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实施数据驱动决策的要点

Business analyst at a desk with an overlay of charts and graphs floating above desk
2023年11月3日

数据对现代商业世界的影响怎么强调都不为过。正如福布斯最近的一篇文章所解释的那样，“对于任何希望在当今商业环境中取得成功的组织来说，优先考虑用于制定重要业务决策的数据质量是至关重要的。”1“什么是数据驱动决策（DDDM），有效的DDDM流程如何为您的公司带来更好的结果？”在本文中，我们将探讨一个五步DDDM策略，并研究数据分析如何指导战略决策的主要示例。

什么是数据驱动的决策？

数据驱动的决策就是使用数据来评估选项并做出战略业务决策。作为人类，我们经常被诱惑根据情感、直觉或“直觉”感觉做出选择。然而，在做出商业决策时，分析和数据可以帮助提供更可靠、可衡量和可操作的结果。

在过去的几十年里，技术和互联网的普及推动了决策者可用数据量的急剧增加。由于这个原因，DDDM已经迅速成为任何进入商业世界的人的顶级技能。而这正是新的商业专业人士有机会让自己与众不同的地方——任何可以访问数据的人都可以说他们正在使用数据做出决策，但专业人士需要扎实的分析掌握和识别最有价值数据的能力，以便产生顶级雇主所寻找的结果。

随着消费者、供应链、营销和其他类型数据的看似无穷无尽的供应，DDDM很快就会变得势不可挡。这取决于熟练的专业人士，他们可以排除噪音，识别最有价值的可用数据，并领导团队做出正确的决策。如果使用得当，数据可以帮助公司提高客户满意度，增加利润，有效地解决问题，提高效率

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实施数据驱动决策的五个步骤

在当今的商业世界中，数据对于有效的决策至关重要。然而，即使是最好的数据，对于不知道如何使用它的商业专业人士来说也是无用的。下面的DDDM过程可以帮助您利用分析并做出产生高结果的决策。

确定业务问题或问题

有效DDDM的第一步是确定想要回答的问题或想要用数据解决的问题。首先和你的团队讨论以下问题：

  • 公司的目标是什么？
  • 公司是在评估机会还是诊断问题？
  • 哪些领域对实现公司的整体战略最为重要？

制定战略并确定目标

基于您已经确定的问题或问题，为您的DDDM流程建立一个清晰的分析目标。考虑以下几点：

  • 你能用数据实际完成什么？
  • 谁来监督收集和数据分析？
  • 这个项目需要什么人员？
  • 这个项目的最终目标是什么？
  • 你将如何衡量这个项目的成功？

目标数据

一旦确定了项目的战略目标，就应该确定在DDDM过程中对您最有用的数据。在决定收集哪些资料及如何收集资料时，应考虑下列问题：

  • 定性还是定量数据对这个项目最有用？
  • 召集焦点小组收集数据是否可行？
  • 在线跟踪和社交媒体监控会揭示有意义的数据分析吗？
  • 在您可以访问的数据中，哪些对您的目标最有价值？

收集和分析数据

既然您已经知道了在此DDDM流程中要针对的数据类型，那么您需要确定正确的流程和人员来收集和管理数据。考虑以下几点：

  • 你的公司内部是否已经有了一些需要的数据？
  • 您是否需要购买对现有数据集的访问权限？
  • 你需要利用哪些途径来收集数据（计算机软件、在线软件、人员、相机等）？
  • 在您可以访问的数据中，哪些对您的目标最有价值？

收集了必要的数据后，需要对其进行分析。考虑:

