Jak usprawnić podejmowanie decyzji i analizę danych w oparciu o dane?

Ostatnia dekada była całkowicie napędzana przez masową produkcję, konsumpcję i analizę danych. Firmy wykorzystują teraz podejmowanie decyzji w oparciu o dane jako podstawową część swoich strategii korporacyjnych, wykorzystując analizę danych do oferowania produktywnych decyzji i usprawniania postępów. Trudno byłoby znaleźć firmę, która obecnie nie inwestuje w analizę danych i duże zbiory danych.

W rzeczywistości ponad 97% firm inwestuje w projekty Big Data, a 79% z nich twierdzi, że obawia się, że inne firmy oparte na danych osiągną lepsze wyniki. Analiza danych w Business Intelligence i sukces tego biznesu są ze sobą ściśle powiązane, a firmy wykorzystujące dane mogą podejmować bardziej efektywne, celowe i precyzyjne decyzje.

Jednak analiza danych ma wiele różnych form. Chociaż to, co początkowo przychodzi na myśl, może być czysto liczbowe, dane ilościowe nie są jedynym strumieniem, do którego firmy mają dostęp. Często poszerzając liczbę źródeł danych, które firma pozyskuje, jest w stanie uzyskać pełniejsze zrozumienie ogólnego rynku, jego konkurentów i wewnętrznych trendów firmy.

W tym artykule zagłębimy się w świat analizy danych, badając dokładnie, jak ulepszyć strategie podejmowania decyzji w oparciu o dane. Badając każdy potencjalny strumień analizy danych, szczegółowo opiszemy, jak wykorzystać dane do pracy w sposób efektywny, bezpośredni i wysoce produktywny. Zanurkujmy od razu.

Rodzaje analiz danych, z których mogą korzystać firmy

W całej organizacji analiza danych pozwala ludziom uzyskać lepszy wgląd w procesy, z którymi stykają się na co dzień. Zamiast podejmować decyzje na podstawie opinii lub przeczuć, integracja analizy danych zapewnia opartą na dowodach metodę wskazywania właściwych decyzji i ich wykonywania.

W 2023 roku firmy na całym świecie będą wykorzystywać analitykę danych do usprawniania procesów i optymalizacji każdego elementu swojej codziennej działalności. Analitykę danych znajdziesz wszędzie, od działów marketingu i sprzedaży po HR i nie tylko. Zwłaszcza dzięki mnóstwu narzędzi do demokratyzacji danych dostępnych dla firm, tworzenie scentralizowanej bazy danych, w której pracownicy mogą szybko uzyskać dostęp do potrzebnych im informacji, jest teraz łatwiejsze niż kiedykolwiek.

Ze względu na to, jak szeroko stosowana jest analiza danych, istnieje wiele różnych dziedzin analityki, na których firmy mogą się skoncentrować. W zależności od charakteru firmy, rynków, na których konkurują, i jej klientów, konkretne szkoły analityczne, z których korzystają, mogą się różnić. Istnieją cztery podstawowe systemy analizy danych, z których korzystają firmy:

• Analiza opisowa.
• Analityka mediów społecznościowych.
• Analiza tekstu.
• Analiza predykcyjna.

Podzielmy je dalej.

Powiązane: Jak korzystać z analizy danych społecznościowych, aby rozpocząć udaną kampanię marketingową?

1. Analityka opisowa

Analityka opisowa to proces analizowania danych w określonym przedziale czasu w celu ujawnienia niewidocznych trendów, spostrzeżeń i zdarzeń. Większość firm będzie miała skarbnicę wcześniejszych danych, obejmujących rekordy sprzedaży, odwiedzających witrynę, dane e-commerce i nie tylko. Gromadząc te dane przez dłuższy czas, analityka danych może czerpać z nich znaczenie.

Analityka opisowa jest szczególnie przydatna do ustalenia czynników stojących za pewnymi trendami zachodzącymi w firmie. Na przykład, jeśli sklep e-commerce zauważy, że jego sprzedaż nagle gwałtownie wzrosła w ciągu ostatnich trzech miesięcy, może użyć analizy opisowej, aby określić, kiedy ten wzrost się rozpoczął.

