Podejmowanie decyzji opartych na danych: przewodnik krok po kroku

Kiedy w pracy zbliża się konieczność podjęcia decyzji, często trudno jest wybrać właściwy kierunek. Jeśli podążysz za intuicją, możesz czuć się pewniej co do swoich wyborów, ale czy będą one właściwe dla członków Twojego zespołu? Kiedy podejmujesz decyzje w oparciu o fakty, możesz czuć się pewniej, wiedząc, że Twoje wybory są oparte na danych i mają na celu maksymalizację wpływu na business.

Niezależnie od tego, czy chodzi o wyprzedzenie konkurencji, czy zwiększenie rentowności, podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest kluczowym elementem strategii biznesowej we współczesnym świecie. Poniżej przedstawiamy zalety podejmowania decyzji w oparciu o dane oraz wskazówki dotyczące podejmowania takich decyzji w pracy.

Narzędzia do podejmowania decyzji dla firm stosujących metodologię Agile

Z tego e-booka dowiesz się, jak zapewnić pracownikom umiejętności, które pomogą im podejmować lepsze decyzje, aby Twoja firma mogła się zmieniać, dostosowywać i radzić sobie z wyzwaniami skuteczniej niż konkurencja.

Pobierz pełny raport

Czym jest podejmowanie decyzji w oparciu o dane (DDDM)?

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane to proces polegający na gromadzeniu danych na podstawie kluczowych wskaźników efektywności (KPI) Twojej firmy i przekształcaniu tych danych w przydatne statystyki. Aby usprawnić ten proces, możesz skorzystać z szablonu Kluczowe wskaźniki efektywności (ang. KPI), który pozwoli Ci uporządkować wskaźniki w jednym miejscu i ułatwi przekształcanie surowych danych w jasne decyzje biznesowe.

W tym procesie możesz korzystać z narzędzi do raportowania business intelligence (BI), które sprawiają, że gromadzenie dużych zbiorów danych jest szybkie i owocne. Narzędzia te upraszczają wizualizację danych, dzięki czemu analiza danych jest dostępna dla osób bez zaawansowanej wiedzy technicznej.  

Co oznacza podejmowanie decyzji w oparciu o dane?

Krótko mówiąc, koncepcja podejmowania decyzji w oparciu o dane odnosi się do wykorzystywania faktów lub danych do znajdowania wzorców, wniosków i statystyk, które mają wpływ na proces decyzyjny. 

Zasadniczo podejmowanie decyzji w oparciu o dane oznacza, że starasz się podejmować decyzje bez uprzedzeń i emocji. W rezultacie możesz mieć pewność, że cele i plan działania Twojej firmy są oparte na dowodach i wzorcach, które z nich wyodrębniłeś, a nie na tym, co lubisz lub czego nie lubisz. 

Dlaczego podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest ważne?

Podejmowanie decyzji w oparciu o dane jest ważne, ponieważ pomaga podejmować decyzje w oparciu o fakty, a nie uprzedzenia. Jeśli zajmujesz stanowisko przywódcze, podejmowanie obiektywnych decyzji jest najlepszym sposobem na zachowanie uczciwości i równowagi. 

Najbardziej świadome decyzje wynikają z danych, które mierzą cele biznesowe i są aktualizowane w czasie rzeczywistym. Możesz agregować dane, aby zobaczyć wzorce i dokonywać prognoz za pomocą oprogramowania do raportowania.

Niektóre decyzje, które możesz podjąć przy wsparciu danych, obejmują:

• Jak zwiększyć zyski i sprzedaż

• Jak wdrożyć dobre praktyki w zarządzaniu

• Jak zoptymalizować operacje

• Jak poprawić wydajność zespołu

Nie każda decyzja będzie mogła być poparta danymi, ale wiele z najważniejszych będzie. 

