Top Datengetriebene Entscheidungsfindung: Was Sie 2023

Datenanalyse, verschiedene Fachbegriffe wie “Big Data”, Datengetriebene “Cloud Computing” und “datengesteuert”, erscheinen einem Laien kompliziert. Der Aufbau einer soliden Wissensbasis durch das Erlernen dieser Begriffe kann ein Hinweis auf eine vielversprechende Karriere in der Datenanalysekarriere sein.

Was bedeutet es, “datengesteuert” zu sein?

Daten sind zu einem viralen Wort geworden. Der Begriff “Big Data” wird häufig verwendet, um die Bedeutung und Komplexität von Informationen zu definieren. Selbst kleine Inhalte könnten als “Big Data” Datengetriebene betrachtet werden, wenn wir eine große Menge an Informationen daraus ziehen können.

Was verstehen Sie unter dem Begriff “datengetrieben”? Dieser Begriff definiert einen Entscheidungsprozess, bei dem Daten gesammelt, Abdrücke und Fakten aus diesen Daten gezogen und diese Fakten Datengetriebene verwendet werden, um Schlussfolgerungen zu ziehen, die sich auf die Entscheidungsfindung auswirken.

Die Strategie, Führungsentscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Daten und nicht nur aufgrund von Instinkt oder Beobachtung zu treffen, ist datengesteuerte Entscheidungsfindung (oder DDDM).

Heutzutage strebt jedes Unternehmen danach, datengesteuert zu sein, und die meisten Experten verstehen, dass Vorurteile und falsche Schlussfolgerungen das Urteilsvermögen trüben und zu schlechten Entscheidungen ohne Daten führen können. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage gaben 58 Prozent an, dass ihre Unternehmen fast die Hälfte ihrer regulären Geschäftsentscheidungen eher aufgrund von Instinkten oder Impulsen als aufgrund von Daten treffen.

Daher sind datengetriebene Erkenntnisse frei von Vorurteilen und konzentrieren sich auf einfache Fragen, die letztendlich Ihre Organisation stärken.

Wie man datengesteuerte Entscheidungen trifft

Um Daten effektiv zu nutzen, müssen Fachleute Folgendes ausführen:

Kenne deine Mission Datengetriebene

Ein Datenanalyst kennt das Geschäft gut und verfügt über einen ausgeprägten Management-Scharfsinn. Sie sollten die Probleme Ihrer Branche und Ihres Wettbewerbsmarktes kennen und diese erkennen und verstehen. Das Einstellen dieses Grundwissens bereitet Sie darauf vor, mit Ihren Daten bessere Ableitungen zu ziehen.

Bestimmen Sie die Geschäftsfragen, die Sie vor der Datenerfassung beantworten müssen, um Ihre Unternehmensentscheidungen zu treffen. Sie können den Datenerfassungsprozess vereinfachen und Ressourcenverschwendung vermeiden, indem Sie Ihre Mission festlegen.

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Datenquellen identifizieren Datengetriebene

Identifizieren und montieren Sie die Referenzen für die Datenextraktion. Sie müssen Details aus verschiedenen Datengetriebene , webgesteuerten Feedbackformularen für Kunden und Trends aus sozialen Medien synchronisieren.

Es wäre hilfreich, wenn Sie gemeinsame Variablen aus dem Datensatz finden würden, was eine herausfordernde Aufgabe sein kann. Es wäre am besten, wenn Sie versuchen würden, eine Technik zu entwickeln, um die Daten zu präsentieren, die Sie in Zukunft verwenden könnten.

Daten überfliegen und organisieren Datengetriebene

Achtzig Prozent der Zeit werden benötigt, um Daten zu bereinigen und zu organisieren. Und für die Analyse werden nur 20 Prozent Zeit aufgewendet. Diese “80/20-Regel” erklärt, wie wichtig es ist, nützliche Informationen überflogen zu haben, und dann können Sie interpretieren, was Sie für Ihre Organisation benötigen.

Bereiten Sie Rohdaten für die Analyse vor, indem Sie ungenaue, vage oder nicht verwandte Daten verwerfen oder korrigieren. Sie können ein Datenwörterbuch erstellen, Ihre Variablen katalogisieren und sie für Datengetriebene zukünftige Referenzzwecke dokumentieren. Diese Informationen können den Datentyp und andere Verarbeitungsfaktoren enthalten.