Koncentrując się na określonej dacie, firma e-commerce mogłaby dostosować wzrost sprzedaży do dnia opublikowania nowego projektu strony internetowej. Przeszłe trendy pozwalają firmom odpowiedzieć na pytania „Dlaczego”, a także lepiej przygotować się na przyszłość. Jeśli firma zauważy, że sprzedaż rośnie w miesiącach letnich, zwiększenie dostępnych zapasów na te miesiące z wyprzedzeniem ułatwi płynne działanie w okresach wzmożonego ruchu.

Ta forma analityki jest jedną z najczęściej stosowanych, głównie ze względu na szerokie zastosowanie.

2. Analiza mediów społecznościowych

Ponieważ narzędzia, którymi dysponują analitycy danych, uległy poprawie, nowe obszary analityki stały się bardziej dostępne. Produktem tej innowacji jest analityka mediów społecznościowych, a firmy na całym świecie używają teraz przetwarzania języka naturalnego (NLP) do wyciągania znaczenia z ogromnych ilości zapisanych danych.

Analityka mediów społecznościowych wykorzystuje połączenie NLP i sztucznej inteligencji do szybkiego przetwarzania ogromnych ilości danych utworzonych przez tweety, posty na Facebooku i innych portalach społecznościowych. Biorąc pod uwagę popularność mediów społecznościowych, jest to fantastyczne miejsce, aby dowiedzieć się więcej o publicznym postrzeganiu firmy. Analizując tysiące postów, które wspominają o marce, narzędzia do analizy mediów społecznościowych mogą śledzić zachowania konsumentów i kreślić nastroje marki w czasie.

Kiedy firma wypuszcza nowy produkt, przechodzi rebranding lub po prostu chce zwiększyć swoją świadomość tego, jak postrzega ją opinia publiczna, odwrócenie się od ruchliwego świata mediów społecznościowych jest doskonałą strategią.

3. Analityka tekstowa

Analityka tekstowa wykorzystuje wiele takich samych podstawowych technologii, jak analityka mediów społecznościowych. Koncentrują się jednak na wpisach tekstowych, takich jak recenzje klientów, wsparcie, zgłoszenia, e-maile i inne dane tekstowe. Podobnie jak w przypadku NLP w mediach społecznościowych, analitycy mogą pobierać dane z tych elementów tekstowych, a następnie przeprowadzać na nich analizę w celu ustalenia, czy istnieją jakieś podstawowe trendy.

Firmy mogą najlepiej wykorzystać analizę tekstową, aby zrozumieć zachowania konsumentów i informacje zwrotne. Na przykład, jeśli firma prowadzi program Voice of the Customer (VOC) i zbiera informacje zwrotne, analiza tekstu może pomóc określić, co klienci chcą poprawić w firmie.

Ponieważ narzędzia do przetwarzania języka stają się coraz bardziej efektywne, analiza tekstu szybko staje się kluczowym narzędziem w świecie sukcesu, monitorowania i wsparcia klienta. Rozpoczynając korzystanie z analiz tekstowych, firmy są w stanie przetworzyć ogromną ilość nieustrukturyzowanych danych, które następnie mogą wykorzystać.

4. Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna pobiera dane historyczne i wykorzystuje je do prognozowania serii prawdopodobnych przyszłych wyników w oparciu o wydarzenia z przeszłości. Jeśli firma odnotowała wzrost sprzedaży w grudniu w ciągu ostatnich pięciu lat, analizy prognostyczne sugerowałyby, że grudniowy skok prawdopodobnie nastąpi ponownie.

Oprócz przewidywania skoków i spadków sprzedaży, analityka predykcyjna może stać się niezwykle precyzyjną dziedziną. Na przykład ubezpieczyciele będą wykorzystywać dane klientów, historię szkód, lokalizację, wiek, płeć oraz inne czynniki demograficzne i psychograficzne w celu obliczenia względnego ryzyka związanego z przyjęciem nowego klienta.

Szacując prawdopodobieństwo, że klient będzie dochodzić roszczeń z tytułu ubezpieczenia, firmy mogą zoptymalizować swoją strategię cenową, aby chronić swoje interesy. Drugorzędna dziedzina analityki predykcyjnej, analityka preskryptywna, to krok dalej, w którym firmy podejmują działania w oparciu o wyniki analiz predykcyjnych.

