डेटा संचालित निर्णय लेने: एक शुरुआती गाइड
सारांश
डेटा संचालित निर्णय लेने से आपकी कंपनी के प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (केपीआई) के आधार पर डेटा एकत्र करने और उस डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदलने की प्रक्रिया है। यह प्रक्रिया आधुनिक व्यापार रणनीति का एक महत्वपूर्ण तत्व है। इस लेख में, हम डेटा संचालित निर्णय लेने के लाभों पर चर्चा करेंगे और सुझाव प्रदान करेंगे ताकि आप काम पर सूचित निर्णय ले सकें।
यदि काम पर आपके आगे एक लम्बी निर्णय है, तो अक्सर यह जानना मुश्किल होता है कि किस दिशा में जाना है। यदि आप अपनी आंत महसूस के साथ जाते हैं, तो आप अपने विकल्पों में अधिक आत्मविश्वास महसूस करेंगे, लेकिन क्या वे विकल्प आपके टीम के सदस्यों के लिए सही होंगे? जब आप निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, तो आप अपने फैसलों को तथ्यों पर आधारित होने और व्यापार प्रभाव को अधिकतम करने के लिए कहने के लिए आसानी से अधिक महसूस कर सकते हैं।
चाहे प्रतिस्पर्धी या बढ़ती लाभप्रदता, डेटा संचालित निर्णय लेने आधुनिक दुनिया में व्यावसायिक रणनीति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। नीचे, हम डेटा संचालित निर्णय लेने के लाभों में कूदते हैं और इन निर्णयों को काम पर करने के लिए युक्तियां प्रदान करते हैं।
डेटा-संचालित निर्णय लेने (डीडीडीएम) क्या है?
डेटा-संचालित निर्णय लेने आपकी कंपनी के आधार पर डेटा एकत्र करने की प्रक्रिया है मुख्य निष्पादन संकेतक (केपीआई) और उस डेटा को क्रियाशील अंतर्दृष्टि में बदलना।
आप बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) का उपयोग कर सकते हैं रिपोर्टिंग टूल्स इस प्रक्रिया के दौरान, जो बड़े डेटा संग्रह को तेज़ और उपयोगी बनाता है। ये उपकरण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को सरल बनाते हैं, जिससे उन्नत तकनीकी जानकारी के बिना डेटा एनालिटिक्स उपलब्ध कराए जाते हैं।
डेटा-संचालित निर्णय क्यों महत्वपूर्ण है
जब आप निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, तो आपके निर्णय पूर्वाग्रह के बजाय तथ्यों पर आधारित होते हैं। यदि आप एक नेतृत्व की स्थिति में हैं, तो निष्पक्ष निर्णय लेने के लिए निष्पक्ष और संतुलित रहने का सबसे अच्छा तरीका है।
सबसे सूचित निर्णय डेटा से तने हैं जो आपके मापते हैं व्यापार लक्ष्य और वास्तविक समय में populates। आप पैटर्न देखने और भविष्यवाणियों के साथ आवश्यक डेटा को एकत्रित कर सकते हैं रिपोर्टिंग सॉफ्टवेयर ।
डेटा से समर्थन के साथ आप कुछ निर्णय ले सकते हैं:
लाभ और बिक्री कैसे चलाएं
अच्छा प्रबंधन व्यवहार कैसे स्थापित करें
ऑपरेशन कैसे अनुकूलित करें
टीम के प्रदर्शन में सुधार कैसे करें
हालांकि हर निर्णय के पास इसे वापस करने के लिए डेटा नहीं होगा, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण निर्णय होंगे।
डेटा संचालित निर्णय लेने के लिए 5 कदम
डेटा संचालित निर्णय लेने से अभ्यास होता है। यदि आप अपने सुधारना चाहते हैं नेतृत्व कौशल , तो आपको यह जानने की आवश्यकता होगी कि कच्चे डेटा को क्रियाशील चरणों में कैसे बदलें जो आपकी कंपनी की पहल की ओर काम करते हैं।
डेटा का विश्लेषण करते समय निम्नलिखित कदम आपको बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।
1. अपनी दृष्टि जानें
इससे पहले कि आप सूचित निर्णय ले सकें, आपको अपनी कंपनी को समझने की जरूरत है भविष्य के लिए दृष्टि । यह आपको अपने निर्णय लेने के लिए दोनों डेटा और रणनीति का उपयोग करने में मदद करता है। ग्राफ और आंकड़ों का समर्थन करने के लिए संदर्भ के बिना इसका कोई मतलब नहीं है। एक टीम के रूप में, इसका मतलब आपकी कंपनी के वार्षिक का उपयोग कर हो सकता है ओकेआरएस या तिमाही के लिए टीम केपीआई डेटा समर्थित निर्णय लेने के लिए।
2. डेटा स्रोत खोजें
एक बार जब आप उस लक्ष्य की पहचान कर लेंगे जो आप काम कर रहे हैं, तो आप डेटा एकत्र करना शुरू कर सकते हैं।
आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले टूल और डेटा स्रोत आपके द्वारा एकत्रित किए गए डेटा के प्रकार पर निर्भर करेंगे। यदि आपका लक्ष्य आंतरिक कंपनी प्रक्रियाओं से संबंधित डेटा सेट का विश्लेषण करना है, तो एक सार्वभौमिक रिपोर्टिंग टूल का उपयोग करें। रिपोर्टिंग टूल्स अपने संगठन में काम कैसे प्रगति कर रहा है, इसका ट्रैक रखने के लिए संदर्भ का एक बिंदु प्रदान करें। माइक्रोसॉफ्ट के पावर बीआई जैसे कुछ रिपोर्टिंग टूल आपको विभिन्न बाहरी स्रोतों से डेटा इकट्ठा करते हैं। यदि आप मार्केटिंग रुझान या प्रतियोगी मेट्रिक्स का विश्लेषण करना चाहते हैं, तो आप उन उपकरणों में से एक का उपयोग कर सकते हैं।
कुछ सामान्य सफलता मेट्रिक्स आप मापना चाह सकते हैं:
सकल लाभ हाशिया : सकल लाभ मार्जिन कंपनी की शुद्ध बिक्री से बेचे गए सामानों की लागत को घटाकर मापा जाता है।
निवेश पर लौटें (आरओआई) : आय और निवेश के बीच का अनुपात, आरओआई का आमतौर पर यह तय करने के लिए प्रयोग किया जाता है कि एक पहल निवेश के समय या धन के लायक है या नहीं। जब एक व्यापार मीट्रिक के रूप में उपयोग किया जाता है, तो यह अक्सर ट्रैक करता है कि एक निवेश कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है।
उत्पादकता : यह माप है कि आपकी कंपनी कितनी कुशलता से माल या सेवाओं का उत्पादन कर रही है। आप कुल आउटपुट द्वारा कुल आउटपुट को विभाजित करके इसकी गणना कर सकते हैं।
ग्राहकों की कुल संख्या : यह ट्रैक करने के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी मीट्रिक है। अधिक भुगतान किए गए ग्राहक, व्यापार के लिए अधिक पैसा अर्जित किया गया।
आवर्ती राजस्व : आमतौर पर सास कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है, यह एक विशिष्ट अवधि के दौरान आपके सभी मौजूदा सक्रिय ग्राहकों द्वारा उत्पन्न राजस्व की राशि है। यह आमतौर पर मासिक या सालाना मापा जाता है।
आप अपनी नौकरी की भूमिका और जिस दृष्टि की ओर काम कर रहे दृष्टि के आधार पर विभिन्न प्रकार के अन्य डेटा सेट को माप सकते हैं। मशीन लर्निंग वास्तविक समय डेटा को पहले से कहीं अधिक सरल बनाता है।
3. अपना डेटा व्यवस्थित करें
प्रभावी व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को बेहतर बनाने के लिए अपने डेटा को व्यवस्थित करना महत्वपूर्ण है। यदि आप अपने सभी प्रासंगिक डेटा को एक ही स्थान पर नहीं देख पा रहे हैं और समझते हैं कि यह कैसे जुड़ता है, तो यह सुनिश्चित करना मुश्किल है कि आप सबसे अधिक सूचित निर्णय ले रहे हैं।
अपने डेटा को व्यवस्थित करने का एक तरीका एक के साथ है कार्यकारी डैशबोर्ड । एक कार्यकारी डैशबोर्ड एक अनुकूलन इंटरफ़ेस है जो आमतौर पर आपके सार्वभौमिक रिपोर्टिंग टूल की सुविधा के रूप में आता है। यह डैशबोर्ड उस डेटा को प्रदर्शित करेगा जो आपके लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण है, चाहे वे लक्ष्य रणनीतिक, सामरिक, विश्लेषणात्मक, या परिचालन हों।
4. डेटा विश्लेषण करें
एक बार जब आप अपना डेटा व्यवस्थित कर लेंगे, तो आप अपना विश्लेषण शुरू कर सकते हैं। यह तब होता है जब आप अपने डेटा से क्रियाशील अंतर्दृष्टि निकालेंगे जो आपकी मदद करेंगे निर्णय लेने की प्रक्रिया ।
आपके लक्ष्यों के आधार पर, आप अपने कार्यकारी डैशबोर्ड से डेटा के साथ डेटा का विश्लेषण करना चाह सकते हैं उपयोगकर्ता अनुसंधान जैसे केस स्टडीज, सर्वेक्षण, या प्रशंसापत्र, ताकि आपके निष्कर्षों में ग्राहक अनुभव शामिल हो।
क्या आपकी टीम बाजार पर अन्य विकल्पों के साथ इसे अधिक प्रतिस्पर्धी बनाने के लिए अपने एसईओ टूल्स को बेहतर बनाना चाहती है? आपके द्वारा आवश्यक सुधारों को निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जा सकने वाले डेटा सेट में शामिल हो सकते हैं:
प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन डेटा
वर्तमान एसईओ सॉफ्टवेयर प्रदर्शन डेटा
वर्तमान ग्राहक संतुष्टि डेटा
विभिन्न प्रकार के एसईओ / विपणन उपकरण पर उपयोगकर्ता अनुसंधान
इस जानकारी में से कुछ आपके संगठन से आएंगे, जबकि आपको बाहरी स्रोतों से कुछ प्राप्त करने की आवश्यकता होगी। पूरी तरह से इन डेटा सेटों का विश्लेषण करना सहायक हो सकता है क्योंकि आप व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक डेटा सेट का विश्लेषण करने के लिए एक अलग निष्कर्ष खींचेंगे।
5. निष्कर्ष निकालें
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