如何改进数据驱动的决策和数据分析？

过去十年完全由大规模生产、消费和数据分析驱动。 企业现在将数据驱动的决策制定作为其企业战略的核心部分，使用数据分析来提供富有成效的决策并简化进度。 您很难找到目前不投资数据分析和大数据的企业。

事实上，超过 97% 的公司都在投资大数据项目，其中 79% 的公司表示他们担心其他数据驱动的公司会跑赢他们。 商业智能中的数据分析与该业务的成功密切相关，使用数据的公司能够做出更有效、更有目的性和更精确的决策。

然而，数据分析有许多不同的形式。 虽然最初想到的可能是纯粹的数字，但定量数据并不是企业可以访问的唯一数据流。 通常，通过扩大公司吸收的数据源数量，它能够更全面地了解一般市场、竞争对手和公司内部趋势。

在本文中，我们将深入数据分析领域，探索如何改进数据驱动的决策制定策略。 通过探索每个潜在的数据分析流，我们将详细说明如何以有效、直接和高效的方式使数据发挥作用。 让我们开始吧。

企业可以使用的数据分析类型

在整个组织中，数据分析使人们能够更深入地了解他们每天接触的流程。 数据分析的集成提供了一种基于证据的方法来确定正确的决策并执行它们，而不必根据意见或直觉做出决策。

到 2023 年，全球企业将使用数据分析来简化流程并优化日常运营的每个要素。 您会发现数据分析无处不在，从营销和销售部门到人力资源部门等等。 特别是随着企业可用的大量数据民主化工具，现在比以往任何时候都更容易创建一个集中式数据库，员工可以在其中快速访问他们需要的信息。

由于数据分析的广泛使用，企业可以选择关注许多不同的分析领域。 根据企业的性质、他们参与竞争的市场及其客户，他们使用的特定分析学派可能会有所不同。 企业使用四个核心数据分析系统：

• 描述性分析。
• 社交媒体分析。
• 文本分析。
• 预测分析。

让我们进一步分解这些。

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1. 描述性分析

描述性分析是分析特定时间段内的数据以揭示看不见的趋势、见解和事件的过程。 大多数企业将拥有大量以前的数据，包括他们的销售记录、网站访问者、电子商务数据等等。 通过长时间收集这些数据，数据分析可以从中获取意义。

描述性分析对于找出企业中正在发生的某些趋势背后的因素特别有用。 例如，如果一家电子商务商店注意到其销售额在过去三个月突然猛增，它可以使用描述性分析来查明这种增长开始的时间。

通过在特定日期磨练，电子商务业务可以将销售额的增长与他们发布新网站设计的日期保持一致。 过去的趋势让企业能够回答这些“为什么”的问题，并为未来做好更好的准备。 如果一家公司注意到夏季月份的销售额上升，那么提前增加那几个月的可用库存将有助于在繁忙时期顺利运营。

这种分析形式是最常用的分析形式之一，主要是因为它的应用范围很广。

2. 社交媒体分析

随着数据分析师可用的工具不断改进，新的分析领域变得更加可用。 社交媒体分析是这项创新的产物，世界各地的企业现在都在使用自然语言处理 (NLP) 从大量书面数据中提取意义。

社交媒体分析结合使用 NLP 和 AI 来快速处理由推文、Facebook 和其他社交网站上的帖子形成的大量数据。 考虑到社交媒体的流行程度，这是了解公司公众看法的绝佳场所。 通过分析数以千计提及品牌的帖子，社交媒体分析工具可以追踪消费者行为并绘制品牌情绪随时间变化的图表。

当一家公司发布新产品、进行品牌重塑或只是想提高公众对它们的看法时，改变社交媒体的繁忙世界是一个极好的策略。

3. 文本分析

文本分析使用许多与社交媒体分析相同的基准技术。 然而，他们专注于文本条目，如客户评论、支持、票证、电子邮件和其他文本数据。 就像社交媒体上的 NLP 一样，分析师可以从这些文本元素中提取数据，然后对其进行分析以确定是否存在任何潜在趋势。

