Essere un business basato sui dati- i vantaggi e le modalita di applicazione

Comprendere cio che caratterizza un business basato sui dati e indispensabile per qualsiasi organizzazione che intende rimanere rilevante in futuro. Questa e semplicemente una realta che e venuta a causa dell'influenza del regno tecnologico sull'evoluzione del business.

In poche parole, un business basato sui dati e un'organizzazione che utilizza i dati per informare i responsabili delle decisioni migliorando al contempo i processi e il processo decisionale. Mentre e vero che in questi giorni, tutte le aziende elaborano e sfruttano i dati in un modo o nell'altro, il business basato sui dati e uno che utilizza i dati per determinare decisioni aziendali in modo sistematizzato, piuttosto che basarsi esclusivamente su tendenze, storia, intuizione e piu umano (e presumibilmente fallibile) considerazioni.

L' uso dei dati da parte delle imprese per migliorare l'efficienza e promuovere l'innovazione non e ovviamente una novita. Alla fine degli anni '50 fino agli anni '60, quando l'industria informatica era nella sua infanzia, c'era molto in corso in questo settore di cui il consumatore medio non era a conoscenza, ma che teneva vivo interesse per i giocatori di potere in America aziendale. Non dovrebbe sorprendere che gran parte dell'integrazione precoce dei sistemi informatici negli affari sia avvenuta nel settore bancario, nei servizi finanziari e a Wall Street.

L' esplosione delle risorse produttive e il perfezionamento della tecnologia digitale a partire dagli anni '90 ha portato a una crescita esponenziale dell'utilita reale fornita dalle risorse digitali. Cio ha essenzialmente facilitato l'aumento delle attivita basate sui dati.

Come processo, il processo decisionale basato sui dati (DDDM) comporta decisioni che sono supportate da dati rigidi piuttosto che da quelli che sono basati solo su metodi di osservazione tradizionali. Si e dimostrato di essere particolarmente vantaggioso quando applicato in settori quali l'assistenza sanitaria, la medicina, l'industria manifatturiera e i trasporti.

Processi DDDM e idee sbagliate

Utilizziamo tutti i dati. Infatti, tutti abbiamo utilizzato i dati anche prima della cosiddetta Rivoluzione Digitale. La differenza tra il modo in cui le organizzazioni facevano le cose e il modo in cui fanno le cose in un paradigma basato sui dati rappresenta una nuova modalita in cui i dati (raccolti da varie fonti digitali) vengono compilati, analizzati e utilizzati.

Prima dei computer, l'analisi era ancora in uso; e solo che i dati sono stati accumulati e analizzati in modo diverso. Le fonti di informazione qualitative e quantitative erano ancora utilizzate dai decisori, ma gli analisti con fogli di calcolo cartacei piuttosto che i computer hanno scricchiolato tutti i numeri. Tendenze, storia, e l'intuizione di manager esperti riempito nei punti vuoti.

Mentre la tecnologia digitale sta ora riempiendo molti dei punti vuoti, l'intuizione e l'esperienza dei manager esperti rimangono parte integrante del business basato sui dati. E diventato una sorta di mito e un po 'frustrante per alcuni strateghi aziendali e analisti che le organizzazioni basate sui dati abbiano tolto completamente l'elemento umano dal processo decisionale, o che questa e la direzione in cui le imprese dovrebbero dirigersi.Il

processo decisionale basato sui dati (DDDM) ha fatto molta strada per consentire alle organizzazioni di fare previsioni piu accurate, chiarire obiettivi e obiettivi e aumentare la trasparenza in molti altri parametri organizzativi. Tuttavia, gli esperti concordano anche sul fatto che la competenza, l'esperienza e l'intuizione devono continuare a svolgere un ruolo nel processo decisionale, perche si tratta di risorse indispensabili che i servizi digitali semplicemente non possiedono.

Vantaggi di diventare Data-Driven

I vantaggi di DDDM sono molteplici, ma in generale, il suo successo e basato su diversi fattori. Tra coloro che svolgono il ruolo piu importante nell'implementazione e nell'uso di successo ci sono-

1. La sistematizzazione di Better Accountability and Transparency

DDDM da luogo a processi che possono essere affidati sia ai manager che al personale nel tempo, migliorando cosi il lavoro di squadra, il coinvolgimento del personale e il morale. Mentre un dato dirigente o manager puo essere competente e attendibile, la natura capricciosa delle opinioni (che puo cambiare su un centesimo) non si presta a processi su cui il personale puo contare. In termini di promozione della responsabilita e della trasparenza a lungo termine, il DDDM e semplicemente una modalita superiore rispetto ai metodi stabiliti.

