12 Cara Menghubungkan Analisis Data dengan Hasil Bisnis

Saat ini, Analisis Data adalah salah satu tren paling menarik di seluruh industri dan telah membuktikan keefektifannya, di luar cakupan tradisional, dalam mendorong keuntungan perusahaan. Beberapa kursus analisis data online menawarkan Anda kemewahan untuk belajar dengan kecepatan Anda sendiri tanpa mengorbankan kualitas pendidikan. Bahkan ketika bisnis menjadi lebih didorong oleh data, ada beberapa celah yang mencegah organisasi memanfaatkan analitik data secara maksimal.

Di bawah ini, kami mencantumkan 12 cara di mana perusahaan dapat menggunakan analitik data untuk mendorong hasil bisnis yang menguntungkan:

1. Lihat kegagalan dalam cahaya baru

Orang-orang, dan oleh perusahaan penyuluhan, melihat kegagalan sebagai halangan untuk sukses. Namun, mentalitas itu perlahan-lahan bergeser untuk memasukkan gagasan sehat bahwa 'kegagalan adalah batu loncatan menuju kesuksesan,' karena kegagalan kitalah yang memberi tahu kita apa yang kurang, area mana dalam rencana organisasi yang perlu diperbaiki dan bagaimana menghindari membuat hal yang sama. kesalahan lagi.
Memang, kita dapat belajar banyak dari kegagalan, dan data memberi tahu kita lebih baik daripada apa pun apa yang berhasil dan apa yang tidak – memicu pembelajaran itu.

2. Berpikir di luar pendekatan tradisional

Ilmu data dianggap sebagai bidang di mana inovasi dan ilmu statistik mendorong hasil terbaik untuk suatu perusahaan.
Namun, para analis/ilmuwan biasanya terjebak dalam pola pikir yang hanya mengukur kinerja perusahaan daripada mencari cara ilmiah untuk mengoptimalkan kinerja tersebut. Oleh karena itu, perusahaan yang ingin menaiki tangga perusahaan harus memiliki pendekatan yang lebih berpusat pada data yang dapat menunjukkan pengaruh menyeluruh pada tindakan bisnis.
Design Thinking – 6 Pelajaran dalam Inovasi dan Keunggulan Pemasaran

3. Integrasikan tenaga kerja dengan alat pintar

Kurangnya profesional data yang memenuhi syarat di pasar dapat dikaitkan dengan kurangnya kursus analisis data yang kompetitif.
Tetapi ini juga telah memunculkan pengembangan dan penggunaan alat swalayan (untuk menggantikan tenaga kerja sebanyak mungkin), yang mengurangi kebutuhan akan upaya yang memakan waktu dari pihak profesional dan pengawasan oleh supervisor.
Dengan tugas-tugas biasa yang ditangani oleh layanan otomatis, para ilmuwan data yang terampil dapat menggunakan keahlian mereka untuk memecahkan tantangan bisnis yang sebenarnya.

4. Pendekatan unik untuk pemecahan masalah

Anthony Scriffignano, Kepala Ilmuwan Data di Dun & Bradstreet, merasa bahwa,

“Setiap percakapan yang dimulai dengan alat adalah percakapan yang salah. Anda harus mulai dengan masalah bisnis.”

Analisis data berfokus pada pendekatan tidak konvensional untuk pemecahan masalah ini dan telah terbukti sangat efektif.

5. Libatkan strategi data dengan rencana bisnis

Data saja gagal menjadi informatif jika kita tidak dapat menerapkannya pada situasi bisnis saat ini.
Ilmu data, dikombinasikan dengan konteks operasi bisnis, dapat membantu para ilmuwan memanfaatkan informasi yang tersedia untuk mendorong hasil bisnis yang lebih baik. Dengan demikian, para ilmuwan dapat menyajikan level-C (manajemen senior) dengan resolusi yang menyelaraskan analisis dengan tujuan bisnis.
Decoding Data Analytics Mudah vs. Tidak Begitu Mudah

6. Tentukan tempat khusus untuk tim data

Karena tim data adalah konsep baru, di mana menempatkannya dalam sistem atau organisasi sangat diperdebatkan.
Beberapa organisasi lebih memilih untuk menempatkannya di departemen TI atau memiliki organisasi layanan baru seperti Sumber Daya Manusia. Tapi bisa dibilang solusi terbaik adalah memiliki tim data sebagai hibrida, menghubungkan dan berkomunikasi secara efektif dengan departemen lain.
Lihat akun terperinci ini tentang bagaimana AirBnB menginternalisasi dan mendemokratisasi data.
Bagaimana Uber Menggunakan Analisis Data Untuk Pemosisian & Segmentasi Pasokan

7. Integrasikan ke dalam pola pikir organisasi

Biasanya, dalam sebuah organisasi, ilmu data tidak meresapi percakapan sehari-hari di kantor.
Analisis data harus dijadikan bagian dari pendekatan pemecahan masalah semua tim karena dapat membuka jalan menarik yang dapat meningkatkan hasil bisnis secara tak terukur.

8. Beradaptasi dengan perubahan zaman

Cara kerja organisasi menjadi lebih virtual dan karenanya, untuk mempertahankan dan menumbuhkan bisnis, perusahaan perlu mengintegrasikan perubahan secara real-time agar tetap relevan di pasar. Perusahaan memanfaatkan keuntungan besar yang ditawarkan oleh analitik data untuk meningkatkan gaya kerja mereka dan menuai manfaatnya.
Dari kampanye politik (pikirkan Hillary Clinton vs Donald Trump) hingga perluasan perusahaan rintisan teknologi dan bahkan MNC yang mapan di berbagai sektor menggunakan berbagai alat, teknik, dan pengetahuan analitik data untuk meningkatkan skala dan berhasil.

9. Rangkullah teknologi baru

Banyak organisasi telah mengadopsi BI (Business Intelligence) dan alat analisis dengan harapan dapat mengintegrasikannya ke dalam alat yang digunakan karyawan mereka secara teratur. Tetapi memaksakan penggunaan data atau analitik tidak akan berhasil.
Manajemen harus menekankan manfaatnya dan memastikan adopsi organiknya.

10. Gunakan pandangan yang kontras

Masalah apa pun, jika dilihat dari satu perspektif, hanya dapat memberikan solusi terbatas. Oleh karena itu, beban data yang mengalami pengamatan orde pertama, kedua, ketiga, mengungkapkan pola yang mungkin tidak diperhatikan untuk pertama kalinya.
Ingin Menjadi Analis Data? Berikut adalah Keterampilan & Alat Teratas untuk Dikuasai

11. Ambil pendekatan berorientasi pada detail

Seiring waktu, klien menjadi lebih berorientasi pada detail dan ingin mempersempit alasan kenaikan penjualan dan tidak hanya menginginkan gambaran besar. Analisis data menawarkan analisis prediktif dengan rincian pola pembelian pelanggan.
Ambil contoh Netflix dan Amazon dan bagaimana mereka menggunakan data untuk memprediksi perilaku pembelian:

12. Mulailah dari bawah ke atas

Kenali kekurangan Anda dan apa yang tidak berhasil karena dapat meletakkan dasar untuk upaya Anda berikutnya. Selalu mulai dengan masalah bisnis, kerjakan detailnya, perbaiki masalahnya, dan ukur tingkat keberhasilan Anda.
Anda memiliki banyak peluang karena ini adalah proses coba-coba.
Jika potensi analitik data digunakan oleh manajer dan tim besar untuk meningkatkan hasil bisnis, tidak akan ada yang bisa menghentikan bisnis untuk mencapai hal yang mustahil.