Společnost spjat pojem „intuice“—prostě neví, kdy je něco správné nebo špatné—s obrovskou prestiž, význam a vliv.

Ve skutečnosti, podle některých studií, více než polovina Američanů se spoléhat na jejich „střeva“, aby se rozhodnout, čemu věřit, i když jsou konfrontováni s důkazy, které mluví o opaku.

koncept intuice se v moderním životě stal tak romantizovaným, že je nyní součástí toho, kolik lidí mluví a rozumí „géniům“ naší generace. Ve vědě, například, Albert Einstein je často citován jako pořekadlo, „intuitivní mysl je posvátný dar,“ a v podnikání, Steve Jobs je citován jako pořekadlo, „Mít odvahu následovat své srdce a intuici; nějak už vědí, co chcete, aby se stal.“

ačkoli intuice může být užitečným nástrojem, bylo by chybou založit všechna rozhodnutí na pouhém pocitu střeva.

Zatímco intuice může poskytnout tušení nebo jiskra, která začne vás konkrétní cestu, to je přes data, která umožní ověřit, pochopit a kvantifikovat. Podle průzkumu více než 1000 vedoucích pracovníků, provedeného PwC, vysoce data-řízené organizace jsou třikrát více pravděpodobné, že zpráva, významné zlepšení v rozhodování ve srovnání s těmi, kteří se spoléhají méně na data.

zajímá Vás, jak vám rozhodování založené na datech může umožnit být efektivnějším podnikatelem nebo členem vaší organizace? Níže je informace o výhodách stále více data-řízený, stejně jako počet kroků, které můžete podniknout, aby se stal více analytických ve vašich procesech.

co je rozhodování založené na datech?

Data-řízený rozhodování (někdy zkráceně jako DDDM) je proces, pomocí údajů informovat svého rozhodovacího procesu a ověřit průběh akce před spácháním k ní.

v podnikání je to vidět v mnoha podobách. Například společnost může:

• Sbírat výsledky průzkumu k identifikaci produktů, služeb, a nabízí svým zákazníkům by rádi
• Provádět uživatelská testování pozorovat, jak zákazníci mají sklon používat své výrobky nebo služby a identifikovat potenciální problémy, které by měly být vyřešeny před vydáním plné verze
• Spuštění nového produktu nebo služby v testu trhu za účelem testování vody, a pochopit, jak se produkt může provádět na trhu
• Analyzovat posuny v demografické údaje s cílem určit, obchodní příležitosti nebo hrozby

Jak přesně data mohou být začleněny do rozhodovací proces bude záviset na řadě faktorů, jako jsou vaše obchodní cíle a typy a kvalita dat, ke kterým máte přístup.

sběr a analýza dat již dlouho hraje důležitou roli v korporacích a organizacích na podnikové úrovni. Ale jako lidstvo generuje více než 2,5 trilionů bajtů data každý den, je to nikdy nebylo jednodušší pro podniky všech velikostí, aby sbírat, analyzovat a interpretovat data v reálném, žalovatelné postřehy. Ačkoli rozhodování založené na datech existuje v podnikání v té či oné podobě po staletí, je to skutečně moderní fenomén.

příklady rozhodování založeného na datech

dnešní největší a nejúspěšnější organizace využívají data ve svůj prospěch při rozhodování s vysokým dopadem na podnikání. Chcete-li lépe porozumět tomu, jak může vaše organizace začlenit analýzu dat do svého rozhodovacího procesu, zvažte příběhy o úspěchu těchto známých podniků.

rozvoj vedení společnosti Google

Google se intenzivně zaměřuje na to, co označuje jako „people analytics.“Jako součást jedné z jeho známých lidí analytics iniciativy, Projekt Kyslíku, Google těží data z více než 10.000 hodnocení výkonnosti a porovnání dat s zaměstnance retenční sazby. Google tyto informace použil k identifikaci běžného chování vysoce výkonných manažerů a vytvořil vzdělávací programy pro rozvoj těchto kompetencí. Tyto snahy posílily střední favorability skóre pro manažery z 83 procent na 88 procent.

Realitní Rozhodnutí ve Starbucks

Po stovky Starbucks místech byly uzavřeny v roce 2008, pak-CEO Howard Schultz slíbil, že společnost bude mít více analytický přístup k budoucí identifikaci umístění obchodu.