5 kroków do podejmowania decyzji opartych na danych

Podejmowanie decyzji opartych na danych wymaga praktyki. Jeśli chcesz rozwijać swoje umiejętności przywódcze, musisz wiedzieć, jak przekształcić surowe dane w wykonalne kroki, które będą służyć realizacji inicjatyw Twojej firmy. Poniższe kroki mogą pomóc Ci podejmować lepsze decyzje podczas analizy danych.

1. Poznaj swoją wizję

Zanim zaczniesz podejmować świadome decyzje, musisz zrozumieć wizję swojej firmy na przyszłość. Pomoże Ci to wykorzystać zarówno dane, jak i strategię do tworzenia formularzy decyzji. Wykresy i liczby mają niewielkie znaczenie bez kontekstu, który je wspiera. 

Wskazówka: wykorzystaj roczne cele i kluczowe rezultaty (OKR-y) swojej firmy lub kwartalne wskaźniki KPI zespołu, aby podejmować decyzje oparte na danych.

2. Znajdź źródła danych

Po określeniu celu, nad którym pracujesz, możesz rozpocząć zbieranie danych. 

Używane narzędzia i źródła danych zależą od rodzaju gromadzonych danych. Jeśli Twoim celem jest analiza zestawów danych dotyczących wewnętrznych procesów firmy, użyj uniwersalnego narzędzia do raportowania. Narzędzia do raportowania oferują pojedyncze źródło wiedzy, które pomoże Ci śledzić postępy Twojej organizacji. Niektóre narzędzia do raportowania, takie jak Power BI firmy Microsoft, umożliwiają zbieranie danych z różnych źródeł zewnętrznych. Jeśli chcesz analizować trendy marketingowe lub wskaźniki konkurencji, możesz skorzystać z jednego z tych narzędzi.

Niektóre ogólne wskaźniki sukcesu, które możesz chcieć zmierzyć, obejmują:

• Marża zysku brutto: marża zysku brutto jest obliczana przed odjęciem kosztu sprzedanych towarów od sprzedaży netto firmy.

• Zwrot z inwestycji (ROI): współczynnik między przychodem a inwestycją. Wskaźnik zwrotu z inwestycji jest zazwyczaj używany do określenia, czy przedsięwzięcie jest warte inwestycji czasu i pieniędzy. Po jego użyciu jako wskaźnika business zazwyczaj śledzi on wydajność inwestycji. 

• Produktywność: jest to wskaźnik wydajności wytwarzania towarów i usług przez firmę. Możesz obliczyć go, dzieląc łączne wyjście przez łączne wejście. 

• Łączna liczba klientów: prosty, a jednocześnie efektywny, wskaźnik do śledzenia. Im więcej płacących klientów, tym większy przychód businessu.

• Dochód cykliczny: wskaźnik często używany przez firmy udostępniające oprogramowanie SaaS. Jest to kwota przychodu wygenerowanego przez wszystkich subskrybentów aktywnych w danym okresie. Zazwyczaj mierzy się go w okresie miesięcznym lub rocznym.

Możesz mierzyć wiele innych zestawów danych w zależności od stanowiska i wizji, nad którą pracujesz. Dzięki uczeniu maszynowemu agregowanie danych w czasie rzeczywistym jest prostsze niż kiedykolwiek wcześniej.

Wskazówka: spróbuj stworzyć spójną narrację na podstawie tych wskaźników. Jeśli przychody spadają, przyjrzyj się produktywności i sprawdź, czy możesz znaleźć związek. Analizuj te wskaźniki, aż znajdziesz przyczynę problemu, który próbujesz rozwiązać.  

3. Uporządkuj dane

Uporządkowanie danych w celu poprawy ich wizualizacji ma kluczowe znaczenie dla podejmowania skutecznych decyzji business. Jeśli nie widzisz wszystkich istotnych danych w jednym miejscu i nie rozumiesz, jak są ze sobą powiązane, trudno jest mieć pewność, że podejmowane decyzje są oparte na odpowiednich informacjach.

