İş yerinde vermeniz gereken büyük bir karar olduğunda, hangi yoldan gideceğinize karar vermek zor olabilir. İçgüdülerinize uyarsanız seçimlerinizde kendinizi daha güvende hissedebilirsiniz, ancak bu seçimler ekip üyeleriniz için uygun mu? Karar vermek için gerçekleri kullandığınızda, seçimlerinizin verilere dayandığını ve iş etkisini en üst düzeye çıkarmaya yönelik olduğunu bilerek rahatlayabilirsiniz.
İster rakipleri geride bırakmak ister karlılığı artırmak olsun, veriye dayalı karar verme, modern kurumsal stratejinin temel bir bileşenidir. Veriye dayalı karar vermenin faydaları burada tartışılıyor ve bunların iş yerinde nasıl kullanılacağına dair tavsiyeler örneklerle birlikte veriliyor.
Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?
Veriye dayalı karar verme, şirketinizin özelliklerine dayalı olarak veri toplama ve dönüştürme sürecidir. temel performans göstergeleri (KPI'lar) eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürün.
Bu süreçte kullanabileceğiniz iş zekası (BI) büyük verileri hızlı ve verimli bir şekilde yakalamak için raporlama çözümleri. Bu araçlar, veri görselleştirmeyi basitleştirir ve veri analitiğini gelişmiş teknik bilgiye sahip olmayanlar için erişilebilir hale getirir.
Veriye Dayalı Olmak Ne Anlama Geliyor?
Özetle, veri güdümlü olma fikri, karar vermenize yardımcı olacak kalıpları, çıkarımları ve içgörüleri belirlemek için gerçekleri veya verileri kullanmak anlamına gelir.
Veri güdümlü olmak, temelde önyargı veya duygu olmadan yargılarda bulunmaya çalışmak anlamına gelir. Sonuç olarak, şirketinizin hedeflerinin ve stratejisinin, beğendiğiniz veya beğenmediğiniz şeylerden ziyade veriler ve trendler üzerine kurulu olduğunu doğrulayabilirsiniz.
Karar Vermede Verileri Kullanmak Neden Önemli?
Veriye dayalı karar verme, sonuçlarınızı önyargılardan ziyade gerçeklere dayandırmanızı sağladığı için önemlidir. Liderlik konumundaysanız, adil ve dengeli kalmanın en iyi yöntemi nesnel kararlar vermektir.
İş hedeflerinizi ölçen ve gerçek zamanlı olarak doldurulan veriler, en bilinçli kararları vermenin anahtarıdır. Raporlama yazılımıyla, kalıpları tespit etmek ve tahminler yapmak için gereken verileri toplayabilirsiniz.
Yapabileceğiniz bazı veri odaklı kararlar şunları içerir:
- Satışları ve Karları Arttırmanın Yolları
- İyi Yönetim Alışkanlıkları Nasıl Aşılanır?
- İşlemler Nasıl İyileştirilir?
- Takım Performansını Optimize Etmenin Yolları
Her karar verilerle desteklenmese de en önemli kararların çoğu desteklenecektir.
İyi Veriye Dayalı Kararlar Vermek İçin Adımlar
Bu adımlar, kendiniz, iş arkadaşlarınız ve kuruluş için verilerin "kim, ne, nerede, ne zaman ve neden" olduğunu belirlemenize yardımcı olabilir. Ancak, görsel analiz döngüsünün doğrusal olmadığını unutmayın. Bir soru sıklıkla bir diğerine yol açar ve bu adımlardan birine geri dönmenizi veya diğerine atlamanızı gerektirebilir ve sonuç olarak yararlı keşiflere yol açar.
Adım #1: İş hedeflerinizi belirleyin:
Bu aşama, kuruluşunuzun yürütme ve aşağı akış hedefleri hakkında bilgi gerektirecektir. Bu, satışları ve web sitesi trafiğini artırmak kadar dar veya marka bilinirliğini artırmak kadar geniş olabilir. Bu, daha sonra, veriye dayalı kararları etkileyen temel performans göstergelerini (KPI'lar) ve ölçümleri seçme sürecinde size yardımcı olacaktır ve bunlar, analizinizin temel iş hedeflerini desteklemesi için hangi verileri inceleyeceğinizi ve hangi soruları soracağınızı belirlemenize yardımcı olacaktır.
Örneğin, bir pazarlama çabası web sitesi trafiğini artırmayı hedefliyorsa, satışların olası satışları takip edebilmesi için alınan iletişim gönderimlerinin sayısına bir KPI bağlanabilir.
Adım #2: İş ekiplerinden kritik veri kaynakları isteyin:
Kısa ve uzun vadeli hedefleri anlamak için organizasyondaki çalışanlardan girdi almak çok önemlidir. Bu girdiler, insanların analizlerinde sordukları soruları ve doğrulanmış veri kaynaklarına nasıl öncelik verdiğinizi etkiler.