Starbucks nyní partneři s umístění-analytika společnosti určit ideální umístění obchodu pomocí dat, jako jsou demografické údaje a vzory provozu. Organizace také zvažuje vstup od svých regionálních týmů před přijetím rozhodnutí. Starbucks používá tato data k určení pravděpodobnosti úspěchu pro konkrétní místo před přijetím nové investice.

řízení prodeje na Amazonu

Amazon používá data k rozhodnutí, které produkty by měli zákazníkům doporučit na základě jejich předchozích nákupů a vzorců chování při vyhledávání. Spíše než slepě navrhovat produkt, Amazon používá analýzu dat a strojové učení k řízení svého doporučovacího motoru. McKinsey odhadl, že v roce 2017 by 35 procent spotřebitelských nákupů Amazonu mohlo být vázáno zpět na systém doporučení společnosti.

Výhody Data-Řízený Rozhodování

budeš jistější Rozhodnutí

Jakmile začnete sběr a analýzu dat, budete pravděpodobně zjistíte, že je snazší dosáhnout sebevědomý rozhodnutí o prakticky jakékoliv obchodní výzvou, zda se budete rozhodovat, zahájit nebo přerušit výrobku, upravte vaše marketingové sdělení, větev na nový trh, nebo něco úplně jiného.

Data plní více rolí. Na jedné straně slouží k benchmarku toho, co v současné době existuje, což vám umožní lépe porozumět dopadu, který bude mít jakékoli rozhodnutí na vaše podnikání.

Za to, dat je logické a betonu tak, že instinkt a intuici prostě nejsou. Tím, že odstraní subjektivní prvky z vaše obchodní rozhodnutí, můžete vštípit důvěru v sebe a svou společnost jako celek. Tato důvěra umožňuje vaší organizaci plně se zavázat k určité vizi nebo strategii, aniž by se příliš obávala, že bylo učiněno špatné rozhodnutí.

jen proto, že rozhodnutí je založeno na datech, neznamená, že bude vždy správné. Zatímco data mohou vykazovat určitý vzorec nebo navrhnout určitý výsledek, pokud je proces sběru nebo interpretace dat Chybná, pak by jakékoli rozhodnutí založené na datech bylo nepřesné. Proto by měl být dopad každého obchodního rozhodnutí pravidelně měřen a sledován.

Související: 3 Příklady Business Analytics v Akci

Budete Stát se Více Proaktivní

Když jste poprvé zavést data-řízený rozhodování, je pravděpodobné, že bude reakční povahy. Data vypráví příběh, na který musíte vy a vaše organizace reagovat.

i když je to cenné samo o sobě, není to jediná role, kterou mohou data a analýza hrát ve vašem podnikání. Vzhledem k tomu dostatek praxe a správné druhy a množství dat, je možné využít ve více proaktivní způsobem—například pomocí identifikace obchodní příležitosti, než to udělá vaše konkurence, nebo při zjištění hrozby dříve, než oni rostou příliš vážně.

můžete realizovat úspory nákladů

existuje mnoho důvodů, proč by se firma mohla rozhodnout investovat do velké datové iniciativy a usilovat o to, aby se ve svých procesech více řídila daty. Podle nedávného průzkumu vedoucích pracovníků Fortune 1,000 provedeného společností NewVantage Partners pro Harvard Business Review se tyto iniciativy liší v míře úspěchu.

jednou z nejvlivnějších iniciativ je podle průzkumu využití dat ke snížení nákladů. Z organizací, které zahájily projekty určené ke snížení nákladů, více než 49 procent vidělo hodnotu svých projektů. Jiné iniciativy ukázaly smíšenější výsledky.

