Veri Analitiğini İş Sonuçlarına Bağlamanın 12 Yolu

Bugün Veri Analitiği, endüstriler arasında en heyecan verici trendlerden biridir ve bir şirketin kârını artırmada geleneksel kapsamın ötesinde etkinliğini kanıtlamıştır. Çeşitli çevrimiçi veri analitiği kursları, eğitim kalitesinden ödün vermeden kendi hızınızda öğrenme lüksünü sunar . İşletmeler daha fazla veri odaklı hale gelse bile, kuruluşların veri analitiğini maksimum düzeyde kullanmasını engelleyen birkaç boşluk var.

Aşağıda, şirketlerin karlı iş sonuçları elde etmek için veri analitiğini kullanabilecekleri 12 yolu listeliyoruz:

1. Başarısızlığı yeni bir ışıkta görün

İnsanlar ve buna bağlı olarak şirketler, başarısızlığı başarının önünde bir engel olarak görürler. Bununla birlikte, bu zihniyet yavaş yavaş 'başarısızlık başarıya giden bir basamaktır' sağlıklı fikrini dahil etmek için değişiyor, çünkü bize neyin eksik olduğunu, organizasyonel plandaki hangi alanların iyileştirilmesi gerektiğini ve aynı şeyi yapmaktan nasıl kaçınacağımızı başarısızlıklarımız söylüyor. yine hatalar.
Aslında, başarısızlıktan çok şey öğrenebiliriz ve veriler bize neyin işe yarayıp yaramadığını her şeyden daha iyi söyler - bu öğrenmeyi teşvik eder.

2. Geleneksel yaklaşımın dışında düşünün

Veri bilimi, inovasyon ve istatistiksel bilimin bir işletme için en iyi sonucu sağladığı bir alan olarak algılanır.
Bununla birlikte, analistler/bilim adamları genellikle, bu performansı optimize etmenin bilimsel yollarını bulmak yerine yalnızca bir şirketin performansını ölçme zihniyetine takılıp kalırlar. Bu nedenle, kurumsal merdiveni tırmanmak isteyen şirketler, ticari faaliyetler üzerinde çok yönlü bir etki gösterebilecek daha veri merkezli bir yaklaşıma sahip olmalıdır.
Tasarım Düşüncesi – İnovasyon ve Pazarlamada Mükemmeliyet Konusunda 6 Ders

3. İnsan gücünü akıllı araçlarla entegre edin

Piyasadaki nitelikli veri uzmanlarının kıtlığı , rekabetçi veri analitiği kurslarının olmamasına bağlanabilir.
Ancak bu aynı zamanda, profesyonellerin zaman alıcı çabalarına ve denetçiler tarafından izlenmesine olan ihtiyacı azaltan (mümkün olduğunca insan gücünü değiştirmek için) self servis araçların geliştirilmesine ve kullanılmasına da yol açmıştır.
Sıradan görevlerin otomatikleştirilmiş hizmetler tarafından ele alınmasıyla, yetenekli veri bilimcileri, gerçek iş zorluklarını çözmek için beceri setlerini kullanabilirler.

4. Problem çözmede benzersiz yaklaşım

Dun & Bradstreet'te Baş Veri Bilimcisi olan Anthony Scriffignano, şunları söylüyor:

"Araçlarla başlayan herhangi bir konuşma yanlış konuşmadır. Bir iş problemiyle başlamalısın.”

Veri analitiği, problem çözmeye yönelik bu alışılmadık yaklaşıma odaklanır ve çok etkili olduğu kanıtlanmıştır.

