Yeni Başlayanlar için veriye dayalı karar verme

Veriye dayalı karar verme, sektörünüzün temel performans göstergelerine (KPI'ler) dayalı verileri toplama ve eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme sürecidir. Bu prosedür, modern şirket stratejisinin önemli bir bileşenidir. Bu gönderide, veriye dayalı karar vermenin avantajlarını gözden geçireceğiz ve işyerinde bilinçli kararlar verme konusunda tavsiyeler sunacağız.

Dijital ortamımızda, verilere her zamankinden daha fazla erişimimiz var. Faaliyet, satış ve daha fazlasına ilişkin verilere erişimimiz olduğu için web sitelerimizin ve işletmelerimizin gelişimini veya azalmasını kolayca izleyebiliriz. Tüm bu bilgiler iş kararları verirken hayati önem taşır.

Örneğin bir ürün iyi satıyorsa, stokta daha fazla olması ve daha sık reklamının yapılması avantajlı olabilir. Öte yandan, bir ürün satmıyorsa, onu üretim hattından çıkarmanın zamanı gelmiş olabilir. Veriye dayalı karar verme, bu düşünme biçimini tanımlamak için kullanılan bir terimdir.

İçerik Dizini

1. Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?
2. Veriye Dayalı Karar Verme Neden Önemlidir?
3. Veriye Dayalı Karar Vermenin 7 Adımı
4. Çözüm

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?

Sezgi, gözlem veya spekülasyon yerine olgusal gerçeklere dayalı yargılarda bulunmak, veriye dayalı karar verme (DDDM) olarak nitelendirilir. Verilerin kalitesi ve analizi ve yorumlanması, veriye dayalı seçimlerin değerini belirler. DDDM genellikle rekabet avantajı elde etmek için kullanılır, ancak işletmelerin paradan tasarruf etmesine ve daha etkin çalışmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir.

Veriye dayalı karar verme, rasyonel düşünme ve merak kültürünü teşvik ederek firmanızda standart haline gelmelidir. Her seviyedeki insanlar veriye dayalı etkileşimler yürütür ve veri becerilerini uygular ve kullanırlar. Bu, kullanıcıların güvenlik ve yönetişimi sürdürürken istedikleri verileri almalarına olanak tanıyan bir self servis paradigmasını gerektirir. Ayrıca yetkinlik gerektirir, çalışan veri becerileri eğitimi ve büyüme gerektirir.

Son olarak, yönetici desteğine ve veriye dayalı seçimleri destekleyen ve teşvik eden bir kültüre sahip olmak, başkalarına da aynı şeyi yapmaları için ilham verecektir.

Veriye Dayalı Karar Verme Neden Önemlidir?

Basitçe söylemek gerekirse, veriye dayalı karar verme hayati önem taşır çünkü daha yüksek kurumsal performansa yol açabilir. Bu, şirketinizin daha fazla para kazanmasına ve gelişmesine yardımcı olabilir. Sadece sezgilerinize göre karar verirseniz, kendinizi paranızı yanlış yerlerde harcarken bulabilirsiniz.

Yüksek getiri sağlayacağını bildiğiniz bir şeye para yatırmak yerine, para harcayabilir ve neredeyse hiçbir getirisinin olmadığını görebilirsiniz. Bu finansal kayıp, kısa vadede firmanızı etkileyebilir ve gelecekteki büyümenizi engelleyebilir. Veriler, bu tür hatalardan kaçınmanıza yardımcı olabilir.

Veriye dayalı yargılar, daha emin sonuçlara varmanıza ve bunları ilgili taraflara daha doğru ve inandırıcı bir şekilde iletmenize izin verebilir. Bu, özellikle eylemlerinizi yatırımcılara veya işçilere karşı savunurken önemlidir.

