Samfunnet har gjennomsyret begrepet «intuisjon» – bare å vite når noe er riktig eller galt—med en enorm mengde prestisje, betydning og innflytelse.faktisk, ifølge noen studier, stoler mer enn halvparten Av Amerikanerne på deres «tarm» for å bestemme hva de skal tro, selv når de konfronteres med bevis som taler for det motsatte.begrepet intuisjon har blitt så romantisert i det moderne liv at det nå er en del av hvor mange som snakker om og forstår «geniene» i vår generasjon. I vitenskapen er For eksempel Albert Einstein ofte sitert som å si, «det intuitive sinnet er en hellig gave», Og I virksomheten er Steve Jobs sitert som å si: «Ha mot til å følge ditt hjerte og intuisjon; de vet på en eller annen måte allerede hva du vil bli.»selv om intuisjon kan være et nyttig verktøy, ville det være en feil å basere alle beslutninger rundt en ren magefølelse.mens intuisjon kan gi en anelse eller gnist som starter deg ned en bestemt bane, er det gjennom data som du bekrefter, forstår og kvantifiserer. Ifølge en undersøkelse av Mer Enn 1000 toppledere utført Av PwC, er svært datadrevne organisasjoner tre ganger mer sannsynlig å rapportere betydelige forbedringer i beslutningsprosessen sammenlignet med de som stoler mindre på data.

er du interessert i å lære hvordan datadrevne beslutninger kan gjøre deg i stand til å bli en mer effektiv entreprenør eller medlem av organisasjonen? Nedenfor finner du informasjon om fordelene ved å bli mer datadrevet, samt en rekke trinn du kan ta for å bli mer analytisk i prosessene dine.

Hva Er Datadrevet Beslutningstaking?

datadrevet beslutningstaking (noen ganger forkortet DDDM) er prosessen med å bruke data for å informere beslutningsprosessen og validere et handlingsforløp før du forplikter deg til det.

i virksomheten er dette sett i mange former. For eksempel kan et selskap:

• Samle svar på spørreundersøkelser for å identifisere produkter, tjenester og funksjoner kundene ønsker
• Gjennomføre brukertesting for å observere hvordan kundene er tilbøyelige til å bruke sine produkter eller tjenester, og for å identifisere potensielle problemer som bør løses før en full utgivelse
• Lansere et nytt produkt eller en tjeneste i et testmarked for å teste farvannet og forstå hvordan et produkt kan prestere i markedet
• Analyser endringer i demografiske data for å fastslå forretningsmuligheter eller trusler

hvordan nøyaktig data kan innlemmes i beslutningsprosessen vil avhenge av en rekke faktorer, for eksempel forretningsmål og typer og kvalitet på data du har tilgang til.innsamling og analyse av data har lenge spilt en viktig rolle i bedriftsnivå selskaper og organisasjoner. Men ettersom menneskeheten genererer mer enn 2,5 quintillion byte med data hver dag, har det aldri vært enklere for bedrifter av alle størrelser å samle inn, analysere og tolke data til ekte, handlingsbar innsikt. Selv om data-drevet beslutningstaking har eksistert i virksomheten i en eller annen form i århundrer, er det et virkelig moderne fenomen.

Eksempler på Datadrevet Beslutningstaking

Dagens største og mest vellykkede organisasjoner bruker data til sin fordel når de tar effektive forretningsbeslutninger. For bedre å forstå hvordan organisasjonen kan innlemme dataanalyse i sin beslutningsprosess, bør du vurdere suksesshistoriene til disse kjente virksomhetene.

Lederutvikling Hos Google

Google opprettholder et tungt fokus på hva det refererer til som «people analytics.»Som en del Av En av Sine kjente people analytics-initiativer, Project Oxygen, utvunnet Google data fra mer enn 10 000 ytelsesvurderinger og sammenlignet dataene med ansattes retensjonsrater. Google brukte informasjonen til å identifisere vanlig atferd hos ledere med høy ytelse, og opprettet opplæringsprogrammer for å utvikle disse kompetansene. Disse anstrengelsene økte median favorability score for ledere fra 83 prosent til 88 prosent.