5. Veri stratejisini iş planlarıyla birleştirin

Mevcut iş durumuna uygulayamazsak, veriler tek başına bilgilendirici olamaz.
Veri bilimi, iş operasyonları bağlamıyla birleştiğinde, bilim insanlarının daha iyi iş sonuçları elde etmek için mevcut bilgilerden yararlanmasına yardımcı olabilir. Böylece bilim adamları, C-seviyelerini (üst yönetim) analizi iş hedefleriyle uyumlu hale getiren bir çözümle sunabilirler.
Kod Çözme Kolay ve Çok Kolay Olmayan Veri Analitiği

6. Veri ekibi için belirli bir yer belirleyin

Veri ekibi yeni bir kavram olduğu için sistemde veya organizasyonda nereye yerleştirileceği çok tartışılıyor.
Bazı kuruluşlar onu BT departmanına yerleştirmeyi veya İnsan Kaynakları gibi yeni bir hizmet organizasyonuna sahip olmayı tercih ediyor. Ancak tartışmasız en iyi çözüm, veri ekibinin diğer departmanlarla etkin bir şekilde bağlantı kuran ve iletişim kuran bir hibrit olması.
AirBnB'nin verileri tam olarak nasıl içselleştirdiğini ve demokratikleştirdiğini gösteren bu ayrıntılı açıklamaya göz atın.
Uber, Tedarik Konumlandırma ve Segmentasyon İçin Veri Analitiğini Nasıl Kullanıyor?

7. Kurumsal zihniyete entegre edin

Genellikle, bir kuruluşta veri bilimi, ofisin günlük konuşmalarına nüfuz etmez.
Veri analitiği, iş çıktısını ölçülemez şekilde iyileştirebilecek ilginç yollar açabileceğinden , tüm ekiplerin problem çözme yaklaşımının bir parçası haline getirilmelidir.

8. Değişen zamana uyum sağlayın

Bir organizasyonun çalışmaları daha sanal hale geldi ve bu nedenle, bir işi sürdürmek ve büyütmek için şirketlerin piyasada alakalı kalabilmek için değişiklikleri gerçek zamanlı olarak entegre etmeleri gerekiyor. Şirketler, çalışma tarzlarını yükseltmek için veri analitiğinin sunduğu muazzam avantajlardan yararlanıyor ve faydalarından yararlanıyor.
Siyasi kampanyalardan (Hillary Clinton ve Donald Trump'ı düşünün) genişleyen teknoloji girişimlerine ve hatta sektörler arasında yerleşik ÇUŞ'lar, ölçeklendirmek ve başarılı olmak için birden fazla veri analizi aracı, tekniği ve bilgisi kullanıyor.

9. Yeni teknolojiyi benimseyin

Birçok kuruluş, çalışanlarının düzenli olarak kullandığı araçlara entegre etme umuduyla BI (İş Zekası) ve analitik araçları benimsemiştir. Ancak veri veya analitik kullanımını dayatmak işe yaramaz.
Yönetim, faydalarını vurgulamalı ve organik olarak benimsenmesini sağlamalıdır.

10. Zıt görüşler kullanmak

Herhangi bir sorun, tek bir perspektiften bakıldığında ancak sınırlı bir çözüm sağlayabilir. Bu nedenle, birinci, ikinci, üçüncü derece gözlemlerden geçen veri yükü, ilk seferde fark edilmemiş olabilecek kalıpları ortaya çıkarır.
Veri Analisti Olmak İster misiniz? İşte Ustalaşmak için En İyi Beceriler ve Araçlar

11. Detay odaklı bir yaklaşım benimseyin

Zamanla müşteriler daha detay odaklı hale geldi ve satış artışının nedenlerini daraltmak istiyorlar ve sadece büyük resmi istemiyorlar. Veri analitiği, müşterinin satın alma modellerinin dökümünü içeren tahmine dayalı analiz sunar.
Örneğin, Netflix ve Amazon'u ve satın alma davranışını tahmin etmek için verileri nasıl kullandıklarını ele alalım:

12. Temelden başlayın

Bir sonraki girişiminiz için temel oluşturabileceğinden, eksikliklerinizi ve neyin işe yaramadığını iyi öğrenin. Daima bir iş problemi ile başlayın, detayları çözün, problemi çözün ve başarı oranınızı ölçün.
Bu bir deneme yanılma süreci olduğu için pek çok şansınız var.
Veri analitiğinin potansiyeli hem yöneticiler hem de büyük ekipler tarafından iş sonuçlarını iyileştirmek için kullanılıyorsa, işletmelerin imkansızı başarması için hiçbir engel olmayacaktır.