业务数据分析如何帮助您建立数据驱动型组织

随着我们变得越来越数字化，人、机器、组织、政府和事物生成的数据量是巨大的。在这一点上，很明显数据就是新的石油。每个人都在争先恐后地建立一个数据驱动的组织，以充分利用数据。

成为数据驱动型组织意味着什么？

拥有数据基础设施或专家并不意味着您是一个数据驱动的组织。如果你想成为一家数据驱动的公司，数据必须贯穿你的血管，并根植于你组织的 DNA 中。

如果您怀疑您的组织是否是数据驱动的，这里有一个清单，可以简化成为非数据驱动组织的特征，

🟠 你的目标不切实际，结果仅限于特定团队。
🟠 固定在应用程序和电子表格中的数据。
🟠 没有分配定义的核心指标报告不一致。
🟠 新项目计划中不包括目标、里程碑和成功 KPI。
🟠 临时报告，也很少使用。

如果您认为生成许多报告或拥有多个仪表板意味着成为一个数据驱动的组织，那您就大错特错了。这些都是组织在日常基础上进行的所有活动，通常是回顾性的。这就像一个政治家在没有大量背景、没有行动计划、也没有推荐你将扮演什么角色的情况下承诺一个更美好的未来。假设这是一个没有根据或限制的专制谎言。

考虑一种更具未来感的分析，例如提供有关广告支出、客户流失、供应链补货等信息的预测模型。这些分析更普遍地回答“w-questions”：谁、什么、何时、为什么以及在哪里。总之，提出建议、讲故事和展示发现。这些问题是数据驱动组织的关键驱动因素。如果您按照这些建议采取行动，您将释放出色的增长潜力。

建立一个数据驱动的组织不是二元的，而是一个连续体。

数据驱动组织的关键要素

数据驱动和数据驱动的决策是商业成功的下一件大事。组织意识到仅仅收集原始数据是不够的；采用创新的业务数据分析策略以做出更好的决策同样重要。公司了解数据的价值，并将精力集中在构建数据驱动的组织上。

如果您愿意将您的公司转变为一个数据驱动的组织，以下是您必须关注的五个关键要素。

数字化转型

大多数组织已经采用它，其余组织即将实现数字化转型。具有清晰愿景和未来目标的数字化组织对于将数据集成到现有和新流程中至关重要。

采用开放和创新的数字化转型文化，实现产品和服务创新，对构建数据驱动型组织的梦想产生重大影响。数字基础设施创造了一种数据意识文化，并允许人员、流程和客户之间的无缝交互。

数据科学

由于技术发展，人们与创新技术工具和平台交互的方式发生了变化。新技术和设备显着改变了数据的创建、消费、共享和使用方式。数据科学是一种分析数据并从中获取价值的创新方法。通过将数据科学原型转化为现实生活中的模型，数据处理、集成和分析可以产生有益、有洞察力和富有成效的结果。

让数据科学家加入团队可以通过多种方式增加价值，以建立数据驱动的组织——提供透明度、识别需求、发现目标市场、个性化营销、支持决策制定以及创新新的商业模式、产品和服务。

数据驱动的商业模式

将衍生的见解转化为活跃的商业模式后，您可以创造经济价值。如果你愿意开发数据驱动的商业模式，你必须在战略上向前迈进：

1.最好能找到市场需求。
2. 你必须通过发现、创造和实现价值来发展商业模式。
3. 完善商业模式，直到它符合您的期望。

关键部分是价值创造——数据驱动的业务模型明确关注数据并将其视为关键资产。但是，要将数据视为资产，您必须关注业务的动态能力；然后整合流程以探索和利用数据资源，从而更容易衡量和识别价值。

数据驱动的创新

大多数组织使用他们的数据将业务转变为数据驱动的创新。我们称这种数据为大数据，其特点是数量、多样性、速度和准确性。因此，要使用这些数据，数据驱动型组织必须分析和发现数据，通过尖端算法对其进行预测和优化，并在各部门之间分发有洞察力的信息。

