Как создать новую стратегию бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика может раскрыть информацию о данных, которая поможет вашему бизнесу достичь новых высот роста и успеха. Но если вы все еще учитесь максимально эффективно использовать свое новое программное обеспечение для бизнес-аналитики, простое раскрытие этого потенциала может показаться сложной задачей.

Джен Ларсон, директор по маркетинговой аналитике и исследованиям Кредитного союза государственных служащих Пенсильвании (PSECU), знакома с этой борьбой и знает, как ее преодолеть.

Недавно мы встретились с Ларсон, чтобы поговорить о ее стратегии бизнес-аналитики, чтобы помочь другим предприятиям максимально эффективно использовать свое программное обеспечение BI. Подводя итог тому, что мы узнали, можно сказать, что новым пользователям программного обеспечения BI следует сосредоточиться на простых, визуально эстетичных информационных панелях; согласованная интерактивная визуализация данных; и сбор данных для расширенной аналитики, чтобы максимально использовать их новое программное обеспечение BI в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, как реализовать эту стратегию.

Когда Ларсон впервые присоединилась к PSECU в 2020 году, она поговорила с руководителями разных отделов, чтобы выяснить, с какими проблемами они боролись.

«Общим рефреном, который я услышала, когда впервые присоединилась к PSECU, была жалоба на то, что (пользователи) должны обращаться к 17 различным отчетам повсюду, чтобы получить всю информацию, необходимую для ответа на вопрос», — сказала она.

Решение этой проблемы было непростым, но оно было очевидным: информационные панели .

«Информационная панель позволила нам собрать все эти разные отчеты и разные цифры в одной области, где (пользователи) могут перейти, чтобы ответить на одну проблему или вопрос», — сказал Ларсон.

Ларсон говорит, что информационные панели являются ее основным инструментом, позволяющим руководству PSECU принимать более обоснованные решения на основе данных. И ее путеводная звезда в использовании информационных панелей заключается в том, чтобы убедиться, что они проясняют, а не сбивают с толку.

«Для меня хорошая приборная панель отвечает на вопрос», — сказала она. «Например, вам не нужен отчет или визуализация, которые рассматривают вещи с точки зрения кредита на той же панели инструментов, что и вещи, рассматриваемые с точки зрения члена. Вы хотите, чтобы кто-то мог посмотреть на информационную панель, визуализации и отчеты и сказать: «Хорошо, я знаю, что это место, куда я могу пойти, чтобы ответить на такие вопросы». “

Когда Ларсон впервые присоединилась к PSECU, по ее оценке, демографические данные членов организации были указаны в «15 различных отчетах». «Вы должны щелкнуть мышью, щелкнуть мышью, щелкнуть мышью… Решение для создания информационных панелей позволило нам собрать все эти данные в одном месте. Так что мы работаем с одним источником правды».

Пользователи могут использовать современное программное обеспечение бизнес-аналитики с интерактивными информационными панелями для изучения своих данных без специалиста по данным. Одна из информационных панелей профиля участника Ларсона позволяет пользователям просматривать национальные данные или применять фильтр, чтобы просмотреть данные специально для жителей Пенсильвании.

Готовы максимально использовать возможности инструментальной панели в своем новом программном обеспечении для бизнес-аналитики? Вот несколько советов для следующих шагов:

• Будь проще. Неиспользуемая информационная панель — бесполезная информационная панель, даже если она содержит полезную информацию. Поэтому, если вы попытаетесь сразу разместить слишком много данных на своей информационной панели, вы рискуете сделать ее слишком сложной и запутанной для конечного пользователя до такой степени, что он не сможет ничего сделать с представленной информацией. Вы всегда можете масштабироваться, если пользователи запрашивают дополнительную информацию.
• Не забывайте использовать фильтры и детализировать. Фильтры позволяют пользователям просматривать различные подмножества данных на информационной панели без необходимости создавать совершенно новую информационную панель. Аналитики могут заранее установить эти фильтры, чтобы конечные пользователи могли просматривать панель мониторинга в заданных пределах.
• Используйте интерактивные информационные панели только по мере необходимости. Тот факт, что у вас есть возможность сделать информационные панели интерактивными для внутренних заинтересованных сторон, не означает, что вам нужно использовать эту функцию. Например, если вы предоставляете общий доступ к панели мониторинга внешнему клиенту, вы можете удалить интерактивные функции, чтобы они не могли просматривать проприетарные данные, к которым у них не было доступа.

