Как улучшить процесс принятия решений на основе данных и аналитику данных?

Последнее десятилетие было полностью обусловлено массовым производством, потреблением и анализом данных. Компании теперь используют принятие решений на основе данных в качестве основной части своих корпоративных стратегий, используя аналитику данных, чтобы предлагать продуктивные решения и оптимизировать прогресс. Вам будет трудно найти компанию, которая в настоящее время не инвестирует в аналитику данных и большие данные.

На самом деле, более 97% компаний инвестируют в проекты по работе с большими данными, причем 79% из них заявляют, что опасаются, что другие компании, ориентированные на данные, превзойдут их. Анализ данных в бизнес-аналитике и успех этого бизнеса тесно связаны с тем, что компании, использующие данные, могут принимать более эффективные, целенаправленные и точные решения.

Тем не менее, аналитика данных существует во многих различных формах. Хотя то, что первоначально приходит на ум, может быть чисто числовым, количественные данные — не единственный поток, к которому имеют доступ предприятия. Часто, увеличивая количество источников данных, которыми пользуется компания, она может получить более полное представление об общем рынке, его конкурентах и ​​внутренних тенденциях компании.

В этой статье мы погрузимся в мир аналитики данных и подробно изучим, как улучшить стратегии принятия решений на основе данных. Изучая каждый потенциальный поток аналитики данных, мы подробно расскажем, как заставить данные работать эффективно, прямо и высокопродуктивно. Давайте погрузимся прямо в.

Типы аналитики данных, которые могут использовать предприятия

Во всей организации аналитика данных позволяет людям получить более полное представление о процессах, с которыми они ежедневно контактируют. Вместо того, чтобы принимать решения на основе мнений или интуиции, интеграция аналитики данных обеспечивает основанный на фактических данных метод точного определения правильных решений и их выполнения.

В 2023 году компании по всему миру будут использовать аналитику данных для оптимизации своих процессов и оптимизации каждого элемента своей повседневной деятельности. Вы найдете аналитику данных повсюду, от отделов маркетинга и продаж до отдела кадров и многого другого. Благодаря множеству инструментов демократизации данных, доступных предприятиям, теперь проще, чем когда-либо, создать централизованную базу данных, в которой сотрудники могут быстро получить доступ к необходимой им информации.

Из-за того, насколько широко используется аналитика данных, существует ряд различных областей аналитики, на которых предприятия могут сосредоточиться. В зависимости от характера бизнеса, рынков, на которых они конкурируют, и их клиентов, конкретные школы аналитики, которые они используют, могут различаться. Существует четыре основных системы анализа данных, которые используют предприятия:

• Описательная аналитика.
• Аналитика социальных сетей.
• Текстовая аналитика.
• Предиктивная аналитика.

Давайте разберем их дальше.

Связанный: Как использовать аналитику социальных данных для запуска успешной маркетинговой кампании?

1. Описательная аналитика

Описательная аналитика — это процесс анализа данных за определенный период времени для выявления невидимых тенденций, идей и событий. У большинства предприятий будет кладезь предыдущих данных, включая их записи о продажах, посетителях сайта, данные электронной коммерции и многое другое. Собирая эти данные в течение длительных периодов времени, аналитика данных может извлечь из них смысл.

Описательная аналитика особенно полезна для определения факторов, лежащих в основе определенных тенденций, происходящих в бизнесе. Например, если магазин электронной коммерции замечает, что его продажи резко выросли за последние три месяца, он может использовать описательную аналитику, чтобы точно определить, когда этот рост начался.

Оттачивая конкретную дату, бизнес электронной коммерции может совместить увеличение продаж с днем ​​публикации нового дизайна веб-сайта. Прошлые тенденции позволяют компаниям ответить на эти вопросы «почему», а также лучше подготовиться к будущему. Если компания замечает, что продажи растут в летние месяцы, заблаговременное увеличение доступных запасов на эти месяцы облегчит бесперебойную работу в периоды наибольшей нагрузки.

Эта форма аналитики является одной из наиболее часто используемых, в основном из-за того, насколько широко ее применение.

2. Аналитика социальных сетей

По мере совершенствования инструментов, доступных аналитикам данных, новые области аналитики стали более доступными. Аналитика социальных сетей является продуктом этой инновации, и компании по всему миру теперь используют обработку естественного языка (NLP) для извлечения смысла из огромных объемов письменных данных.

Аналитика социальных сетей использует смесь НЛП и ИИ для быстрой обработки огромных объемов данных, сформированных твитами, сообщениями на Facebook и других социальных сайтах. Учитывая, насколько популярными стали социальные сети, это фантастическое место, где можно узнать больше о восприятии компании общественностью. Анализируя тысячи постов, в которых упоминается бренд, инструменты аналитики социальных сетей могут отслеживать поведение потребителей и отображать отношение к бренду с течением времени.

Когда компания выпускает новый продукт, проводит ребрендинг или просто хочет повысить свою осведомленность о том, как общественность воспринимает их, изменение оживленного мира социальных сетей — отличная стратегия.