Wskazówka: jednym ze sposobów na uporządkowanie danych jest skorzystanie z pulpitu nawigacyjnego dla kadry kierowniczej. Pulpit nawigacyjny dla kierownictwa to interfejs z możliwością dostosowywania, który zazwyczaj stanowi funkcję uniwersalnego narzędzia do raportowania. Ten pulpit nawigacyjny wyświetla dane, które mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia celów, niezależnie od tego, czy są one strategiczne, taktyczne, analityczne czy operacyjne.

4. Przeprowadź analizę danych

Po uporządkowaniu danych możesz rozpocząć analizę opartą na danych. Na tym etapie wyodrębnisz z danych przydatne statystyki, które pomogą Ci w procesie decy podejmowania decyzji. 

W zależności od celów możesz przeanalizować dane z pulpitu nawigacyjnego dla kierownictwa w połączeniu z badaniami użytkowników, takimi jak studia przypadków, ankiety lub opinie, aby Twoje wnioski obejmowały doświadczenia klientów. 

Czy Twój zespół chce ulepszyć swoje narzędzia SEO, aby były bardziej konkurencyjne w porównaniu z innymi opcjami dostępnymi na rynku? Zbiory danych, których możesz użyć do określenia niezbędnych ulepszeń, mogą obejmować: 

• Dane dotyczące wyników konkurencji 

• Bieżące dane dotyczące wydajności oprogramowania SEO

• Bieżące dane dotyczące zadowolenia klientów

• Badania użytkowników dotyczące różnych narzędzi SEO/marketingowych

Niektóre z tych informacji będą pochodzić z Twojej organizacji, ale może być konieczne uzyskanie części z nich ze źródeł zewnętrznych. Analiza tych zestawów danych jako całości może być pomocna, ponieważ pozwoli wyciągnąć inny wniosek niż w przypadku analizy każdego zestawu danych z osobna.

Wskazówka: udostępnij swoje narzędzia analityczne całemu zespołowi lub organizacji. Podobnie jak w przypadku każdego wspólnego nakładu pracy, analiza danych jest najskuteczniejsza, gdy przygląda się jej z wielu perspektyw. Możesz zauważyć w danych pewien wzorzec, ale członek zespołu może dostrzec coś zupełnie innego. 

5. Wyciągnij wnioski

Podczas analizy danych prawdopodobnie zaczniesz wyciągać wnioski na temat tego, co widzisz. Jednak Twoje wnioski zasługują na własną sekcję, ponieważ ważne jest, aby doprecyzować to, co widzisz w danych, aby móc dzielić się swoimi ustaleniami z innymi. 

Główne pytania, które należy sobie zadać podczas wyciągania wniosków, to:

• Co z tego, co widzę, już wiedziałem o tych danych?

• Jakie nowe informacje uzyskano na podstawie tych danych?

• W jaki sposób mogę wykorzystać zdobyte informacje, aby osiągnąć swoje cele biznesowe? 

Gdy już odpowiesz na te pytania, oznacza to, że analiza danych zakończyła się sukcesem i możesz podejmować decyzje biznesowe oparte na danych.

Wskazówka: kolejnym krokiem po analizie danych jest zapisanie kilku celów SMART. Teraz, gdy już zgłębiłeś fakty, możesz ustalić osiągalne cele na podstawie tego, czego się nauczyłeś. 

Narzędzia i technologie do podejmowania decyzji w oparciu o dane

Skuteczne podejmowanie decyzji w oparciu o dane (DDDM) we współczesnym środowisku biznesowym wymaga wykorzystania odpowiednich narzędzi i technologii. Organizacje mogą używać tych narzędzi do zbierania, analizowania i interpretowania dużych ilości danych. Dzięki temu mogą przekształcić surowe informacje w praktyczne statystyki, które napędzają ich strategię biznesową.

