企业如何做好数据分析?

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摘要:随着数据的增长,企业无法处理和分析其数据。一个众所周知的事实是,数据分析最终对于各种可以想象的组织而言都变得极为重要。61%的营销决策者表示,他们在努力访问或整合去年所需的数据。

随着数据的增长,企业无法处理和分析其数据。

一个众所周知的事实是,数据分析最终对于各种可以想象的组织而言都变得极为重要。61%的营销决策者表示,他们在努力访问或整合去年所需的数据。

但是,访问适合于短期内分析大量数据的技术非常麻烦。尽管许多组织都有记录大量数据的方法,但它们只是无法充分处理和分析这些数据。

这种情况通常始于CEO选择招募数据科学家并组建数据分析团队。但是,数据团队怀着令人难以置信的志向来到公司,但没有明确的指导来发现要解决的业务问题。

但是,数据科学家对业务没有实际的了解,业务负责人也不知道数据分析师应该做什么或如何利用它们。当业务负责人和数据科学家试图弄清如何建立联系时,几乎不会产生业务价值。

了解目标

利用大数据的方法是了解可以使您的业务实现的目标。尽管大数据通常与市场营销和电子商务业务相关,但认为数据仅限于这些小区域可能是一种混淆。跨行业的组织可以通过合法分析从各种角度受益于数据,从而使组织能够在竞争中脱颖而出。这样的做法同样可以被用来在潜在错误发生之前发现它们,或防止欺诈,特别是在金融部门。

围绕使用数据科学的热情会导致过度驱动的目标,从而影响整个组织。无论如何,尤其是在大型组织中,事实是,遗留数据系统太多,实际问题过多,数据科学团队中的人员太少,无法在短期内为整个公司创造关键的业务提升。通常,业绩不及期望值。最后,几乎没有创造任何商业价值。

数据相关性

确定数据的真实价值很重要。如何收集数据?以随机方式排列的数据可能不准确,充满缺陷并且根本毫无价值。

这样,在首先花费巨额资金分析数据之前,分析数据的真实准确性非常重要。这将帮助您确定信息是否包含任何重要见解。如果不是,请在逐步进行之前以逐步准确的方式收集数据。

资料使用

尽管数据分析扎根于企业并与企业保持紧密联系,但很大程度上取决于各个企业负责人是否选择以及如何使用它。有些人抓住了它并取得了值得注意的成果;其他人不确定该怎么做,或者更可能避免这样做。事实证明,数据分析通常只是改进的业务报告。数据库,框架和工具倍增。通过不同的努力,很难扩展最终的活动并确定正在产生多少业务价值。

可视化

当您确定了如何收集准确的信息时,就该从信息中挖掘见识了。可视化是此过程的关键部分,因为它使您能够以越来越合理的方式表示数据。

您的团队很有可能会遇到几个数字有些笨拙的人。为了确保您的信息得到充分利用,您必须以吸引人的视觉方式展示数据。

通过使用特定工具(例如Google Charts或Datawrapper),可以将信息更改为图表。强烈建议这样做。图表是有效理解的,将有助于确保包括并锁定每个同事。

业务问题

认识到几个“有影响力的”业务问题,这些问题要有明确的特征,可以快速解决并可以带来明确的业务价值,然后将重点放在那些可以显示业务成果的问题上。特定的业务问题促使团队确定所需的信息和要利用的分析。

快速成功展示了商业价值。例如,一家从事医学影像诊所工作的组织认为,患者“没出诊”的影响很大。该组织着手预计并减少没有任何节目来支持包括患者,医生和技术人员在内的每个人。减少缺席人数可直接提高利润。没有可行的替代业务成果来建立数据分析信誉和维持承诺的能力。

数据化为行动

如果您无法将这些努力解释为富有成效的行动,那么处理大数据并能够分析这些数据将不会给您带来好处。的确,获得对信息分析重要的工具基本上是一项积极的发展。无论最终目标是提高安全性还是提高利润,重要的是您要懂得如何将获得的知识转变为有效的行动。

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