12 façons de connecter l'analyse de données aux résultats de l'entreprise

Aujourd'hui, l'analyse de données est l'une des tendances les plus intéressantes dans tous les secteurs et a prouvé son efficacité, au-delà du cadre traditionnel, pour générer des bénéfices pour une entreprise. Plusieurs cours d'analyse de données en ligne vous offrent le luxe d'apprendre à votre rythme sans compromettre la qualité de l'enseignement. Même si les entreprises sont de plus en plus axées sur les données, il existe plusieurs failles qui empêchent les organisations d'exploiter au maximum l'analyse des données.

Ci-dessous, nous énumérons 12 façons dont les entreprises peuvent utiliser l'analyse de données pour générer des résultats commerciaux lucratifs :

1. Voir l'échec sous un nouveau jour

Les gens, et par extension les entreprises, voient l'échec comme un obstacle au succès. Cependant, cette mentalité évolue lentement pour intégrer la notion saine selon laquelle "l'échec est un tremplin vers le succès", car ce sont nos échecs qui nous disent ce qui manque, quels domaines du plan organisationnel doivent être améliorés et comment éviter de faire la même chose. encore des erreurs.
En effet, nous pouvons apprendre beaucoup de l'échec, et les données nous disent mieux que tout ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas , ce qui stimule cet apprentissage.

2. Sortir de l'approche traditionnelle

La science des données est perçue comme un domaine où l'innovation et la science statistique génèrent les meilleurs résultats pour une entreprise.
Cependant, les analystes/scientifiques sont généralement coincés dans l'état d'esprit de ne mesurer que les performances d'une entreprise au lieu de trouver des moyens scientifiques d'optimiser ces performances. Par conséquent, les entreprises souhaitant gravir les échelons de l'entreprise devraient avoir une approche plus centrée sur les données qui peut exercer une influence globale sur les actions commerciales.
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3. Intégrez la main-d'œuvre avec des outils intelligents

La pénurie de professionnels qualifiés des données sur le marché peut être attribuée au manque de cours d'analyse de données compétitifs.
Mais cela a également donné lieu au développement et à l'utilisation d'outils en libre-service (pour remplacer au maximum la main-d'œuvre), qui réduisent les efforts chronophages des professionnels et le contrôle des superviseurs.
Les tâches banales étant gérées par des services automatisés, les spécialistes des données qualifiés peuvent utiliser leurs compétences pour résoudre de véritables défis commerciaux.

4. Approche unique de la résolution de problèmes

Anthony Scriffignano, Chief Data Scientist chez Dun & Bradstreet, estime que,

"Toute conversation qui commence avec des outils est la mauvaise conversation. Vous devriez commencer par un problème commercial.

L'analyse de données se concentre sur cette approche non conventionnelle de la résolution de problèmes et s'est avérée très efficace.

5. Engager la stratégie de données avec les plans d'affaires

Les données seules ne sont pas informatives si nous ne pouvons pas les appliquer à la situation commerciale actuelle.
La science des données, combinée au contexte des opérations commerciales, peut aider les scientifiques à tirer parti des informations disponibles pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Ainsi, les scientifiques peuvent présenter les niveaux C (cadres supérieurs) avec une résolution qui aligne l'analyse sur les objectifs de l'entreprise.
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6. Désigner un lieu spécifique pour l'équipe data

Comme l'équipe de données est un nouveau concept, où la placer dans le système ou l'organisation est très débattue.
Certaines organisations préfèrent le placer dans le service informatique ou avoir une nouvelle organisation de service comme les ressources humaines. Mais la meilleure solution est sans doute d'avoir une équipe de données hybride, se connectant et communiquant efficacement avec les autres départements.
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7. S'intégrer dans l'état d'esprit organisationnel

Habituellement, dans une organisation, la science des données n'est pas omniprésente dans les conversations quotidiennes du bureau.
L'analyse de données devrait faire partie de l' approche de résolution de problèmes de toutes les équipes , car elle peut ouvrir des voies intéressantes qui peuvent améliorer considérablement les résultats de l'entreprise.

8. S'adapter à l'évolution des temps

Le fonctionnement d'une organisation est devenu plus virtuel et, par conséquent, pour soutenir et développer une entreprise, les entreprises doivent intégrer les changements en temps réel pour rester pertinentes sur le marché. Les entreprises utilisent les énormes avantages offerts par l'analyse de données pour améliorer leur style de travail et en récoltent les bénéfices.
Des campagnes politiques (pensez à Hillary Clinton contre Donald Trump) aux startups technologiques en expansion et même aux multinationales établies dans tous les secteurs, elles utilisent plusieurs outils, techniques et connaissances d'analyse de données pour évoluer et réussir.

9. Adoptez la nouvelle technologie

De nombreuses organisations ont adopté des outils de BI (Business Intelligence) et d'analyse dans l'espoir de les intégrer aux outils que leurs employés utilisent régulièrement. Mais imposer l'utilisation de données ou d'analyses ne fera pas l'affaire.
La direction doit souligner ses avantages et assurer son adoption biologique.

10. Utiliser des points de vue contrastés

Tout problème, considéré d'un point de vue unique, ne peut apporter qu'une solution limitée. Par conséquent, la charge de données qui subit les observations de premier, deuxième et troisième ordre révèle des modèles qui peuvent être passés inaperçus la première fois.
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11. Adopter une approche axée sur les détails

Avec le temps, les clients sont devenus plus soucieux des détails et veulent préciser les raisons d'une hausse des ventes et ne veulent pas seulement avoir une vue d'ensemble. L'analyse de données offre une analyse prédictive avec une décomposition des habitudes d'achat du client.
Prenez par exemple Netflix et Amazon et comment ils utilisent les données pour prédire le comportement d'achat :

12. Commencer à partir de zéro

Soyez bien au courant de vos lacunes et de ce qui ne fonctionne pas, car cela peut jeter les bases de votre prochaine tentative. Commencez toujours par un problème commercial, réglez les détails, corrigez le problème et mesurez votre taux de réussite.
Vous avez beaucoup de chances car il s'agit d'un processus d'essais et d'erreurs.
Si le potentiel de l'analyse de données est utilisé par les managers et les grandes équipes pour améliorer les résultats commerciaux, rien n'empêchera les entreprises de réaliser l'impossible.