원시 숫자를 데이터 기반 통찰력으로 변환하는 5단계

많은 기업가들이 데이터에 의해 깨달음을 얻기보다는 데이터에 얽매여 있습니다. 그것은 그들이 데이터를 유용하게 만드는 것을 방지합니다.

원시 데이터는 적극적인 결정을 내리는 데 사용되는 정보로 변환될 때까지 완전히 쓸모가 없습니다. 문제는 대부분의 기업이 비즈니스 인텔리전스의 중요성을 간과하고 있다는 것입니다.

글로벌 관리 회사인 AT Kearney는 기업이 2018년에 빅 데이터를 처리하기 위한 기술에 1,140억 달러를 지출할 것으로 예상합니다. 이는 데이터가 얼마나 강력한지 증명하고 얼마나 많은 원시 데이터를 사용할 수 있는지도 보여줍니다.

원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 프로세스를 개발하는 것이 중요합니다. 이 게시물에서는 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 데이터를 통찰력으로 변환하는 방법을 보여주는 몇 가지 단계를 안내합니다.

1. 명확한 목표 설정

전체 캠페인이 달성하고자 하는 것은 무엇입니까? 달성하려는 것이 무엇인지 정확히 알게 되면 데이터 정의를 시작할 수 있습니다. 데이터로 무엇을 하시겠습니까?

대부분의 경우 목표 설정은 컨텍스트, 필요, 비전 및 결과와 같은 특정 패턴을 따릅니다.

경로의 각 단계에는 답해야 하는 몇 가지 질문이 있습니다.

시각화 팁: 계속 진행하기 전에 위의 답변을 사용하여 초기 데이터 변환을 구상하십시오. 그런 다음 펜과 종이를 사용하여 원하는 결과의 개념을 스케치합니다. 매일 볼 수 있도록 게시할 수 있는 비전 보드를 만드십시오. 비전 보드를 만드는 소기업 소유자의 82%는 목표의 절반 이상을 달성하는 데 성공합니다.

2. 프레임워크 구축

집을 지을 때 목수는 지붕과 벽을 세우기 전에 틀을 먼저 만들어야 합니다. 여기에서도 마찬가지입니다. 청사진이 있으므로 이제 프레임워크 개발을 시작할 때입니다.

당신은 아직 브레인스토밍 단계에 있으므로 여기에서 찾은 어떤 것도 확정되지 않을 것임을 기억하십시오.

비즈니스 인텔리전스 데이터 변환 계획에 접근하는 방법에 대한 아이디어를 얻으려면 다음과 같은 간단한 브레인스토밍 기술을 따르십시오.

• 귀하의 전략과 가장 관련이 있는 주제에 집중하고 나머지 데이터는 무시하십시오. 전반적인 비전을 달성하는 데 방해가 되지 않도록 하십시오. 지금 바로 그 데이터를 잘라내십시오.
• 관련이 없는 것을 잘라내었다면 유용한 데이터가 남아 있어야 합니다. 유용한 데이터를 중요도 순으로 순위를 매기십시오.
• 다른 범주를 만들고 해당 데이터를 이러한 범주로 요약합니다. 이렇게 하면 모든 것을 정리하는 데 도움이 됩니다.

이 목록은 앞으로 수행하는 모든 작업의 ​​틀이 될 것입니다. 이제 실제로 해당 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 시스템 개발을 시작할 때입니다.

3. 원시 데이터에 약간의 컨텍스트 제공

비즈니스에서 컨텍스트는 성공적인 비즈니스 인텔리전스의 핵심입니다. 다음은 간단한 예입니다.

3,500만 명의 등록 사용자가 있는 구독 기반 제품이 있다고 가정해 보겠습니다. 그 자체로 엄청난 숫자이지만 실제로 우리에게 통찰력을 제공합니까? 아니요. 지금 이 순간에 3,500만 명의 가입자가 있다는 사실만 알 수 있습니다.

그러나 이를 이전 연도의 데이터와 결합하면 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음은 해당 데이터 컨텍스트를 제공하는 방법의 예입니다.

2014년: 가입자 100만 명

2015년: 가입자 천만 명

2016년: 가입자 2천만 명

2017년: 3,500만 가입자

이제 컨텍스트를 제공하기에 충분한 데이터가 있습니다. 다음은 해당 데이터에서 얻을 수 있는 몇 가지 유용한 통찰력입니다.

• 올해 1500만 가입자 확보
• 지난 2년 동안 2,500만 명의 가입자를 확보했습니다.

데이터를 다양한 유형의 사용자로 분할하여 이보다 더 구체적일 수 있습니다. 2017년에 가입한 1,500만 가입자 중:

• 모바일 장치에서 얼마나 많은 리드가 발생했습니까?
• 소셜 미디어에서 얼마나 많은 리드가 나왔습니까?
• 18세에서 25세 사이의 리드는 몇 개입니까?
• 몇 명의 리드가 여성이었습니까?

요점은 컨텍스트는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 프로세스를 시작하는 방법이라는 것입니다. 단독 수치는 문맥 없이는 의미가 없습니다. 시장에 따라 어떻게 변하는지 설명할 방법이 없기 때문입니다.

참고: 유용한 데이터는 귀하의 비즈니스에만 국한되지 않습니다. 실제로 가장 유용한 데이터는 일반적으로 경쟁업체에서 제공합니다.

4. 목표 시장 매핑

이 시점에서 목표 시장의 표준 날짜를 매핑하는 데 유용한 데이터가 충분해야 합니다. 이것은 컨텍스트를 찾는 데 크게 의존할 것입니다. 귀하와 유사한 제품 및 서비스를 구매하는 소비자 유형을 알아야 합니다.

• 목표 시장은 귀하의 비즈니스와 관련된 제품/서비스를 어떻게 찾습니까?
• 그들이 당신의 제품/서비스를 필요로 하는 이유는 무엇입니까?
• 그들은 언제 당신의 제품/서비스를 필요로 합니까?

이러한 세부 정보는 평범해 보일 수 있지만 목표 시장이 직면할 수 있는 특정 문제에 대한 통찰력을 제공합니다. 진정한 가치는 디테일에 있습니다!

5. 데이터에 생명을 불어넣다

비즈니스 인텔리전스 계획의 마지막 단계는 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 데이터에 생명을 불어넣는 것입니다. 다음 팁은 그 목표를 달성하는 방법을 보여줍니다.

• 데이터 포인트는 추세보다 덜 중요합니다. 통찰력을 얻으려면 트렌드에 집중하세요.
• 위의 예와 같이 시간 범위를 조사하십시오.
• 관계에 대한 데이터를 검색합니다. 강한 관계는 일반적으로 가장 큰 통찰력을 제공합니다.
• 항상 회의적이어야 합니다. 데이터는 컨텍스트에서 벗어나 오해의 소지가 있습니다.

다른 비즈니스 인텔리전스 통찰력에 관심이 있습니까?

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어가 데이터에서 정보를 얻는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알고 싶다면 다음 Capterra 게시물 중 하나를 확인하십시오.

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