Oprogramowanie business intelligence

Oprogramowanie do business intelligence (BI) odgrywa kluczową rolę w procesach decyzyjnych opartych na danych. Te zaawansowane platformy agregują dane z różnych źródeł, zapewniając decydentom kompleksowe pulpity nawigacyjne i raporty. Popularne narzędzia BI, takie jak Tableau, Power BI i Looker, oferują zaawansowane możliwości wizualizacji danych, umożliwiając użytkownikom tworzenie interaktywnych wykresów, grafów i map, które sprawiają, że złożone zbiory danych są bardziej zrozumiałe.

Korzystając z oprogramowania BI, organizacje mogą:

• Monitorować kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) w czasie rzeczywistym

• Identyfikować trendy i wzorce w danych biznesowych

• Generować automatyczne raporty dla interesariuszy

• usprawnić współpracę między zespołami dzięki udostępnianiu statystyk.

Narzędzia do analizy danych

Podczas gdy oprogramowanie BI koncentruje się na raportowaniu i wizualizacji, narzędzia do analizy danych zagłębiają się w dane, aby odkryć ukryte wzorce i korelacje. Narzędzia te wykorzystują zaawansowane metody statystyczne i algorytmy do analizy zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych.

Popularne narzędzia do analizy danych obejmują:

• R i Python do analizy statystycznej i modelowania

• SAS do zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego

• Apache Spark do przetwarzania danych na dużą skalę

• Excel do podstawowej analizy danych i manipulacji nimi.

Narzędzia te umożliwiają analitykom danych i data scientistom wykonywanie różnego rodzaju analiz, takich jak:

• Analityka opisowa, aby zrozumieć, co się stało

• Analityka diagnostyczna w celu ustalenia przyczyny zdarzenia

• Analityka predykcyjna do prognozowania przyszłych trendów

• Analityka nakazowa w celu rekomendowania działań

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w DDDM

Podejmowanie decyzji opartych na danych znacznie zwiększyło możliwości analityczne dzięki integracji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Technologie te przetwarzają ogromne ilości danych z niewiarygodną prędkością, identyfikując wzorce i statystyki, których ludzie mogą nie być w stanie dostrzec.

Kluczowe aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w DDDM to:

• Modelowanie predykcyjne do prognozowania przyszłych wyników

• Analiza nastrojów w celu zrozumienia opinii klientów

• silniki rekomendacji do spersonalizowanego marketingu,

• Wykrywanie anomalii w celu identyfikacji oszustw lub błędów

• Przetwarzanie języka naturalnego do analizy danych tekstowych

Firmy takie jak Amazon wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do optymalizacji łańcucha dostaw, przewidywania zachowań klientów i personalizowania rekomendacji produktów, demonstrując potęgę tych technologii w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Mierzenie wpływu podejmowania decyzji w oparciu o dane

Aby naprawdę zrozumieć korzyści płynące z podejmowania decyzji w oparciu o dane, organizacje muszą ustanowić solidne metody mierzenia ich wpływu na wyniki biznesowe.

Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) dla DDDM

KPI to kluczowe wskaźniki, które pomagają organizacjom śledzić skuteczność podejścia opartego na danych. Wybór wskaźników KPI dla DDDM wymaga dokładnego rozważenia wskaźników, które są zgodne z celami biznesowymi i oferują cenne statystyki dotyczące procesu decyzyjnego.

Niektóre ważne wskaźniki KPI do pomiaru wpływu DDDM obejmują:

• Wzrost przychodów: ten kluczowy wskaźnik efektywności (ang. KPI) mierzy wpływ decyzji opartych na danych na wyniki finansowe firmy. Określa on ilościowo korzyści finansowe wynikające z inicjatyw DDDM, takich jak kampanie marketingowe oparte na danych i strategie cenowe oparte na danych.