  • 你能从这些数据中获得什么见解？
  • 这是你所期望的吗？什么最突出？
  • 您可以访问哪些大数据平台或工具来帮助您进行此分析？

根据调查结果做出决定

DDDM过程的最后一步当然是做出数据驱动的决策。领导者和其他关键决策者可以使用从过程中获得的分析见解来采取项目成功所需的可操作步骤。

数据驱动的决策如何塑造商业

数据驱动的决策在很多方面影响着企业。大数据驱动着大多数顶级科技巨头，包括b谷歌、亚马逊（Amazon）和Meta。然而，DDDM并不是科技界独有的。例如，汉莎航空公司（Lufthansa）最近试图集中数据收集和分析，以改善其550多家子公司的业务。这一举措带来了更具战略性的、数据驱动的决策，并使整个公司的效率提高了30%。3、4

许多零售公司也使用数据驱动的决策来产生更积极的商业成果。耐克就是一个例子，该公司利用有价值的数据来提高其供应链效率。通过了解有关需求、材料可用性和分销的数据，耐克能够降低成本并缩短交货时间，从而提高客户满意度和忠诚度

哪些职位使用数据驱动决策？

无论业务部门、公司或目标如何，健全、道德和创新的数据治理都至关重要。DDDM要求领导者能够在使用分析和管理本能之间取得平衡，并且能够为最佳实践设定标准。下面是一些在日常工作中使用DDDM的职位。

  • 数据分析师：顾名思义，数据分析师处理大量数据以收集重要的发现，这些发现可以指导有影响力的决策。数据分析师还维护数据库，使用可视化来传达他们的发现，并根据他们收集的数据预测趋势
  • 数据工程师：数据工程师与企业一起构建稳定、优化的系统，帮助收集和分析数据。这个角色的专业人员也会进行研究，并在数据中寻找模式，以帮助预测趋势
  • 数据库管理员：数据库管理员负责保证数据的安全和正确存储。数据库管理员负责管理数据，实施安全措施，并经常亲自设计数据库
  • 业务分析师：业务分析师使用数据来评估业务，并为改善公司业绩提出建议。在这个职位上工作的人可以使用DDDM流程向决策者提出具有高影响力的可操作建议
  • 数据科学家：数据科学家分析数据，以便根据他们的发现提供业务解决方案和有价值的见解。他们使用各种数据科学技术收集和处理数据，以便为主要决策者提供有根据的建议。这个角色的专业人员设计数据收集流程，使用统计方法寻找趋势，并将他们的发现传达给利益相关者

有效的数据驱动决策始于正确的教育。俄亥俄大学在线商业分析硕士课程旨在帮助学生为数据相关的职业做好准备，并教他们如何在不同类型的业务中实施数据驱动的决策。为了介绍数据分析和DDDM，俄亥俄大学还提供了10个在线研究生商业证书，包括商业分析证书。这些证书也可以用于商科研究生学位。

来源

  1. 白色,杰夫。“为什么高质量和相关的数据在当今的商业环境中至关重要。”《福布斯》。2023年4月17日2023年11月2日检索自https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/04/17/why-high-quality-and-relevant-data-is-essential-in-todays-business-landscape/

  2. 确实是编辑团队。“商业中的数据是什么？”（加上重要性和例子）。”确实。2023年3月10日2023年11月2日检索自https://www.indeed.com/career-advice/career-development/data-in-business#

  3. 画面。“数据驱动决策指南：它是什么，它的重要性，以及如何实现它。”2023年11月2日检索自https://www.tableau.com/learn/articles/data-driven-decision-making

  4. 格兰特,德文。“什么是数据驱动决策？”（以及为什么它如此重要）。”驱动研究。2023年3月27日。2023年11月2日检索自https://www.driveresearch.com/market-research-company-blog/data-driven-decision-making-ddm/

  5. 认为现货。“6个零售大数据分析用例和例子。”2023年11月2日检索自https://www.thoughtspot.com/solutions/retail-analytics/retail-big-data-analytics-examples-and-use-cases

  6. Chatterjee,玛丽亚。“2024年数据科学领域的9大工作角色。”我的伟大学问。2023年11月8日。2023年11月9日检索自https://www.mygreatlearning.com/blog/different-data-science-jobs-roles-industry/

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