Принятие решений на основе данных для начинающих

Принятие решений на основе данных — это процесс сбора и интерпретации данных, основанных на ключевых показателях эффективности (KPI) вашей отрасли, для получения практических выводов. Эта процедура является важным компонентом современной стратегии компании. В этом посте мы рассмотрим преимущества принятия решений на основе данных и дадим советы о том, как принимать обоснованные решения на работе.

В нашей цифровой среде у нас есть более широкий доступ к данным, чем когда-либо прежде. Мы можем легко наблюдать за развитием или уменьшением наших веб-сайтов и предприятий, поскольку у нас есть доступ к данным о деятельности, продажах и многом другом. Вся эта информация жизненно важна для принятия бизнес-решений.

Например, если продукт хорошо продается, наличие большего количества его на складе и более частая реклама могут быть выгодными. Если, с другой стороны, товар не продается, возможно, пришло время снять его с конвейера. Принятие решений на основе данных — это термин, используемый для описания такого образа мышления.

Указатель содержания

1. Что такое принятие решений на основе данных?
2. Почему важно принимать решения на основе данных?
3. 7 шагов принятия решений на основе данных
4. Вывод

Что такое принятие решений на основе данных?

Вынесение суждений, основанных на фактических фактах, а не на интуиции, наблюдении или предположениях, характеризуется как принятие решений на основе данных (DDDM). Качество данных, а также их анализ и интерпретация определяют ценность выбора, основанного на данных. DDDM часто используется для получения конкурентного преимущества, но его также можно использовать, чтобы помочь предприятиям сэкономить деньги и работать более эффективно.

Принятие решений на основе данных должно стать стандартом в вашей фирме, способствуя формированию культуры рационального мышления и любознательности. Люди на всех уровнях взаимодействуют на основе данных, практикуют и используют свои навыки работы с данными. Это требует парадигмы самообслуживания, которая позволяет пользователям получать нужные им данные, сохраняя при этом безопасность и управление. Это также требует компетентности, требующей обучения сотрудников навыкам работы с данными и роста.

Наконец, поддержка руководства и культура, которая поддерживает и продвигает выбор, основанный на данных, вдохновит других последовать их примеру.

Почему важно принимать решения на основе данных?

Проще говоря, принятие решений на основе данных имеет жизненно важное значение, поскольку оно может привести к повышению эффективности организации. Это может помочь вашей компании заработать больше денег и процветать. Если вы делаете суждения, основанные только на интуиции, вы можете обнаружить, что тратите деньги не в том месте.

Вместо того, чтобы вкладывать деньги во что-то, что, как вы знаете, принесет высокую прибыль, вы можете потратить деньги и увидеть, что к вам почти ничего не вернется. Эта финансовая потеря может повлиять на вашу фирму в ближайшей перспективе и помешать вашему будущему росту. Данные могут помочь вам избежать таких ошибок.

Суждения, основанные на данных, позволяют делать более уверенные выводы и более точно и убедительно доносить их до заинтересованных сторон. Это особенно важно при защите своих действий перед инвесторами или работниками.

Эти данные могут продемонстрировать вам и окружающим вас людям, что вы делаете осознанный выбор и у вас есть хорошо продуманный план компании. В целом такая степень уверенности приносит пользу вашей фирме и повышает доверие к ней со стороны других.

7 шагов принятия решений на основе данных

Теперь, когда вы понимаете важность принятия решений на основе данных, вы можете спросить, что делать дальше. Как мне лучше всего реализовать этот план?

Чтобы принимать решения, основанные на данных, требуется много практики. Если вы хотите развить свои лидерские качества, вам необходимо понять, как преобразовывать необработанные данные в значимые шаги, поддерживающие цели вашей компании.

Когда дело доходит до анализа данных, процессы, перечисленные ниже, могут помочь вам принять более правильное решение.

• Определите цели вашей компании: этот шаг потребует тщательного понимания руководства вашей компании и последующих целей. Это может быть как конкретное, как увеличение продаж и посещаемости веб-сайта, так и расплывчатое, как повышение узнаваемости бренда. Это поможет вам выбрать ключевые показатели эффективности (KPI) и показатели, влияющие на выбор, основанный на данных, на более поздних этапах процесса, например, какие факты анализировать и какие вопросы задавать, чтобы ваш анализ поддерживал важные бизнес-цели. Например, если маркетинговые усилия направлены на увеличение веб-трафика, KPI может быть связан с количеством полученных контактов, чтобы продажи могли сопровождать потенциальных клиентов.
• Изучите бизнес-команды для получения важных источников данных. Для достижения успеха очень важно получать отзывы от сотрудников по всему бизнесу, чтобы понять долгосрочные и краткосрочные цели. Эти входные данные помогают формировать вопросы, которые люди задают в своем анализе, а также то, как вы расставляете приоритеты проверенных источников данных.

