Hva er dataanalyse?
Dataanalyse er prosessen med å samle inn og analysere store mengder kundedata for å trekke konklusjoner om atferdsmønstre, personlige interesser og kjøpstrender. Dataanalyse gjør det raskere å ta beslutninger, forbedrer forretningsprosesser, øker brukerengasjementet, reduserer kostnader og bidrar til vekst og lønnsomhet. Dataanalyse spenner over hele analyselandskapet, fra de mest grunnleggende deskriptive og diagnostiske analysene til avanserte analyser som prediktive, preskriptive og datavitenskapelige analyser.
Hva er forretningsfordelene ved dataanalyse?
Dataanalyse kan gi nye inntektsmuligheter, bedre kundeservice, mer effektiv markedsføring, økt driftseffektivitet og reelle konkurransefortrinn. Det kan også hjelpe bedrifter:
- Forutse kundenes behov, optimalisere kundeopplevelsen (CX) og levere hyperpersonaliserte tjenester.
- Redusere svindel og risiko i forretningsdriften.
- Informere beslutningstakerne om hvilken retning produktene og tjenestene bør ta for å møte kundenes fremtidige behov på best mulig måte.
- Identifisere områder i virksomheten som må forbedres, slik at det kan gjøres endringer i verktøy eller prosesser for å løse disse problemene.
Hvordan kan en organisasjon ta steget videre og bli en høytytende dataanalysemaskin?
Det krever en kombinasjon av disse komponentene:
- Intensjon. For å bli en analysedrevet organisasjon kreves et kulturskifte. Administrerende direktør og andre ledere på toppnivå må beskrive hvordan en analysekultur kan bli en del av organisasjonens DNA, for å sikre at alt er på linje, inkludert virksomhetens visjon, skiftende trender, interne tjenester og prosesser..
- Data. Organisasjoner må ha en strategisk plan for å samle inn alle relevante data som kan bidra til å skape resultater for virksomheten. De må definere en omfattende datapolicy som omfatter kritiske datakilder, metoder for datafangst, datalagring og administrasjonsarkitektur.
- Verktøy. Verktøy og teknologi utvikler seg raskt, noe som gjør det mulig å bruke analyser på tvers av forretningsutfordringer og vokse eksponentielt. Disse teknologiene legger til rette for avanserte analysemetoder og -teknikker, for eksempel klyngedannelse, prediktiv modellering, statistisk modellering og algoritmer for å oppnå dypere innsikt. Bedriftene bør foreta intelligente og grundige evalueringer for å velge de verktøyene og teknologiene som passer best til formålet, slik at de kan oppfylle virksomhetens behov.
- Mennesker. For å lykkes som en analysedrevet organisasjon er det avgjørende å ha de rette medarbeiderne. Det riktige teamet er nødvendig for å konvertere data til verdi ved hjelp av matriser, algoritmer, modeller, optimalisering og funksjoner. Og det er viktig å sikre balanse i teamet, slik at man får en 360-graders tilbakemelding på dataene. Det ideelle teamet bør omfatte forretningsanalytikere, dataforskere og tekniske spesialister.
- Evner. Det finnes ingen løsning som passer alle. Etter hvert som nye trender dukker opp og ny teknologi blir vanlig, må organisasjoner være fleksible og tilpasse seg skiftende fremskritt og måter å utlede mening fra data på.
- Innovasjon og investering. En investering i mennesker og deres ferdigheter vil bidra til å bygge opp en arbeidsstyrke som kan tenke annerledes og nyskapende, noe som gir organisasjonen en rask vei til suksess.
Hva er noen retningslinjer for å bygge opp en avansert dataanalysefunksjon?
Her er fem ting du bør huske på...
- Datamodernisering handler ikke bare om teknologi. I tillegg til smarte teknologistrategier krever datamodernisering et fullskala skifte i bedriften som allerede er i gang. Det er en dramatisk opptur for data, og den får ringvirkninger i alle forretningsfunksjoner.
- Skap en strukturert prosess. Modernisering begynner med forretningsverdi. Lag et verdikjedekart som tydelig identifiserer muligheter som resulterer i resultater som påvirker topp- og bunnlinjen. Hvilke data kan bidra til å skape disse resultatene? Prioriter de potensielle områdene der data kan forbedre forretningsprosessene, enten det dreier seg om å øke salget eller redusere risikoen.
- Bygg basert på det du tjener penger på. Hvis organisasjonen din fokuserer på å forbedre forretningsprosessene og øke effektiviteten, bør opprettelsen av en datasjø stå øverst på oppgavelisten. Hvis fokuset ditt er CX og du skaper funksjoner og opplevelser knyttet til produktet ditt, bør fokuset være på nettsky og skalering.
- Gjør data tilgjengelige. Modernisering av data er avgjørende for å realisere løftet om kunstig intelligens. Hvis historiske data ikke lagres på en tilgjengelig måte, er arbeidet med kunstig intelligens og maskinlæring dømt til å mislykkes. Relevante spørsmål er blant annet Hvor enkelt er det for dataforskere å få tilgang til alle typer data som finnes i organisasjonen? Hvor lett kan de eksperimentere og feile raskt?
- Få de riktige ferdighetssettene. Datamodernisering krever et SWAT-team - folk med forretningsekspertise som samarbeider med fullstack-utviklere og andre som forstår de nødvendige datakildene. Og med tanke på de mange ulike enhetene er det avgjørende å innlemme en designtenkningsprosess for å gjøre dataene mer tilgjengelige og meningsfulle.