• Wydajność operacyjna: ten kluczowy wskaźnik efektywności (ang. KPI) mierzy ulepszenia procesów wynikające ze statystyk opartych na danych. Może obejmować takie wskaźniki jak skrócenie czasu cyklu lub zwiększenie wydajności na pracownika, np. śledzenie skrócenia przestojów w produkcji dzięki konserwacji predykcyjnej.

• Satysfakcja klienta: ten kluczowy wskaźnik efektywności (ang. KPI) mierzy, w jaki sposób strategie oparte na danych wpływają na doświadczenia klienta i jego lojalność. Wskaźniki mogą obejmować NPS, wskaźniki retencji lub wartość cyklu życia klienta. Śledzi wpływ wykorzystania danych klientów na rozwój produktów i spersonalizowane doświadczenia.

• Jakość i szybkość decyzji: Kluczowe wskaźniki efektywności (ang. KPI) koncentrują się na usprawnieniu procesu decyzyjnego. Mierzy poprawę szybkości i jakości decyzji, porównując wyniki wyborów dokonanych przy użyciu analizy danych z intuicją oraz oceniając skrócenie czasu podejmowania decyzji dzięki danym w czasie rzeczywistym.

Konsekwentne śledzenie tych wskaźników KPI pozwala organizacjom określić ilościowo cenne statystyki uzyskane w procesie podejmowania decyzji opartych na danych i wykazać ich wymierny wpływ na wyniki finansowe.

Przykłady podejmowania decyzji w oparciu o dane

Chociaż sama analiza danych odbywa się za kulisami, sposób, w jaki decyzje oparte na danych wpływają na konsumenta, jest bardzo widoczny. Oto kilka przykładów podejmowania decyzji w oparciu o dane w różnych branżach: 

Handel elektroniczny 

Czy kiedykolwiek robiąc zakupy online zastanawiałeś się, dlaczego otrzymujesz określone rekomendacje? Prawdopodobnie dzieje się tak, ponieważ kupiłeś coś podobnego w przeszłości lub kliknąłeś określony produkt. 

Rynki internetowe, takie jak Amazon, śledzą ścieżki klientów i używają wskaźników, takich jak współczynnik klikalności i współczynnik odrzuceń, aby określić, z jakimi elementami najczęściej wchodzisz w interakcje. Korzystając z tych danych, sprzedawcy detaliczni są w stanie pokazać Ci produkty, które mogą Ci się spodobać, bez konieczności ich wyszukiwania. 

Opieka zdrowotna

W branży medycznej podejmowanie decyzji w oparciu o dane rewolucjonizuje opiekę nad pacjentami i strategie leczenia. Szpitale i kliniki wykorzystują elektroniczną dokumentację medyczną (EHR) do analizy wzorców w danych pacjentów, pomagając lekarzom w dokonywaniu bardziej świadomych diagnoz i planów leczenia. Na przykład, analizując dane historyczne dotyczące objawów, leczenia i wyników, pracownicy służby zdrowia mogą przewidzieć, którzy pacjenci są bardziej narażeni na wystąpienie określonych schorzeń.

Ponadto firmy farmaceutyczne wykorzystują big data, aby usprawnić procesy opracowywania leków. Analizując ogromne ilości danych z badań genetycznych i klinicznych, naukowcy mogą szybciej i skuteczniej identyfikować obiecujące leki.

Finanse

Instytucje finansowe wykorzystują dane na wiele różnych sposobów, od oceny ryzyka po segmentację klientów. Ryzyko jest szczególnie powszechne w sektorze finansowym, dlatego ważne jest, aby firmy były w stanie określić współczynnik ryzyka przed podjęciem jakichkolwiek istotnych decyzji. Dane historyczne to najlepszy sposób na zrozumienie potencjalnych ryzyk, zagrożeń i prawdopodobieństwa ich wystąpienia. 

