данные, вам, скорее всего, станет легче принимать уверенные решения практически по любым бизнес-трудностям, планируете ли вы запустить или прекратить выпуск продукта, изменить свое маркетинговое сообщение, выйти на новый рынок или сделать что-то еще. полностью.
Данные выполняют множество функций. С одной стороны, он служит для сравнения того, что доступно в настоящее время, позволяя вам лучше понять влияние любых решений, которые вы принимаете, на вашу организацию.
Кроме того, данные логичны и осязаемы, в отличие от интуиции и интуиции. Удалив субъективные элементы из своих бизнес-решений, вы повысите доверие к себе и к своей компании. Эта уверенность позволяет вашей организации полностью придерживаться определенного видения или плана, не опасаясь принять неправильное решение.
То, что решение основано на данных, не гарантирует, что оно всегда будет правильным. Хотя данные могут отражать определенную закономерность или предсказывать определенный результат, любое решение, основанное на данных, будет неверным, если процедура сбора или интерпретации данных ошибочна. Вот почему следует регулярно анализировать и пересматривать влияние каждого решения компании.
№ 2. Вы будете более активны
Когда вы впервые внедряете процесс принятия решений, основанный на данных, он, скорее всего, будет реакционным. Данные рассказывают историю, и вы и ваша компания должны реагировать на нее.
Хотя это полезно само по себе, это не единственная роль, которую данные и анализ могут играть в вашем бизнесе. Имея достаточную практику и подходящие типы и объемы данных, вы можете использовать их для более активной работы, например, для выявления возможностей для бизнеса раньше ваших конкурентов или обнаружения угроз до того, как они станут слишком серьезными.
№3. Возможна экономия средств
Существует множество причин, по которым компания может решить инвестировать в инициативу по работе с большими данными и стремиться стать более ориентированной на данные в своих процессах. Согласно недавнему исследованию руководителей из списка Fortune 1,000, проведенному NewVantage Partners для Harvard Business Review, показатели успешности различных проектов различаются.
Согласно опросу, одной из самых эффективных инициатив является использование данных для снижения затрат. Более 49% организаций, запустивших проекты по сокращению расходов, окупили свои инвестиции. Другие инициативы дали менее последовательные результаты.
«Большие данные уже используются для повышения операционной эффективности», — сказал Рэнди Бин, генеральный директор и управляющий партнер консалтинговой фирмы NewVantage Partners, когда были объявлены результаты опроса. «И способность принимать обоснованные решения на основе самой свежей информации быстро становится нормой».
Как стать более ориентированным на данные
Если вы хотите стать более ориентированным на данные в своем бизнес-подходе, есть различные меры, которые вы можете предпринять, чтобы добиться этого. Вот несколько примеров того, как вы можете подходить к своим повседневным обязанностям с аналитическим складом ума.
№1. Ищите закономерности в неожиданных местах.
По своей сути анализ данных — это попытка обнаружить закономерность внутри нескольких наборов данных или между ними. Из этих закономерностей и взаимосвязей можно сделать выводы и выводы.
Принятие сознательного решения быть более аналитическим — как в личной, так и в профессиональной жизни — это первый шаг к тому, чтобы стать более ориентированным на данные. Хотя это может показаться простым, это требует практики.
Ищите закономерности в данных вокруг вас, где бы вы ни находились — в офисе, изучая финансовые счета, в очереди в продуктовом магазине или в поезде. Как только вы определили закономерности, потренируйтесь экстраполировать результаты и делать выводы о том, почему они возникают. Это простое упражнение может помочь вам научиться больше ориентироваться на данные в других аспектах своей жизни.
№ 2. Свяжите каждое решение с данными
Столкнувшись с решением, будь то деловым или личным по своему характеру, избегайте зависимости от интуиции или прошлого поведения при определении курса действий. Вместо этого предпримите намеренное усилие, чтобы занять аналитическую позицию.
Определите, какие у вас есть данные, которые можно использовать для обоснования вашего решения. Если данных нет, изучите, как вы можете собрать их самостоятельно. Как только вы получите данные, оцените их и примените любые идеи к своему решению. Цель, как и в случае с упражнением по выявлению закономерностей, состоит в том, чтобы получить достаточно практики, чтобы анализ стал естественной частью вашего процесса принятия решений.
№3. Показать значимость данных
Визуализация данных является важным компонентом процесса анализа данных. Таблицу чисел почти невозможно интерпретировать. Вы сможете быстро обнаруживать тенденции и делать выводы о данных, если создадите привлекательные визуализации в виде диаграмм и графиков.
Ознакомьтесь с распространенными подходами и инструментами визуализации данных и поэкспериментируйте с любыми доступными данными. Это может быть так же просто, как построить график, отображающий ваши ежемесячные привычки расходов, а затем сделать выводы из него. Затем вы можете использовать эти результаты для создания индивидуального бюджета на следующий месяц. После выполнения этого задания вы успешно примете решение, основанное на данных.
№ 4. Подумайте о продолжении учебы
Если вам неудобно учиться самостоятельно включать данные в процесс принятия решений, существует множество доступных вариантов обучения, которые помогут вам развить навыки работы с данными, необходимые для достижения успеха.
Какое решение наиболее целесообразно для вас, будет определяться вашими личными и профессиональными целями. Например, те, кто планирует существенный карьерный рост, могут выбрать получение степени магистра с упором на аналитику данных или науку о данных. Тем не менее, для всех остальных достаточно пройти онлайн-курс по бизнес-аналитике или науке о данных, чтобы заложить основу для успеха.
Заключение
Хотя принятие решений на основе данных имеет множество преимуществ, важно понимать, что вам не нужно идти ва-банк, чтобы добиться этого. Вы можете стать более ориентированным на данные и преуспеть в своей организации, начав с малого, сравнивая свою производительность, документируя все и корректируя по ходу дела.
- Принятие решений и маркетинг на основе данных
- Использование возможностей мобильных приложений для роста бизнеса
- Управленческие отчеты: руководство по управленческой отчетности
- STARBUCKS CUSTOMER SERVICE: Объяснение лучших практик!!! (+ Бесплатные советы)
- Директор по стратегии: организационная структура, описание работы и зарплата
Рекомендации
