데이터 중심 의사 결정은 회사의 주요 성과 지표 (KPI)를 기반으로 데이터를 수집하고 해당 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 현대 비즈니스 전략의 중요한 요소입니다. 이 기사에서는 데이터 기반 의사 결정의 이점을 논의하고 직장에서 정보에 입각 한 의사 결정을 내릴 수 있도록 팁을 제공합니다.

직장에서 앞서 어렴풋한 결정이 있다면, 어떤 방향으로가는지는 종종 어렵습니다. 당신이 당신의 장의 느낌으로 가면, 당신은 당신의 선택에 더 자신감을 느낄 것입니다. 그러나 그 선택은 팀원에게 옳을 것입니까? 데이터를 사용하여 결정을 내릴 때 귀하의 의사 결정을 통해 비즈니스 영향을 극대화하기위한 결정을 기반으로하는 결정을 쉽게 알 수 있습니다.

outshining 경쟁자 또는 수익성 증가, 데이터 중심 의사 결정은 현대 세계에서 사업 전략의 중요한 부분입니다. 아래에서 우리는 데이터 중심 의사 결정의 이점을 다이빙하고 이러한 결정을 내리는 팁을 제공합니다.

데이터 중심 의사 결정 (DDDM)이란 무엇입니까?

데이터 중심 의사 결정은 회사의 회사에 따라 데이터를 수집하는 프로세스입니다. 핵심 성과 지표 (KPI) 및 해당 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환합니다.

비즈니스 인텔리전스 (BI)를 사용할 수 있습니다. 보고 도구 이 과정에서는 큰 데이터 수집을 빠르고 유익하게 만듭니다. 이러한 도구는 데이터 시각화를 단순화하여 고급 기술 노하우가없는 데이터 분석을 수행 할 수 있습니다.

데이터 중심 의사 결정이 중요한 이유는 중요합니다

데이터를 사용하여 결정을 내릴 때 의사 결정은 바이어스 대신 사실을 기반으로합니다. 리더십 위치에 있으면 객관적인 결정을 내리는 것이 공정하고 균형을 이루는 가장 좋은 방법입니다.

가장 정보원이없는 결정은 귀하의 측정 데이터에서 비즈니스 목표 실시간으로 채워진다. 패턴을 보려는 데 필요한 데이터를 집계하고 예측을 수행 할 수 있습니다. 보고 소프트웨어 ...에

데이터에서 지원을 통해 만들 수있는 몇 가지 결정은 다음과 같습니다.

이익과 판매를 운전하는 방법

좋은 관리 행동을 수립하는 방법

작업을 최적화하는 방법

팀 성능을 향상시키는 방법

모든 결정이 다시 되돌릴 수있는 것은 아니지만 가장 중요한 결정 중 많은 부분이 될 것입니다.

데이터 중심 의사 결정을위한 5 단계

데이터 중심의 결정을 내리는 것은 연습을합니다. 당신이 당신을 향상시키고 싶다면 리더십 능력 그런 다음 원시 데이터를 회사 이니셔티브에 해당하는 실행 가능한 단계로 변환하는 방법을 알아야합니다.

다음 단계에서는 데이터를 분석 할 때 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

정보에 입각 한 의사 결정을 내리기 전에 회사의 미래를위한 비전 ...에 이렇게하면 데이터와 전략을 모두 사용하여 의사 결정을 형성 할 수 있습니다. 그래프와 인물은 그들을 지원하기 위해 맥락 없이는 의미가 거의 없습니다. 팀 리드로서, 이것은 귀하의 회사의 연간을 사용하는 것을 의미 할지도 모른다. 오크스 또는 분기의 KPI 팀이 데이터를 뒷받침 할 수 있도록 팀원 팀원.

당신이 노력하고있는 목표를 확인하면 데이터 수집을 시작할 수 있습니다.

사용하는 도구 및 데이터 소스는 수집중인 데이터 유형에 따라 다릅니다. 귀하의 목표가 내부 회사 프로세스와 관련된 데이터 세트를 분석하는 것이 유니버설보고 도구를 사용하십시오. 보고 도구 조직 전체의 작업이 진행되는 방식을 추적하는 데 필요한 단일 참조 지점을 제공하십시오. Microsoft의 Power BI와 같은 일부보고 도구는 다양한 외부 소스에서 데이터를 수집 할 수 있습니다. 마케팅 트렌드 또는 경쟁자 메트릭을 분석하려면 해당 도구 중 하나를 사용할 수 있습니다.