Roller, sorumluluklar, mimari ve süreçlerin yanı sıra ilerlemeyi analiz etmek için başarı ölçütleri dahil olmak üzere kuruluş genelinden gelen anlamlı girdiler, analitik dağıtımınızın ve gelecekteki durumunuzun yönüne yardımcı olacaktır.
Adım #3: Gerekli verileri toplayın ve hazırlayın:
Şirketinizin verileri birden fazla kaynağa dağılmışsa, kaliteli ve güvenilir veriler elde etmek zor olabilir. Kuruluşunuzun veri kaynaklarının kapsamını belirledikten sonra veri hazırlamaya başlayabilirsiniz.
Yüksek etkili, düşük karmaşıklıktaki veri kaynaklarını hazırlamakla başlayın. Anında etki yaratmak için en çok kişinin bulunduğu veri kaynaklarını seçin. Etkisi yüksek bir pano oluşturmak için bu kaynaklarla başlayın.
Adım #4: Verileri görüntüleyin ve inceleyin:
Veri görselleştirme, veriye dayalı karar vermede kritik öneme sahiptir. Düşüncelerinizi görsel olarak temsil ederek, üst düzey liderliğin ve diğer personelin kararlarını etkilemek için daha iyi bir fırsata sahip olacaksınız.
Çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi çeşitli görsel özellikleriyle veri görselleştirme, verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları gözlemlemenin ve analiz etmenin kolay bir yoludur. Karşılaştırma için bir çubuk grafik, uzamsal veriler için bir harita, zamansal veriler için bir çizgi grafiği, iki ölçümü karşılaştırmak için bir dağılım grafiği ve daha fazlası dahil olmak üzere bilgileri başarılı bir şekilde görüntülemek için çok sayıda popüler görselleştirme türü vardır.
Adım #5: İçgörüler edinin:
İçgörüler bulmak ve bunları yararlı, ilgi çekici bir şekilde ifade etmek, verilerle eleştirel düşünmenin gerektirdiği şeydir. Görsel analiz, verilerinizle ilgili soru sormanın ve yanıtlamanın basit bir yoludur. Başarıyı veya problem çözmeyi etkileyen fırsat ve tehlikeleri belirleyin.
JPMorgan Chase, bankanın sağlığı için önemli olan yargılarda bulunmak için modern bir analitik çözümünü benimsedi. JPMC, müşteri verileriyle iş kolu ilişkilerini (ör. ürünler, pazarlama ve hizmet temas noktaları) analiz ederek müşteri yolculuğunun kapsamlı bir görünümünü elde eder. Örneğin, Pazarlama Operasyonları ekibi web sitesi, reklam malzemeleri ve Chase mobil uygulaması gibi ürünler için tasarım kararlarını etkileyen değerlendirmeler yapar.
Adım #6: Harekete geçin ve içgörülerinizi paylaşın:
Bir içgörü keşfettiğinizde, ona göre hareket etmeli veya işbirliği için başkalarıyla paylaşmalısınız. Panoları paylaşmak, bunu başarmanın bir yöntemidir. Kritik içgörüleri vurgulamak için bilgilendirici metinler ve etkileşimli grafikler kullanmak, hedef kitlenizin kararlarını etkileyebilir ve günlük işlerinde daha bilinçli adımlar atmalarına yardımcı olabilir.
Ayrıca Oku: AI BUSINESS: Anlam, Fikirler, En İyi Araçlar ve Model
Veriye Dayalı Karar Verme Örnekleri
Günümüzün en büyük ve en başarılı firmaları, yüksek etkili iş kararları alırken verileri kendi avantajlarına kullanır. Kuruluşunuzun karar verme sürecinde veri analitiğini nasıl kullanabileceğini daha iyi anlamak için bu tanınmış işletmelerin başarı öykülerine ilişkin bu örnekleri göz önünde bulundurun.
1 numara. Google'da Liderlik Gelişimi
Google, "insan analitiği"ne güçlü bir vurgu yapmaktadır. Google, 10,000'den fazla performans incelemesinden veri topladı ve bunları çalışanı elde tutma oranları tanınmış insan analitiği programlarından biri olan Project Oxygen'in bir parçası olarak. Verileri, yüksek performanslı yöneticilerin ortak alışkanlıklarını keşfetmek için kullandılar ve bu becerileri kazanmalarına yardımcı olacak eğitim programları geliştirdiler. Eylemleri, yöneticilerin medyan olumluluk puanlarını yüzde 83'ten yüzde 88'e çıkardı.