Когда команда Ларсона пытается определить, как представить различные данные визуально, полезно иметь возможность легко опробовать различные диаграммы и графики. Программное обеспечение PSECU BI позволяет пользователям загружать базовый набор данных, а затем использовать его для заполнения различных типов диаграмм и графиков.

«Таким образом, вы не привязаны к определенному типу диаграммы или графика», — сказал Ларсон. «Вы можете поэкспериментировать, чтобы увидеть, что визуально лучше всего подходит для сообщения, которого вы пытаетесь достичь».

Эти визуализации данных позволяют аналитикам данных проявлять творческий подход и представлять полученные данные в формате, который лучше всего подходит для аудитории, перед которой они представляются.

Например, когда Ларсон увидела географическую карту, показывающую, как COVID-19 распространяется по стране, у нее возникла идея. Ее команда пыталась показать близость членов к банкоматам PSECU, и географическая карта оказалась идеальным типом диаграммы.

«Мы могли видеть концентрацию участников по отношению к банкоматам, и это помогает нам понять, где нам может понадобиться больше банкоматов, меньше банкоматов и даже функциональность банкоматов. Некоторые принимают наличные (депозиты), а некоторые, например, нет», — сказала она. «Он темнее для более высокой концентрации участников, светлее для меньшего радиуса на банкоматах и ​​того, как далеко люди готовы ехать к банкомату. Кроме того, банкоматы имеют цветовую маркировку, чтобы показать их функциональные возможности».

Используя визуализацию данных, команда Ларсона могла быстро сделать макет такой географической карты, а затем также поместить те же данные в круговую диаграмму, чтобы увидеть, например, процент участников, которые живут на разных расстояниях от банкомата.

Готовы максимально использовать возможности визуализации данных в своем новом программном обеспечении для бизнес-аналитики? Вот несколько советов для следующих шагов:

• Если вы сомневаетесь, поставьте себя на место мыслей своей аудитории. Если у вас возникли проблемы с выбором правильного типа визуализации для набора данных, спросите себя, кто будет аудиторией и какие вопросы у них могут возникнуть. Затем выберите тип диаграммы, которая лучше всего отвечает на эти вопросы.
• Помните о визуальном элементе визуализации данных. Ларсон говорит, что стиль и дизайн почти так же важны, как и сами данные. Например, вам, вероятно, не следует использовать красный цвет для отображения возрастающих чисел.
• Если у вас есть ресурсы, привлеките свою творческую команду к разработке стандартов бренда. Команда креативных дизайнеров PSECU создала стандарты бренда и цветовые палитры, чтобы команде Ларсона было проще сосредоточиться на анализе данных и убедиться, что они используют правильные цветовые схемы.

Распространение искусственного интеллекта и машинного обучения за последнее десятилетие позволило вашему программному обеспечению бизнес-аналитики делать некоторые удивительные вещи, которые граничат с предсказанием будущего. Эта технология может показаться пугающей для новых пользователей, но она является ключом к раскрытию самых мощных идей, которые помогут развитию вашей организации.

Показательный пример: команда Ларсона занимается моделированием данных и прогностической аналитикой, чтобы помочь понять, на каком этапе членства находятся члены, и каким следующим лучшим продуктом кредитного союза может быть тот или иной член.

«Это помогло нам с нашей автоматизацией маркетинга и целевым маркетингом», — сказала она. «Это помогло нам передать нужное сообщение нужному человеку в нужное время».

Эти передовые инструменты аналитики могут помочь команде Ларсона обнаружить закономерности, указывающие на то, что участник, имеющий множественные демографические сходства с другими участниками, находится в выгодном положении для открытия счета денежного рынка, например.

Ключевым моментом для максимально эффективного использования расширенной аналитики в вашем новом программном обеспечении бизнес-аналитики являются данные, лежащие в ее основе. Расширенная аналитика опирается на большие данные как на топливо для глубокого понимания, и вы не можете иметь одно без другого.

Если вы обеспокоены тем, что у вас недостаточно большого набора данных для расширенной аналитики, у Ларсона есть несколько обнадеживающих слов.