어떤 장군 성공 메트릭스 측정을 원할 수 있습니다 :

총 이익 마진 : Gross Propit Margin은 회사의 순 판매로 판매되는 상품 비용을 뺀 것으로 측정됩니다.

투자 수익 (ROI) : 소득과 투자 간의 비율, ROI는 일반적으로 이니셔티브가 시간이나 돈을 투자 할 가치가 있는지 여부를 결정하는 데 일반적으로 사용됩니다. 비즈니스 미터법으로 사용되는 경우 종종 투자가 얼마나 잘 수행되는지를 추적합니다.

생산력 : 이것은 회사가 얼마나 효율적으로 상품이나 서비스를 생산하고 있는지 측정하는 것입니다. 총 출력을 전체 입력으로 나누어 계산할 수 있습니다.

고객 수 : 이것은 단순하지만 효과적인 메트릭입니다. 유료 고객이 많을수록 비즈니스를 위해 더 많은 돈이 벌어졌습니다.

반복 수익 : SaaS 회사가 일반적으로 사용하는 경우 특정 기간 동안 현재 활성 가입자가 생성 한 수익 금액입니다. 그것은 일반적으로 월별 또는 매년 측정됩니다.

귀하의 직업 역할과 귀하가 작업하는 비전을 기반으로 다양한 다른 데이터 세트를 측정 할 수 있습니다. 기계 학습은 이전보다 실제 데이터를 단순하게 집계합니다.

데이터 시각화를 향상시키기 위해 데이터를 구성하는 것은 효과적인 비즈니스 의사 결정을 위해 중요합니다. 한 곳에서 모든 관련 데이터를 볼 수없고 연결 방법을 이해할 수없는 경우 가장 정보통 결정을 내리고 있는지 확인하기가 어렵습니다.

데이터를 구성하는 한 가지 방법은 AN. 이그제큐티브 대시 보드 ...에 이그제큐티브 대시 보드는 일반적으로 범용보고 도구의 기능으로 제공되는 사용자 정의 가능한 인터페이스입니다. 이 대시 보드는 해당 목표가 ​​전략적, 전술, 분석적이거나 운영되는 것인지 여부에 관계없이 목표를 달성하는 데 가장 중요한 데이터를 표시합니다.

데이터를 구성한 후에는 분석을 시작할 수 있습니다. 이것은 당신이 당신을 도울 수있는 당신의 데이터에서 실용적인 통찰력을 추출 할 때입니다 의사 결정 과정 ...에

목표에 따라 임원 대시 보드에서 데이터를 분석 할 수 있습니다. 사용자 연구 사례 연구, 설문 조사 또는 회원과 같은 결론으로 ​​고객 경험이 포함됩니다.

팀은 SEO 도구를 개선하기 위해 SEO 도구를 향상시키고 있으며 시장에서 다른 옵션과 더 경쟁력을 갖추고 싶습니까? 필요한 개선 사항을 결정하는 데 사용할 수있는 데이터 세트에는 다음이 포함될 수 있습니다.

경쟁자의 성능 데이터

현재 SEO 소프트웨어 성능 데이터

현재 고객 만족도 데이터

다양한 SEO / 마케팅 도구에 대한 사용자 연구

이 정보 중 일부는 조직에서 오는 반면 외부 소스에서 일부를 얻어야합니다. 각 데이터 세트를 개별적으로 분석 할 경우 다른 결론을 그릴 수 있기 때문에 이러한 데이터 세트를 전체적으로 분석 할 수 있습니다.

데이터 분석을 수행 할 때, 당신이 보는 것에 대한 결론을 이끌어 낼 것입니다. 그러나 귀하의 결론은 귀하가 데이터에 보이는 것을 육안으로하는 것이 중요하기 때문에 귀하의 결과를 다른 사람들과 공유 할 수 있습니다.

결론을 그리시 자신에게 질문하는 주요 질문은 다음과 같습니다.

내가 이미이 데이터에 대해 이미 알고 있음을 알고있는 것은 무엇입니까?

이 데이터에서 어떤 새로운 정보를 배웠습니까?

내 비즈니스 목표를 달성하기 위해 얻은 정보를 어떻게 사용할 수 있습니까?

이러한 질문에 답할 수 있으면 데이터 분석을 성공적으로 수행했으며 비즈니스에 대한 데이터 중심 의사 결정을 할 준비가되어 있어야합니다.