2 numara. Starbucks Gayrimenkul Seçenekleri
2008'de yüzlerce Starbucks mağazasının kapanmasının ardından dönemin CEO'su Howard Schultz, şirketin gelecekteki mağaza yerlerini belirlemek için daha analitik bir yaklaşım benimseyeceğine söz verdi.
Starbucks, demografi ve trafik eğilimleri gibi verilere dayalı olarak potansiyel mağaza konumlarını belirlemek için artık bir konum analizi firmasıyla işbirliği yapıyor. Kuruluş, karar vermeden önce bölgesel ekiplerinden de geri bildirim alır. Starbucks, yeni bir yatırım yapmadan önce, belirli bir alandaki başarı olasılığını tahmin etmek için bu verileri analiz eder.
#3. Amazon Satışlarını Artırma
Amazon, önceki satın alma işlemlerine ve arama davranış modellerine göre müşterilere hangi ürünlerin önerileceğini belirlemek için verileri kullanır. Amazon'un öneri motoru, yalnızca bir ürün önermek yerine, veri analitiği ve makine öğrenimi ile desteklenir. McKinsey'e göre, 35'de Amazon'un tüketici satın alımlarının yüzde 2017'i şirketin öneri algoritmasına kadar izlenebilir.
Veriye Dayalı Karar Vermenin Faydaları
1 numara. Daha Garantili Seçimler Yapacaksınız
Verileri toplamaya ve değerlendirmeye başladığınızda, ister bir ürünü piyasaya sürmeyi veya çıkarmayı, ister pazarlama mesajınızı değiştirmeyi, yeni bir pazara girmeyi veya başka bir şeyi planlıyor olun, hemen hemen her türlü iş zorluğu hakkında güvenle karar vermeyi muhtemelen daha kolay bulacaksınız. Baştan sona.
Veri çok sayıda işleve hizmet eder. Bir yandan, şu anda mevcut olanı karşılaştırmaya hizmet ederek, verdiğiniz kararların kuruluşunuz üzerindeki etkisini daha iyi anlamanıza olanak tanır.
Bunun dışında, veriler içgüdüsel ve sezginin olmadığı şekilde mantıklı ve somuttur. İş kararlarınızdan sübjektif kısımları çıkararak kendinizin ve şirketinizin güvenini artırabilirsiniz. Bu güvence, kuruluşunuzun yanlış karar verme korkusu olmadan belirli bir vizyona veya plana tamamen bağlı kalmasını sağlar.
Bir kararın verilere dayanması, her zaman doğru olduğunu garanti etmez. Veriler belirli bir model gösterebilir veya belirli bir sonucu tahmin edebilirken, veri toplama prosedürü veya yorumlama hatalıysa, verilere dayalı herhangi bir karar yanlış olacaktır. Bu nedenle, her şirket kararının etkisi düzenli olarak analiz edilmeli ve gözden geçirilmelidir.
2 numara. Daha Proaktif Olacaksınız
Veriye dayalı bir karar verme sürecini ilk kez uygulamaya koyduğunuzda, büyük olasılıkla gerici olacaktır. Veriler bir hikaye anlatır ve siz ve şirketiniz buna yanıt vermelisiniz.
Bu kendi başına yararlı olsa da, veri ve analizin işletmenizde oynayabileceği tek rol bu değildir. Yeterli uygulama ve doğru tür ve miktarda veriyle, iş fırsatlarını rakiplerinizden önce belirlemek veya tehditleri çok ciddi hale gelmeden önce tespit etmek gibi daha proaktif olmak için kullanabilirsiniz.
#3. Maliyet Tasarrufu Mümkün
Bir şirketin bir büyük veri girişimine yatırım yapmaya karar vermesinin ve süreçlerinde daha fazla veri odaklı olmaya çabalamasının birçok nedeni vardır. Harvard Business Review için NewVantage Partners tarafından Fortune 1,000 yöneticileriyle yapılan yakın tarihli bir araştırmaya göre, çeşitli projelerin başarı oranları farklılık gösteriyor.
Ankete göre, en etkili girişimlerden biri, maliyetleri azaltmak için verileri kullanmaktır. Maliyetleri azaltmak için projeler başlatan kuruluşların yüzde 49'undan fazlası yatırımlarının karşılığını aldı. Diğer girişimler daha az tutarlı sonuçlar vermiştir.
Danışmanlık şirketi NewVantage Partners'ın CEO'su ve yönetici ortağı Randy Bean, anket sonuçları açıklandığında "Büyük veriler zaten operasyonel verimliliği artırmak için kullanılıyor" dedi. "Ve en güncel bilgilere dayanarak bilinçli kararlar verme yeteneği hızla norm haline geliyor."
Nasıl Daha Fazla Veriye Dayalı Olunur?