«В большинстве мест, где я работал, данных больше, чем они думают, — сказал Ларсон. «Посмотрите, какие данные у вас есть, и спросите: «Есть ли у меня вопрос, основанный на этих данных, на который мы можем ответить?» Так, например, у многих людей возникает вопрос: «Как долго у меня будет этот клиент или участник?» “

Таким образом, даже если у вас есть исторические данные за несколько лет о том, когда участники уходят и как долго они остаются, вы можете подключить эти данные к своему программному обеспечению BI и позволить расширенной аналитике выявить демографические сходства, которые могут выявить более важные тенденции. Например, вы можете обнаружить, что участники, недавно открывшие счет денежного рынка, обычно остаются участниками еще как минимум пять лет.

«Это не обязательно должно быть идеально», — сказал Ларсон. «Но оттуда, может быть, вы сможете получить некоторые данные, которые помогут вам понять это немного лучше. И всегда можно доработать и улучшить. Это самое забавное. То, что вы однажды придумали модель, не означает, что с вами покончено».

Готовы максимально использовать расширенную аналитику в своем новом программном обеспечении для бизнес-аналитики? Вот несколько советов для следующих шагов:

• Начните собирать данные как можно скорее. Думайте о данных как о топливе, которое питает вашу расширенную аналитику. Вы захотите собрать как можно больше, и даже если вы только начинаете, у вас, вероятно, уже есть больше данных, чем вы думаете.
• Для начала используйте любые имеющиеся у вас данные. Даже если вы ограничены демографическими данными или, например, финансовыми отчетами за несколько лет, вы можете использовать этот набор данных, чтобы начать изучение, когда соберете больше.
• Не бойтесь экспериментировать. Прогнозная аналитика по своей природе неточная наука. Ларсон приводит пример метеоролога. Несмотря на то, что отчеты о погоде не всегда точны на 100 %, каждый прогноз дает больше данных, которые помогают сделать будущие прогнозы более точными.

«С культурной точки зрения, чтобы идти по этому пути, вы должны быть готовы к экспериментам и должны быть готовы ошибаться. И поэтому, если у вас нет благодати от лидерства или командного менталитета, что вы собираетесь делать все возможное и добиваться этого, то вы, вероятно, не продвинетесь очень далеко», — сказала она. «Я всегда говорю, что идеального прогноза не бывает. Если вы посмотрите на экономистов и даже на прогноз погоды, вы поймете, что никогда не сможете точно предсказать будущее. Но вы можете подобраться довольно близко.

Используйте свое новое программное обеспечение BI, чтобы стать лучшей группой поддержки в вашей организации.

Суть, по словам Ларсона, заключается в том, чтобы не забывать использовать программное обеспечение BI на благо других. Команды аналитиков данных не должны работать за закрытыми дверями, контролировать данные и исследовать эти данные на основе собственных прихотей. Они должны заниматься защитой данных организации как жизненно важного ресурса и переводом их в формат, позволяющий другим командам максимально использовать их.

«Я рассматриваю свою команду как окончательную поддержку любой другой команды», — сказал Ларсон. «Мы не на передовой. Мы не занимаемся этими данными и принимаем бизнес-решения. И поэтому наша работа заключается в том, чтобы поддерживать другие области, чтобы получать данные, которые им нужны, в нужном им формате, таким образом, чтобы они могли их понять, чтобы они могли принимать решения, основанные на данных, на их основе».

Чтобы помочь вашей команде аналитиков стать основной группой поддержки в вашей организации, вот краткое изложение советов, которыми мы поделились в этой статье:

Мы надеемся, что опыт Ларсона вдохновил вас и вдохновил на то, чтобы начать извлекать больше пользы из своего собственного программного обеспечения для бизнес-аналитики. Когда вы будете готовы изучить дополнительные советы по максимально эффективному использованию программного обеспечения для бизнес-аналитики, мы расскажем вам об этом в нашем блоге бизнес-аналитики. Вот несколько недавних статей, с которых можно начать:

• Сравнение категорий: бизнес-аналитика и большие данные
• 3 лучших бесплатных программного обеспечения для панели мониторинга
• Контролируемое и неконтролируемое обучение: какая модель машинного обучения вам подходит?

Источники

1. Джен Ларсон, LinkedIn
2. Средство просмотра таблиц, Таблица
3. Отслеживание данных COVID, CDC.gov