Statistische Analyse von Daten

Sobald Ihre Daten zusammengestellt, bereinigt und gespeichert sind, müssen Sie die Informationen mithilfe statistischer Modelle analysieren. In diesem Stadium können Sie die Daten verwenden, um die Fragen zu beantworten, die Sie zuvor im Prozess identifiziert haben. Sie können bestimmen, welches Testwerkzeug am besten zu Ihrem Datensatz passt, z. B. lineare Regressionen, Entscheidungsbäume, zufällige Waldmodellierung usw. Sie benötigen die folgenden drei Möglichkeiten, um Ihre Ergebnisse zu demonstrieren:Top Projektmanagement statistiken, die Sie im Jahr 2023 kennen sollten

Beschreibende Informationen: Nur die Fakten, die Sie bei sich haben.
Inferenzinformationen: Sie müssen eine Inferenz ziehen oder die Fakten für das jeweilige Projekt interpretieren.

Prädiktive Informationen: Sie können jetzt eine frühere Annahme mit Fakten untermauern. Die weitere Vorgehensweise wird auf Logik basieren.

Um bei der Interpretation der Daten methodisch zu bleiben, müssen Sie:

Schlussfolgerungen

Datengesteuerte Entscheidungsfindung ist der letzte Schritt zum Abschluss. Sie können eine kurze Zusammenfassung der Ereignisse erhalten, die zu diesem letzten Schritt geführt haben.

Viele Unternehmen machen viele Annahmen über ihre Produkte oder ihren Markt. Studieren Sie den Markt und die Nachfrage nach Ihren Produkten, bevor Sie nach neuen Informationen streben. Sie müssen bestehende Überzeugungen auf die Probe stellen. Wenn sich Ihre Annahmen als richtig erweisen, erhalten Sie die Plattform. Wenn diese Annahmen Sie auf falsche Behauptungen aufmerksam machen, die Sie über Ihr Produkt gemacht haben, ist es besser, sie zu verwerfen, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken. Es ist immer eine außergewöhnliche datengesteuerte Entscheidung, die mehr Fragen als Antworten aufwirft.

Die Datenanalyse hilft schließlich Ihrem Unternehmen und führt zu fundierteren Entscheidungen und Plänen, um auf der Grundlage Ihrer vorherigen Datenanalyse voranzukommen. Die so gesammelten Daten sind nur hilfreich, wenn sie angemessen verwendet werden, und Data Storytelling vermittelt Schlussfolgerungen an wichtige Stakeholder, um bei DDDM zu helfen. New वर्डप्रेस Quizzes for Marketing कसे वापरावे 2023

Heute treibt Technologie fast jeden Aspekt Ihres Unternehmens an.

Sie können einige einfache Schritte unternehmen, um Ihre Geschäftsentscheidungen datengesteuerter zu treffen.

Geben Sie den Daten Vorrang vor dem Instinkt

Die Top-Unternehmen weltweit nutzen Daten, um Entscheidungen über ihre Geschäfte zu treffen. Sie sind führend, weil sie sich einen strategischen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten erarbeitet haben, indem sie sich auf Daten konzentrieren, anstatt sich ausschließlich auf Geschäftssinn zu verlassen. 11520 Education

Es zeigt sich, dass weniger leistungsstarke Unternehmen (40%) als Slowpokes den Großteil ihrer Geschäftsentscheidungen auf Instinkt oder Erfahrung treffen (70%). Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen, gewinnen mehr als Unternehmen, die instinktiv handeln.

Eine datengesteuerte Organisation hat auf folgende Weise einen Vorteil gegenüber anderen:

Die Nutzung von Daten zu ihrem Vorteil macht sie wettbewerbsfähig.

Die Kundenorientierung auf den Kunden und seine Reise hilft datengetriebenen Unternehmen, mehr zu profitieren als anderen Unternehmen, die dies nicht tun.

Es ist teuer, beträchtliche Datenmengen zu speichern. Verwenden Sie daher Daten, die für Sie wichtig sind, um sie kostengünstig zu halten.
Nutzen Sie neue Möglichkeiten, um Ihr Unternehmen zu erweitern. Nutzen Sie Daten, die nützlich sein könnten.

Große Datenbasis könnte negative Auswirkungen haben
Sie müssen mit den Ihnen zur Verfügung stehenden riesigen Datenmengen umsichtig umgehen. Alle Daten bringen manchmal wenig Mehrwert.

Daten werden wertvoll sein, je nachdem, wie viel Einblick Sie daraus ziehen können. Es besteht die Möglichkeit, dass Sie aufgrund der umfangreichen Datenbank, die Sie für sich selbst haben, in die Irre gehen.

