如何改進數據驅動的決策和數據分析？

過去十年完全由大規模生產、消費和數據分析驅動。 企業現在將數據驅動的決策制定作為其企業戰略的核心部分，使用數據分析來提供富有成效的決策並簡化進度。 您很難找到目前不投資數據分析和大數據的企業。

事實上，超過 97% 的公司都在投資大數據項目，其中 79% 的公司表示他們擔心其他數據驅動的公司會跑贏他們。 商業智能中的數據分析與該業務的成功密切相關，使用數據的公司能夠做出更有效、更有目的性和更準確的決策。

然而，數據分析有許多不同的形式。 雖然最初想到的可能是純粹的數字，但定量數據並不是企業可以訪問的唯一數據流。 通常，通過擴大公司吸收的數據源數量，它能夠更全面地了解一般市場、競爭對手和公司內部趨勢。

在本文中，我們將深入數據分析領域，探索如何改進數據驅動的決策制定策略。 通過探索每個潛在的數據分析流，我們將詳細說明如何以有效、直接和高效的方式使數據發揮作用。 讓我們開始吧。

企業可以使用的數據分析類型

在整個組織中，數據分析使人們能夠更深入地了解他們每天接觸的流程。 數據分析的集成提供了一種基於證據的方法來確定正確的決策並執行它們，而不必根據意見或直覺做出決策。

到 2023 年，全球企業將使用數據分析來簡化流程並優化日常運營的每個要素。 您會發現數據分析無處不在，從營銷和銷售部門到人力資源部門等等。 特別是隨著企業可用的大量數據民主化工具，現在比以往任何時候都更容易創建一個集中式數據庫，員工可以在其中快速訪問他們需要的信息。

由於數據分析的廣泛使用，企業可以選擇關注許多不同的分析領域。 根據企業的性質、他們參與競爭的市場及其客戶，他們使用的特定分析學派可能會有所不同。 企業使用四個核心數據分析系統：

• 描述性分析。
• 社交媒體分析。
• 文本分析。
• 預測分析。

讓我們進一步分解這些。

相關：如何使用社交數據分析開展成功的營銷活動？

1. 描述性分析

描述性分析是分析特定時間段內的數據以揭示看不見的趨勢、見解和事件的過程。 大多數企業將擁有大量以前的數據，包括他們的銷售記錄、網站訪問者、電子商務數據等等。 通過長時間收集這些數據，數據分析可以從中獲取意義。

描述性分析對於找出企業中正在發生的某些趨勢背後的因素特別有用。 例如，如果一家電子商務商店注意到其銷售額在過去三個月突然猛增，它可以使用描述性分析來查明這種增長開始的時間。

通過在特定日期磨練，電子商務業務可以將銷售額的增長與他們發布新網站設計的日期保持一致。 過去的趨勢讓企業能夠回答這些“為什麼”的問題，並為未來做好更好的準備。 如果一家公司注意到夏季月份的銷售額上升，那麼提前增加那幾個月的可用庫存將有助於在繁忙時期順利運營。

這種分析形式是最常用的分析形式之一，主要是因為它的應用範圍很廣。

2. 社交媒體分析

隨著數據分析師可用的工具不斷改進，新的分析領域變得更加可用。 社交媒體分析是這項創新的產物，世界各地的企業現在都在使用自然語言處理 (NLP) 從大量書面數據中提取意義。

社交媒體分析結合使用 NLP 和 AI 來快速處理由推文、Facebook 和其他社交網站上的帖子形成的大量數據。 考慮到社交媒體的流行程度，這是了解公司公眾看法的絕佳場所。 通過分析數以千計提及品牌的帖子，社交媒體分析工具可以追踪消費者行為並繪製品牌情緒隨時間變化的圖表。

當一家公司發布新產品、進行品牌重塑或只是想提高公眾對它們的看法時，改變社交媒體的繁忙世界是一個極好的策略。

3. 文本分析

文本分析使用許多與社交媒體分析相同的基準技術。 然而，他們專注於文本條目，如客戶評論、支持、票證、電子郵件和其他文本數據。 就像社交媒體上的 NLP 一樣，分析師可以從這些文本元素中提取數據，然後對其進行分析以確定是否存在任何潛在趨勢。