Instytucje finansowe wykorzystują również dane klientów do określania rynku docelowego. Grupowanie konsumentów na podstawie statusu społeczno-ekonomicznego, nawyków związanych z wydatkami i innych czynników pozwala firmom finansowym określić, którzy konsumenci mają największą wartość w całym okresie życia, i skierować do nich swoje działania. 

Transport

Analityka danych odgrywa również ogromną rolę w określaniu bezpiecznego transportu. Inicjatywa dotycząca danych bezpieczeństwa amerykańskiego działu transportu podkreśla rolę, jaką dane odgrywają w poprawie bezpieczeństwa transportu. 

Raport zawiera dane dotyczące wszystkich rodzajów wypadków samochodowych i ocenia czynniki, takie jak pogoda i warunki drogowe, aby odkryć źródło problemów. Korzystając z twardych faktów, dział może pracować nad wdrożeniem większej liczby środków bezpieczeństwa.

Narzędzia do podejmowania decyzji dla firm stosujących metodologię Agile

Z tego e-booka dowiesz się, jak zapewnić pracownikom umiejętności, które pomogą im podejmować lepsze decyzje, aby Twoja firma mogła się zmieniać, dostosowywać i radzić sobie z wyzwaniami skuteczniej niż konkurencja.

Pobierz pełny raport

Korzyści z podejmowania decyzji w oparciu o dane

Podejmowanie decyzji w oparciu o analizy to coś więcej niż tylko pomocna umiejętność – jest ona kluczowa, jeśli chcesz dawać dobry przykład i wspierać kulturę opartą na danych. 

Kiedy wykorzystujesz dane do podejmowania decyzji, możesz mieć pewność, że Twój business pozostaje uczciwy, zorientowany na cel i skoncentrowany na doskonaleniu.

Podejmuj decyzje z pewnością

Firmy, które wyprzedzają swoich konkurentów, robią to, ponieważ są przekonane o swojej zdolności do odniesienia sukcesu. Jeśli osoby decyzyjne w biznesie wahają się w swoich wyborach, może to prowadzić do błędów, wysokiej rotacji członków zespołu i słabego zarządzania ryzykiem. 

Kiedy wykorzystujesz dane do podejmowania najważniejszych decyzji biznesowych, czujesz się pewnie w tych decyzjach, które popchną Ciebie i Twój zespół do przodu. Pewność siebie może prowadzić do podniesienia morale zespołu i lepszych wyników.

Zapobieganie uprzedzeniom

Wykorzystywanie danych do podejmowania decyzji chroni przed wszelkimi uprzedzeniami wśród liderów business. Możesz nie zdawać sobie sprawy ze swoich uprzedzeń, ale faworyzowanie lub wartości mogą wpływać na sposób podejmowania decyzji. 

Podejmowanie decyzji bezpośrednio na podstawie faktów i liczb sprawia, że są one obiektywne i sprawiedliwe. Oznacza to również, że masz coś, co może uzasadnić Twoje decyzje, gdy członkowie zespołu lub interesariusze zapytają, dlaczego zdecydowałeś się zrobić to, co zrobiłeś.

Znajdź nierozwiązane pytania

Bez wykorzystania danych wiele pytań pozostaje bez odpowiedzi. Mogą również pojawić się pytania, o których istnieniu nie wiedziałeś, dopóki nie ujawniły ich Twoje zestawy danych. Każda ilość danych może przynieść korzyści Twojemu zespołowi, zapewniając lepszą wizualizację obszarów, których nie można zobaczyć bez statystyk, wykresów i diagramów. 

Kiedy wyłonisz te pytania, możesz mieć pewność, że Twoje decyzje zostały podjęte z uwzględnieniem wszystkich istotnych informacji.