의사 결정을 위해 데이터를 사용하는 5 가지 이유

데이터 중심 의사 결정은 단지 도움이되는 기술 이상입니다. 당신이 원한다면 중요한 것입니다. 예를 들면 데이터 중심 문화를 육성합니다.

결정을 내리기 위해 데이터를 사용하면 비즈니스가 공정하고 목표 지향적이며 개선에 중점을 둡니다.

그들의 경쟁자들에게 오래 지속되는 사업은 성공할 수있는 능력에 확신하기 때문에 그렇게합니다. 팀이 의사 결정에 비즈니스 포기가 내장되면 실수, 높은 팀원 회전율, 가난한 것으로 이어질 수 있습니다. 위기 관리 ...에

가장 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 사용하면 그러한 결정에 자신감을 느낄 수 있습니다. 자신감이 높아질 수 있습니다 팀 사기 그리고 더 나은 성능.

결정을 내리기 위해 데이터를 사용하여 리더십 사이의 편향을 방지합니다. 귀하의 편향을 인식하지 못할 수도 있지만 내부 편애 또는 가치가 결정되는 방식에 영향을 줄 수 있습니다.

사실과 숫자를 바탕으로 직접 결정을 내리는 것은 목표와 공정한 결정을 유지합니다. 또한 팀 구성원이나 이해 관계자가 왜 당신이 한 일을하기로 선택한 이유를 묻는 경우의 결정을 내릴 것이라는 것을 의미합니다.

데이터를 사용하지 않고 답이없는 많은 질문이 있습니다. 또한 데이터 세트가 공개 될 때까지 알지 못했던 질문이있을 수 있습니다. 데이터는 통계, 그래프 및 차트없이 볼 수없는 영역에보다 나은 시각화를 제공하여 데이터를 제공 할 수 있습니다.

그 질문을 표면에 가져 오면 관련 정보가 모든 비트를 고려하여 결정을 알고있는 자신감을 알 수 있습니다.

데이터를 사용하여 설정하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 측정 가능한 목표 팀을 위해 그리고 그 목표를 성공적으로 만난다. 과거의 성능에 대한 내부 데이터를 살펴보면 가능한 한 세분화 된 것으로 향상시키는 데 필요한 것을 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 팀은 데이터를 사용하여 다음 목표를 식별 할 수 있습니다.

연간 20 %의 고객 수를 늘리십시오.

전반적인 예산을 매개 분기당 2 만 달러로 줄입니다

줄이다 프로젝트 예산 $ 500까지 지출하십시오

매 4 분기 팀 구성원의 고용 증가

고용 당 $ 500의 비용을 줄입니다

데이터가 없으면 회사가 돈을 쓰는 위치와 비용을 절감하고자하는 곳을 확인하는 것이 어려울 것입니다. 측정 가능한 목표를 설정하면 궁극적으로 이러한 목표가 설정되면 전체 예산을 줄이거 나 고객 수를 늘리는 방법을 결정할 수 있습니다.

데이터를 사용하지 않고 회사 프로세스를 향상시키는 방법이 있지만 숫자를 사용하여 팀 구성원 성능의 추세를 관찰하거나 그래프가있는 회사 지출 패턴을 분석 할 때, 당신이 당신이 만드는 과정 개선은 관찰 단독보다 더 많은 것을 기반으로합니다.

데이터로 개선 할 수있는 프로세스에는 다음이 포함될 수 있습니다.

재무 데이터를 기반으로하는 위험 관리

시장 가격 결정 데이터를 기반으로 한 원가 추정

팀 구성원은 새로운 고용 성능 데이터를 기반으로 한 온보드입니다

고객 피드백 데이터를 기반으로 한 고객 서비스

결과에 대해 확실하지 않지만 사실이 당신 앞에있을 때 의사 결정에 자신감을 갖도록 회사 프로세스를 변경하는 것은 어려울 수 있습니다.

보고 소프트웨어로 데이터 중심의 결정을 쉽게 할 수 있습니다

팀에 대한 의미있는 결정을 내릴 수있는 올바른 데이터가 필요합니다. 범용보고 소프트웨어는 귀사의 데이터를 집계하여 이그제큐티브 대시 보드에이를 제시하므로 조직 및 그래픽 방식으로 볼 수 있습니다.

이 데이터를 외부 소스의 관련 데이터로 페어링함으로써 매번 잘 지원되고 포괄적 인 결정을 내릴 수 있습니다.