12 طريقة لربط تحليلات البيانات بنتائج الأعمال

تعد تحليلات البيانات اليوم واحدة من أكثر الاتجاهات إثارة عبر الصناعات وقد أثبتت فعاليتها ، خارج النطاق التقليدي ، في دفع أرباح الشركة. توفر لك العديد من دورات تحليل البيانات عبر الإنترنت رفاهية التعلم بالسرعة التي تناسبك دون المساومة على جودة التعليم. حتى مع تزايد اعتماد الشركات على البيانات ، هناك العديد من الثغرات التي تمنع المؤسسات من الاستفادة من تحليلات البيانات إلى أقصى حد.

أدناه ، نقوم بإدراج 12 طريقة يمكن للشركات من خلالها استخدام تحليلات البيانات لتحقيق نتائج أعمال مربحة:

1. عرض الفشل في ضوء جديد

يرى الناس والشركات الإرشادية الفشل على أنه عائق أمام النجاح. ومع ذلك ، فإن هذه العقلية تتحول ببطء لتضمين الفكرة الصحية القائلة بأن `` الفشل هو نقطة انطلاق للنجاح '' ، حيث إن إخفاقاتنا هي التي تخبرنا بما ينقصنا ، وما هي المجالات في الخطة التنظيمية التي تحتاج إلى تحسين وكيف نتجنب فعل الشيء نفسه اخطاء مرة اخرى.
في الواقع ، يمكننا أن نتعلم الكثير من الفشل ، وتخبرنا البيانات بشكل أفضل من أي شيء يعمل وما هو غير ناجح - مما يحفز هذا التعلم.

2. فكر خارج النهج التقليدي

يُنظر إلى علم البيانات على أنه مجال يقود فيه الابتكار والعلوم الإحصائية أفضل النتائج للمؤسسة.
ومع ذلك ، فإن المحللين / العلماء عادة ما يكونون عالقين في عقلية قياس أداء الشركة فقط بدلاً من إيجاد طرق علمية لتحسين هذا الأداء. ومن ثم ، يجب أن يكون لدى الشركات التي ترغب في تسلق سلم الشركات نهجًا أكثر تركيزًا على البيانات يمكن أن يُظهر تأثيرًا شاملاً على إجراءات العمل.
التفكير التصميمي - 6 دروس في الابتكار والتميز التسويقي

3. دمج القوى العاملة مع الأدوات الذكية

يمكن أن تُعزى قلة المتخصصين المؤهلين في مجال البيانات في السوق إلى نقص دورات تحليل البيانات التنافسية.
لكن هذا أدى أيضًا إلى تطوير واستخدام أدوات الخدمة الذاتية (لاستبدال القوى العاملة قدر الإمكان) ، مما يقلل من الحاجة إلى جهود تستغرق وقتًا طويلاً من جانب المتخصصين والمراقبة من قبل المشرفين.
مع المهام العادية التي يتم التعامل معها من خلال الخدمات الآلية ، يمكن لعلماء البيانات المهرة استخدام مجموعات مهاراتهم لحل تحديات العمل الحقيقية.

4. نهج فريد لحل المشكلات

يشعر أنتوني سكريفينيانو ، كبير علماء البيانات في شركة Dun & Bradstreet ،

"أي محادثة تبدأ بالأدوات هي محادثة خاطئة. يجب أن تبدأ بمشكلة عمل ".

تركز تحليلات البيانات على هذا النهج غير التقليدي لحل المشكلات وقد ثبت أنه فعال للغاية.

5. إشراك استراتيجية البيانات مع خطط العمل

تفشل البيانات وحدها في أن تكون مفيدة إذا لم نتمكن من تطبيقها على وضع العمل الحالي.
يمكن أن يساعد علم البيانات ، جنبًا إلى جنب مع سياق العمليات التجارية ، العلماء على الاستفادة من المعلومات المتاحة لتحقيق نتائج أعمال أفضل. وبالتالي ، يمكن للعلماء تقديم المستويات C (الإدارة العليا) مع قرار يوائم التحليل مع أهداف العمل.
فك التشفير السهل مقابل تحليلات البيانات غير السهلة

