為什麼您的小型企業需要基於數據的決策
已發表: 2022-05-07在醒來的一小時內——甚至在我離開家之前——我通過四處走動創造了比阿波羅飛船登陸月球時創造的更多的數據。
這不是因為我很勤奮(儘管我是,一旦我開始努力)。 這是因為我的智能手機會跟踪我的步數。 還有我的節奏。 而我的海拔變化。 還有更多。
如果我生成這麼多數據為一天做好準備,想想您的小型企業在一小時的活動中生成了多少數據。
這樣做的缺點? 所有這些數據都可能被黑客入侵或濫用(我想到了 Facebook 最近與選舉相關的困境)。
(更大的)優勢? 所有這些數據不僅對不良行為者有價值。 它對您來說更有價值……如果您知道如何在基於數據的決策中使用它。
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什麼是基於數據的決策?
基於數據的決策如何將數據轉化為金錢
基於數據的決策如何節省資金
文化和軟件是基於數據的決策的基礎
您如何接受基於數據的決策?
什麼是基於數據的決策?
基於數據的決策(也稱為數據驅動的決策)是您多年來一直在做的事情。
購物時有沒有比較過兩種產品的價格? 這是基於數據的決策,在微觀上。 基於數據的宏觀決策可以為您節省更多的錢。
每次點擊您的網站、發送的每封電子郵件、每次刷信用卡都會產生數據。 基於數據的決策正在使用這些數據來做出更好的決策。
這也是讓您的業務面向未來的一種方式。 你今天所做的一切都會創造數據,但未來十年你所做的一切只會創造更多的數據。
即將到來的數據洪流被稱為工業 4.0,即下一次業務發展,您需要為此做好準備。
但是,無論是靠您自己還是在整個小型企業中,數據驅動都不容易。 如果您甚至收集少量數據源,那麼在人們之間共享這些信息並確保大家都在同一個頁面上是很困難的。
這就是商業智能軟件可以提供幫助的地方。 正確的 BI 工具,加上正確的數據驅動習慣,可以將您的數據轉化為資產。 下面,我將向您展示兩家企業如何在 BI 軟件的幫助下轉向數據驅動的決策。
基於數據的決策如何將數據轉化為金錢
基於數據的決策有助於 Kiva 說服投資者將資金投入到他們的業務中。 Kiva 是第三世界的小額貸款提供商,使用 Looker 的商業智能軟件來增加發展中國家企業的可用資金。
Looker 儀表板(通過 Looker)
Kiva 員工 Bennett Grassano 解釋說:“借助 Looker,我們能夠以不同的方式對數據進行切片,並將與我們工作相關的數據整合在一起。”
這樣做有助於 Kiva 了解哪些努力確實有效。
Looker 可以輕鬆訪問不同的數據源,例如在線行為和交易數據。 當員工可以輕鬆訪問所有這些數據源時,他們就有更多信息可以用來說服潛在投資者他們的貸款是值得的投資。 Kiva 可以證明,對投資者來說似乎是高風險的貸款比看起來要可靠得多。
基於數據的決策如何節省資金
借助 Grow 的商業智能軟件,Sebo Marketing 做出基於數據的決策,這反過來又為他們節省了資金。
Grow 組織了 Sebo 的數據,因此員工花更少的時間尋找他們需要的信息,而將更多的時間用於利用這些信息做出基於數據的決策。 有了手頭的必要數據,員工可以將更多的精力集中在“大局思考”上,而不是死記硬背地收集數據。
Grow 儀表板(通過 Grow)
更好的是,這種關注點的變化降低了 Sebo 的工資百分比,因為員工可以在相同的時間內為更多的客戶提供服務。
比這更好的是,Sebo 從基於數據的決策中獲得的好處是您也可以擁有的——您的小型企業在成為數據驅動方面與任何企業一樣有能力。 閱讀,了解如何。
文化和軟件是基於數據的決策的基礎
商業智能軟件有助於實現基於數據的決策,但這並不是基於數據的決策的第一步。
第一步是文化:讓您的企業以數據驅動的方式思考。 如果您公司的文化不是以數據驅動的方式思考,那麼這些商業智能工具將是您購買的健身器材的數字等價物,然後用作臨時衣帽架。
Gartner 分析師 Alan Duncan 撰寫了大量關於改變數據驅動思維的文章(Gartner 客戶可以獲得完整的研究報告)。
以下是他建議您為基於數據的決策制定企業文化的四種方法:
- 鼓勵數據驅動的思維:當有人提出意見時,詢問他們需要哪些數據來支持它。 當有人提出建議時,詢問他們必須備份哪些數據。 讓您的員工知道您希望他們以這種方式思考,獎勵成功的數據驅動思維,最重要的是,您自己要以數據為驅動。
- 在進行基於數據的決策之前,了解您想要做出的決策:首先,了解您想要解決的業務問題,或者您想要改進的業務流程。 然後,尋找可以幫助您解決這些問題或改進這些流程的數據。 基於數據的決策是一種思考和開展業務的方式,而不是兩者的替代品。
- 僱用數據驅動的人:當你招聘時,尋找那種喜歡使用數據或 Excel 或已經了解商業智能軟件的人。
- 為軟技能的諷刺和不可避免的需求做好準備:基於數據的決策可能看起來很遙遠和左腦,但請記住,它仍然是人們解釋這些數據。
您如何接受基於數據的決策?
貴公司是否使用基於數據的決策來賺更多的錢,或使用商業智能軟件來改進基於數據的決策? 如果是這樣,請在下面的評論中告訴我!
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