Принятие решений на основе данных: пошаговое руководство

Если на работе вам предстоит принять решение, зачастую трудно понять, в каком направлении двигаться. Если вы будете руководствоваться интуицией, то, возможно, будете чувствовать себя более уверенно в своем выборе, но будет ли он правильным для вашей команды? Когда вы принимаете решения на основе фактов, вы чувствуете себя увереннее, зная, что ваш выбор основан на данных и призван максимизировать влияние на Business.

Принятие решений на основе данных — важнейшая часть бизнес-стратегии в современном мире, будь то для опережения конкурентов или повышения рентабельности. Ниже мы рассмотрим преимущества принятия решений на основе данных и дадим советы по их реализации на практике.

Инструменты принятия решений для гибких Business

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более обоснованные решения, чтобы ваш бизнес мог меняться, адаптироваться и решать проблемы более эффективно, чем ваши конкуренты.

Получайте аналитическую информацию

Что такое принятие решений на основе данных (DDDM)?

Принятие решений на основе данных — это процесс сбора данных на основе ключевых показателей эффективности (КПЭ) вашей компании и преобразования этих данных в практически полезную аналитику. Чтобы упростить этот процесс, можно использовать шаблон KPI, который позволяет организовать показатели в одном месте и упростить преобразование необработанных данных в чёткие бизнес-решения.

В этом процессе можно использовать инструменты отчётности Business Intelligence (BI), которые делают сбор больших данных быстрым и плодотворным. Эти инструменты упрощают визуализацию данных, делая аналитику доступной для тех, у кого нет продвинутых технических знаний.  

Что означает ориентированность на данные?

Если коротко, то концепция ориентированности на данные подразумевает использование фактов или данных для поиска закономерностей, выводов и аналитики, которые будут использоваться в процессе принятия решений. 

По сути, это означает, что вы пытаетесь принимать решения без предвзятости или эмоций. В результате вы можете убедиться, что цели и дорожная карта вашей компании основаны на доказательствах и закономерностях, которые вы из них извлекли, а не на том, что вам нравится или не нравится. 

Почему так важно принимать решения на основе данных?

Принятие решений на основе данных важно, потому что позволяет принимать решения на основе фактов, а не предубеждений. Если вы занимаете руководящую должность, объективные решения — лучший способ оставаться справедливым и взвешенным. 

Наиболее обоснованные решения основаны на данных, которые измеряют ваши цели и заполняются в реальном времени. С помощью программного обеспечения для отчётности можно агрегировать данные, необходимые для выявления закономерностей и прогнозирования.

Вот некоторые решения, которые можно принимать на основе данных:

• Как повысить прибыль и продажи

• Как выработать хорошие управленческие привычки

• Как оптимизировать операции

• Как повысить производительность команды

Хотя не каждое решение будет подкреплено данными, многие из наиболее важных решений будут. 

Пять шагов к принятию решений на основе данных

Принятие решений на основе данных требует практики. Если вы хотите улучшить свои навыки руководства, вам нужно знать, как превратить необработанные данные в действенные шаги, которые будут способствовать реализации инициатив вашей компании. Следующие шаги помогут вам принимать более взвешенные решения при анализе данных.

1. Знайте своё видение

Прежде чем принимать обоснованные решения, необходимо понять видение будущего вашей компании. Это поможет вам использовать данные и стратегию для формирования решений. Графики и цифры мало что значат без контекста. 

Совет: используйте годовые цели и ключевые результаты (OKR) вашей компании или квартальные KPI команды для принятия решений на основе данных.

2. Найдите источники данных

Определив цель, к которой вы стремитесь, можно приступать к сбору данных. 

Выбор инструментов и источников данных зависит от типа собираемых данных. Если ваша цель — проанализировать наборы данных, относящиеся к внутренним процессам компании, используйте универсальный инструмент отчётности. Инструменты отчётности предлагают единый ориентир для отслеживания хода работ в вашей организации. Некоторые инструменты отчётности, такие как Microsoft Power BI, позволяют собирать данные из различных внешних источников. Если вы хотите проанализировать маркетинговые тенденции или показатели конкурентов, вы можете использовать один из этих инструментов.