In pratica, il DDDM aiuta le organizzazioni ad affrontare rischi e minacce, aumentando cosi le prestazioni complessive. Stabilisce che determinate politiche e procedure saranno eseguite entro parametri fissi, eliminando gran parte delle congetture dalle decisioni dei lavoratori e riducendo la necessita di microgestione.

2. Le decisioni aziendali sono legate agli approfondimenti raccolti da Analytics Per quanto

riguarda i processi intuitivi citati in precedenza, la gestione basata sui dati consente ai responsabili di estrarre i dati e coinvolgere immediatamente la loro esperienza e intuizione. Gli obiettivi analitici precisi all'interno del processo DDDM consentono di risparmiare ancora piu tempo e migliorare le prestazioni.

DDDM consente inoltre ai manager di regolare i parametri, di testare diverse strategie e determinare quale sia effettivamente il percorso piu efficace verso qualunque sia l'obiettivo organizzativo. Infine, quando le decisioni sono basate sui dati, la velocita del processo decisionale aumenta notevolmente, poiche i dati in tempo reale e i modelli di dati passati sono sempre pronti.

3. Miglioramento

continuo Il miglioramento continuo e un altro vantaggio distintivo del processo decisionale basato sui dati. Attraverso metriche consolidate e osservazione continua, le organizzazioni diventano in grado di monitorare tali metriche, implementare cambiamenti incrementali e apportare modifiche supplementari in base ai risultati. Cio serve a migliorare le prestazioni e l'efficienza complessiva.

Utilizzando il DDDM, le metriche stabilite assicurano che le decisioni prese siano radicate nei fatti, piuttosto che nel livello di conoscenza o nelle competenze del personale o dei manager. Consente inoltre a un'organizzazione di scalare le modifiche e ruotare rapidamente per la rapida implementazione di nuove politiche o procedure.

4. Chiari e precisi sforzi di ricerca di mercato

Attraverso il processo decisionale basato sui dati, un'organizzazione diventa piu in grado di ideare nuovi prodotti, servizi affidabili e iniziative sul posto di lavoro che migliorino l'efficienza. Essa contribuisce inoltre all'individuazione delle tendenze probabili prima che si manifestino sui mercati. L'analisi dei dati storici consente a un'organizzazione di sapere cosa aspettarsi in futuro e cosa cambiare per generare numeri migliori.L'

analisi dei dati dei clienti consente a un'azienda di comprendere come stabilire e mantenere buone relazioni con i clienti e tenerli informati nelle aree di nuovi prodotti, servizi o sviluppo aziendale.

5. Coerenza nel tempo

Un vantaggio di essere un'organizzazione basata sui dati e che esiste una coerenza dei processi nel tempo. Questo approccio aiuta anche coloro all'interno dell'organizzazione a sapere come vengono prese le decisioni, il che li rende piu efficaci nei loro ruoli. I responsabili possono determinare l'importanza e la gravita dei dati raccolti, analizzati e gestiti e intraprendere le azioni appropriate.

Quando tutti nell'organizzazione sono impegnati nel processo DDDM, sono in grado di sviluppare competenze pertinenti e la coerenza e migliorata.

6. Risparmio sui costi e ricavi piu elevati

Infine, l'analisi basata sui dati puo pagare da sola attraverso risparmi sui costi e ricavi piu elevati. Come e stato discusso qui, la quantita di dati che fluiscono nelle organizzazioni e cresciuta notevolmente negli ultimi anni. Le aziende di alcuni settori ora trasmettono decine di migliaia di punti dati al secondo, molto piu di quello che era persino misurabile qualche anno fa.

Agire rapidamente, i manager sono in grado di migliorare continuamente il processo, che porta le decisioni di risparmio sui costi. La maggiore efficienza, guidata da DDDM, aggiunge anche risparmi sui costi e maggiori ricavi.

Esempi- Aziende e Strategie basate sui dati

Quali aziende stanno attualmente impegnando nel processo decisionale basato sui dati e quali strategie stanno impiegando per ottenere una maggiore efficienza e produttivita?