6. عيّن مكانًا محددًا لفريق البيانات

نظرًا لأن فريق البيانات هو مفهوم جديد ، فإن مكان وضعه في النظام أو المنظمة موضع نقاش كبير.
تفضل بعض المنظمات وضعه في قسم تكنولوجيا المعلومات أو أن يكون لها منظمة خدمة جديدة مثل الموارد البشرية. ولكن يمكن القول إن أفضل حل هو أن يكون فريق البيانات هجينًا ، ويتصل ويتواصل بشكل فعال مع الإدارات الأخرى.
تحقق من هذا الحساب التفصيلي الذي يوضح بالضبط كيف قامت AirBnB باستيعاب البيانات وإضفاء الطابع الديمقراطي عليها.
كيف تستخدم أوبر تحليلات البيانات لتحديد المواقع والتجزئة

7. الاندماج في العقلية التنظيمية

عادة ، في منظمة ما ، لا يتخلل علم البيانات المحادثات اليومية للمكتب.
يجب أن تكون تحليلات البيانات جزءًا من نهج حل المشكلات لجميع الفرق لأنها يمكن أن تفتح طرقًا مثيرة للاهتمام يمكنها تحسين مخرجات الأعمال بشكل لا يقاس.

8. التكيف مع العصر المتغير

أصبحت أعمال المؤسسة أكثر افتراضية ، وبالتالي ، من أجل الحفاظ على الأعمال التجارية وتنميتها ، تحتاج الشركات إلى دمج التغييرات في الوقت الفعلي للبقاء على صلة بالسوق. تستفيد الشركات من المزايا الهائلة التي توفرها تحليلات البيانات لتحسين أسلوب عملها وجني ثمارها.
من الحملات السياسية (أعتقد هيلاري كلينتون ضد دونالد ترامب) إلى توسيع الشركات التقنية الناشئة وحتى الشركات متعددة الجنسيات القائمة عبر القطاعات ، تستخدم أدوات وتقنيات ومعرفة لتحليل البيانات متعددة للتوسع والنجاح.

9. احتضان التكنولوجيا الجديدة

تبنت العديد من المؤسسات أدوات BI (ذكاء الأعمال) وأدوات تحليلية على أمل دمجها في الأدوات التي يستخدمها موظفوها بشكل منتظم. لكن فرض استخدام البيانات أو التحليلات لن يفي بالغرض.
يجب على الإدارة التأكيد على فوائدها وضمان اعتمادها العضوي.

10. استخدم وجهات نظر متناقضة

يمكن لأي مشكلة ، عند النظر إليها من منظور واحد ، أن توفر حلاً محدودًا فقط. ومن ثم ، فإن عبء البيانات التي تخضع للملاحظات من الدرجة الأولى والثانية والثالثة يكشف عن أنماط ربما مرت دون أن يلاحظها أحد في المرة الأولى.
تريد أن تصبح محلل بيانات؟ فيما يلي أهم المهارات والأدوات التي يجب إتقانها

11. اتبع نهجًا يركز على التفاصيل

مع مرور الوقت ، أصبح العملاء أكثر توجهاً نحو التفاصيل ويريدون تضييق نطاق أسباب زيادة المبيعات ولا يريدون الصورة الكبيرة فقط. تقدم تحليلات البيانات تحليلًا تنبئيًا مع تفصيل لأنماط شراء العميل.
خذ على سبيل المثال Netflix و Amazon وكيف يستخدمان البيانات للتنبؤ بسلوك الشراء:

12. ابدأ من الألف إلى الياء

كن على دراية جيدة بأوجه القصور لديك وما لا يعمل لأنه يمكن أن يضع الأساس لمحاولتك التالية. ابدأ دائمًا بمشكلة عمل ، وحدد التفاصيل ، وأصلح المشكلة وقم بقياس معدل نجاحك.
لديك الكثير من الفرص لأن هذه عملية التجربة والخطأ.
إذا تم استخدام إمكانات تحليلات البيانات من قبل المديرين والفرق الكبيرة على حد سواء لتعزيز نتائج الأعمال ، فلن يكون هناك ما يمنع الشركات من تحقيق المستحيل.