Wyznacz mierzalne cele

Korzystanie z danych to jeden z najprostszych sposobów na wyznaczanie mierzalnych celów dla zespołu i ich skuteczne osiąganie. Analizując wewnętrzne dane dotyczące wyników z przeszłości, możesz określić, co należy poprawić i jak najdokładniej określić swoje cele. Na przykład Twój zespół może wykorzystać dane do określenia następujących celów:

• Zwiększenie liczby klientów o 20% rok do roku

• Zmniejszenie ogólnych wydatków budżetowych o 20 000 USD w każdym kwartale

• Zmniejszenie wydatków budżetowych projektu o 500 USD

• zwiększenie zatrudnienia o 10 członków zespołu w każdym kwartale;

• Zmniejszenie kosztu zatrudnienia o 500 USD 

Bez danych Twoja firma miałaby trudności z określeniem, na co wydaje pieniądze i gdzie mogłaby obciąć koszty. Wyznaczanie mierzalnych celów prowadzi do podejmowania decyzji opartych na danych, ponieważ po ich ustaleniu określisz, jak zmniejszyć ogólny budżet lub zwiększyć liczbę klientów.

Usprawnienie procesów firmy

Istnieją sposoby na usprawnienie procesów w firmie bez korzystania z danych, ale gdy obserwujesz trendy w wydajności członków zespołu za pomocą liczb lub analizujesz wzorce wydatków firmy za pomocą wykresów, wprowadzane przez Ciebie usprawnienia procesów będą oparte na czymś więcej niż tylko na obserwacji. 

Procesy, które możesz ulepszyć dzięki danym, mogą obejmować:

• Zarządzanie ryzykiem w oparciu o dane finansowe

• Szacowanie kosztów na podstawie danych dotyczących cen rynkowych

• wdrażanie członków zespołu na podstawie danych dotyczących wydajności nowych pracowników;

• Obsługa klienta w oparciu o dane z opinii klientów

Zmiana procesu w firmie może być trudna, jeśli nie masz pewności co do wyniku, ale możesz być pewny swoich decyzji, gdy masz przed sobą fakty.

Wyzwania związane z wdrażaniem podejmowania decyzji w oparciu o dane

Chociaż korzyści z podejmowania decyzji w oparciu o dane są oczywiste, organizacje często napotykają na kilka wyzwań podczas wdrażania tego podejścia. Zrozumienie i sprostanie tym wyzwaniom ma kluczowe znaczenie dla pomyślnego przyjęcia kultury opartej na danych.

Jakość i dokładność danych

Podstawą skutecznego podejmowania decyzji opartych na danych jest jakość i dokładność wykorzystywanych danych. Niska jakość danych może prowadzić do błędnej analizy, a w konsekwencji do podejmowania niewłaściwych decyzji.

Z drugiej strony dobre zarządzanie danymi zapewnia dokładne i ukończone informacje do analizy ilościowej. Obejmuje to ustandaryzowane gromadzenie danych, regularne audyty i usuwanie luk w danych. Dzięki wiarygodnym danym organizacje mogą podejmować świadome decyzje i unikać kosztownych błędów.

Zapewnienie bezpieczeństwa i ochrony danych

Bezpieczeństwo i prywatność danych to kwestie o kluczowym znaczeniu, ponieważ organizacje gromadzą i analizują coraz większe ilości danych. Zgodność z przepisami, takimi jak RODO, CCPA i HIPAA, ma kluczowe znaczenie.

Możesz uporządkować proces zgodności za pomocą szablonu listy kontrolnej zgodności z RODO, aby śledzić szyfrowanie, kontrolę dostępu i aktualizacje systemu.

Pokonywanie oporu przed zmianami

Podczas wdrażania podejmowania decyzji w oparciu o dane często pojawia się opór wobec zmian. Ta zmiana kulturowa wymaga skutecznych strategii zarządzania zmianami. Jasna komunikacja dotycząca korzyści, zaangażowanie kluczowych interesariuszy i otwarte rozwiązywanie problemów mogą pomóc przezwyciężyć opór. Ponadto wyposażenie pracowników w niezbędne umiejętności poprzez programy szkoleniowe i mentorskie ma kluczowe znaczenie dla wspierania kultury opartej na danych.