Bu veriler size ve çevrenizdekilere bilinçli seçimler yaptığınızı ve iyi düşünülmüş bir şirket planına sahip olduğunuzu gösterebilir. Genel olarak, bu güven derecesi firmanıza fayda sağlar ve diğerlerinin ona olan güvenini artırır.

Veriye Dayalı Karar Vermenin 7 Adımı

Artık veriye dayalı karar vermenin önemini anladığınıza göre, bundan sonra ne yapacağınızı soruyor olabilirsiniz. Bu planı eyleme geçirmenin en iyi yolu nedir?

Veriye dayalı kararlar vermek çok fazla pratik gerektirir. Liderlik yeteneklerinizi geliştirmek istiyorsanız, ham verileri şirketinizin hedeflerini destekleyen anlamlı adımlara nasıl çevireceğinizi anlamanız gerekir.

Veri analizi söz konusu olduğunda, aşağıda listelenen süreçler daha iyi kararlar vermenize yardımcı olabilir.

• Şirketinizin hedeflerini belirleyin: Bu adım, şirketinizin liderlik ve sonraki hedeflerinin kapsamlı bir şekilde kavranmasını gerektirecektir. Bu, satışları ve web sitesi trafiğini artırmak kadar somut veya marka bilinirliğini artırmak kadar belirsiz olabilir. Bu, analizinizin önemli iş hedeflerini desteklemesi için hangi gerçeklerin analiz edileceği ve hangi soruların sorulacağı gibi süreçte daha sonra veriye dayalı seçimleri etkileyen temel performans göstergelerini (KPI'lar) ve ölçüleri seçmenize yardımcı olacaktır. Örneğin, bir pazarlama çalışması web trafiğini artırmayı amaçlıyorsa, bir KPI, satışların olası satışları takip edebilmesi için alınan iletişim başvurularının sayısıyla ilişkilendirilebilir.
• Önemli veri kaynakları için iş ekiplerini araştırın: Başarıya ulaşmak için, uzun vadeli ve kısa vadeli hedefleri anlamak için iş genelindeki çalışanlardan geri bildirim almak çok önemlidir. Bu girdiler, bireylerin analizlerinde sordukları soruların yanı sıra doğrulanmış veri kaynaklarına nasıl öncelik verdiğinizi şekillendirmeye yardımcı olur.

İşletme genelinden gelen değerli geri bildirimler, konumlar, sorumluluklar, mimari ve prosedürlerin yanı sıra ilerlemeyi analiz etmek için başarı ölçütleri dahil olmak üzere analitik dağıtımınızı ve gelecekteki durumunuzu yönlendirmenize yardımcı olacaktır.

• Gerekli verileri toplayın ve hazırlayın: Şirketinizin verileri birbiriyle ilgisiz birkaç kaynağa yayılmışsa kaliteli, güvenilir verilere erişmek zor olabilir. Kuruluşunuzun veri kaynaklarının kapsamını belirledikten sonra veri hazırlamaya başlayabilirsiniz.

Yüksek etkili, düşük karmaşıklıktaki veri kaynaklarını toplayarak başlayın. Anında etki yaratabilmek için en geniş kitlelere sahip veri kaynaklarına öncelik verin. Güçlü bir pano oluşturmaya başlamak için bu kaynakları kullanın.

• Veri görüntüleme ve keşfetme: DDDM, büyük ölçüde veri görselleştirmeye dayanır. Fikirlerinizi grafiksel olarak iletirseniz, üst yönetimi ve diğer personelin yargılarını etkileme şansınız daha yüksek olacaktır.

Çizelgeler, grafikler ve haritalar gibi çok sayıda görsel bileşeni içeren veri görselleştirme, verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları gözlemlemek ve analiz etmek için kolay bir yöntemdir. Bilgileri başarılı bir şekilde görüntülemek için çok sayıda yaygın görselleştirme yöntemi vardır: karşılaştırma için bir çubuk grafik, coğrafi veriler için bir harita, zamansal veriler için bir çizgi grafiği, iki ölçümü karşılaştırmak için bir dağılım grafiği ve daha fazlası.

