데이터 분석을 비즈니스 결과에 연결하는 12가지 방법

오늘날 데이터 분석은 업계 전반에 걸쳐 가장 흥미로운 트렌드 중 하나이며 기업의 수익을 높이는 데 있어 기존의 범위를 넘어 그 효과가 입증되었습니다. 여러 온라인 데이터 분석 과정을 통해 교육의 질을 떨어뜨리지 않고 자신의 진도에 맞게 학습할 수 있습니다 . 비즈니스가 점점 더 데이터 중심적으로 변하고 있지만 조직에서 데이터 분석을 최대한 활용하지 못하게 하는 몇 가지 허점이 있습니다.

아래에서는 기업이 데이터 분석을 사용하여 수익성 있는 비즈니스 결과를 도출할 수 있는 12가지 방법을 나열합니다.

1. 새로운 시각으로 실패를 바라보다

사람들과 더 나아가 기업들은 실패를 성공의 장애물로 봅니다. 그러나 그 사고 방식은 '실패는 성공의 디딤돌' 이라는 건전한 개념을 통합하는 방향으로 서서히 바뀌고 있습니다. 조직 계획의 어떤 부분에서 개선이 필요한지, 실패를 피하는 방법은 무엇인지 알려주는 것은 우리의 실패이기 때문입니다. 또 실수.
실제로 우리는 실패에서 많은 것을 배울 수 있으며 데이터는 무엇보다 효과적인 것과 그렇지 않은 것을 가장 잘 알려줍니다 .

2. 기존 접근 방식에서 벗어나 생각

데이터 과학은 혁신과 통계 과학이 기업의 최상의 결과를 이끌어내는 분야로 인식되고 있습니다.
그러나 분석가/과학자들은 일반적으로 기업의 성과를 최적화하는 과학적 방법을 찾는 대신 기업의 성과만 측정한다는 사고방식에 갇혀 있습니다. 따라서 기업의 사다리를 오르고자 하는 기업은 비즈니스 활동에 전면적인 영향을 미칠 수 있는 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 취해야 합니다.
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3. 인력을 스마트 도구와 통합

시장에서 자격을 갖춘 데이터 전문가가 부족한 것은 경쟁력 있는 데이터 분석 과정이 없기 때문일 수 있습니다.
그러나 이것은 또한 셀프 서비스 도구(가능한 한 많은 인력을 대체하기 위해)의 개발 및 사용을 초래하여 전문가의 시간 소모적인 노력과 감독자의 모니터링에 대한 필요성을 줄입니다.
자동화된 서비스가 일상적인 작업을 처리하므로 숙련된 데이터 과학자는 자신의 기술을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.

4. 문제 해결을 위한 독특한 접근 방식

Dun & Bradstreet의 수석 데이터 과학자인 Anthony Scriffignano는 다음과 같이 생각합니다.

“도구로 시작하는 모든 대화는 잘못된 대화입니다. 비즈니스 문제부터 시작해야 합니다.”

데이터 분석은 문제 해결에 대한 이 틀에 얽매이지 않는 접근 방식에 중점을 두고 있으며 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.

5. 비즈니스 계획과 함께 데이터 전략 참여

현재 비즈니스 상황에 적용할 수 없다면 데이터만으로는 정보를 얻을 수 없습니다.
비즈니스 운영의 맥락과 결합된 데이터 과학 은 과학자들이 사용 가능한 정보를 활용하여 더 나은 비즈니스 결과를 이끌어내는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 과학자들은 분석을 비즈니스 목표와 일치시키는 결의안으로 C-레벨(고위 관리)을 제시할 수 있습니다.
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6. 데이터 팀을 위한 특정 장소 지정

데이터 팀은 새로운 개념이기 때문에 시스템이나 조직에서 데이터 팀을 어디에 배치해야 하는지에 대해 많은 논란이 있습니다.
일부 조직에서는 IT 부서에 배치하거나 인적 자원과 같은 새로운 서비스 조직을 선호합니다. 그러나 틀림없이 가장 좋은 솔루션은 데이터 팀을 하이브리드로 구성 하여 다른 부서와 효과적으로 연결하고 커뮤니케이션하는 것입니다.
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7. 조직적 사고방식에 통합

일반적으로 조직에서 데이터 과학은 사무실의 일상적인 대화에 스며들지 않습니다.
데이터 분석은 비즈니스 성과를 측정할 수 없을 정도로 향상시킬 수 있는 흥미로운 길을 열 수 있기 때문에 모든 팀의 문제 해결 접근 방식의 일부가 되어야 합니다.

8. 변화하는 시대에 적응하다

조직의 작업이 더욱 가상으로 바뀌므로 비즈니스를 유지하고 성장시키기 위해 기업 은 시장에서 관련성을 유지하기 위해 실시간으로 변경 사항을 통합해야 합니다. 기업은 데이터 분석이 제공하는 엄청난 이점을 활용하여 업무 스타일을 업그레이드하고 그 이점을 누리고 있습니다.
정치 캠페인(힐러리 클린턴 대 도널드 트럼프를 생각해 보십시오)에서 기술 신생 기업을 확장하고 여러 부문에 걸쳐 설립된 다국적 기업까지 확장하고 성공하기 위해 여러 데이터 분석 도구, 기술 및 지식을 사용하고 있습니다.

9. 신기술 수용

많은 조직에서 BI(비즈니스 인텔리전스) 및 분석 도구를 직원이 정기적으로 사용하는 도구에 통합하기를 희망하고 있습니다. 그러나 데이터나 분석의 사용을 강요하는 것은 효과가 없습니다.
경영진은 이점을 강조하고 유기적 채택을 보장해야 합니다.

10. 대조되는 견해를 사용하십시오.

단일 관점에서 볼 때 모든 문제는 제한된 솔루션만 제공할 수 있습니다. 따라서 1차, 2차, 3차 관찰을 거친 데이터 로드는 처음에는 눈에 띄지 않았을 수 있는 패턴을 드러냅니다.
데이터 분석가가 되고 싶습니까? 마스터해야 할 최고의 기술 및 도구는 다음과 같습니다.

11. 디테일 지향적 접근

시간이 지남에 따라 고객은 보다 세부적인 면에 관심을 갖게 되었고 큰 그림만 바라지 않고 매출 증가의 이유를 좁히고 싶어합니다. 데이터 분석은 고객의 구매 패턴을 분석하여 예측 분석 을 제공합니다.
예를 들어 Netflix와 Amazon이 데이터를 사용하여 구매 행동을 예측하는 방법을 살펴보겠습니다.

12. 기초부터 시작하라

다음 시도를 위한 토대를 마련할 수 있으므로 자신의 단점과 효과가 없는 부분에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 항상 비즈니스 문제로 시작하여 세부 사항을 해결하고 문제를 해결하고 성공률을 측정하십시오.
이것은 시행 착오 과정이므로 많은 기회가 있습니다.
관리자와 대규모 팀이 데이터 분석의 잠재력을 모두 사용하여 비즈니스 결과를 향상시킨다면 기업이 불가능을 달성하는 것을 막을 수 없습니다.