Ценная обратная связь от всего бизнеса поможет в управлении вашим аналитическим развертыванием и будущим состоянием, включая должности, обязанности, архитектуру и процедуры, а также показатели успеха для анализа прогресса.

• Соберите и подготовьте необходимые данные. Доступ к качественным и надежным данным может быть затруднен, если данные вашей компании разбросаны по нескольким несвязанным источникам. После того как вы определили объем источников данных вашей организации, вы можете начать подготовку данных.

Начните со сбора высокоэффективных и несложных источников данных. Отдавайте предпочтение источникам данных с наибольшей аудиторией, чтобы вы могли оказать мгновенное влияние. Используйте эти ресурсы, чтобы приступить к созданию мощной информационной панели.

• Просмотр и исследование данных: DDDM сильно зависит от визуализации данных. У вас будет больше шансов повлиять на мнение старшего руководства и других сотрудников, если вы изложите свои идеи графически.

Визуализация данных, которая включает в себя многочисленные визуальные компоненты, такие как диаграммы, графики и карты, является простым методом наблюдения и анализа тенденций, выбросов и закономерностей в данных. Существует множество распространенных методов визуализации для успешного отображения информации: столбчатая диаграмма для сравнения, карта для географических данных, линейная диаграмма для временных данных, точечная диаграмма для сравнения двух показателей и многое другое.

• Построение восприятия: поиск идей и их осмысленное и интересное выражение — цель критического мышления с данными. Использовать визуальную аналитику, чтобы задавать вопросы о ваших данных и отвечать на них, просто и понятно. Определите, есть ли какие-либо возможности или опасности, которые могут повлиять на ваш успех или способность решить проблему.

JPMorgan Chase использовала сложный аналитический инструмент для принятия важных бизнес-решений. Анализ связей бизнес-направлений (т. е. точек контакта с товарами, маркетингом и услугами) с данными о клиентах позволяет JPMC получить полное представление о путешествии клиента. Например, отдел маркетинговых операций проводит исследования, влияющие на решения по дизайну веб-сайта, рекламных материалов и таких продуктов, как мобильное приложение Chase.

• Примите меры и поделитесь своими идеями. Как только вы обнаружите идею, вам нужно будет действовать в соответствии с ней или обсудить ее с другими для совместной работы. Совместное использование информационных панелей — один из способов добиться этого. Использование релевантного текста и интерактивной графики для выделения важных идей может повлиять на суждения вашей аудитории и помочь им принимать более обоснованные решения в своей повседневной работе.
• Повторяю: этот процесс просмотра данных, их интерпретации и улучшения ваших суждений бесконечен. Из данных всегда можно узнать что-то новое. Вы также можете заметить, что трафик и доходы со временем меняются в зависимости от рыночных тенденций или появления нового конкурента. Чтобы поддерживать свой успех, вам необходимо тщательно анализировать каждый из этих элементов. Наличие данных и понимание последствий принятия решений на основе данных — это, конечно, лучший подход к действительному рассмотрению этих аспектов.

Вывод

Принятие решений на основе данных — это процесс принятия бизнес-решений, основанный на реальных фактах, а не на интуиции, догадках или наблюдениях. DDDM часто используется для получения конкурентного преимущества, но также может помочь компаниям сэкономить деньги и работать более эффективно.

Это жизненно важно, потому что это может привести к повышению эффективности организации. Это может помочь вашей компании заработать больше денег и процветать. Требуется практика, чтобы понять, как преобразовать необработанные данные в значимые шаги, поддерживающие цели вашей компании.

Приведенные ниже шаги могут помочь вам принять более правильное решение. Начните со сбора высокоэффективных и несложных источников данных. Визуализация данных — это простой способ наблюдать и анализировать тенденции, выбросы и закономерности в данных. Используйте эти ресурсы, чтобы приступить к созданию мощной информационной панели данных вашей организации для DDDM.

Свяжитесь с командой специалистов QuestionPro, если вам нужна помощь в проведении исследования для принятия решений на основе данных. QuestionPro может помочь вам в этом процессе и получить максимальную отдачу от ваших данных.

УЧИТЬ БОЛЬШЕ