Eiendomsbeslutninger På Starbucks

etter at hundrevis Av Starbucks-steder ble stengt i 2008, lovet Daværende ADMINISTRERENDE DIREKTØR Howard Schultz at selskapet ville ta en mer analytisk tilnærming til å identifisere fremtidige butikksteder. Starbucks samarbeider nå med et stedanalyseselskap for å finne ideelle butikksteder ved hjelp av data som demografi og trafikkmønstre. Organisasjonen vurderer også innspill fra sine regionale lag før de tar beslutninger. Starbucks bruker disse dataene til å bestemme sannsynligheten for suksess for et bestemt sted før du tar på en ny investering.

Drive Salg På Amazon

Amazon bruker data til å bestemme hvilke produkter de bør anbefale til kunder basert på deres tidligere kjøp og mønstre i søkeatferd. I stedet for å blindt foreslå et produkt, Bruker Amazon dataanalyse og maskinlæring for å drive sin anbefalingsmotor. McKinsey anslått at i 2017 kunne 35 prosent Av Amazons forbrukerkjøp være knyttet til selskapets anbefalingssystem.

Fordeler Med Datadrevet Beslutningstaking

du Vil Ta Mer Trygge Beslutninger

Når du begynner å samle inn og analysere data, vil du sannsynligvis finne ut at det er lettere å nå en trygg beslutning om nesten enhver forretningsutfordring, enten du bestemmer deg for å lansere eller avslutte et produkt, justere markedsføringsmeldingen, grenen til et nytt marked eller noe helt annet.

Data utfører flere roller. På den ene siden tjener det til å benchmark hva som eksisterer, noe som gjør at du bedre kan forstå hvilken innvirkning enhver beslutning du gjør vil ha på virksomheten din.

Utover dette er data logisk og konkret på en måte som tarminstinkt og intuisjon ganske enkelt ikke er. ved å fjerne de subjektive elementene fra dine forretningsbeslutninger, kan du skape tillit til deg selv og din bedrift som helhet. Denne tilliten tillater organisasjonen å forplikte seg fullt ut til en bestemt visjon eller strategi uten å være altfor bekymret for at feil beslutning er gjort.Bare fordi en beslutning er basert på data, betyr det ikke at det alltid vil være riktig. Mens dataene kan vise et bestemt mønster eller foreslå et bestemt utfall, hvis datainnsamlingsprosessen eller tolkningen er feil, vil enhver beslutning basert på dataene være unøyaktig. Dette er grunnen til at virkningen av hver forretningsbeslutning bør måles og overvåkes regelmessig.

Relatert: 3 Eksempler På Forretningsanalyse i Aksjon

Du Blir Mer Proaktiv

Når du først implementerer en datadrevet beslutningsprosess, er det sannsynlig å være reaksjonær i naturen. Dataene forteller en historie, som du og din organisasjon må reagere på.Selv om dette er verdifullt i seg selv, er det ikke den eneste rollen som data og analyse kan spille i virksomheten din. Gitt nok praksis og riktig type og mengde data, er det mulig å utnytte det på en mer proaktiv måte-for eksempel ved å identifisere forretningsmuligheter før konkurrentene gjør det, eller ved å oppdage trusler før de blir for alvorlige.

Du Kan Realisere Kostnadsbesparelser

det er mange grunner til at en bedrift kan velge å investere i et big data-initiativ og sikte på å bli mer datadrevet i sine prosesser. Ifølge En nylig undersøkelse Av Fortune 1,000-ledere utført Av NewVantage Partners For Harvard Business Review, varierer disse tiltakene i suksessraten.

En av de mest effektive tiltakene, ifølge undersøkelsen, bruker data for å redusere utgiftene. Av organisasjonene som startet prosjekter for å redusere utgifter, har mer enn 49 prosent sett verdi fra sine prosjekter. Andre tiltak har vist mer blandede resultater.

«Big data blir allerede brukt til å forbedre operasjonell effektivitet,» Sa Randy Bean, ADMINISTRERENDE direktør Og administrerende partner I konsulentfirmaet NewVantage Partners, da han annonserte resultatene av undersøkelsen. «Og evnen til å ta informerte beslutninger basert på den aller nyeste oppdaterte informasjonen blir raskt den vanlige normen.»

hvordan bli mer datadrevet

hvis du har et mål om å bli mer datadrevet i din tilnærming til virksomheten, er det mange skritt du kan ta for å nå dette målet. Her er en titt på noen av måtene du kan nærme deg dine daglige oppgaver med en analytisk tankegang.

