將數據分析與業務成果聯繫起來的 12 種方法

如今，數據分析已成為各行各業最令人興奮的趨勢之一，並已證明其在推動公司利潤方面超越傳統範圍的有效性。 幾門在線數據分析課程為您提供了在不影響教育質量的情況下按照自己的節奏學習的奢侈。 即使企業變得越來越以數據為導向，也有一些漏洞阻止組織最大限度地利用數據分析。

下面，我們列出了公司可以使用數據分析來推動利潤豐厚的業務成果的 12 種方式：

1. 以新的眼光看待失敗

人們，以及延伸的公司，將失敗視為成功的障礙。 然而，這種心態正在慢慢轉變為融入“失敗是成功的墊腳石”的健康觀念，因為正是我們的失敗告訴我們缺少什麼，組織計劃中的哪些領域需要改進以及如何避免相同又犯錯了。
事實上，我們可以從失敗中學到很多東西，而數據比任何東西都更能告訴我們什麼是有效的，什麼是無效的——激發了這種學習。

2. 在傳統方法之外思考

數據科學被認為是創新和統計科學為企業帶來最佳成果的領域。
然而，分析師/科學家通常停留在只衡量公司業績而不是尋找優化業績的科學方法的思維模式中。 因此，希望攀登企業階梯的公司應該採用更加以數據為中心的方法，可以對業務行為產生全面影響。
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3. 將人力與智能工具相結合

市場上缺乏合格的數據專業人士可歸因於缺乏有競爭力的數據分析課程。
但這也導致了自助服務工具的開發和使用（盡可能取代人力），從而減少了專業人員和監管人員的耗時工作的需要。
通過自動化服務處理平凡的任務，熟練的數據科學家可以利用他們的技能來解決真正的業務挑戰。

4. 解決問題的獨特方法

Dun & Bradstreet 首席數據科學家 Anthony Scriffignano認為，

“任何以工具開頭的對話都是錯誤的對話。 你應該從業務問題開始。”

數據分析專注於這種非常規的解決問題的方法，並且已被證明非常有效。

5. 將數據戰略與業務計劃結合起來

如果我們不能將數據應用於當前的業務情況，那麼單憑數據就無法提供信息。
數據科學與業務運營環境相結合，可以幫助科學家利用可用信息來推動更好的業務成果。 因此，科學家可以向 C 級（高級管理人員）提出使分析與業務目標保持一致的解決方案。
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6. 為數據團隊指定一個特定位置

由於數據團隊是一個新概念，因此在系統或組織中放置它的位置存在很大爭議。
一些組織更喜歡將其放在 IT 部門或擁有像人力資源這樣的新服務組織。 但可以說最好的解決方案是讓數據團隊成為一個混合體，與其他部門有效地聯繫和溝通。
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7. 融入組織思維

通常，在一個組織中，數據科學不會滲透到辦公室的日常對話中。
數據分析應該成為所有團隊解決問題方法的一部分，因為它可以開闢有趣的途徑，可以極大地改善業務輸出。

8. 適應時代的變化

組織的運作變得更加虛擬，因此，為了維持和發展業務，公司需要實時整合變化以保持與市場的相關性。 公司正在利用數據分析提供的巨大優勢來升級他們的工作方式並從中獲益。
從政治運動（想想希拉里·克林頓與唐納德·特朗普）到不斷擴大的科技初創公司，甚至跨行業的跨國公司都在使用多種數據分析工具、技術和知識來擴大規模並取得成功。

9. 擁抱新技術

許多組織已採用 BI（商業智能）和分析工具，希望將其集成到員工定期使用的工具中。 但強加使用數據或分析不會成功。
管理層應強調其好處並確保其有機採用。

10. 採用對比觀點

任何問題，從單一的角度來看，只能提供有限的解決方案。 因此，經過一階、二階、三階觀察的數據負載揭示了第一次可能沒有註意到的模式。
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11. 採取注重細節的方法

隨著時間的推移，客戶變得更加註重細節，並希望縮小銷售增長的原因，而不僅僅是想要大局。 數據分析提供預測分析，分解客戶的購買模式。
以 Netflix 和亞馬遜為例，他們如何使用數據來預測購買行為：

12. 從頭開始

熟悉你的缺點和什麼是行不通的，因為它可以為你的下一次嘗試奠定基礎。 始終從業務問題開始，制定細節，解決問題並衡量您的成功率。
您有很多機會，因為這是一個反複試驗的過程。
如果經理和大型團隊都利用數據分析的潛力來提高業務成果，那麼就不會阻止企業實現不可能的目標。