将数据分析与业务成果联系起来的 12 种方法

如今，数据分析已成为各行各业最令人兴奋的趋势之一，并已证明其在推动公司利润方面超越传统范围的有效性。 几门在线数据分析课程为您提供了在不影响教育质量的情况下按照自己的节奏学习的奢侈。 即使企业变得越来越以数据为导向，也有一些漏洞阻止组织最大限度地利用数据分析。

下面，我们列出了公司可以使用数据分析来推动利润丰厚的业务成果的 12 种方式：

1. 以新的眼光看待失败

人们，以及延伸的公司，将失败视为成功的障碍。 然而，这种心态正在慢慢转变为融入“失败是成功的垫脚石”的健康观念，因为正是我们的失败告诉我们缺少什么，组织计划中的哪些领域需要改进以及如何避免相同又犯错了。
事实上，我们可以从失败中学到很多东西，而数据比任何东西都更能告诉我们什么是有效的，什么是无效的——激发了这种学习。

2. 在传统方法之外思考

数据科学被认为是创新和统计科学为企业带来最佳成果的领域。
然而，分析师/科学家通常停留在只衡量公司业绩而不是寻找优化业绩的科学方法的思维模式中。 因此，希望攀登企业阶梯的公司应该采用更加以数据为中心的方法，可以对业务行为产生全面影响。
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3. 将人力与智能工具相结合

市场上缺乏合格的数据专业人士可归因于缺乏有竞争力的数据分析课程。
但这也导致了自助服务工具的​​开发和使用（尽可能取代人力），从而减少了专业人员和监管人员的耗时工作的需要。
通过自动化服务处理平凡的任务，熟练的数据科学家可以利用他们的技能来解决真正的业务挑战。

4. 解决问题的独特方法

Dun & Bradstreet 首席数据科学家 Anthony Scriffignano认为，

“任何以工具开头的对话都是错误的对话。 你应该从业务问题开始。”

数据分析专注于这种非常规的解决问题的方法，并且已被证明非常有效。

5. 将数据战略与业务计划结合起来

如果我们不能将数据应用于当前的业务情况，那么单凭数据就无法提供信息。
数据科学与业务运营环境相结合，可以帮助科学家利用可用信息来推动更好的业务成果。 因此，科学家可以向 C 级（高级管理人员）提出使分析与业务目标保持一致的解决方案。
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6. 为数据团队指定一个特定位置

由于数据团队是一个新概念，因此在系统或组织中放置它的位置存在很大争议。
一些组织更喜欢将其放在 IT 部门或拥有像人力资源这样的新服务组织。 但可以说最好的解决方案是让数据团队成为一个混合体，与其他部门有效地联系和沟通。
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7. 融入组织思维

通常，在一个组织中，数据科学不会渗透到办公室的日常对话中。
数据分析应该成为所有团队解决问题方法的一部分，因为它可以开辟有趣的途径，可以极大地改善业务产出。

8. 适应时代的变化

组织的运作变得更加虚拟，因此，为了维持和发展业务，公司需要实时整合变化以保持与市场的相关性。 公司正在利用数据分析提供的巨大优势来升级他们的工作方式并从中获益。
从政治运动（想想希拉里·克林顿与唐纳德·特朗普）到不断扩大的科技初创公司，甚至跨行业的跨国公司都在使用多种数据分析工具、技术和知识来扩大规模并取得成功。

9. 拥抱新技术

许多组织已采用 BI（商业智能）和分析工具，希望将其集成到员工定期使用的工具中。 但强加使用数据或分析不会成功。
管理层应强调其好处并确保其有机采用。

10. 采用对比观点

任何问题，从单一的角度来看，只能提供有限的解决方案。 因此，经过一阶、二阶、三阶观察的数据负载揭示了第一次可能没有注意到的模式。
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11. 采取注重细节的方法

随着时间的推移，客户变得更加注重细节，并希望缩小销售增长的原因，而不仅仅是想要大局。 数据分析提供预测分析，分解客户的购买模式。
以 Netflix 和亚马逊为例，他们如何使用数据来预测购买行为：

12. 从头开始

熟悉你的缺点和什么是行不通的，因为它可以为你的下一次尝试奠定基础。 始终从业务问题开始，制定细节，解决问题并衡量您的成功率。
您有很多机会，因为这是一个反复试验的过程。
如果经理和大型团队都利用数据分析的潜力来提高业务成果，那么就不会阻止企业实现不可能的目标。