İş yaklaşımınızda daha fazla veri odaklı olmak istiyorsanız, bunu başarmak için alabileceğiniz çeşitli önlemler vardır. İşte günlük işlerinize analitik bir zihniyetle nasıl yaklaşabileceğinize dair bazı örnekler.
1 numara. Beklenmedik yerlerde kalıpları arayın.
Özünde, veri analizi, birden çok veri kümesi içinde veya arasında bir model keşfetme girişimidir. Bu kalıplardan ve ilişkilerden içgörüler ve çıkarımlar elde edilebilir.
Hem kişisel hem de profesyonel yaşamınızda daha analitik olmak için bilinçli bir karar vermek, daha fazla veri odaklı olmaya yönelik ilk adımdır. Bu basit gibi görünse de pratik gerektirir.
İster ofiste finansal hesapları incelerken, ister markette sırada veya trende olun, etrafınızdaki verilerde kalıplar arayın. Kalıpları belirledikten sonra, neden ortaya çıktıklarına dair bulguları tahmin etme ve sonuçlar çıkarma alıştırması yapın. Bu kolay aktivite, hayatınızın diğer yönlerinde daha fazla veri odaklı olmak için kendinizi eğitmenize yardımcı olabilir.
2 numara. Her kararı verilerle ilişkilendirin
İster işle ilgili ister kişisel nitelikte olsun, bir kararla karşı karşıya kaldığınızda, bir eylem planı belirlemek için içgüdülerinize veya geçmiş davranışlarınıza güvenmekten kaçının. Bunun yerine, analitik bir tutum benimsemek için kasıtlı bir çaba gösterin.
Kararınızı bildirmek için kullanılabilecek hangi verilere sahip olduğunuzu belirleyin. Hiçbir veri yoksa, onu kendi başınıza nasıl toplayacağınızı keşfedin. Verileri aldıktan sonra değerlendirin ve içgörülerinizi kararınıza uygulayın. Amaç, örüntü belirleme alıştırmasında olduğu gibi, analizin karar verme sürecinizin doğal bir parçası haline gelmesi için yeterli alıştırma yapmaktır.
#3. Verilerin Önemini Gösterin
Veri görselleştirme, veri analizi sürecinin kritik bir bileşenidir. Bir sayı tablosunu yorumlamak neredeyse imkansızdır. Çizelgeler ve grafikler biçiminde çekici görselleştirmeler oluşturursanız, eğilimleri hızla keşfedebilecek ve veriler hakkında sonuçlar çıkarabileceksiniz.
Yaygın veri görselleştirme yaklaşımları ve araçları hakkında bilgi edinin ve elinizde hazır bulunan her türlü veriyle denemeler yapın. Bu, aylık harcama alışkanlıklarınızı temsil eden bir grafik yapmak ve ardından bundan çıkarımlar yapmak kadar basit olabilir. Daha sonra bu bulguları gelecek ay için özelleştirilmiş bir bütçe oluşturmak için kullanabilirsiniz. Bu ödevi bitirdikten sonra veriye dayalı bir karar vermiş olacaksınız.
#4. Eğitiminize Devam Etmeyi Düşünün
Verileri karar verme sürecinize nasıl dahil edeceğinizi kendi başınıza öğrenmek konusunda rahat değilseniz, başarılı olmak için ihtiyaç duyacağınız veri bilimi becerilerini geliştirmenize yardımcı olacak çeşitli eğitim seçenekleri mevcuttur.
Hangi çözümün sizin için en anlamlı olduğu, kişisel ve mesleki hedeflerinize göre belirlenecektir. Örneğin, önemli bir kariyer hamlesi planlayanlar, veri analitiği veya veri bilimine odaklanan bir yüksek lisans derecesi almayı seçebilirler. Ancak diğer herkes için, bir çevrimiçi iş analitiği veya veri bilimi kursu almak, başarının temelini oluşturmak için yeterli olabilir.
Sonuç
Veriye dayalı karar vermenin sayısız faydası olsa da, oraya ulaşmak için her şeyi yapmanız gerekmediğini anlamak önemlidir. Küçükten başlayarak, performansınızı kıyaslayarak, her şeyi belgeleyerek ve ilerledikçe uyum sağlayarak kuruluşunuzda daha fazla veri odaklı hale gelebilir ve başarılı olabilirsiniz.
- Veriye Dayalı Karar Verme ve Pazarlama
- İş Büyümesi için Mobil Uygulamaların Gücünden Yararlanma
- Yönetim Raporları: Yönetim Raporlaması için Yönergeler
- STARBUCKS MÜŞTERİ HİZMETLERİ: En İyi Uygulamalar Açıklandı!!! (+ Ücretsiz İpuçları)
- Baş Strateji Görevlisi: Organizasyon Şeması, İş Tanımı ve Maaş
Referanslar