Podczas gdy dotychczasowe wyniki niekoniecznie gwarantują przyszłe wyniki, dane historyczne zapewniają użyteczną perspektywę, którą firmy mogą wykorzystać do optymalizacji swoich procesów.

Jak zwiększyć efektywność podejmowania decyzji w oparciu o dane?

Analiza danych nie istnieje w próżni. Każda z powyższych metod może być stosowana w odniesieniu do wszystkich innych. Często im więcej informacji posiada firma, tym lepiej będzie przygotowana do stawienia czoła wszystkim, co może rzucić na nią przyszłość.

Mając to na uwadze, istnieje wiele rzeczy, które firmy mogą zrobić, aby zwiększyć efektywność obsługi, przetwarzania i wykorzystywania danych do podejmowania decyzji:

1. Usprawnij infrastrukturę bazową

Podczas gdy jakość jest ważna, jeśli chodzi o analizę danych, tak samo ważna jest ilość. Aby uzyskać jak najlepsze wyniki z analityki, firmy muszą mieć pewność, że mają jak najwięcej źródeł. Aby przechowywać wszystkie te dane i wyszukiwać je, firmy muszą upewnić się, że mają dobre podstawowe narzędzia do obsługi danych. Na przykład porównując Apache Pinot z Druidem, jedna wyspecjalizowana baza danych analitycznych jest bardziej odpowiednia do szybkiego zarządzania i przetwarzania danych. Aby Twoja analiza danych działała jak najlepiej, Twoja firma musi upewnić się, że podstawowa infrastruktura służy celowi, którego szukasz.

2. Stwórz kulturę opartą na danych

Nawet jeśli Twoja firma zapewnia wszystkie możliwe dane, narzędzia i struktury wizualizacji, nie będzie opierać się na danych, jeśli Twoi pracownicy nie zrozumieją potęgi danych. Stworzenie kultury opartej na danych poprzez pokazanie znaczenia wykorzystywania danych w procesie podejmowania decyzji jest jednym z najważniejszych kroków na drodze do bycia opartym na danych. Gdy wszyscy Twoi pracownicy zrozumieją, jak i dlaczego powinni korzystać z analizy danych, nagle zobaczysz, że wszystkie decyzje podejmowane są w oparciu o logikę, rozsądek i precyzyjną analizę.

3. Scentralizuj dane

Chociaż tworzenie kultury opartej na danych jest skutecznym sposobem na zwiększenie znaczenia decyzji opartych na danych, jest to prawie niemożliwe bez centralizacji danych. Jednym z twoich priorytetów powinna być centralizacja danych i usuwanie silosów danych. Gdy dane będą mogły swobodnie przepływać między działami, zespołami i sektorami Twojej firmy, każdy będzie miał dostęp do wiedzy, której potrzebuje, aby stać się w pełni opartym na danych.

Analiza danych jest niezwykle potężnym zasobem dla firm, ale tworzy transformacyjne zmiany tylko wtedy, gdy firma prawidłowo ją integruje. Koncentrując się na podstawowej infrastrukturze, kulturze firmy i praktykach zarządzania danymi, firmy będą gotowe do wejścia w erę podejmowania decyzji w oparciu o dane.

Zobacz też: Cel i metody zbierania danych – sprawdźmy!

Końcowe przemyślenia

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to nie tylko trend biznesowy. Wręcz przeciwnie, jest to centralny filar nowoczesnego biznesu, który napędza postęp na całym świecie. Włączając strategie analizy danych do codziennych operacji, firmy mogą być lepiej przygotowane na to, co przyniesie przyszłość, szybko optymalizując procesy, zarządzanie i decyzje w najlepszym interesie firmy.

Aby uzyskać jak najlepsze wyniki z włączania danych do procesów decyzyjnych, firmy powinny upewnić się, że są odpowiednio wyposażone do obsługi analizy danych na dużą skalę. Skoncentrowanie się na rozwoju podstawowej infrastruktury do prawidłowego gromadzenia, przekształcania, przechowywania i analizowania danych zaprocentuje w przyszłości.