Acquisizione e conservazione
Un modo in cui le organizzazioni utilizzano DDDM consiste nell'acquisizione e nella fidelizzazione dei clienti. Con l'uso di una o piu fonti di dati, le aziende possono osservare i modelli e le tendenze della spesa relativa al cliente, facilitando cosi un migliore servizio clienti e coinvolgimento. Rispondere al comportamento e alle esigenze dei clienti in base ai dati e fondamentale per promuovere la fidelizzazione dei clienti.

Chiunque effettui regolarmente acquisti online ha probabilmente familiarita con la proliferazione dei sondaggi post-acquisto dei rivenditori e di coltivare le e-mail, che sono tra i metodi di raccolta dei dati utilizzati dalle aziende a tal fine. Maggiore e il numero di dati dei clienti che un'azienda raccoglie, maggiori sono i modelli e le tendenze che l'azienda e in grado di identificare.

Grazie a solidi meccanismi di analisi dei dati dei clienti, le aziende hanno la capacita di formare informazioni comportamentali di cui ha bisogno per fidelizzare i clienti in modo piu efficace.

Coca-Cola e un ottimo esempio di un'azienda che utilizza l'analisi dei big data allo scopo di promuovere la fidelizzazione dei clienti. Nel 2015, Coca-Cola ha rafforzato la propria strategia di dati attraverso un nuovo programma di fidelizzazione digitale, che si e dimostrato eminentemente efficace nel rafforzare la fidelizzazione dei clienti in Coca-Cola.

Insights di marketing miglioratoL'
analisi dei Big Data puo anche aiutare a migliorare le informazioni di marketing. Cio copre la corrispondenza delle aspettative dei clienti, la modifica delle linee di prodotto e la garanzia che le campagne di marketing siano influenti e mirate correttamente.

Come consumatori, abbiamo visto nel corso degli anni come i grandi marchi tendevano a utilizzare l'approccio del fucile da caccia al marketing, spendendo somme vertiginose di denaro in pubblicita che erano difficili da sfuggire. I grandi marchi hanno fatto questo in gran parte perche potevano, a causa dei loro enormi ricavi. In tempi economici difficili, questa pratica diventa insostenibile, tuttavia, e nell'era dei big data, non e piu necessario. In passato, spesso le aziende hanno perso milioni di persone in campagne pubblicitarie che non hanno dato i loro frutti. Ora, l'unica scusa per questa pratica e scarsa ricerca o scarsa analisi dei dati.

Netflix e una societa che e stata citata da diversi esperti come uno che ha un programma stretto per coinvolgere l'analisi dei big data nella pubblicita mirata. Netflix ha oltre 100 milioni di abbonati, il che significa che stanno raccogliendo enormi quantita di dati su base oraria. La ricerca e la visualizzazione dei dati sulla piattaforma viene utilizzata per consigliare una programmazione in linea con le abitudini di visualizzazione passate del cliente, che mantiene i clienti coinvolti.

Sviluppo e innovazione del prodotto
Questo e in realta uno dei piu grandi e potenti settori in cui DDDM e utilizzato nel business. Le aziende che vendono prodotti stanno ora raccogliendo tutte le informazioni tecnicamente possibili al fine di incorporare approfondimenti nelle nuove linee di prodotti e nel miglioramento continuo dei prodotti esistenti.

I processi di progettazione del prodotto vengono stabiliti determinando cio che i clienti vogliono. Utilizzando l'analisi dei big data, le organizzazioni sono diventate molto piu in grado di incorporare cio che i clienti vogliono veramente nei nuovi prodotti, perche hanno gia posto le domande pertinenti e hanno ricevuto risposte dettagliate.

Un esempio stellare di un'azienda che utilizza i big data per migliorare l'innovazione e lo sviluppo del prodotto e Amazon Fresh/Whole Foods. Quando Amazon ha acquistato Whole Foods nel 2017, ha fornito ad Amazon un'opportunita ineguagliabile di sfruttare l'analisi dei big data mentre si e spostata in un mercato ancora piu ampio. Utilizzando l'analisi dei dati, Amazon/Whole Foods e ora in grado di ottenere informazioni dettagliate su come i clienti acquistano generi alimentari e su come migliorare le relazioni con i fornitori.

Come costruire una cultura aziendale basata sui dati

Le motivazioni e gli imperativi per coinvolgere il processo decisionale basato sui dati e il grado in cui un'azienda adotta pratiche DDDM dipendono dall'organizzazione e dalle sue esigenze. Molte aziende, come quelle della tecnologia, delle vendite e della produzione, stanno mettendo l'analisi al centro di ogni decisione.

