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为分析成功10和最佳实践(包括3你不能忽略)

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公司情海分析,确信数据是他们的命脉,数据驱动的洞察力的关键,神奇地解锁未来的成功。然而,尽管所有的热情,预算,并针对分析资源,绝大多数的项目根本不能够扩展,许多未能达到预期完全。

根据 Gartner研究,只有20%的分析洞察将通过2022年那是因为大多数企业没有关注一组公认的最佳实践,从大多杂乱无章,未经证实的剧本,而不是经营实现业务价值。

普拉香特sou日ekal,商业分析作家和教授的头 DBP-研究所 (数据业务性能),决心改变这种动态。

“根据我的经验,大多数公司有很多资源,他们有技术和很聪明的人,他们有吨,吨的数据,”他在演讲中提到,在澳门金沙城中心的14 全年 cdoiq虚拟座谈会 在八月。 “但[成就]是不是数据的采集,它是关于数据管理和洞察力。”

sou日ekal概述10所分析的最佳实践,在金星级原则,他说是绝对至关重要的分析成功的三重奏归零。

3种基岩做法

取的数据的分析图。 简单来说,这意味着调和的问题被要求由企业与种提供答案所需的数据。这个问题的答案也基本上决定使用什么模型来深入了解。

例如,一个组织可能在文件和法规遵从计划有用的数据进行浸泡,但如果企业的目标是为了更好地了解适合自己需求的客户,并提供产品和服务,PDF文档和电子表格的商店可能不相关。

按类型,使之可在更容易拉到分析工作的时间和地点是有意义的业务数据进行分类。 sou日ekal确定了三个主要的数据类型: 参考数据,覆盖企业类别,如植物,货币和业务线; 主要的数据 关于实体如供应商,产品和客户;和 交易数据,其中细节,如采购订单,发票和薪资运行事件。

sou日ekal还建议公司开发的另一组的参数和转换规则将他们的数据转换到适合于分析的状态。 “分析模型的选择是基于两个重要的事情 - 我问的问题和数据类型[我有,”他解释说。

战略上的源数据。 很多公司把刹车上分析,因为他们没有足够的数据或正确的数据,或者他们认为他们的数据的质量较差。但等待数据的完美状态是一个错误,sou日ekal说。 “当涉及到商业分析独角兽不存在,”他说。 “它不是完美 - 分析是所有有关进度。你需要继续前进。”

sou日ekal说有办法,如果企业缺乏在数据量和质量进行补偿。数据可以 后天,无论是通过提供或免费开源的资源购买和组织应与数据带来的分析工作的价值平衡收购成本。此外, 采样 可以使数据更可用,并缩短周期时间。另一种选择是 特点工程,其使用机器学习战术Parlay的现有的数据集,领域的专业知识,并直觉成调谐用于分析聪明数据。

从分析项目的分析产品移动。 而不是窜努力分析项目,这是有限的,战术,组织应建立自己的分析产品的景点,从数据洞察产生可衡量的经济利益,同时提高经营业绩。数据产品通常是可扩展的,团队坚持围绕持续改善,且有本质上更协作,sou日ekal说。

道路7个一般规则

超出三人必做的最佳实践,sou日ekal提出以下建议,作为一个成功的分析之旅的指导意见:

领带利益相关者的目标,问题和关键绩效指标。 每个人都知道你要争取早在一个程序来构建参与和支持利益相关者,但它不太清楚如何实现自己的目标在某种程度上是有道理的。关键是提出正确的问题,而不仅仅是什么利益相关者希望或具体要求。这一点也很重要,以澄清假设作为演习的一部分,以提供额外的上下文。利益相关者也应及早入伍,建立相互商定的关键绩效指标,以确保业务目标正在实现。

构建高性能的分析团队。 成功的分析需要超过高度专业化的数据科学家谁工作筒仓,sou日ekal说 - 它要求公司培养了不同的组织思维定势,一个拥抱基于假设的方法和其中的分析专长超越财务或监管报告涉及到运营和收入增长。

只有20%的分析洞察将通过2022交付业务成果,根据Gartner的研究。

通过专注于描述性分析和关键绩效指标建立数据读写。 专家估计,在分析完成当前工作的80%,包括描述性分析 - 也就是一个历史的回顾,以确定为什么事情发生了 - 比如,为什么销售在一定时间内或蘸具体原因预报名了。扩大这些努力有助于习惯了新思维的利益相关者,使他们与分析的好处第一手经验,sou日ekal说。

使合规性分析的一个组成部分。 而数据可以是一种资产,它也可以是一个责任。以抵消风险,企业应该把合规的重视,包括政府规章,内部业务规则和行业标准。

不断完善的分析模型。 构建分析模型是不是一个和全熟的运动 - 企业需要调整建模努力跟上业务的变化,无论是由于兼并和收购或进入新市场。 “当事情正在发生变化,您的数据也随之变化,当你的数据的变化,你的模型改变,” sou日ekal解释。 “分析模型不是恒定的实体。”

与治理的支持分析。作为数据收集工作开始上升,治理成为一个关键因素。建立正式的流程,确保数据捕获和统一的管理,质量仍然很高,并有一个共同的定义,并在整个组织内数据的理解。

用数据呈现,以促进见解。 神秘或混乱的数据点不足以引发新的商业模式或改变行为。杠杆的视觉效果,上下文和数据驱动的洞察力的财务收益织的叙述,受教育者的利益相关者,并与经济利益关联的见解。

“洞察一代是很大的,” sou日ekal说 - 只要它的跟进行动。 “当涉及到分析,你有识之士做什么同样重要。这是业务效率的一部分。”

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