12 Möglichkeiten, Datenanalysen mit Geschäftsergebnissen zu verbinden

Heute ist Data Analytics einer der aufregendsten Trends in allen Branchen und hat seine Wirksamkeit über den traditionellen Rahmen hinaus bei der Steigerung der Gewinne eines Unternehmens bewiesen. Mehrere Online-Datenanalysekurse bieten Ihnen den Luxus, in Ihrem eigenen Tempo zu lernen, ohne Kompromisse bei der Qualität der Ausbildung eingehen zu müssen. Auch wenn Unternehmen immer datengesteuerter werden, gibt es mehrere Schlupflöcher, die Unternehmen daran hindern, Datenanalysen maximal zu nutzen.

Im Folgenden listen wir 12 Möglichkeiten auf, wie Unternehmen Datenanalysen nutzen können , um lukrative Geschäftsergebnisse zu erzielen:

1. Scheitern in einem neuen Licht sehen

Menschen und damit auch Unternehmen sehen im Scheitern ein Hindernis für den Erfolg. Diese Mentalität ändert sich jedoch langsam, um die gesunde Vorstellung zu integrieren, dass „Scheitern ein Sprungbrett zum Erfolg ist“, da es unsere Misserfolge sind, die uns sagen, was fehlt, welche Bereiche im Organisationsplan verbessert werden müssen und wie man es vermeiden kann, dasselbe zu tun Fehler wieder.
Tatsächlich können wir viel aus Fehlern lernen, und Daten sagen uns besser als alles andere, was funktioniert und was nicht – sie regen dieses Lernen an.

2. Denken Sie über den traditionellen Ansatz hinaus

Data Science wird als ein Bereich wahrgenommen, in dem Innovation und statistische Wissenschaft das beste Ergebnis für ein Unternehmen erzielen.
Analysten/Wissenschaftler sind jedoch in der Regel in der Denkweise festgefahren, nur die Leistung eines Unternehmens zu messen, anstatt wissenschaftliche Wege zu finden, um diese Leistung zu optimieren. Daher sollten Unternehmen, die die Karriereleiter erklimmen möchten, einen stärker datenzentrischen Ansatz verfolgen, der einen allseitigen Einfluss auf das Geschäftsgeschehen ausüben kann.
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3. Integrieren Sie Arbeitskräfte mit intelligenten Tools

Der Mangel an qualifizierten Datenfachleuten auf dem Markt kann auf das Fehlen wettbewerbsfähiger Datenanalysekurse zurückgeführt werden.
Dies hat aber auch zur Entwicklung und Nutzung von Self-Service-Tools geführt (um so viel wie möglich Arbeitskräfte zu ersetzen), die den zeitaufwändigen Aufwand seitens der Fachleute und die Überwachung durch Vorgesetzte reduzieren.
Da die alltäglichen Aufgaben von automatisierten Diensten erledigt werden, können die erfahrenen Datenwissenschaftler ihre Fähigkeiten einsetzen, um echte geschäftliche Herausforderungen zu lösen.

4. Einzigartiger Ansatz zur Problemlösung

Anthony Scriffignano, Chief Data Scientist bei Dun & Bradstreet, ist der Meinung, dass

„Jedes Gespräch, das mit Werkzeugen beginnt, ist das falsche Gespräch. Sie sollten mit einem geschäftlichen Problem beginnen.“

Die Datenanalyse konzentriert sich auf diesen unkonventionellen Ansatz zur Problemlösung und hat sich als sehr effektiv erwiesen.