Вот некоторые общие показатели успешности, которые можно измерить:

• Чистая валовая прибыль: этот показатель рассчитывается путём вычитания цены товаров, проданных компанией, из чистой выручки компании.

• Окупаемость инвестиций: отношение между доходом и вложениями. Окупаемость инвестиций часто используется для определения того, стоит ли вкладывать в инициативу время и деньги. Использование этого параметра в качестве бизнес-показателя зачастую позволяет отслеживать эффективность инвестиций. 

• Производительность: это показатель эффективности производства товаров или предоставления услуг компанией. Для его вычисления необходимо разделить общую производительность на общие затраты. 

• Общее число клиентов: простой, но при этом эффективный показатель. Чем больше клиентов, оплачивающих товары или услуги, тем больше прибыли получает Business.

• Регулярный доход: этот показатель часто используют поставщики SaaS-сервисов. Он равен сумме дохода от всех нынешних активных подписчиков за определенный период. Как правило, его измеряют за месяц или за год.

Вы можете измерять множество других наборов в зависимости от вашей должности и видения, над которым вы работаете. Машинное обучение делает агрегирование данных в реальном времени проще, чем когда-либо.

Совет: попробуйте создать связанную историю с помощью этих показателей. Если выручка снизилась, посмотрите на продуктивность и попробуйте найти связь. Продолжайте копаться в этих показателях, пока не найдёте «почему» для любой проблемы, которую пытаетесь решить.  

3. Организуйте свои данные

Организация данных для улучшения их визуализации имеет решающее значение для принятия эффективных бизнес-решений. Если вы не можете видеть все необходимые данные в одном месте и понимать, как они связаны, то трудно быть уверенным в том, что вы принимаете наиболее обоснованные решения.

Совет: один из способов упорядочить данные — использовать панель задач. Это кастомизируемый интерфейс, который обычно является функцией инструмента универсальной отчётности. На этой панели задач отображаются данные, наиболее важные для достижения ваших целей, будь то стратегические, тактические, аналитические или операционные цели.

4. Выполните анализ данных

После упорядочения данных можно приступать к их анализу. Именно на этом этапе вы извлекаете из данных практически полезную аналитику, которая поможет вам в процессе принятия решений. 

В зависимости от целей можно анализировать данные с панели задач руководителя в сочетании с исследованиями пользователей, такими как клиентские кейсы, опросы или отзывы, чтобы ваши выводы включали в себя опыт клиентов. 

Ваша команда хочет улучшить инструменты SEO, чтобы сделать их более конкурентоспособными по сравнению с другими вариантами на рынке? Для определения необходимых улучшений можно использовать следующие наборы данных: 

• Данные о производительности конкурентов 

• Данные о производительности нынешнего ПО для SEO

• Нынешние данные об удовлетворённости клиентов

• Исследования пользователей по различным инструментам SEO/маркетинга

Хотя часть этой информации будет поступать из вашей организации, вам может потребоваться получить её из внешних источников. Анализ этих наборов данных в целом может быть полезен, потому что вы сделаете другой вывод, чем если бы вы анализировали каждый набор данных по отдельности.

Совет: поделитесь своими инструментами аналитики со всей командой или организацией. Как и любая совместная работа, анализ данных наиболее эффективен, если рассматривать его с разных точек зрения. В то время как вы можете заметить одну закономерность в данных, вполне возможно, что участник команды увидит нечто совершенно иное. 

5. Сделайте выводы

В процессе анализа данных вы, скорее всего, начнёте делать выводы о том, что видите. Однако ваши выводы заслуживают отдельного раздела, потому что важно конкретизировать то, что вы видите в данных, чтобы вы могли поделиться своими выводами с другими. 

Основные вопросы, которые следует задать себе при формулировании выводов:

• Что из того, что я вижу, я уже знал об этих данных?

• Какую новую информацию я узнал из этих данных?

• Как я могу использовать полученную информацию для достижения своих бизнес-целей? 

Как только вы сможете ответить на эти вопросы, вы успешно выполните анализ данных и будете готовы принимать решения, основанные на данных, для своего Business.

Совет: Естественным следующим шагом после анализа данных является запись некоторых SMART-целей. Теперь, когда вы изучили факты, вы можете установить достижимые цели на основе того, что вы узнали. 

Инструменты и технологии для принятия решений на основе данных

Эффективное принятие решений на основе данных (DDDM) в современном бизнес-ландшафте требует использования правильных инструментов и технологий. Организации могут использовать эти инструменты для сбора, анализа и интерпретации больших объёмов данных. Это позволяет им превращать необработанную информацию в практически полезную аналитику, которая определяет их бизнес-стратегию.

Программное обеспечение для Business intelligence

Программное обеспечение для бизнес-аналитики (BI) играет ключевую роль в процессах принятия решений на основе данных. Эти мощные платформы объединяют данные из различных источников, предоставляя лицам, принимающим решения, комплексные панели задач и отчёты. Популярные инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau, Power BI и Looker, предлагают широкие возможности визуализации данных, позволяя пользователям создавать интерактивные диаграммы, графики и карты, которые делают сложные наборы данных более понятными.

Используя ПО для бизнес-аналитики, организации могут:

• Мониторинг ключевых показателей эффективности (КПЭ) в режиме реального времени

• выявлять тенденции и закономерности в бизнес-данных;

• Создавать автоматизированные отчёты для заинтересованных сторон

• улучшать взаимодействие между командами благодаря совместной аналитике.

Инструменты для анализа данных

В то время как ПО для бизнес-аналитики фокусируется на отчётности и визуализации, инструменты для анализа данных углубляются в данные, чтобы выявить скрытые закономерности и корреляции. Эти инструменты используют сложные статистические методы и алгоритмы для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных.

Вот некоторые популярные инструменты для анализа данных:

• R и Python для статистического анализа и моделирования

• SAS для продвинутой аналитики и машинного обучения

• Apache Spark для обработки больших объёмов данных

• Excel для базового анализа и обработки данных.

Эти инструменты позволяют аналитикам и специалистам по обработке данных выполнять различные типы анализа, например:

• описательная аналитика для понимания того, что произошло;

• Диагностическая аналитика для определения причин

• прогнозная аналитика для предсказания будущих тенденций;

• Предписывающая аналитика для рекомендации действий

Машинное обучение и ИИ в принятии решений на основе данных

Принятие решений на основе данных значительно расширило аналитические возможности благодаря интеграции машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии обрабатывают огромные объемы данных с невероятной скоростью, выявляя закономерности и аналитику, которые могут быть недоступны для человека.

Ключевые приложения машинного обучения и ИИ в DDDM:

• Предиктивное моделирование для прогнозирования будущих результатов

• Анализ настроений для понимания мнения клиентов

• Рекомендательные системы для персонализированного маркетинга

• Обнаружение аномалий для выявления мошенничества или ошибок

• Обработка естественного языка для анализа текстовых данных

Такие компании, как Amazon, используют алгоритмы машинного обучения для оптимизации цепочки поставок, прогнозирования поведения клиентов и персонализации рекомендаций по продуктам, демонстрируя эффективность этих технологий в принятии бизнес-решений.

Измерение влияния принятия решений на основе данных

Чтобы по-настоящему понять преимущества принятия решений на основе данных, организации должны разработать надежные методы измерения их влияния на эффективность Business.

Ключевые показатели эффективности (КПЭ) для DDDM

КПЭ — это важные показатели, которые помогают организациям отслеживать эффективность подхода, основанного на данных. Выбор KPI для DDDM требует тщательного рассмотрения показателей, которые соответствуют бизнес-целям и предлагают ценную аналитику для процесса принятия решений.

Вот некоторые важные KPI для оценки влияния DDDM:

• Рост выручки: этот KPI измеряет влияние решений, основанных на данных, на итоговую прибыль компании. Он количественно оценивает финансовые выгоды от инициатив DDDM, таких как маркетинговые кампании и стратегии ценообразования, основанные на данных.

• Операционная эффективность: этот KPI оценивает улучшения процессов, полученные в результате аналитики данных. Сюда могут входить такие показатели, как сокращение времени цикла или увеличение выработки на одного работника, например отслеживание сокращения простоев производства за счёт профилактического обслуживания.

• Удовлетворённость клиентов: этот KPI измеряет, как стратегии, основанные на данных, влияют на качество обслуживания и лояльность клиентов. Метрики могут включать NPS, коэффициент удержания или пожизненную ценность клиента. Он отслеживает влияние использования данных о клиентах на разработку продуктов и персонализацию опыта.

• Качество и скорость принятия решений: этот KPI фокусируется на улучшении процесса принятия решений. Он измеряет улучшения в скорости и качестве решений, сравнивая результаты выбора, сделанного с использованием аналитики данных, с интуицией и оценивая сокращение времени на принятие решений, обеспечиваемое данными в реальном времени.

Последовательно отслеживая эти KPI, организации могут количественно оценить ценную аналитику, полученную в процессе принятия решений на основе данных, и продемонстрировать ощутимое влияние на свою прибыль.

Примеры принятия решений на основе данных

Хотя сам анализ данных происходит за кулисами, влияние решений, основанных на данных, на потребителя весьма очевидно. Вот несколько примеров принятия решений на основе данных в разных отраслях: 

Электронная коммерция 

Вы когда-нибудь делали покупки в Интернете и задавались вопросом, почему вам предлагают определенные рекомендации? Вероятно, это связано с тем, что вы покупали что-то похожее в прошлом или нажимали на определённый товар. 

Онлайн-маркетплейсы, такие как Amazon, отслеживают поведение клиентов и используют такие показатели, как количество кликов и показатель отказов, чтобы определить, какие элементы вызывают наибольший интерес. Используя эти данные, розничные продавцы могут показывать вам то, что вам может понадобиться, без необходимости искать это. 

Здравоохранение

В области медицины принятие решений на основе данных коренным образом меняет стратегии ухода за пациентами и их лечения. Больницы и клиники используют электронные медицинские карты (ЭМК) для анализа закономерностей в данных пациентов, помогая врачам ставить более точные диагнозы и составлять планы лечения. Например, изучая исторические данные о симптомах, методах лечения и результатах, медицинские работники могут предсказать, какие пациенты подвержены более высокому риску определенных заболеваний.

Кроме того, фармацевтические компании используют большие данные для оптимизации процессов разработки лекарств. Анализируя огромные объёмы генетических и клинических данных, исследователи могут быстрее и эффективнее выявлять перспективные лекарственные препараты.

Финансы

Финансовые учреждения используют данные самыми разными способами, начиная от оценки рисков и заканчивая сегментацией клиентов. Риск особенно распространён в финансовом секторе, поэтому важно, чтобы компании могли определять факторы риска, прежде чем принимать какие-либо важные решения. Исторические данные — лучший способ понять потенциальные риски, угрозы и вероятность их возникновения. 

Финансовые учреждения также используют данные о клиентах для определения целевого рынка. Группируя потребителей по социально-экономическому статусу, привычкам к расходам и другим параметрам, финансовые компании могут определить, какие из них имеют наибольшую ценность в течение всего срока жизни, и ориентироваться на них. 

Транспорт

Наука о данных также играет огромную роль в определении безопасных перевозок. Инициатива по данным о безопасности, разработанная отделом транспорта США, подчёркивает роль данных в повышении безопасности перевозок. 

В отчёте собраны данные обо всех типах дорожно-транспортных происшествий и оцениваются такие факторы, как погода и дорожные условия, чтобы выявить источник проблем. Используя эти факты, отдел может работать над внедрением дополнительных мер безопасности.

Инструменты принятия решений для гибких Business

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более обоснованные решения, чтобы ваш бизнес мог меняться, адаптироваться и решать проблемы более эффективно, чем ваши конкуренты.

Получайте аналитическую информацию

Преимущества принятия решений на основе данных

Принятие решений на основе аналитики — это не просто полезный навык, а ключевой, если вы хотите подавать пример и развивать культуру, основанную на данных. 

Используя данные для принятия решений, вы обеспечиваете справедливость, целеустремлённость и ориентированность на улучшения в своей компании.

Принимайте уверенные решения

Business, которые опережают своих конкурентов, делают это, потому что уверены в своей способности добиться успеха. Если лица, принимающие решения, колеблются в своем выборе, это может привести к ошибкам, высокой текучести кадров и плохому управлению рисками. 

Используя данные для принятия важнейших решений, вы будете уверены в них, что будет способствовать вашему продвижению и продвижению вашей команды. Уверенность может привести к повышению морального духа команды и лучшей производительности.

Защита от предубеждений

Использование данных для принятия решений защитит от любых предубеждений среди руководителей Business. Возможно, вы не осознаёте своих предубеждений, но внутренний фаворитизм или ценности могут повлиять на то, как вы принимаете решения. 

Принятие решений непосредственно на основе фактов и цифр обеспечивает их объективность и справедливость. Это также означает, что у вас есть чем подкрепить свои решения, когда участники команды или заинтересованные стороны спрашивают, почему вы решили сделать именно так.

Найти нерешённые вопросы

Без использования данных многие вопросы остаются без ответа. Кроме того, могут возникнуть вопросы, о котор��х вы не подозревали, пока не проанализировали данные. Любой объем данных может принести пользу вашей команде, обеспечивая лучшую визуализацию областей, которые вы не можете увидеть без статистики, графиков и диаграмм. 

Когда вы выносите эти вопросы на поверхность, вы можете быть уверены в том, что ваши решения были приняты с учетом всей имеющейся информации.

Ставьте измеримые цели

Использование данных — один из самых простых способов поставить перед командой измеримые цели и успешно их достичь. Просматривая внутренние данные о прошлых результатах, вы можете определить, что вам нужно улучшить, и максимально детализировать свои цели. Например, ваша команда может использовать данные для определения следующих целей:

• Увеличить количество клиентов на 20% в годовом исчислении

• Сократить общие бюджетные расходы на 20 000 долларов США каждый квартал

• Сократить бюджет проекта на 500 долларов

• Увеличивать команду на 10 человек каждый квартал

• Снизить стоимость найма на 500 долларов 

Без данных компании будет трудно понять, на что она тратит деньги и где можно сократить расходы. Постановка измеримых целей в конечном итоге приводит к принятию решений на основе данных, поскольку после их постановки вы определите, как сократить общий бюджет или увеличить количество клиентов.

Улучшение процессов компании

Существуют способы улучшить процессы компании без использования данных, но когда вы наблюдаете тенденции в производительности участников команды, используя цифры, или анализируете структуру расходов компании с помощью графиков, улучшения процессов, которые вы вносите, будут основаны не только на наблюдении. 

С помощью данных можно улучшить следующие процессы:

• Управление рисками на основе финансовых данных

• Оценка затрат на основе данных о рыночных ценах

• Адаптация участников команды на основе данных о производительности новых сотрудников

• Обслуживание клиентов на основе данных обратной связи

Изменить корпоративный процесс может быть сложно, если вы не уверены в результате, но вы можете быть уверены в своих решениях, когда перед вами факты.

Проблемы с внедрением принятия решений на основе данных

Хотя преимущества принятия решений на основе данных очевидны, организации часто сталкиваются с рядом проблем при внедрении этого подхода. Понимание и решение этих проблем имеет решающее значение для успешного внедрения культуры, основанной на данных.

Качество и точность данных

Основа эффективного принятия решений на основе данных — качество и точность используемых данных. Низкое качество данных может привести к ошибочному анализу и, как следствие, к неверным решениям.

С другой стороны, хорошее управление данными обеспечивает точную и завершенную информацию для количественного анализа. Это включает стандартизированный сбор, регулярные проверки и устранение пробелов в данных. Обладая надёжными данными, организации могут принимать обоснованные решения и избегать дорогостоящих ошибок.

Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных

Безопасность и конфиденциальность данных являются первостепенными задачами, поскольку организации собирают и анализируют всё большие объёмы данных. Соблюдение таких нормативных актов, как GDPR (Общий регламент по защите данных), CCPA (Закон штата Калифорния о конфиденциальности потребителей) и HIPAA (Закон о переносимости и подотчётности медицинского страхования), имеет решающее значение.

Вы можете организовать процесс соблюдения требований с помощью шаблона списка дел по соблюдению GDPR (Общий регламент по защите данных), чтобы отслеживать шифрование, контроль доступа и обновления системы.

Преодоление сопротивления изменениям

При внедрении процессов принятия решений на основе данных часто возникает сопротивление изменениям. Этот культурный сдвиг требует эффективных стратегий менеджмента изменений. Чёткое общение о преимуществах, вовлечение ключевых заинтересованных сторон и открытое решение проблем могут помочь преодолеть сопротивление. Кроме того, для формирования культуры, основанной на данных, жизненно важно обеспечить работников необходимыми навыками с помощью программ обучения и наставничества.

Масштабирование управления данными

Управление большими наборами данных открывает новые возможности, но и создает проблемы. Для больших данных требуются решения для хранения, такие как облачные системы, озера данных или гибридные модели. Эффективная обработка этих больших наборов данных является ключом к своевременному принятию решений. Такие методы, как параллельная обработка, вычисления в памяти и потоковая обработка, могут помочь организациям эффективно обрабатывать огромные объёмы данных.

Решая эти проблемы, организации могут создать основу для принятия решений на основе данных, что позволит им использовать весь потенциал своих данных и добиться успеха в Business.

Советы по повышению ориентированности на данные

Организации, использующие данные, способны анализировать цифры и диаграммы и находить в них смысл. Чтобы создать культуру, основанную на данных, нужно просто чаще их использовать. Однако это легче сказать, чем сделать. Если вы готовы приступить к работе, попробуйте приведенные ниже советы, чтобы стать более ориентированными на данные.

Найдите историю

Ключ к анализу данных, цифр и диаграмм — найти в них историю. Без ответа на вопрос «почему» сами по себе данные мало что дадут, а процесс принятия решений станет намного сложнее. Если вы хотите принимать решения на основе данных, ищите в них историю. Это будет неотъемлемой частью принятия правильных решений.  

Обратитесь к данным

Прежде чем принимать какое-либо организационное решение, спросите себя: подтверждают ли его данные? Данные есть везде, и их можно применять к любому важному решению. Так почему бы не обратиться к ним, когда приходится делать трудный выбор? Данные полезны тем, что они по своей природе лишены предвзятости, поэтому перед принятием любого решения обязательно сверяйтесь с фактами. 

Изучите визуализацию данных

Найти историю, скрывающуюся за данными, становится проще, когда вы можете четко их визуализировать. Хотя обучение визуализации данных часто является самым сложным аспектом создания культуры, основанной на данных, это лучший способ распознавать закономерности и несоответствия в данных. 

Ознакомьтесь с различными инструментами и методами визуализации данных. Постарайтесь проявить творческий подход к представлению данных. Если вы хорошо разбираетесь в визуализации данных, ваши навыки рассказывания историй резко возрастут. 

Принимайте решения на основе данных с помощью программного обеспечения для отчётности

Чтобы принимать осмысленные решения для своей команды, вам понадобятся правильные данные. Программное обеспечение для универсальной отчётности собирает данные вашей компании и представляет их на панели задач, чтобы вы могли просматривать их в упорядоченном и графическом виде.

Инструменты принятия решений для гибких Business

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более обоснованные решения, чтобы ваш бизнес мог меняться, адаптироваться и решать проблемы более эффективно, чем ваши конкуренты.

Получайте аналитическую информацию