データ分析をビジネス成果に結び付ける12の方法
公開: 2017-03-15今日、データ分析は業界全体で最もエキサイティングなトレンドの1つであり、従来の範囲を超えて、企業の利益を促進する上でその有効性が証明されています。 いくつかのオンラインデータ分析コースでは、教育の質を損なうことなく、自分のペースで学ぶことができます。 企業がよりデータ主導型になりつつあるとしても、組織がデータ分析を最大限に活用することを妨げるいくつかの抜け穴があります。
目次
以下に、企業がデータ分析を使用して収益性の高いビジネス成果を推進する12の方法を示します。
失敗を新しい視点で見る
人々、そして拡張企業は、失敗を成功への障害と見なしています。 しかし、その精神はゆっくりと変化し、 「失敗は成功への足がかり」という健全な概念を取り入れています。何が欠けているのか、組織計画のどの領域を改善する必要があるのか、そしてそれを回避する方法を教えてくれるのは私たちの失敗だからです。再び間違い。
確かに、私たちは失敗から多くを学ぶことができ、データは何が機能していて何が機能していないかを何よりもよく教えてくれます-その学習を促します。 
従来のアプローチの外側を考える
データサイエンスは、イノベーションと統計科学が企業にとって最良の結果をもたらす分野として認識されています。
ただし、アナリスト/科学者は通常、企業の業績を最適化するための科学的な方法を見つけるのではなく、企業の業績のみを測定するという考え方にとらわれています。 したがって、企業のはしごを登りたい企業は、ビジネスアクションに全面的な影響を与えることができる、よりデータ中心のアプローチを採用する必要があります。
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マンパワーをスマートツールと統合する
市場における資格のあるデータ専門家の不足は、競争力のあるデータ分析コースの欠如に起因する可能性があります。
しかし、これはまた、セルフサービスツールの開発と使用を引き起こし（可能な限り人員を置き換えるため）、専門家の時間のかかる作業と監督者による監視の必要性を減らします。
自動化されたサービスによって処理される日常的なタスクにより、熟練したデータサイエンティストは、スキルセットを使用して実際のビジネス上の課題を解決できます。
問題解決へのユニークなアプローチ
Dun＆BradstreetのチーフデータサイエンティストであるAnthony Scriffignanoは、次のように感じています。
「ツールで始まる会話はすべて間違った会話です。 ビジネス上の問題から始める必要があります。」
データ分析は、問題解決へのこの型破りなアプローチに焦点を当てており、非常に効果的であることが証明されています。
データ戦略をビジネスプランに組み込む
現在のビジネス状況に適用できない場合、データだけでは情報が得られません。
データサイエンスは、ビジネスオペレーションのコンテキストと組み合わせることで、科学者が利用可能な情報を活用してビジネスの成果を向上させるのに役立ちます。 したがって、科学者は、分析をビジネス目標に合わせる解決策をCレベル（上級管理職）に提示できます。
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データチームの特定の場所を指定する
データチームは新しい概念であるため、システムまたは組織のどこにデータチームを配置するかについては非常に議論されています。
一部の組織は、IT部門に配置するか、HumanResourcesのような新しいサービス組織を設けることを好みます。 しかし、間違いなく最善の解決策は、データチームをハイブリッドとして、他の部門と効果的に接続および通信することです。
AirBnBがどのようにデータを内部化および民主化したかについてのこの詳細な説明を確認してください。
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組織の考え方に統合する
通常、組織では、データサイエンスはオフィスの日常の会話に浸透しません。
データ分析は、ビジネスの成果を計り知れないほど向上させることができる興味深い道を開くことができるため、すべてのチームの問題解決アプローチの一部にする必要があります。 
時代の変化に適応
組織の仕組みはより仮想的になり、ビジネスを維持および成長させるために、企業は市場での関連性を維持するためにリアルタイムで変更を統合する必要があります。 企業は、データ分析によって提供される莫大な利点を利用して、働き方をアップグレードし、その利点を享受しています。
政治キャンペーン（ヒラリークリントン対ドナルドトランプを考えてください）から、技術系スタートアップの拡大、さらにはセクター間で確立されたMNCまで、スケーリングと成功のために複数のデータ分析ツール、技術、知識を採用しています。
新しいテクノロジーを採用する
多くの組織は、BI（ビジネスインテリジェンス）と分析ツールを採用しており、従業員が定期的に使用するツールに統合することを望んでいます。 しかし、データや分析の使用を強制しても、うまくいきません。
経営陣はそのメリットを強調し、有機的な採用を確保する必要があります。 
対照的な見方を採用する
単一の観点から見た場合、問題は限られた解決策しか提供できません。 したがって、1次、2次、3次の観測を受けるデータの負荷は、最初は見過ごされていた可能性のあるパターンを明らかにします。
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詳細志向のアプローチを取る
時間の経過とともに、クライアントはより詳細を重視するようになり、売り上げの増加の理由を絞り込み、全体像だけを求めているわけではありません。 データ分析は、顧客の購入パターンの内訳による予測分析を提供します。
たとえば、NetflixとAmazonと、それらがデータを使用して購入行動を予測する方法を考えてみましょう。 
ゼロから始める
あなたの欠点とそれがあなたの次の試みのための基礎を築くことができるのでうまくいかないことをよく知ってください。 常にビジネス上の問題から始め、詳細を調べ、問題を修正し、成功率を測定します。
これは試行錯誤のプロセスであるため、多くのチャンスがあります。
データ分析の可能性がマネージャーと大規模なチームによって同様にビジネスの成果を高めるために使用される場合、ビジネスが不可能を達成することを妨げることはありません。
データ分析が人気のある分野であるのはなぜですか？
データ分析の人気を促進する要因は、3つのグループに分けることができます。 これらは、文化の変化だけでなく、ニーズ、アクセシビリティ、手頃な価格のカテゴリです。 データ分析は、データのコンテキストを提供する使用可能な情報にデータをフォーマット、解釈、構造化、および表示するプロセスです。 データ分析は、企業がデータを活用し、それを使用して新しい可能性を発見するのを支援します。 その結果、より賢明な企業の意思決定、より効率的な運用、より重要な収益、そしてより幸せな消費者。 データ分析は、ビジネスにおいて困難を理解し、関連する方法でデータを調査するために不可欠です。
企業はデータ分析をどのように使用していますか？
データアナリストとデータサイエンティストは、研究でデータ分析手法を利用し、企業はそれらを使用して選択を行います。 企業はデータ分析を使用して、消費者をよりよく理解し、広告活動を評価し、コンテンツをカスタマイズし、コンテンツ戦略を構築し、新製品を開発することができます。 最終的に、企業はデータ分析を利用して収益を改善し、企業のパフォーマンスを向上させることができます。 企業の場合、使用するデータには、特定の取り組みのために収集された履歴データと新しい情報が含まれる場合があります。 また、顧客やWebサイトの訪問者から直接入手したり、他の企業から入手したりすることもできます。
データ分析の実際の用途は何ですか？
私たちは毎日データ分析を利用しています。 データ分析はソーシャルメディアメトリクスで使用され、訪問者または投稿がページに作成されるたびに自動的に登録されます。 携帯電話の請求書には、データ分析の助けを借りて使用傾向を示すために数か月の通話データが表示される場合があります。 また、気象センサーにも利用されており、気象の変化を追跡し、スマートフォンにリアルタイムでデータを提供します。 全国の学校でハイステークステストが実施されており、各生徒の発達に関する大量のデータが得られています。 教育者は、詳細なレポートから収集されたデータを使用して、データ分析を利用して教育を指導します。