„Big data se již používají ke zlepšení provozní efektivity,“ řekl Randy Bean, generální ředitel a řídící partner poradenské firmy NewVantage Partners, když oznámil výsledky průzkumu. „A schopnost činit informovaná rozhodnutí na základě nejnovějších aktuálních informací se rychle stává běžnou normou.“

Jak se Stát Více Data-Driven

Pokud máte za cíl stále více data-driven ve vašem přístupu k podnikání, existuje mnoho kroků, které můžete podniknout k dosažení tohoto cíle. Zde je pohled na některé ze způsobů, jak můžete přistupovat ke svým každodenním úkolům s analytickým přístupem.

hledat vzory všude

Analýza dat je ve svém srdci pokusem najít vzor uvnitř nebo korelaci mezi různými datovými body. Z těchto vzorců a korelací lze vyvodit poznatky a závěry.

prvním krokem k získání více dat je vědomé rozhodnutí být analytičtější – jak v podnikání, tak ve vašem osobním životě. I když se to může zdát jednoduché, je to něco, co vyžaduje praxi.

ať už jste v kanceláři nalévání účetní závěrky, stojí ve frontě v obchodě s potravinami, nebo dojíždění ve vlaku, podívejte se na vzory v datech kolem vás. Jakmile si tyto vzorce všimnete, Procvičte si extrapolaci poznatků a pokuste se vyvodit závěry o tom, proč existují. Toto jednoduché cvičení vám pomůže vycvičit se, abyste se stali více datovými v jiných oblastech vašeho života.

Kravatu Každé Rozhodnutí Zpět na Údaje

vždy, když budete postaveni před rozhodnutí, zda s podnikáním nebo osobní povahy, dělat to nejlepší, aby se zabránilo spoléhat na instinkt nebo chování v minulosti při určování průběhu akce. Místo toho se vědomě snažte aplikovat analytické myšlení.

Určete, jaké údaje máte k dispozici a které lze použít k informování vašeho rozhodnutí. Pokud žádná data neexistují, zvažte způsoby, jak je můžete sbírat sami. Jakmile budete mít data, analyzujte je a použijte jakékoli poznatky, které vám pomohou při rozhodování. Stejně jako u cvičení se vzorem, myšlenkou je dát si dostatek praxe, aby se analýza stala přirozenou součástí vašeho rozhodovacího procesu.

vizualizujte význam dat

vizualizace dat je obrovskou součástí procesu analýzy dat. Je téměř nemožné odvodit význam z tabulky čísel. Vytvořením poutavých vizuálů ve formě grafů a grafů budete moci rychle identifikovat trendy a vyvodit závěry o datech.

seznamte se s populárními technikami a nástroji pro vizualizaci dat a procvičte si vytváření vizualizací s jakoukoli formou dat, která máte k dispozici. To může být stejně jednoduché jako vytvoření grafu pro vizualizaci vašich měsíčních výdajových návyků a vyvození závěrů z vizualizace. Tyto poznatky pak můžete použít k vytvoření osobního rozpočtu na příští měsíc. Po dokončení tohoto cvičení, úspěšně jste učinili rozhodnutí založené na datech.

Zvažte Prosazování Své Vzdělání

Pokud jste nepříjemné s myšlenkou naučit se, jak začlenit data do vašich rozhodovací proces na vlastní pěst, existuje řada vzdělávacích možností, které můžete sledovat, aby rozvíjet vědecké údaje dovednosti potřebné k úspěchu.

která možnost dává největší smysl, bude záviset na vašich osobních a profesionálních cílech. Například jednotlivci, kteří uvažují o vážné změně kariéry, se mohou rozhodnout pokračovat v magisterském studiu s důrazem na analýzu dat nebo vědu o datech. Ale pro všechny ostatní, pouhé absolvování kurzu online obchodní analýzy nebo datové vědy by mohlo stačit k položení základů nezbytných pro úspěch.

Použití Dat Odpovědět na Kritické Otázky

i Když existuje mnoho výhod pro data-řízené rozhodování, je důležité si uvědomit, že nemusíte mít všechno nebo nic přístupu, aby se tam dostat. Spuštěním malé, srovnávání výkonnosti, dokumentovat vše, co, a nastavení, jak si jít, můžete se stát více dat-řízený a prosperovat ve vaší organizaci.

Chcete se dozvědět více o tom, jak používat data k informování obchodních rozhodnutí ve vaší organizaci? Prozkoumejte, jak vám naše online analytické kurzy, jako je Data Science Ready a Data Science for Business, mohou pomoci vyvinout datové myšlení.
tento příspěvek byl aktualizován 19. února 2021. Původně byl publikován 26.srpna 2019.