企業可以最好地使用文本分析來了解消費者行為和反饋。 例如，如果一家公司正在運行客戶之聲 (VOC) 計劃並正在收集反饋，那麼文本分析可以幫助查明客戶希望看到業務改進的哪些方面。

隨著語言處理工具變得更加有效，文本分析正迅速成為客戶成功、監控和支持領域的重要工具。 通過開始使用文本分析，企業能夠消化大量非結構化數據，然後將其投入使用。

4. 預測分析

預測分析獲取歷史數據並使用它來根據過去的事件預測一系列可能的未來結果。 如果一家公司在過去五年中 12 月的銷售額出現飆升，預測分析將表明 12 月的銷售額可能會再次出現飆升。

除了預測銷售的高峰和下降之外，預測分析還可以成為一個極其精確的領域。 例如，保險公司將使用客戶數據、理賠歷史、地點、年齡、性別和其他人口統計和心理因素來計算接受新客戶的相對風險。

通過估計客戶對他們的保險提出索賠的可能性，公司可以優化他們的定價策略以保護他們的最大利益。 預測分析的第二個領域，即規範分析，是超越此的一步，公司根據預測分析的結果採取行動。

雖然過去的表現不一定能保證未來的結果，但歷史數據提供了一個有用的視角，企業可以利用它來優化他們的流程。

如何提高數據驅動決策的效率？

數據分析不存在於真空中。 上述每一種方法都可以與所有其他方法結合使用。 通常，一家公司擁有的信息越多，它就越有能力面對未來可能拋給它的任何事情。

考慮到這一點，公司可以做很多事情來提高處理、處理和使用數據進行決策的效率：

1. 簡化底層基礎設施

雖然在數據分析方面質量很重要，但數量也很重要。 為了從分析中獲得盡可能好的結果，企業需要確保他們擁有盡可能多的來源。 為了存儲所有這些數據並對其進行查詢，企業需要確保他們擁有良好的底層數據工具。 例如，在比較 Apache Pinot 與 Druid 時，一個專門的分析數據庫更適合快速管理和處理數據。 為了讓您的數據分析盡可能地發揮作用，您的企業需要確保您的底層基礎設施能夠滿足您所尋求的目的。

2.創建數據驅動的文化

即使您的企業提供了所有可能的數據、工具和可視化結構，如果您的員工不了解數據的力量，它也不會成為數據驅動的。 通過證明在決策過程中使用數據的重要性來創建數據驅動的文化是成為數據驅動的最重要步驟之一。 一旦您的所有員工都了解了他們應該如何以及為什麼使用數據分析，您就會突然發現所有決策都來自邏輯、推理和精確分析的地方。

3.集中數據

雖然創建數據驅動文化是提高數據驅動決策重要性的有效方式，但如果沒有數據集中化，這幾乎是不可能的。 您的首要任務之一應該是集中數據和消除數據孤島。 一旦數據可以在您的部門、團隊和業務部門之間自由流動，每個人都將能夠獲得他們成為完全數據驅動所需的知識。

數據分析對企業來說是一項非常強大的資產，但只有當公司正確整合它時，它才會產生變革性的變化。 通過關注底層基礎設施、公司文化和數據管理實踐，企業將準備好進入這個數據驅動的決策時代。

另請參閱：數據收集的目的和方法——讓我們找出答案！

最後的想法

數據驅動的決策不僅僅是一種商業趨勢。 相反，它是現代商業的核心支柱，也是推動全球進步的支柱。 通過將數據分析策略納入日常運營，公司可以為未來做好更充分的準備，快速優化流程、管理和決策，以實現公司的最大利益。

為了從將數據納入決策過程中獲得最佳結果，企業應確保他們有適當的能力來處理大規模數據分析。 專注於開發底層基礎設施以正確收集、轉換、存儲和分析數據將在未來獲得回報。