培养数据驱动型组织：
🟠 确定需要收集的数据类型及其来源。
🟠 确定处理和传输数据到存储的最佳方式。
🟠 分析数据的最佳方式。

业务数据分析

每个组织都希望从收集的数据中获取信息，以建立数据驱动的业务模型或实现数据驱动的创新。业务数据分析因此创造了价值，但企业在采用数据分析策略时必须考虑他们的目标。对数据、信息和知识的清晰理解使采用精确的数据分析模型变得更加容易。

业务数据分析可帮助组织获得关键的业务洞察力。此外，数据分析分为描述性、预测性和规范性分析。描述性分析会告知您过去发生的事情。预测分析使用预测、聚类和关联模型预测未来事件。相比之下，规范分析用于更好地了解业务，如销售、营销、目标函数等。

投资业务数据分析以成为数据驱动型组织

在经过数字化转型的组织中，每个动作都是一个数据足迹。随着数据的增加，数字宇宙在规模和复杂性上与物理宇宙赛跑。根据数据存储供应商 EMC 的说法，人类创建的数字数据位很快就会像宇宙中的星星一样大。随着每年创建的数据达到 44 泽字节，利用所有这些数据是一项艰巨而令人生畏的提议。

然而，组织需要采用分析驱动的文化，通过培养数据驱动的组织来超越数据创建。业务数据分析对于通过数据驱动价值至关重要。请记住，对于数据分析，数据必须始终是干净的，否则它只是噪音。

数据分析简化了数据之旅

如果您有正确的数据策略来处理数据，那将是最好的。最好的方法是共同查看数据的所有方面，并专注于实施单个点解决方案以应对关键挑战。

数据和分析直接相关。没有数据，您的企业将无法做出决策或采取行动。因此，利用数据的重要性可以增加数据分析的深度。由于数据正朝着庞大的状态发展，因此请开始使用巧妙的数据收集方法。更智能的数据可帮助您获得做出明智决策所需的历史和预测见解。

如果你想成为一个数据驱动的组织，拥有强大的数据基础非常重要。它可以帮助您进入下一阶段，即通过运行适当的业务数据分析获得可操作的见解。

每一条数据都有价值

为确保他们拥有正确的策略和可行的流程来收集数据，数据驱动型组织必须部署涵盖关键数据源、数据捕获渠道、数据存储和数据管理架构的全面数据策略。

每个愿意成为数据驱动组织的企业都必须明白这是一个持续的过程。必须不断对其进行监控、审查和改进。它有助于使您的数据策略与业务目标、不断发展的趋势、技术和不断变化的市场条件保持一致。

然而，这还不是全部；企业需要通过消除噪音来收集、存储、处理和清理数据。结构化、经过验证和干净的数据是获取价值所必需的。

该值再次分为三类，
🟠 信息 –传达您已经完成、实现或完成的内容。
🟠 知识 –从数据中得出的见解给出了某些事情发生的原因或未来结果的答案。
🟠 智慧 –它使用历史数据来告知未来发生的事情和行动。

深入的业务数据分析以获得更好的结果

踏上业务数据分析之旅是一项具有挑战性的成功任务。许多组织未能部署正确的数据分析策略的主要原因之一是需要更多的管理支持。要成为数据驱动的组织，您必须拥抱分析驱动的文化，这需要涉及重点和战略的文化转变。

CEO、CDO（首席数据官）和其他 C 级经理必须制定路线图并努力将分析文化融入组织的 DNA。确保一切都一致，包括业务愿景、不断发展的技术和不断变化的市场趋势，并通过自动化内部和外部流程，您可以构建一个数据驱动的组织，其核心是成熟的数据分析战略。

现在的问题是，什么样的深刻业务数据分析可以利用现代技术和工具。那么，这里是您可以整合到您的业务中的数据分析技术，
🟠 描述性 –标准报告，提供对特定活动或业务流程中已经发生的事情的洞察。
🟠 诊断 -传达实际发生的事情以及它是好是坏的知情报告。
🟠 预测 –利用统计数据、AI 和 ML 算法的分析模型可以更好地了解过去发生的事情，从而更好地预测未来的结果。
🟠 规定性的 –它是数据分析中的一种范例，通过综合数据、业务和分析来确定未来行动的最佳方法或方法。

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