中小企業がデータベースの意思決定を必要とする理由

起きてから1時間以内、つまり家を出る前に、月に着陸したときに作成されたアポロ船よりも多くのデータを歩き回って作成しました。

これは私が勤勉だからではありません（私はそうですが、転がり始めたら）。 スマートフォンが歩数を追跡しているからです。 そして私のペース。 そして私の標高が変わります。 そしてもっとたくさん。

その日の準備のためにこれだけのデータを生成する場合は、1時間のアクティビティで中小企業が生成するデータの量を考えてみてください。

これの欠点は？ そのデータはすべてハッキングされたり悪用されたりする可能性があります（Facebookの最近の選挙関連の問題が頭に浮かびます）。

（より大きな）逆さま？ そのすべてのデータは、悪意のある人物にとって価値があるだけではありません。 データベースの意思決定でそれを使用する方法を知っているなら、それはあなたにとってもっと価値があります。

データベースの意思決定とは何ですか？

データベースの意思決定（データ駆動型の意思決定とも呼ばれます）は、すでに何年にもわたって行ってきたものです。

買い物をするときに2つの製品の価格を比較したことがありますか？ これは、マイクロスケールでのデータベースの意思決定です。 マクロスケールでのデータベースの意思決定により、さらに多くの費用を節約できます。

Webサイトをクリックするたび、送信するすべての電子メール、クレジットカードをスワイプするたびに、データが生成されます。 データベースの意思決定では、このデータを使用してより適切な意思決定を行います。

これは、ビジネスの将来を保証する方法でもあります。 今日行うことはすべてデータを作成しますが、今後10年間に行うことはすべて、より多くのデータを作成するだけです。

この来るべきデータの大洪水は、ビジネスの次の進化であるインダストリー4.0と呼ばれ、それに備える必要があります。

しかし、データ駆動型であることは、単独で、または中小企業全体で簡単ではありません。 ほんの一握りのデータソースを収集する場合でも、その情報を人々の間で共有し、全員が同じページにいることを確認するのは困難です。

そこで、ビジネスインテリジェンスソフトウェアが役立ちます。 適切なBIツールと適切なデータ駆動型の習慣を組み合わせることで、データを資産に変えることができます。 以下では、2つの企業がBIソフトウェアの助けを借りてデータ主導の意思決定にどのように目を向けたかを示します。

データベースの意思決定がデータをお金に変える方法

データベースの意思決定は、Kivaが投資家にビジネスに資金を投入するよう説得するのに役立ちます。 Kivaは第三世界のマイクロローンプロバイダーであり、Lookerのビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用して、発展途上世界の企業が利用できる資金を増やしています。

Lookerダッシュボード（Looker経由）

Kivaの従業員であるBennettGrassanoは、「Lookerを使用すると、さまざまな方法でデータをスライスし、作業に関連するデータをまとめることができました」と説明しています。

そうすることで、Kivaはどの取り組みが実際に機能しているかを知ることができます。

Lookerを使用すると、オンライン行動やトランザクションデータなどのさまざまなデータソースに簡単にアクセスできます。 従業員がこれらすべてのデータソースに簡単にアクセスできる場合、ローンが価値のある投資であることを潜在的な投資家に納得させるために使用できるより多くの情報が得られます。 Kivaは、投資家にとってリスクが高いと思われるローンが、見た目よりもはるかに堅実であることを示すことができます。

データベースの意思決定がどのようにお金を節約するか

Growのビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用して、Sebo Marketingはデータベースの意思決定を行い、それによってコストを節約します。

GrowはSeboのデータを整理するため、従業員は必要な情報を探す時間を短縮し、その情報を使用してデータベースの意思決定を行うためにより多くの時間を費やすことができます。 必要なデータが手元にあれば、従業員はデータ収集の手間のかかる作業よりも「全体像の思考」により多くのエネルギーを集中させることができます。

Growダッシュボード（Grow経由）

さらに良いことに、この焦点の変更により、従業員は同じ時間でより多くの顧客にサービスを提供できるため、Seboの給与の割合が低下しました。

それ以上に、Seboがデータベースの意思決定から得たメリットは、あなたにもメリットがあります。データ主導型になることに関しては、中小企業は他のビジネスと同じように機能します。 方法を見つけるために読んでください。

文化とソフトウェアは、データベースの意思決定の基盤です

ビジネスインテリジェンスソフトウェアは、データベースの意思決定を可能にするのに役立ちますが、データベースの意思決定の最初のステップではありません。

最初のステップは文化的です。つまり、ビジネスにデータ主導の方法で考えさせることです。 あなたの会社の文化がデータ主導の方法で考えていない場合、それらのビジネスインテリジェンスツールは、購入した運動器具のデジタル版になり、即席のコートラックとして使用されます。

GartnerのアナリストであるAlanDuncanは、データ駆動型の考え方に変更を加えることについて広範囲にわたって書いています（Gartnerのクライアントは完全な調査を利用できます）。

データベースの意思決定のためにビジネス文化を準備することを彼が提案する4つの方法は次のとおりです。

1. データ主導の考え方を奨励する：誰かが意見を述べたら、それをバックアップするために必要なデータを尋ねます。 誰かが提案をするとき、彼らがそれをバックアップしなければならないデータを尋ねてください。 従業員に、このように考えてもらい、成功したデータ主導の思考に報いること、そして何よりも自分自身でデータ主導になることを望んでいることを知らせてください。
2. データベースの意思決定に入る前に、どのような決定を下したいかを知ってください。まず、解決したいビジネス上の問題、または改善したいビジネスプロセスを知ってください。 次に、これらの問題を解決するのに役立つデータを探すか、これらのプロセスを改善します。 データベースの意思決定は、ビジネスを考え、実行する方法であり、どちらにも代わるものではありません。
3. データ主導の人材を採用する：採用するときは、データやExcelの操作に慣れている人、またはビジネスインテリジェンスソフトウェアをすでに知っている人を探してください。
4. ソフトスキルの皮肉で避けられない必要性に備えてください。データベースの意思決定は遠く、左脳に見えるかもしれませんが、それでもそのデータを解釈するのは人々であることに注意してください。

データベースの意思決定をどのように受け入れましたか？

あなたの会社は、データベースの意思決定を使用してより多くのお金を稼ぎましたか、それともビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用してデータベースの意思決定を改善しましたか？ もしそうなら、下のコメントで知らせてください！

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