Dataanalys

Vad är dataanalys?

Dataanalys är processen att samla in och analysera massor av kunddata för att dra slutsatser om beteendemönster, personliga intressen och inköpstrender. Analys påskyndar beslutsfattandet, förbättrar affärsprocesser, förbättrar användarengagemang, minskar kostnader och driver tillväxt och lönsamhet. Dataanalys spänner över analyslandskapet, från den mest grundläggande beskrivande och diagnostiska analysen till avancerad analys som prediktiv, receptbelagd och datavetenskap.

Vad är affärsnyttan med dataanalys?

Dataanalys kan ge nya intäktsmöjligheter, bättre kundservice, effektivare marknadsföring, förbättrad operativ effektivitet och verkliga konkurrensfördelar. Det kan också hjälpa företag:

• Förutse kundernas behov, optimera kundupplevelser (CX) och leverera hyperpersonaliserade tjänster.
• Laga bedrägerier och risker i affärsverksamheten.
• Informera beslutsfattarna om riktningen att ta produkter och tjänster för att bäst tillgodose deras kunders framtida behov.
• Hitta områden i verksamheten som behöver förbättras så att verktygs- eller processändringar kan göras för att hantera dessa problem.

Hur kan en verksamhet ta steget till nästa nivå för att få till en högpresterande dataanalys?

Det tar en kombination av dessa komponenter:

• Avsikt. För att bli en analysdriven organisation krävs ett kulturellt skifte. VD och andra chefer på C-nivå måste beskriva hur man gör en analyskultur till en del av organisationens DNA, för att säkerställa att allt är anpassat, inklusive verksamhetens vision, förändrade trender, interna tjänster och processer.
• Data. Organisationer måste ha en strategisk plan för att samla in all relevant information som kan driva affärsresultat. De måste definiera en omfattande datapolicy som omfattar kritiska datakällor, metoder för datainsamling, datalagring och hanteringsarkitektur. 
• Verktyg. Verktyg och teknik utvecklas snabbt, möjliggör tillämpning av analyser över affärsutmaningar för att växa exponentiellt. Dessa tekniker underlättar avancerade analysmetoder och tekniker, såsom kluster, prediktiv modellering, statistisk modellering och algoritmer för att få djupare insikter. Företagen bör genomföra intelligenta och noggranna utvärderingar för att välja lämpliga ”lämpliga” verktyg och tekniker för att tillgodose deras affärsbehov 
• Människor. Att vara en framgångsrik analysdriven organisation, rätt personer är viktiga. Rätt team krävs för att konvertera data till värde med hjälp av matriser, algoritmer, modeller, optimering och funktioner. Och det är viktigt att säkerställa teamets balans, för att möjliggöra 360-graders feedback på data. Det ideala teamet bör innehålla affärsanalytiker, datavetare och tekniska specialister. 
• Förmåga. Det finns ingen lösning som passar alla. När trender dyker upp och ny teknik rör sig mainstream, organisationer måste vara flexibla och anpassa sig till förändrade framsteg och sätt att få mening från data. 
• Innovation och investeringar. En investering i människor och deras färdigheter hjälper till att bygga en arbetskraft som kan tänka annorlunda och förnya, placera organisationen på snabb väg till framgång.

Vilka är riktlinjerna för att bygga ut en avancerad dataanalysfunktion?

Här är fem saker att tänka på...

1. Modernisering av data handlar inte bara om teknik. Förutom smarta tekniska strategier kräver datamodernisering ett fullskaligt företagsskifte som redan pågår. Det är en dramatisk uppstigning för data och en som krusar genom varje affärsfunktion.
2. Skapa en strukturerad process. Modernisering börjar med affärsvärde. Skapa en värdekedjekarta som tydligt identifierar möjligheter som resulterar i resultat som påverkar topp- och bottenlinjen. Vad är tillhörande data som hjälper till att generera dessa resultat? Prioritera de potentiella områden där data kan höja affärsprocesser, oavsett om det är att öka försäljningen eller minska risken.
3. Bygg baserat på vad du tjänar pengar på. Om din organisation fokuserar på att förbättra affärsprocesser och öka effektiviteten bör du skapa en datasjö högst upp på din IT-att-göra-lista. Om ditt fokus är CX och du skapar funktioner och upplevelser kopplade till din produkt, bör fokus ligga på moln och skala.
4. Gör data tillgängliga. Modernisering av data är avgörande för att förverkliga löftet om AI. Om historiska data inte lagras på ett tillgängligt sätt är AI- och maskininlärningsinsatser dömda att misslyckas. Relevanta frågor inkluderar: Hur lätt är det för datavetare att få tillgång till alla typer av data som finns inom organisationen? Hur lätt kan de experimentera och misslyckas snabbt?
5. Få kompetensuppsättningarna rätt. Modernisering av data kräver ett SWAT-team — personer med affärsexpertis samarbetar med full-stack-utvecklare och andra som förstår de nödvändiga datakällorna. Och med tanke på mångfalden av enheter är det viktigt att integrera en designtänkande process för att göra data mer tillgängliga och meningsfulla.