5. Verbinden Sie die Datenstrategie mit Geschäftsplänen

Daten allein sind nicht aussagekräftig, wenn wir sie nicht auf die aktuelle Geschäftslage übertragen können.
Data Science, kombiniert mit dem Kontext von Geschäftsabläufen, kann Wissenschaftlern dabei helfen, die verfügbaren Informationen zu nutzen, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. So können Wissenschaftler den C-Levels (Senior Management) eine Auflösung präsentieren, die die Analyse an den Unternehmenszielen ausrichtet.
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6. Bestimmen Sie einen bestimmten Ort für das Datenteam

Da das Datenteam ein neues Konzept ist, wird stark diskutiert, wo es im System oder in der Organisation platziert werden soll.
Einige Organisationen ziehen es vor, es in der IT-Abteilung zu platzieren oder eine neue Serviceorganisation wie Human Resources zu haben. Die wohl beste Lösung besteht jedoch darin, das Datenteam als Hybrid zu haben, das sich effektiv mit anderen Abteilungen verbindet und kommuniziert.
Sehen Sie sich diesen detaillierten Bericht darüber an, wie AirBnB Daten internalisiert und demokratisiert hat.
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7. Integrieren Sie sich in die organisatorische Denkweise

Normalerweise durchdringt Data Science in einer Organisation nicht die alltäglichen Gespräche im Büro.
Die Datenanalyse sollte zu einem Teil des Problemlösungsansatzes aller Teams werden, da sie interessante Wege eröffnen kann, die die Geschäftsergebnisse unermesslich verbessern können.

8. Passen Sie sich den veränderten Zeiten an

Die Arbeitsweise einer Organisation ist virtueller geworden, und um ein Geschäft zu erhalten und auszubauen, müssen Unternehmen Änderungen in Echtzeit integrieren, um auf dem Markt relevant zu bleiben. Unternehmen nutzen die enormen Vorteile, die Data Analytics bietet, um ihren Arbeitsstil zu verbessern und profitieren davon.
Von politischen Kampagnen (denken Sie an Hillary Clinton gegen Donald Trump) bis hin zu expandierenden Technologie-Startups und sogar etablierten MNCs in allen Sektoren setzen mehrere Datenanalyse-Tools, -Techniken und -Wissen ein, um zu skalieren und erfolgreich zu sein.

9. Umfassen Sie neue Technologie

Viele Unternehmen haben BI (Business Intelligence) und Analysetools eingeführt, in der Hoffnung, sie in die Tools zu integrieren, die ihre Mitarbeiter regelmäßig verwenden. Aber die Verwendung von Daten oder Analysen aufzuzwingen, wird nicht ausreichen.
Das Management sollte seine Vorteile betonen und seine organische Übernahme sicherstellen.

10. Verwenden Sie gegensätzliche Ansichten

Jedes Problem, wenn es aus einer einzigen Perspektive betrachtet wird, kann nur eine begrenzte Lösung bieten. Daher enthüllt die Datenmenge, die den Beobachtungen erster, zweiter und dritter Ordnung unterzogen wird, Muster, die beim ersten Mal möglicherweise unbemerkt geblieben sind.
Möchten Sie Datenanalyst werden? Hier sind die besten Fähigkeiten und Tools, die es zu meistern gilt

11. Gehen Sie detailorientiert vor

Mit der Zeit sind die Kunden detailorientierter geworden und wollen die Gründe für einen Umsatzanstieg eingrenzen und wollen nicht nur das große Ganze sehen. Data Analytics bietet eine prädiktive Analyse mit einer Aufschlüsselung des Kaufverhaltens des Kunden.
Nehmen Sie zum Beispiel Netflix und Amazon und wie sie Daten verwenden, um das Kaufverhalten vorherzusagen:

12. Beginnen Sie von Grund auf

Seien Sie mit Ihren Mängeln und dem, was nicht funktioniert, gut vertraut, da dies die Grundlage für Ihren nächsten Versuch legen kann. Beginnen Sie immer mit einem geschäftlichen Problem, arbeiten Sie die Details aus, beheben Sie das Problem und messen Sie Ihre Erfolgsquote.
Sie haben viele Chancen, da dies ein Trial-and-Error-Prozess ist.
Wenn das Potenzial der Datenanalyse von Managern und großen Teams gleichermaßen genutzt wird, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern, werden Unternehmen nicht mehr daran gehindert, das Unmögliche zu erreichen.