Daher ist es wichtig zu identifizieren, welche Daten verwendet werden sollen. Die Metriken, wie Seitenaufrufe oder Conversions, entscheiden darüber, wie wichtig Ihre datengesteuerten Entscheidungen sind.

Schritte zur datengesteuerten Entscheidungsfindung Datengetriebene

• Schritt 1: Strategie
• Schritt 2: Identifizieren Sie kritische Bereiche
• Schritt 3: Daten-Targeting
• Schritt 4: Daten sammeln und analysieren
• Schritt 5: Aktionselemente

Schritt 1: Strategie Datengetriebene

Datengesteuerte Entscheidungsfindung sollte mit einer einzig wichtigen Strategie beginnen, die Ihnen hilft, alle Daten, die für Ihr Unternehmen nicht nützlich sind, sorgfältig zu bereinigen.

Der erste Punkt auf Ihrer Liste ist die Festlegung Ihrer Ziele — warum benötigen Sie die Daten? Wie wirst du sie benutzen? Vielleicht brauchen Sie neue Leads oder finden heraus, welche Strategien funktionieren oder nicht.

Wenn Sie sich Ihre Geschäftsziele ansehen, sollten Sie eine Strategie um sie herum entwickeln, und Big Data wird Sie nicht verwirren.

Schritt 2: Identifizieren Sie kritische Bereiche

Nach dem Sammeln von Daten aus allen Richtungen — von Kundeninteraktionen und den von Ihrem Team verwendeten Geräten – ist es wichtig, mit den verschiedenen Datenquellen umzugehen und die nützlichen Bereiche zu bestimmen. Finanzen oder Operationen könnten Ihre Priorität sein.

Schritt 3: Daten-Targeting Datengetriebene

Sie haben bereits Bereiche Ihres Unternehmens lokalisiert. Wie Sie die Analysen und die Problemdatensätze verwalten, beantwortet all diese Fragen. Datengetriebene

Ihre Datenquellen liefern Ihnen die hilfreichsten Details, um Ihre Datenbank zu erleichtern. Denken Sie daran, dass verschiedene Abteilungen separate Systeme verwenden, die zu ungenauen Datenberichten führen können. Richten Sie Daten entsprechend Ihren Geschäftszielen aus, halten Sie die Datenspeicherkosten niedrig und bestätigen Sie, dass Sie die wertvollsten Erkenntnisse gewinnen.

Um die Kosten im Auge zu behalten, müssen Sie die Datenplatine einfach und weniger überfüllt halten. Konzentrieren Sie sich nur auf die Daten, die Sie benötigen, und verwerfen Sie die unerwünschten Daten.

Schritt 4: Daten sammeln und analysieren Datengetriebene

Die Abteilungsleiter sind in der Regel die Manager von Schlüsseldaten. Daten stammen aus externen und internen Quellen, was bedeutet, dass Sie wissen, was im gesamten Unternehmen passiert.

Möglicherweise benötigen Sie integrierte Systeme, um alle verschiedenen Datenquellen zu verbinden, um die Daten zu untersuchen. Die Fähigkeiten, die zum Analysieren von Daten erforderlich sind, variieren; Je komplexer die Abfrage, desto mehr technische Fähigkeiten benötigen Sie.

Ebenso erfordert eine einfache Analyse Kenntnisse in Excel. Einige Analyseplattformen bieten der Belegschaft einen einfachen Zugang. Wenn die Daten besser verfügbar sind, ist es einfacher, mehr Erkenntnisse zu finden.

Schritt 5: Aktionselemente

Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse entscheiden darüber, wie sehr Sie davon profitieren.

Mehrere Business Intelligence-Tools können komplexe Datensätze zusammenführen, was die datengesteuerte Entscheidungsfindung unterstützt.

Imbissbuden Datengetriebene

Lassen Sie Daten Ihr Geschäft vorantreiben und gestalten.
Um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, müssen Sie Daten verwenden, um Ihre Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Sie müssen die besten Analysewerkzeuge auswählen, um mit der richtigen Technologiearchitektur Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Stellen Sie sicher, dass jeder den Wert der Daten in Ihrem Unternehmen kennt — und wie Sie davon profitieren können.

Es wird notwendig sein, die Unternehmenskultur zu verändern, und der Wandel sollte von oben beginnen. Es bedeutet, die Führung einzubeziehen.

Führungskräfte sollten die Tatsache verstehen, dass Analysen einen Mehrwert für die Organisation schaffen.
Der Entscheidungsprozess muss datengetrieben sein und wird sich bald im Unternehmen verankern.