Se Etter Mønstre Overalt

dataanalyse er i sitt hjerte et forsøk på å finne et mønster i eller korrelasjon mellom forskjellige datapunkter. Det er fra disse mønstrene og korrelasjonene at innsikt og konklusjoner kan trekkes.det første trinnet i å bli mer datadrevet er å ta en bevisst beslutning om å være mer analytisk—både i virksomheten og i ditt personlige liv. Selv om dette kan virke enkelt, er det noe som tar praksis.

Enten du er på kontoret helle over regnskapet, står i kø på matbutikk, eller pendling på toget, se etter mønstre i dataene rundt deg. Når du har lagt merke til disse mønstrene, praksis ekstrapolere innsikt og prøve å trekke konklusjoner om hvorfor de eksisterer. Denne enkle øvelsen kan hjelpe deg å trene deg selv til å bli mer data-drevet i andre områder av livet ditt.

Knytt Hver Beslutning Tilbake til Dataene

når du blir presentert med en beslutning, enten forretningsmessig eller personlig, gjør ditt beste for å unngå å stole på tarminstinkt eller tidligere oppførsel når du bestemmer et handlingsforløp. I stedet gjør en bevisst innsats for å anvende en analytisk tankegang.

Identifiser hvilke data du har tilgjengelig som kan brukes til å informere din beslutning. Hvis det ikke finnes data, bør du vurdere hvordan du kan samle det på egen hånd. Når du har dataene, analysere den, og bruke noen innsikt for å hjelpe deg å gjøre din beslutning. Som med mønster-spotting øvelsen, er ideen å gi deg selv nok praksis at analysen blir en naturlig del av beslutningsprosessen.

Visualisere Betydningen bak Dataene

datavisualisering er en stor del av dataanalyseprosessen. Det er nesten umulig å utlede mening fra en tabell med tall. Ved å lage engasjerende grafikk i form av diagrammer og grafer, kan du raskt identifisere trender og trekke konklusjoner om dataene.

Gjør deg kjent med populære datavisualiseringsteknikker og-verktøy, og øv på å lage visualiseringer med enhver form for data du har lett tilgjengelig. Dette kan være så enkelt som å lage en graf for å visualisere dine månedlige forbruksvaner og trekke konklusjoner fra visualiseringen. Du kan deretter bruke denne innsikten til å lage et personlig budsjett for neste måned. Etter å ha fullført denne øvelsen, har du gjort en datadreven beslutning.

Vurdere Å Fremme Din Utdanning

Hvis du er ukomfortabel med ideen om å lære å innlemme data i beslutningsprosessen på egen hånd, er det en rekke pedagogiske alternativer du kan forfølge for å utvikle data vitenskap ferdigheter som trengs for å lykkes.

Hvilket alternativ som gir mest mening, vil avhenge av dine personlige og profesjonelle mål. For eksempel kan personer som vurderer en seriøs karriereendring bestemme seg for å forfølge en mastergrad med vekt på dataanalyse eller datavitenskap. Men for alle andre, bare å ta en online business analytics eller data science kurs kan være nok til å legge grunnlaget nødvendig for å lykkes.

Bruke Data Til Å Svare På Kritiske Spørsmål

Mens det er mange fordeler med datadrevne beslutninger, er det viktig å merke seg at du ikke trenger å ta en alt-eller-ingenting-tilnærming for å komme dit. Ved å starte i det små, benchmarking ytelsen, dokumentere alt, og justere som du går, kan du bli mer data-drevet og trives i organisasjonen.

vil du lære mer om hvordan du bruker data til å informere forretningsbeslutninger i organisasjonen din? Utforsk hvordan våre online analytics-kurs, Som Data Science Ready og Data Science For Business, kan hjelpe deg med å utvikle en datatankegang.
dette innlegget ble oppdatert februar 19, 2021. Den ble opprinnelig publisert 26.August 2019.