Hva er dataanalyse?
Dataanalyse er prosessen med å samle inn og analysere mye kundedata for å trekke konklusjoner om atferdsmønstre, personlige interesser og innkjøpstrender. Analyse fremskynder beslutningstakning, forbedrer forretningsprosesser og brukerengasjement, reduserer kostnader og driver vekst og lønnsomhet. Dataanalyse spenner over analyselandskapet, fra den mest grunnleggende beskrivende og diagnostiske analysen til avansert analyse som prediktiv analyse, preskriptiv analyse og datavitenskap.
Hva er forretningsfordelene ved dataanalyse?
Dataanalyse kan gi nye inntektsmuligheter, bedre kundeservice, mer effektiv markedsføring, forbedret driftseffektivitet og reelle konkurransefortrinn. Det kan også hjelpe bedrifter med å:
- Forutse kundenes behov, optimaliser kundeopplevelser (CX) og levere hyperpersonaliserte tjenester.
- Redusere svindel og risiko i forretningsdriften.
- Informere beslutningstakere om hvilken retning produkter og tjenester bør ta for best å møte kundenes fremtidige behov.
- Finne de områdene i virksomheten som trenger forbedring, slik at endringer i verktøy eller prosesser kan gjøres for å løse disse problemene.
Hvordan kan en organisasjon flytte til neste nivå, for å bli en dataanalysemaskin med høy ytelse?
Det krever en kombinasjon av disse komponentene:
- Hensikt. For å bli en analysedrevet organisasjon kreves et kulturskifte. Administrerende direktør og andre ledere på C-nivå må beskrive hvordan man kan gjøre en analysekultur til en del av organisasjonens DNA, for å sikre at alt er på linje, inkludert virksomhetens visjon, skiftende trender, interne tjenester og prosesser.
- Data.Organisasjoner må ha en strategisk plan for å samle inn alle relevante data som kan drive forretningsresultater. De må definere omfattende datapolitikk som dekker kritiske datakilder, metoder for datafangst, datalagring og administrasjonsarkitektur.
- Verktøy. Verktøy og teknologi går raskt fremover, noe som muliggjør anvendelse av analyser på tvers av forretningsutfordringer for å vokse eksponentielt. Disse teknologiene legger til rette for avanserte analysemetoder og -teknikker, som clustering, prediktiv modellering, statistisk modellering og algoritmer for å få dypere innsikt. Bedrifter bør gjennomføre intelligente og nøye evalueringer for å velge de riktige "egnet for formålet" verktøy og teknologier for å møte deres forretningsbehov
- Mennesker. For å være en vellykket analysedrevet organisasjon er de riktige menneskene avgjørende. Det kreves riktig team for å konvertere data til verdi ved å bruke matriser, algoritmer, modeller, optimalisering og funksjoner. Og det er viktig å sikre teambalanse, for å tillate en 360-graders tilbakemelding på data. Det ideelle teamet bør inkludere forretningsanalytikere, dataforskere og tekniske spesialister.
- Evnen.Det finnes ingen løsning som passer alle. Etter hvert som trender dukker opp og nye teknologier blir mainstream, må organisasjoner være fleksible og tilpasse seg endrede fremskritt og måter å hente mening fra data på.
- Innovasjon og investering. En investering i mennesker og deres ferdigheter vil bidra til å bygge en arbeidsstyrke som kan tenke annerledes og innovere, og plassere organisasjonen på rask vei til suksess.
Hva er noen retningslinjer for å bygge ut en avansert dataanalysefunksjon?
Her er fem ting du bør huske på...
- Datamodernisering handler ikke bare om teknologi. I tillegg til smarte teknologistrategier, krever datamodernisering et fullskala bedriftsskifte som allerede er i gang. Det er en dramatisk økning for data og en som bølger gjennom alle forretningsfunksjoner.
- Lag en strukturert prosess.Modernisering begynner med forretningsverdi. Lag et verdikjedekart som tydelig identifiserer muligheter som resulterer i resultater som påvirker topp- og bunnlinjen. Hva er de tilknyttede dataene som vil bidra til å generere disse resultatene? Prioriter de potensielle områdene der data kan heve forretningsprosesser, enten det er å øke salg eller redusere risiko.
- Bygg basert på det du tjener penger på. Hvis organisasjonen din er fokusert på å forbedre forretningsprosesser og øke effektiviteten, bør opprettelse av en datainnsjø være øverst på IT-oppgavelisten din. Hvis fokuset ditt er CX og du lager funksjoner og opplevelser knyttet til produktet ditt, bør fokuset være på sky og skala.
- Gjør data tilgjengelig. Modernisering av data er avgjørende for å realisere løftet om AI. Hvis historiske data ikke lagres på en tilgjengelig måte, er AI og maskinlæring dømt til å mislykkes. Relevante spørsmål inkluderer: Hvor enkelt er det for dataforskere å få tilgang til alle typer data som finnes i organisasjonen? Hvor lett er de i stand til å eksperimentere og feile raskt?
- Få ferdighetssettene riktige. Datamodernisering krever et SWAT-team – folk med forretningsekspertise som samarbeider med fullstack-utviklere og andre som forstår de nødvendige datakildene. Og gitt mangfoldet av enheter, er det viktig å innlemme en design-tenkende prosess for å gjøre data mer tilgjengelig og meningsfylt.
