12 способов связать аналитику данных с бизнес-результатами

Сегодня аналитика данных является одной из самых захватывающих тенденций в различных отраслях и доказала свою эффективность, выходящую за рамки традиционных возможностей, в увеличении прибыли компании. Несколько онлайн-курсов по анализу данных предлагают вам роскошь учиться в своем собственном темпе без ущерба для качества образования. Несмотря на то, что предприятия все больше ориентируются на данные, существует несколько лазеек, которые мешают организациям максимально использовать аналитику данных.

Ниже мы перечисляем 12 способов, которыми компании могут использовать аналитику данных для достижения прибыльных бизнес-результатов:

1. Взгляните на неудачу в новом свете

Люди и, соответственно, компании рассматривают неудачу как препятствие на пути к успеху. Тем не менее, этот менталитет постепенно меняется, чтобы включить здоровое представление о том, что «неудача — это ступенька к успеху», поскольку именно наши неудачи говорят нам, чего не хватает, какие области в организационном плане нуждаются в улучшении и как избежать того же. опять ошибки.
Действительно, мы можем многому научиться на неудачах, и данные лучше, чем что-либо другое, говорят нам, что работает, а что нет , побуждая к такому обучению.

2. Думайте вне традиционного подхода

Наука о данных воспринимается как область, в которой инновации и статистические науки приносят наилучшие результаты для предприятия.
Тем не менее, аналитики/ученые обычно застревают в мышлении, измеряя только производительность компании, вместо того, чтобы искать научные способы оптимизации этой производительности. Следовательно, компании, желающие подняться по корпоративной лестнице, должны иметь более ориентированный на данные подход, который может оказывать всестороннее влияние на деловые действия.
Дизайн-мышление — 6 уроков инноваций и маркетингового мастерства

3. Объедините рабочую силу с интеллектуальными инструментами

Нехватку квалифицированных специалистов по данным на рынке можно объяснить отсутствием конкурентоспособных курсов по анализу данных.
Но это также привело к развитию и использованию инструментов самообслуживания (для максимально возможной замены рабочей силы), которые снижают потребность в трудоемких усилиях со стороны профессионалов и контроле со стороны супервайзеров.
Поскольку рутинные задачи решаются с помощью автоматизированных сервисов, квалифицированные специалисты по данным могут использовать свои навыки для решения реальных бизнес-задач.

4. Уникальный подход к решению проблем

Энтони Скриффиньяно, главный специалист по данным в Dun & Bradstreet, считает, что

«Любой разговор, который начинается с инструментов, — неправильный разговор. Вы должны начать с деловой проблемы.

Аналитика данных фокусируется на этом нетрадиционном подходе к решению проблем, и он оказался очень эффективным.

5. Объедините стратегию данных с бизнес-планами

Данные сами по себе не могут быть информативными, если мы не можем применить их к текущей деловой ситуации.
Наука о данных в сочетании с контекстом бизнес-операций может помочь ученым использовать доступную информацию для достижения лучших результатов в бизнесе. Таким образом, ученые могут представить C-уровню (высшему руководству) резолюцию, которая согласует анализ с бизнес-целями.
Простое декодирование и не очень простая аналитика данных

6. Назначьте конкретное место для команды данных

Поскольку группа данных — это новая концепция, то, где ее разместить в системе или организации, вызывает бурные споры.
Некоторые организации предпочитают размещать его в ИТ-отделе или создавать новую сервисную организацию, например отдел кадров. Но, пожалуй , лучшее решение — создать группу обработки данных в виде гибрида, эффективно взаимодействующего с другими отделами и взаимодействующего с ними.
Ознакомьтесь с этим подробным отчетом о том, как AirBnB интернализировала и демократизировала данные.
Как Uber использует аналитику данных для позиционирования и сегментации поставок

7. Интеграция в организационное мышление

Обычно в организации наука о данных не проникает в повседневные разговоры в офисе.
Аналитика данных должна стать частью подхода к решению проблем всех команд , поскольку она может открыть интересные возможности, которые могут неизмеримо улучшить результаты бизнеса.

8. Адаптируйтесь к меняющимся временам

Работа организации стала более виртуальной, и, следовательно, для поддержания и развития бизнеса компаниям необходимо интегрировать изменения в режиме реального времени, чтобы оставаться актуальными на рынке. Компании используют огромные преимущества, предлагаемые аналитикой данных, для улучшения своего стиля работы и пожинают плоды этого.
От политических кампаний (вспомните Хиллари Клинтон против Дональда Трампа) до расширения технологических стартапов и даже признанных ТНК в разных секторах используют множество инструментов, методов и знаний для анализа данных, чтобы масштабироваться и добиваться успеха.

9. Примите новые технологии

Многие организации внедрили BI (Business Intelligence) и аналитические инструменты в надежде интегрировать их в инструменты, которые их сотрудники используют на регулярной основе. Но навязывание использования данных или аналитики не поможет.
Руководство должно подчеркивать его преимущества и обеспечивать его органичное внедрение.

10. Используйте противоположные взгляды

Любая проблема, если смотреть на нее с одной точки зрения, может дать лишь ограниченное решение. Следовательно, множество данных, подвергающихся наблюдениям первого, второго и третьего порядка, выявляет закономерности, которые могли остаться незамеченными в первый раз.
Хотите стать аналитиком данных? Вот лучшие навыки и инструменты для освоения

11. Используйте подход, ориентированный на детали

Со временем клиенты стали более внимательно относиться к деталям и хотят сузить круг причин роста продаж, а не просто получить общую картину. Аналитика данных предлагает прогнозный анализ с разбивкой моделей покупок клиента.
Возьмем, к примеру, Netflix и Amazon и то, как они используют данные для прогнозирования покупательского поведения:

12. Начните с нуля

Будьте хорошо осведомлены о своих недостатках и о том, что не работает, поскольку это может заложить основу для вашей следующей попытки. Всегда начинайте с бизнес-проблемы, прорабатывайте детали, решайте проблему и оценивайте степень своего успеха.
У вас есть много шансов, так как это процесс проб и ошибок.
Если потенциал анализа данных будет использоваться как менеджерами, так и крупными командами для улучшения бизнес-результатов, ничто не помешает предприятиям достичь невозможного.