Secondo il gigante tecnologico, Intel, costruire una cultura basata sui dati potrebbe sembrare un grande sforzo, ma in larga misura, e solo una formalizzazione di comportamenti comuni Una cultura basata sui dati e quella che premia gli agenti di raccolta dati in tutta l'organizzazione. E guidato da dirigenti che vogliono sapere cosa suggeriscono i dati, che sviluppano una struttura decisionale che include l'analisi dei dati e che basano i piani su tale analisi.

Questo puo sembrare semplicistico o confuso dal punto di vista del proprietario dell'azienda, dirigente o manager che cerca di costruire o migliorare una cultura basata sui dati, ma qui ci sono cinque passaggi che possono aiutare a fornire una roadmap per diventare un business basato sui dati.

1. Quantificare le prestazioni attuali

Cosa migliorera la tua organizzazione in quello che fa? Questa domanda puo essere affrontata dalla crescita dell'organizzazione nella sua fase attuale. Mentre un'avvio potrebbe essere focalizzata su metriche che convalidano vari modelli di business, un'azienda aziendale si concentrerebbe maggiormente su metriche come il valore di vita del cliente.

Tale questione potrebbe essere esaminata anche in termini di industria. Una societa che fornisce servizi potrebbe concentrarsi maggiormente sulla qualita dei servizi attuali, mentre una societa che sviluppa prodotti sarebbe piu incline a concentrarsi sull'utilizzo del prodotto.

2. Identificare le aree chiave

A partire dalle varie vie da cui i dati stanno fluendo nell'organizzazione, i leader di un'azienda potrebbero determinare in che modo le fonti dei dati possono essere utilizzate e in un modo che portera il massimo beneficio all'organizzazione. Le aree piu probabili saranno quelle che sono fondamentali per raggiungere la strategia aziendale complessiva.

3. Set di dati target

Avendo identificato quali aree del business trarranno maggiormente vantaggio dall'analisi e dai problemi chiave che devono essere affrontati, il passo successivo consiste nel indirizzare i set di dati che risponderanno alle domande che sono sorte a seguito del processo.

Quali fonti forniscono le informazioni piu preziose nel contesto della strategia e degli obiettivi aziendali? Domande come questa aiuteranno a semplificare i dati esistenti. Il targeting dei dati in base agli obiettivi aziendali contribuira a mantenere bassi i costi di archiviazione dei dati, garantendo al contempo l'utilizzo delle informazioni piu utili.

4. Raccogliere e analizzare i dati

Mentre i dati preziosi saranno raccolti a tutti i livelli dell'organizzazione e proverranno da fonti sia esterne che interne, coloro che gestiscono i dati dovranno essere identificati. Il piu delle volte, questi saranno i capi di reparto e, in misura minore, i manager.

I sistemi integrati possono essere tenuti a legare diverse fonti di dati in modo che i dati possano essere aggregati e analizzati in modo efficace, e il livello di competenze necessarie per l'analisi puo variare a seconda del tipo di dati da analizzare. Il personale di un reparto puo richiedere solo una conoscenza operativa di Microsoft Excel per eseguire le analisi, mentre un altro reparto puo richiedere che il personale sia esperto in un'applicazione o suite di analisi personalizzate.

5. Implementare

Il modo in cui vengono presentate le informazioni ricavate dai dati e il passo finale, quello in cui l'esperienza, l'esperienza e l'intuizione tornano in gioco. Questo determinera anche quanto l'organizzazione sta per guadagnare dai dati.

Nel trattare insiemi complessi di dati (ad esempio, piu di MS Excel potrebbe essere in grado di gestire), ci sono molte utilita di business intelligence disponibili che possono riunire insiemi di dati complessi e presentarli in un modo che rende le informazioni chiare ai responsabili delle decisioni e al personale di tutta l'organizzazione.

Si, c'e un po 'di piu nel diventare un business basato sui dati che una decisione sommaria che l'organizzazione ora coinvolgera i dati per guidare le decisioni aziendali, ma il processo non deve essere scrupoloso o oneroso. Buoni strumenti analitici e la giusta architettura tecnologica possono aiutare a stabilire i parametri corretti per un'implementazione efficace.

Infine, allineare la cultura dell'organizzazione per garantire che il personale di tutti i reparti sia consapevole del valore dei dati e il modo migliore per sfruttarli al meglio si tradurra in una corretta implementazione e successo a lungo termine.