3. Текстовая аналитика

Текстовая аналитика использует многие из тех же базовых технологий, что и аналитика социальных сетей. Однако они сосредоточены на текстовых записях, таких как отзывы клиентов, поддержка, билеты, электронные письма и другие текстовые данные. Как и в случае с НЛП в социальных сетях, аналитики могут получать данные из этих текстовых элементов, а затем выполнять их анализ, чтобы определить, существуют ли какие-либо основные тенденции.

Компании могут лучше всего использовать текстовую аналитику, чтобы понять поведение потребителей и отзывы. Например, если компания запускает программу «Голос клиента» (VOC) и собирает отзывы, то текстовая аналитика может помочь точно определить, что клиенты хотят улучшить в бизнесе.

По мере того, как инструменты языковой обработки становятся все более эффективными, текстовая аналитика быстро становится жизненно важным инструментом в мире успеха клиентов, мониторинга и поддержки. Начав использовать текстовую аналитику, предприятия могут обрабатывать огромное количество неструктурированных данных, которые затем можно использовать.

4. Предиктивная аналитика

Прогнозная аналитика берет исторические данные и использует их для прогнозирования ряда вероятных будущих результатов на основе прошлых событий. Если за последние пять лет в компании наблюдался всплеск продаж в декабре, прогнозная аналитика предполагает, что декабрьский всплеск, вероятно, произойдет снова.

Помимо простого прогнозирования всплесков и спадов продаж, прогнозная аналитика может стать чрезвычайно точной областью. Например, страховые компании будут использовать данные клиентов, историю претензий, местонахождение, возраст, пол и другие демографические и психографические факторы, чтобы рассчитать относительный риск приобретения нового клиента.

Оценивая вероятность того, что клиент востребует свою страховку, компании могут оптимизировать свою стратегию ценообразования для защиты своих интересов. Второстепенная область предиктивной аналитики, предписывающая аналитика, является шагом вперед, когда компании принимают меры на основе результатов предиктивной аналитики.

Хотя прошлые результаты не обязательно гарантируют будущие результаты, исторические данные дают полезную перспективу, которую предприятия могут использовать для оптимизации своих процессов.

Как повысить эффективность принятия решений на основе данных?

Аналитика данных не существует в вакууме. Каждый из вышеперечисленных методов можно использовать по отношению ко всем остальным. Часто, чем больше информации у компании, тем лучше она подготовлена ​​к тому, чтобы противостоять всему, что может преподнести ей будущее.

Имея это в виду, есть ряд вещей, которые компании могут сделать, чтобы повысить эффективность обработки, обработки и использования данных для принятия решений:

1. Оптимизация базовой инфраструктуры

Хотя качество важно, когда дело доходит до анализа данных, не менее важно и количество. Чтобы получить наилучшие результаты от аналитики, предприятия должны убедиться, что у них есть как можно больше источников. Чтобы хранить все эти данные и запрашивать их, предприятия должны убедиться, что у них есть хорошие базовые инструменты обработки данных. Например, при сравнении Apache Pinot и Druid одна специализированная аналитическая база данных лучше подходит для быстрого управления и обработки данных. Чтобы аналитика данных работала максимально эффективно, ваш бизнес должен убедиться, что базовая инфраструктура служит той цели, которую вы ищете.

2. Создайте культуру, основанную на данных

Даже если ваш бизнес предоставляет все возможные данные, инструменты и структуры визуализации, он не станет управляемым данными, если ваши сотрудники не понимают силу данных. Создание культуры, основанной на данных, путем демонстрации важности использования данных в процессе принятия решений — один из самых важных шагов на пути к управлению данными. Как только все ваши сотрудники поймут, как и почему они должны использовать аналитику данных, вы вдруг увидите, что все решения исходят из места логики, разума и точного анализа.

3. Централизуйте данные

Хотя создание культуры, основанной на данных, — это мощный способ повысить значимость решений, основанных на данных, это почти невозможно без централизации данных. Одним из ваших первых приоритетов должна быть централизация данных и удаление хранилищ данных. Как только данные смогут свободно передаваться между отделами, командами и секторами вашего бизнеса, каждый получит доступ к знаниям, необходимым для того, чтобы полностью управлять данными.

Аналитика данных является невероятно мощным активом для бизнеса, но она создает преобразующие изменения только тогда, когда компания правильно интегрирует ее. Сосредоточив внимание на базовой инфраструктуре, корпоративной культуре и методах управления данными, предприятия будут готовы вступить в эпоху принятия решений, основанных на данных.

См. также: Цель и методы сбора данных – разбираемся!

Последние мысли

Принятие решений на основе данных — это не просто бизнес-тенденция. Напротив, это центральная опора современного бизнеса, которая способствует прогрессу во всем мире. Внедряя стратегии анализа данных в повседневную деятельность, компании могут лучше подготовиться к будущему, быстро оптимизируя процессы, управление и решения в наилучших интересах компании.

Чтобы получить наилучшие результаты от включения данных в процессы принятия решений, предприятия должны убедиться, что они должным образом оснащены для обработки крупномасштабного анализа данных. Сосредоточение внимания на разработке базовой инфраструктуры для надлежащего сбора, преобразования, хранения и анализа данных принесет свои плоды в будущем.