Skalowanie zarządzania danymi

Zarządzanie dużymi zbiorami danych stwarza zarówno możliwości, jak i wyzwania. Duże zbiory danych wymagają rozwiązań do przechowywania, takich jak systemy oparte na chmurze, jeziora danych lub modele hybrydowe. Wydajne przetwarzanie tych dużych zbiorów danych jest kluczem do podejmowania decyzji na czas. Techniki takie jak przetwarzanie równoległe, przetwarzanie w pamięci i przetwarzanie strumieniowe mogą pomóc organizacjom w efektywnym radzeniu sobie z ogromnymi ilościami danych.

Stawiając czoła tym wyzwaniom, organizacje mogą stworzyć podstawę do podejmowania decyzji opartych na danych, co pozwoli im wykorzystać pełną moc swoich danych i osiągnąć sukces w biznesie.

Wskazówki, jak zwiększyć wykorzystanie danych

Organizacje oparte na danych są w stanie przeanalizować liczby i wykresy oraz znaleźć kryjące się za nimi znaczenie. Tworzenie kultury opartej na danych zaczyna się od częstszego korzystania z danych. Łatwiej to jednak powiedzieć niż zrobić. Jeśli chcesz rozpocząć, skorzystaj z tych wskazówek, aby w większym stopniu kierować się danymi.

Znajdź historię

Kluczem do analizy danych, liczb i wykresów jest poszukiwanie historii. Bez odpowiedzi na pytanie „dlaczego” same dane nie są zbyt pomocne, a proces decyzyjny jest znacznie trudniejszy. Jeśli chcesz, aby Twoje decyzje były w większym stopniu oparte na danych, poszukaj historii, którą opowiadają dane. Będzie to nieodłączny element podejmowania właściwych decyzji.  

Zapoznaj się z danymi

Przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji organizacyjnej zadaj sobie pytanie: czy dane to potwierdzają? Dane są wszędzie i można je wykorzystać przy podejmowaniu każdej ważnej decyzji. Dlaczego więc nie skorzystać z nich podczas podejmowania trudnych decyzji? Dane są bardzo pomocne, ponieważ są z natury pozbawione uprzedzeń, więc przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji zapoznaj się z faktami. 

Naucz się wizualizować dane

Znalezienie historii kryjącej się za danymi staje się łatwiejsze, gdy jesteś w stanie je wyraźnie zwizualizować. Chociaż nauka wizualizacji danych jest często najtrudniejszym aspektem tworzenia kultury opartej na danych, jest to najlepszy sposób na rozpoznawanie wzorców i rozbieżności w danych. 

Zapoznaj się z różnymi narzędziami i technikami wizualizacji danych. Spróbuj wykazać się kreatywnością, prezentując dane na różne sposoby. Jeśli dobrze znasz się na wizualizacji danych, Twoje umiejętności opowiadania historii danych wzrosną. 

Ułatw podejmowanie decyzji opartych na danych dzięki oprogramowaniu do raportowania

Aby podejmować decyzje, które będą miały znaczenie dla Twojego zespołu, musisz mieć przed sobą odpowiednie dane. Oprogramowanie do uniwersalnego raportowania agreguje dane z Twojej firmy i prezentuje je na pulpicie nawigacyjnym dla kadry kierowniczej, dzięki czemu możesz je przeglądać w uporządkowany i graficzny sposób.

Narzędzia do podejmowania decyzji dla firm stosujących metodologię Agile

Z tego e-booka dowiesz się, jak zapewnić pracownikom umiejętności, które pomogą im podejmować lepsze decyzje, aby Twoja firma mogła się zmieniać, dostosowywać i radzić sobie z wyzwaniami skuteczniej niż konkurencja.

Pobierz pełny raport