Duomenys yra galingas įrankis, prieinamas stulbinančio masto organizacijoms. Tinkamai panaudojus, jis gali paskatinti sprendimų priėmimą, turėti įtakos strategijos formavimui ir pagerinti organizacijos veiklą. Remiantis verslo ataskaitomis, 56 procentai respondentų teigė, kad duomenų analizė paskatino „greitesnį ir efektyvesnį sprendimų priėmimą“ jų įmonėse. Kiti nurodyti privalumai:
- Padidėjęs efektyvumas ir produktyvumas (64 proc.).
- Geresni finansiniai rezultatai (51 proc.).
- Naujų produktų ir paslaugų identifikavimas ir sukūrimas pajamų (46 proc.).
- Geresnis klientų pritraukimas ir išlaikymas (46 proc.).
- Geresnė klientų patirtis (44 proc.).
- Konkurencinis pranašumas (43 proc.)
Kaip galite panaudoti duomenų galią ir patirti šiuos privalumus savo įmonėje?
Išmokę efektyviai analizuoti duomenis, galite padaryti išvadas, prognozes ir veiksmingų įžvalgų, kurios padės priimti efektyvius sprendimus. Duomenų analizė – tai duomenų tyrimo praktika, siekiant atsakyti į klausimus, nustatyti tendencijas ir gauti įžvalgų. Kai versle naudojama duomenų analizė, ji dažnai vadinama verslo analitika. Duomenims analizuoti galite naudoti įrankius, sistemas ir programinę įrangą, pvz.,
- „Microsoft Excel“,
- „Power BI“,
- „Google Charts“,
- „Data Wrapper“,
- „Infgram“,
- „Tableau“
- „Zoho Analytics“.
Tai gali padėti išnagrinėti duomenis iš skirtingų pusių ir sukurti vizualizacijas, kurios sukuria istoriją, kurią bandote įgyvendinti. Algoritmai ir mašininis mokymasis taip pat patenka į duomenų analizės sritį ir gali būti naudojami duomenims rinkti, rūšiuoti ir analizuoti didesniu kiekiu ir greičiau nei gali žmonės. Algoritmų rašymas yra pažangesnis duomenų analizės įgūdis, tačiau jums nereikia gilių kodavimo ir statistinio modeliavimo žinių, kad galėtumėte patirti duomenimis pagrįsto sprendimų priėmimo pranašumus.
Profesionalai, kuriems gali būti naudingi duomenų analizės įgūdžiai:
Rinkodaros specialistai, kurie planuodami rinkodaros strategijas naudoja klientų duomenis, pramonės tendencijas ir ankstesnių kampanijų našumo duomenis.
Produktų vadybininkai, analizuojantys rinkos, pramonės ir vartotojų duomenis, kad pagerintų savo įmonių produktus.
Finansų profesionalai, kurie naudoja istorinius veiklos duomenis ir pramonės tendencijas prognozuodami savo įmonių finansines trajektorijas.
Žmogiškųjų išteklių ir įvairovės, teisingumo ir įtraukties specialistai, kurie įgyja įžvalgų apie darbuotojų nuomonę, motyvaciją ir elgesį ir sujungia juos su pramonės tendencijų duomenimis, kad padarytų reikšmingus pokyčius savo organizacijose.
Norėdami gauti kuo daugiau informacijos apie savo duomenis, susipažinkite su keturiais pagrindiniais duomenų analizės tipais:
- Aprašomoji analizė.
- Diagnostinė analizė.
- Nuspėjamoji analizė.
- Preskriptyvi analizė.