• Algılar oluşturun : İçgörüler bulmak ve bunları anlamlı ve ilginç bir şekilde ifade etmek, verilerle eleştirel düşünmenin amacıdır. Verilerinizle ilgili soruları sormak ve yanıtlamak için görsel analitik kullanımı basit ve anlaşılırdır. Başarınızı veya bir sorunu çözme yeteneğinizi etkileyebilecek herhangi bir fırsat veya tehlike olup olmadığını belirleyin.

JPMorgan Chase, kritik iş seçimlerini yapmak için gelişmiş bir analitik aracı kullandı. Müşteri verileriyle iş kolu bağlantılarını (yani mallar, pazarlama ve hizmet temas noktaları) gözden geçirmek, JPMC'nin müşterinin yolculuğuna dair tam bir bakış açısı elde etmesini sağlar. Örneğin Pazarlama Operasyonları ekibi, web sitesi, reklam malzemeleri ve Chase mobil uygulaması gibi ürünler için tasarım kararlarını etkileyen araştırmalar yürütür.

• Harekete geçin ve fikirlerinizi paylaşın: Bir içgörü keşfettikten sonra, bunun üzerinde hareket etmeniz veya işbirliği yapmak için başkalarıyla tartışmanız gerekir. Panoları paylaşmak, bunu başarmanın bir yöntemidir. Kritik içgörüleri vurgulamak için ilgili metin ve etkileşimli grafikleri kullanmak, hedef kitlenizin kararlarını etkileyebilir ve günlük işlerinde daha iyi eğitimli kararlar vermelerine yardımcı olabilir.
• Tekrar edin: Bu verileri görme, yorumlama ve yargılarınızı geliştirme süreci hiç bitmez. Verilerden her zaman öğrenilecek yeni bir şey vardır. Ayrıca, pazar eğilimlerine veya yeni bir rakibin tanıtımına bağlı olarak trafik ve gelirlerin zaman içinde dalgalandığını da gözlemleyebilirsiniz. Başarınızı sürdürmek için, bu unsurların her birini dikkatlice analiz etmeniz gerekir. Veriye sahip olmak ve veriye dayalı karar vermenin sonuçlarını anlamak, elbette, bu yönleri gerçekten dikkate almak için en iyi yaklaşımdır.

Çözüm

Veriye dayalı karar verme, yalnızca sezgiye, tahmine veya gözleme dayanmak yerine gerçek gerçeklere dayalı iş kararları verme sürecidir. DDDM genellikle rekabet avantajı elde etmek için kullanılır, ancak aynı zamanda işletmelerin paradan tasarruf etmesine ve daha etkin çalışmasına yardımcı olabilir.

Daha büyük organizasyonel performansa yol açabileceği için hayati önem taşır. Bu, şirketinizin daha fazla para kazanmasına ve gelişmesine yardımcı olabilir. Ham verilerin şirketinizin hedeflerini destekleyen anlamlı adımlara nasıl dönüştürüleceğini anlamak pratik gerektirir.

Aşağıdaki adımlar daha iyi kararlar vermenize yardımcı olabilir. Yüksek etkili, düşük karmaşıklıktaki veri kaynaklarını toplayarak başlayın. Veri görselleştirme, verilerdeki eğilimleri, aykırı değerleri ve kalıpları gözlemlemenin ve analiz etmenin kolay bir yoludur. DDDM için kuruluşunuzun verilerinin güçlü bir panosunu oluşturmaya başlamak için bu kaynakları kullanın.

Veriye dayalı karar verme araştırması yapmak için yardıma ihtiyacınız varsa, QuestionPro uzman ekibiyle bağlantı kurun. QuestionPro, süreç boyunca size yardımcı olabilir ve verilerinizden en iyi şekilde faydalanabilir.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN