Принятие решений на основе данных: преимущества и шесть шагов по внедрению

Когда на работе предстоит принять важное решение, часто бывает трудно понять, в каком направлении двигаться. Если вы будете полагаться на свою интуицию, вы можете чувствовать себя более уверенно в своем выборе, но будет ли этот выбор правильным для участников вашей команды? Когда вы используете факты для принятия решений, вы можете чувствовать себя более уверенно, зная, что ваш выбор основан на данных и призван максимально повысить эффективность бизнеса.

Будь то превосходство над конкурентами или повышение рентабельности, принятие решений на основе данных является важнейшей частью бизнес-стратегии в современном мире. Ниже мы рассмотрим преимущества принятия решений на основе данных и предоставим пошаговое руководство по их принятию на работе.

Что такое принятие решений на основе данных (DDDM)?

Принятие решений на основе данных (DDDM) — это процесс использования фактов, показателей и анализа данных для принятия бизнес-решений, а не полагание исключительно на интуицию. Организации собирают данные на основе ключевых показателей эффективности (КПЭ), а затем преобразуют их в практически значимую аналитику, которая служит основой для разработки стратегии и достижения результатов.

В этом процессе можно использовать инструменты отчетности для бизнес-аналитики (BI), которые делают сбор больших данных быстрым и эффективным. Эти инструменты упрощают визуализацию данных, делая анализ данных доступным для тех, у кого нет продвинутых технических знаний.

Что означает «принимать решения на основе данных»?

Принимать решения на основе данных — значит использовать факты для выявления закономерностей, формулирования выводов и получения аналитики, которая будет служить основой для принятия решений. Вы стараетесь принимать решения без предубеждений или эмоций. В результате цели и план развития вашей компании основаны на фактах, а не на личных предпочтениях.

Почему так важно принимать решения на основе данных?

Принятие решений на основе данных важно, потому что оно помогает вам основывать решения на фактах, а не на предвзятости. Если вы занимаете руководящую должность, принятие объективных решений — лучший способ оставаться справедливым и взвешенным.

Наиболее обоснованные решения принимаются на основе данных, которые позволяют оценивать достижение бизнес-целей в режиме реального времени. С помощью программного обеспечения для формирования отчётности можно агрегировать данные, чтобы видеть закономерности и делать прогнозы.

Ниже приведены типичные бизнес-решения, которые можно подкрепить данными:

• Стратегия получения дохода: определение того, какие продукты, каналы или сегменты клиентов приносят наибольшую прибыль

• Методы управления: используйте отзывы работников и данные об их результативности для формирования эффективных моделей поведения руководства

• Операционная эффективность: выявление узких мест и оптимизация рабочих процессов на основе показателей процессов

• Результативность команды: отслеживайте тенденции производительности и распределяйте ресурсы там, где они принесут наибольшую пользу.

Хотя не для каждого решения будут иметься данные, подтверждающие его обоснованность, для многих из самых важных решений такие данные будут.

Инструменты принятия решений для гибких компаний

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более взвешенные решения, чтобы ваша компания могла меняться, адаптироваться и справляться с трудностями эффективнее, чем конкуренты.

Получайте аналитическую информацию

Преимущества принятия решений на основе данных

Принятие решений на основе аналитики — это не просто полезный навык; это важнейший навык, если вы хотите подавать пример другим и формировать культуру, основанную на данных. Когда вы используете данные для принятия решений, вы можете быть уверены, что ваш бизнес остаётся справедливым, ориентированным на цели и сосредоточенным на совершенствовании.

Принятие уверенных решений

Компании, которые превосходят 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 в команде и неэффективному управлению рисками.

Когда вы используете данные для принятия самых важных бизнес-решений, вы будете чувствовать себя уверенно в этих решениях. Уверенность может повысить моральный дух команды и улучшить результаты работы.

Защита от предубеждений

Использование данных для принятия решений защитит от любых предвзятостей со стороны руководителей компании. Хотя вы можете не осознавать свои предубеждения, внутренний фаворитизм или ценности могут влиять на то, как вы принимаете решения.

Принятие решений 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 поступить именно так.

Выявление нерешенных вопросов

Без использования данных многие вопросы остаются без ответа. Также могут возникнуть вопросы, о которых вы даже не подозревали, пока ваши наборы данных их не выявили. Любой объем данных может принести пользу вашей команде, обеспечивая лучшую визуализацию областей, которые невозможно увидеть без статистики, графиков и диаграмм.

Когда вы выявляете эти вопросы, вы можете быть уверены в том, что ваши решения были приняты с учётом всей актуальной информации.

Ставьте измеримые цели

Использование данных — один из самых простых способов ставить измеримые цели для своей команды и достигать их. Анализируя внутренние данные о прошлых результатах, вы можете определить, что нужно улучшить, и поставить максимально детализированные цели.

Например, ваша команда может использовать данные для определения следующих целей:

• Увеличить число клиентов на 20% в годовом исчислении

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

• Сократить расходы по бюджету проекта на 500 долларов США

• Увеличить количество нанимаемых сотрудников на 10 человек каждый квартал

• Сократить затраты на одного нанятого сотрудника на 500 долларов США

Без данных вашей компании было бы сложно понять, на что она тратит деньги и где хотела бы сократить расходы. Постановка измеримых целей в конечном итоге приводит к принятию решений на основе данных, поскольку после их постановки вы будете определять, как сократить общий бюджет или увеличить количество клиентов.

Улучшайте процессы компании

Существуют способы улучшить процессы компании без использования данных, но когда вы проводите анализ бизнес-процессов с учётом тенденций производительности и структуры расходов, вносимые вами улучшения будут основываться не только на наблюдениях.

Процессы, которые можно улучшить с помощью данных, могут включать:

• Управление рисками на основе финансовых данных

• Оценка затрат на основе данных о рыночных ценах

• Адаптация участников команды на основе данных о результативности новых сотрудников

• Поддержка клиентов на основе данных обратной связи от клиентов

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

Шесть шагов для принятия решений на основе данных

Принятие решений на основе данных требует практики. Если вы хотите улучшить свои навыки руководства, вам нужно научиться превращать необработанные данные в конкретные действия, направленные на реализацию инициатив вашей компании. Описанные ниже шаги помогут вам принимать более взвешенные решения при анализе данных.

1. Знайте свою концепцию

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

Совет: используйте годовые цели и ключевые результаты (OKR) вашей компании или квартальные КПЭ команды, чтобы принимать решения на основе данных.

2. Найдите источники данных

Определившись с целью, к которой вы стремитесь, можно приступать к сбору данных. Выбор инструментов зависит от типа нужных вам данных.

Наиболее распространённые источники данных:

• Внутренние инструменты отчётности: универсальные инструменты отчётности отслеживают ход работ в вашей организации.

• Платформы для бизнес-аналитики: такие инструменты, как Power BI от Microsoft, собирают данные из различных внешних источников.

• Инструменты исследования рынка: анализ маркетинговых тенденций и показателей конкурентов

Вот некоторые общие показатели успешности, которые могут вам пригодиться:

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

• Окупаемость инвестиций (ROI): отношение дохода к вложениям. Окупаемость инвестиций часто используется для определения того, стоит ли вкладывать в инициативу время и деньги.

• Производительность: показатель эффективности производства товаров или предоставления услуг компанией, рассчитываемый путем деления общей производительности на общие затраты.

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

• Регулярный доход: этот показатель часто используют поставщики SaaS-сервисов. Он равен сумме дохода от всех нынешних активных подписчиков за определенный период.

Вы можете измерять множество других наборов данных в зависимости от вашей должности и цели, к которой вы стремитесь. Машинное обучение делает агрегацию данных в режиме реального времени проще, чем когда-либо.

Совет. Попробуйте создать связную картину с помощью этих показателей. Если выручка снизилась, посмотрите на показатели производительности и постарайтесь найти связь. Продолжайте копать, пока не найдёте ответ на вопрос «почему» для любой проблемы, которую пытаетесь решить.

3. Организуйте свои данные

Систематизация данных для улучшения их визуализации имеет решающее значение для принятия эффективных деловых решений. Если вы не можете видеть все актуальные данные в одном месте и понимать, как они связаны между собой, вам будет сложно принимать максимально обоснованные решения.

Совет. Один из способов упорядочить данные — использовать панель задач для руководителей. Панель задач для руководителей — это кастомизируемый интерфейс, на котором отображаются данные, наиболее важные для достижения ваших целей, будь то стратегические, тактические, аналитические или операционные.

4. Выполнение анализа данных

Упорядочив данные, можно приступать к анализу на их основе. Именно на этом этапе вы будете извлекать из своих данных практически полезную аналитику, которая поможет вам в процессе принятия решений.

В зависимости от ваших целей вы можете проанализировать данные с панели задач для руководителей вместе с результатами исследований пользовательской аудитории, такими как клиентские кейсы, опросы или отзывы, чтобы ваши выводы учитывали опыт клиентов.

Хочет ли ваша команда улучшить свои инструменты SEO, чтобы сделать их более конкурентоспособными по сравнению с другими вариантами на рынке? Наборы данных, которые можно использовать для определения необходимых улучшений, могут включать следующее:

• Данные о результативности конкурентов

• Нынешние данные об эффективности SEO-программного обеспечения

• Нынешние данные об удовлетворённости клиентов

• Исследование среди пользователей по различным инструментам поисковой оптимизации/маркетинга

Хотя часть этой информации будет получена от вашей организации, вам может потребоваться получить некоторые данные из внешних источников. Анализ этих наборов данных в совокупности может быть полезен, поскольку вы сделаете иной вывод, чем если бы анализировали каждый набор данных по отдельности.

Совет. Предоставьте доступ к своим инструментам аналитики всей команде или организации. Анализ данных наиболее эффективен, когда на него смотрят с разных точек зрения, что делает групповое принятие решений особенно ценным. Хотя вы можете заметить одну закономерность в данных, вполне возможно, что участник команды увидит нечто совершенно иное.

5. Делаем выводы

По мере анализа данных вы, скорее всего, начнёте делать выводы из того, что видите. Ваши заключения заслуживают отдельного раздела, поскольку важно подробно описать 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?

Когда вы сможете ответить на эти вопросы, это будет означать, что вы успешно выполнили анализ данных и готовы принимать решения для своего бизнеса на их основе.

Совет: естественным следующим шагом после анализа данных является формулирование SMART-целей. Теперь, когда вы изучили факты, вы можете поставить достижимые цели на основе полученной информации.

6. Реализация и оценка

После того как вы сделали выводы на основе анализа данных, пора воплощать свои решения в жизнь и отслеживать результаты. Этот этап замыкает цикл процесса принятия решений на основе данных и создаёт условия для постоянного совершенствования.

Начните с создания чёткого плана действий на основе полученных результатов. Определите конкретные задачи, распределите обязанности и установите сроки реализации. По мере внедрения изменений определите показатели и ключевые показатели эффективности, чтобы оценить, приносят ли ваши решения ожидаемые результаты.

Регулярно отслеживайте свой прогресс и собирайте отзывы от своей команды. Если данные свидетельствуют о том, что ваше решение не приводит к желаемому результату, не стесняйтесь корректировать свой подход.

Совет. Планируйте регулярные сверки, чтобы проверять показатели и обсуждать, что работает. Это формирует ответственность и помогает вашей команде всегда иметь под рукой актуальную информацию по приоритетам.

Инструменты и технологии для принятия решений на основе данных

Для эффективного принятия решений на основе данных требуются подходящие инструменты и технологии. Эти инструменты помогают организациям собирать, анализировать и интерпретировать данные, превращая необработанную информацию в практически полезную аналитику.

Программное обеспечение для бизнес-аналитики

Программное обеспечение для бизнес-аналитики (BI) играет ключевую роль в процессах принятия решений на основе данных. Эти мощные платформы агрегируют данные из различных источников, предоставляя лицам, принимающим решения, комплексные панели задач и отчёты. Популярные инструменты BI, такие как Tableau, Power BI и Looker, предлагают широкие возможности визуализации данных.

Используя программное обеспечение для бизнес-аналитики, организации могут:

• Отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) в режиме реального времени

• Выявлять тенденции и закономерности в бизнес-данных

• Формировать автоматизированные отчёты для заинтересованных сторон

• Улучшать взаимодействие между командами за счёт обмена аналитикой

Инструменты анализа данных

В то время как программное обеспечение для бизнес-аналитики ориентировано на отчетность и визуализацию, инструменты анализа данных углубляются в информацию, чтобы выявить скрытые закономерности и корреляции. Эти инструменты используют сложные статистические методы и алгоритмы для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных.

К числу популярных инструментов анализа данных относятся:

• R и Python для статистического анализа и моделирования

• SAS для продвинутой аналитики и машинного обучения

• Apache Spark для обработки больших объемов данных

• Excel для базового анализа и обработки данных

Эти инструменты позволяют командам выполнять четыре вида анализа:

Машинное обучение и искусственный интеллект в DDDM

Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) расширили возможности принятия решений на основе данных. Эти технологии быстро обрабатывают огромные объёмы данных, выявляя закономерности, которые люди могут упустить.

К числу основных сфер применения машинного обучения и искусственного интеллекта в DDDM относятся:

• Анализ с помощью дерева решений и предиктивное моделирование для прогнозирования будущих результатов

• Анализ настроений для понимания мнений 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 своих цепочек поставок, прогнозирования поведения клиентов и персонализации рекомендаций по товарам.

Примеры принятия решений на основе данных

Хотя анализ данных происходит за кулисами, влияние решений, основанных на данных, на потребителей весьма очевидно. Ниже приводятся примеры принятия решений на основе данных в различных 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 уже покупали что-то похожее или переходили по ссылке на определённый товар.

Онлайн-маркетплейсы, такие как Amazon, отслеживают поведение клиентов и используют такие показатели, как коэффициент кликабельности и показатель отказов, чтобы определить, с какими элементами вы взаимодействуете больше всего. Используя эти данные, ритейлеры могут показывать вам то, что вам может понравиться, без необходимости самостоятельного поиска.

Здравоохранение

В сфере здравоохранения принятие решений на основе данных кардинально меняет подходы к уходу за пациентами и стратегии лечения. Больницы и клиники используют электронные медицинские карты (ЭМК) для анализа закономерностей в данных о пациентах, что помогает врачам ставить более обоснованные диагнозы и составлять планы лечения.

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

Финансы

Финансовые учреждения используют данные самыми разными способами — от оценки рисков до сегментации клиентов. Ретроспективные данные — это лучший способ понять потенциальные риски, угрозы и вероятность их возникновения.

Финансовые учреждения также используют данные о клиентах для определения своего целевого рынка. Группируя потребителей по социально-экономическому статусу, привычкам в расходах и другим параметрам, финансовые компании могут выявлять клиентов с самой высокой пожизненной ценностью и ориентироваться на них.

Транспорт

Интеллектуальная обработка данных также играет важную роль в обеспечении безопасности перевозок. Инициатива Министерства транспорта США по сбору данных о безопасности подчеркивает роль, которую данные играют в повышении безопасности перевозок.

В отчёте собраны данные обо всех типах дорожно-транспортных происшествий и проанализированы такие факторы, как погодные условия и состояние дорог, с целью выявления источников проблем. Опираясь на достоверные факты, министерство может работать над внедрением дополнительных мер безопасности.

Инструменты принятия решений для гибких компаний

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более взвешенные решения, чтобы ваша компания могла меняться, адаптироваться и справляться с трудностями эффективнее, чем конкуренты.

Получайте аналитическую информацию

Оценка влияния принятия решений на основе данных

Чтобы по-настоящему понять преимущества принятия решений на основе данных, организации должны разработать надёжные методы оценки его влияния на эффективность бизнеса.

Ключевые показатели эффективности (КПЭ) для DDDM

КПЭ — это важнейшие показатели, которые помогают организациям отслеживать эффективность своего подхода, основанного на данных. Выбор KPI для DDDM требует тщательного анализа показателей, соответствующих бизнес-целям.

Некоторые важные KPI для оценки влияния DDDM включают:

• Рост выручки: этот KPI измеряет влияние решений, основанных на данных, на итоговые финансовые показатели компании, количественно определяя финансовую выгоду от инициатив DDDM.

• Операционная эффективность: этот KPI оценивает улучшения процессов, обусловленные аналитикой на основе данных, например сокращение продолжительности циклов или повышение производительности на одного работника.

• Удовлетворенность клиентов: этот KPI определяет, как стратегии, основанные на данных, влияют на качество обслуживания клиентов и их лояльность, с помощью таких показателей, как NPS, коэффициенты удержания и пожизненная ценность клиента.

• Качество и скорость принятия решений: этот KPI ориентирован на улучшение процесса принятия решений путем измерения повышения скорости и качества решений.

Постоянно отслеживая эти KPI, организации могут количественно оценить ценную аналитику, полученную в результате процесса принятия решений на основе данных.

Проблемы с внедрением принятия решений на основе данных

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

Качество и точность данных

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

Качественное управление данными обеспечивает точность и полноту информации для количественного анализа. Это предполагает стандартизированный сбор, регулярные проверки и устранение пробелов в данных.

Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных

Безопасность и конфиденциальность данных являются первоочередными задачами, поскольку организации собирают и анализируют всё большее количество данных. Соблюдение таких регламентов, как GDPR (Общий регламент по защите данных), CCPA (Закон штата Калифорния о защите персональных данных потребителей) и HIPAA (Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования), имеет решающее значение.

Вы можете организовать процесс обеспечения соответствия требованиям с помощью шаблона списка дел для соблюдения GDPR, чтобы отслеживать шифрование, средства контроля доступа и обновления системы.

Преодоление сопротивления изменениям

Сопротивление изменениям часто возникает при внедрении процесса принятия решений на основе данных. Этот культурный сдвиг требует эффективных стратегий менеджмента изменений.

Чтобы преодолеть сопротивление:

• Четко доносите информацию о преимуществах: помогите участникам команды понять, как методы, основанные на данных, облегчат их работу.

• Заранее привлекайте ключевых заинтересованных лиц: заручитесь поддержкой влиятельных участников команды, которые могут стать чемпионами изменений.

• Открыто обсуждайте проблемы: создавайте возможности для вопросов и обратной связи на протяжении всего переходного периода.

• Инвестируйте в обучение: обеспечьте работников необходимыми навыками с помощью программ наставничества и обучения.

Масштабирование управления данными

Управление большими наборами данных открывает как возможности, так и проблемы. Для работы с большими данными требуются подходящие решения для хранения и обработки, обеспечивающие своевременное принятие решений.

Рассмотрим следующие подходы:

• Решения для хранения данных: облачные системы, озера данных или гибридные модели

• Методы обработки: параллельная обработка, вычисления в оперативной памяти и потоковая обработка

Решая эти проблемы в лоб, организации могут сформировать основу для принятия решений на основе данных.

Советы по переходу к более активному использованию данных

Организации, ориентированные на данные, могут анализировать цифры и диаграммы, чтобы найти скрытый в них смысл. Создание культуры, в большей степени основанной на данных, начинается с более частого использования данных. Если вы готовы приступить к работе, воспользуйтесь следующими советами, чтобы стать более ориентированной на данные организацией.

Найдите историю

Ключ к анализу данных, цифр и диаграмм — это поиск истории. Без ответа на вопрос «почему» сами данные не приносят особой пользы, а процесс принятия решений становится намного сложнее. Если вы стремитесь чаще опираться на данные при принятии решений, ищите историю, которую они рассказывают.

Обращайтесь к данным

Прежде чем принять какое-либо организационное решение, спросите себя: «Подтверждают ли это данные?» Данные есть везде, и их можно использовать при принятии любого важного решения. Данные так полезны, потому что они по своей природе лишены предвзятости, поэтому обязательно обращайтесь к фактам, прежде чем принимать какое-либо решение.

Научитесь визуализировать данные

Найти историю, стоящую за данными, становится проще, когда вы можете наглядно её представить. Хотя освоение навыков визуализации данных часто является самой сложной частью формирования культуры, основанной на данных, это лучший способ выявить закономерности и несоответствия.

Ознакомьтесь с различными инструментами и методами визуализации данных. Если вы хорошо разбираетесь в визуализации данных, ваши навыки представления информации на основе данных резко возрастут.

Упростите принятие решений на основе данных с помощью программного обеспечения для отчетности

Чтобы принимать обоснованные решения для своей команды, вам понадобятся нужные данные. Универсальное программное обеспечение для формирования отчётности собирает данные из вашей компании и представляет их на вашей панели задач для руководителей, позволяя просматривать их в упорядоченном, графическом виде.

Готовы начать принимать более обоснованные решения на основе данных? Начните использовать инструменты отчётности Asana, чтобы собрать все данные своей команды в одном месте и превратить аналитику в конкретные действия.

Инструменты принятия решений для гибких компаний

Из этой электронной книги вы узнаете, как дать работникам возможность принимать более взвешенные решения, чтобы ваша компания могла меняться, адаптироваться и справляться с трудностями эффективнее, чем конкуренты.

Получайте аналитическую информацию

Часто задаваемые вопросы о принятии решений на основе данных