企业可以最好地使用文本分析来了解消费者行为和反馈。 例如，如果一家公司正在运行客户之声 (VOC) 计划并正在收集反馈，那么文本分析可以帮助查明客户希望看到业务改进的哪些方面。

随着语言处理工具变得更加有效，文本分析正迅速成为客户成功、监控和支持领域的重要工具。 通过开始使用文本分析，企业能够消化大量非结构化数据，然后将其投入使用。

4. 预测分析

预测分析获取历史数据并使用它来根据过去的事件预测一系列可能的未来结果。 如果一家公司在过去五年中 12 月的销售额出现飙升，预测分析将表明 12 月的销售额可能会再次出现飙升。

除了预测销售的高峰和下降之外，预测分析还可以成为一个极其精确的领域。 例如，保险公司将使用客户数据、理赔历史、地点、年龄、性别和其他人口统计和心理因素来计算接受新客户的相对风险。

通过估计客户对他们的保险提出索赔的可能性，公司可以优化他们的定价策略以保护他们的最大利益。 预测分析的第二个领域，即规范分析，是超越此的一步，公司根据预测分析的结果采取行动。

虽然过去的表现不一定能保证未来的结果，但历史数据提供了一个有用的视角，企业可以利用它来优化他们的流程。

如何提高数据驱动决策的效率？

数据分析不存在于真空中。 上述每一种方法都可以与所有其他方法结合使用。 通常，一家公司拥有的信息越多，它就越有能力面对未来可能抛给它的任何事情。

考虑到这一点，公司可以做很多事情来提高处理、处理和使用数据进行决策的效率：

1. 简化底层基础设施

虽然在数据分析方面质量很重要，但数量也很重要。 为了从分析中获得尽可能好的结果，企业需要确保他们拥有尽可能多的来源。 为了存储所有这些数据并对其进行查询，企业需要确保他们拥有良好的底层数据工具。 例如，在比较 Apache Pinot 与 Druid 时，一个专门的分析数据库更适合快速管理和处理数据。 为了让您的数据分析尽可能地发挥作用，您的企业需要确保您的底层基础设施能够满足您所寻求的目的。

2.创建数据驱动的文化

即使您的企业提供了所有可能的数据、工具和可视化结构，如果您的员工不了解数据的力量，它也不会成为数据驱动的。 通过证明在决策过程中使用数据的重要性来创建数据驱动的文化是成为数据驱动的最重要步骤之一。 一旦您的所有员工都了解了他们应该如何以及为什么使用数据分析，您就会突然发现所有决策都来自逻辑、推理和精确分析的地方。

3.集中数据

虽然创建数据驱动文化是提高数据驱动决策重要性的有效方式，但如果没有数据集中化，这几乎是不可能的。 您的首要任务之一应该是集中数据和消除数据孤岛。 一旦数据可以在您的部门、团队和业务部门之间自由流动，每个人都将能够获得他们成为完全数据驱动所需的知识。

数据分析对企业来说是一项非常强大的资产，但只有当公司正确整合它时，它才会产生变革性的变化。 通过关注底层基础设施、公司文化和数据管理实践，企业将准备好进入这个数据驱动的决策时代。

另请参阅：数据收集的目的和方法——让我们找出答案！

最后的想法

数据驱动的决策不仅仅是一种商业趋势。 相反，它是现代商业的核心支柱，也是推动全球进步的支柱。 通过将数据分析策略纳入日常运营，公司可以为未来做好更充分的准备，快速优化流程、管理和决策，以实现公司的最大利益。

为了从将数据纳入决策过程中获得最佳结果，企业应确保他们有适当的能力来处理大规模数据分析。 专注于开发底层基础设施以正确收集、转换、存储和分析数据将在未来获得回报。