データ主導型になる：データ主導型の意思決定を行う初心者
データ収集 、つまり分析のために収集された事実と統計は、時間の経過とともに劇的に変化しています。ソーシャルメディアプラットフォーム、社内顧客データベース、Web サイト、ビジネスインテリジェンスツールの間では、データを検索する方法は数多くあります。この多種多様なソースから収集された情報を利用して、データ主導の意思決定、または本能ではなく証拠に基づく意思決定を行うことができます。
データ主導型の組織は、バイアスのない意思決定を行い、特定のビジネス上の質問に答えるためにデータを活用しています。データ主導型になる方法と、競争力を維持することが重要な理由についてお読みください。
データ主導型の意思決定を行う方法選択
が難しい事実と決定的な証拠に基づいている場合、その選択を検証するのに役立ちます。データ駆動型の意思決定を行う際のガイドラインは次のとおりです
。1.ミッションを知 る
特定の業界が直面するさまざまな問題（経済状況、競争、悪い社内顧客サービスなど）を特定して理解することで、企業が収集するデータの種類とそのデータ内で何を探すべきかを把握するのに役立ちます。
2.[データソースの識別
] 使用するデータソースを選択します。ミッションから特定された初期問題または一連の状況について、ソースが対処していることを確認してください。データは、顧客関係管理システム（顧客情報と購買活動を保持するデータベース）、会社のウェブサイト、さらにはソーシャルメディアプラットフォームなど、さまざまな内部データベースから抽出できます。
3.データのクリーンアップと整理
適切な 抽出、変換、ロード (ETL) ツールを使用して、データをクレンジングして分析システムにアップロードすることを確認します。ETLは、さまざまなソースからデータを収集し、単一の読み取り可能な形式に変更し、ユーザーがアクセスできる1つの場所に配置します。ETLツールは、重複したデータや別のデータセットと同じ情報を誤って共有するデータも削除します。
企業が ETL ツールを使用していない場合は、対処する必要がある特定の問題に関連する各データセットを調べて、不整合やエラーがないかチェックすることが重要です。
4.統計分析を実行する
まず、データを適切に分析して傾向を判断する必要があります。統計分析を実行するには、いくつかの異なる方法があります。最も一般的な手法には、次のようなものがあります。
5を開くというポジティブ/ネガティブな結果を示すことができます。結論を導く
データの収集から収集された新しい情報と、それが問題/状況に適切に応答したかどうかを検討します。導き出された結論は、組織は、将来の状況の特定のトピック/セットについて、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。
データ駆動型アプローチ
の例次に示すのは、データ駆動型アプローチの事例です。
1.戦略
データ駆動型 戦略は、直感に頼るのではなく、ビジネス上の意思決定をサポートするためにハードエビデンスを利用する戦略です。たとえば、オーナーは、販売コールの月次クォータを満たしていないと思われる営業担当者を解雇できます。しかし、所有者は、この疑いを裏付ける証拠を持っていることを確認したいので、収集したデータを調べて、従業員が6ヶ月間に行ったコールドコールの数を確認します。所有者は、コールログから、従業員が実際には自分の番号に当たっていないことを確認します。所有者は、単独の本能とは対照的に、ハード証拠からの調査結果に基づいて従業員を発射することができます。
2.自動化
データは、ビジネスプロセスを自動化および合理化するために使用できます。たとえば、銀行サイトでは、顧客がオンラインでクレジットカードを申請することができます。顧客は基本情報（名前、住所、社会保障番号）を入力すると、銀行サイトが自動的にFICOスコアを取得します。ソフトウェアプログラムは、顧客が資格を持っているかどうかを自動的に判断します。
3.パフォーマンス管理
パフォーマンス管理は、従業員のパフォーマンスのための基準を設定し、これらの基準に対するパフォーマンスを測定するプロセスです。多くの企業は、データを活用して、さまざまな指標にわたって従業員の業績を追跡しています。
たとえば、ビジネスインテリジェンスツールを使用して、主要なパフォーマンスメトリックを追跡したり、企業の業績がどの程度効果的であるかを示す測定可能な値のセットを追跡できます。セールスマネージャーは、従業員がKPIを打つための正しい道にあることを確認するために、数週間のスパンで新入社員のリードを監視するためにBIツールを利用することができます。
4.マーケティング
顧客データは 、顧客関係管理システム、ウェブサイトでの活動、オンライン調査、ソーシャルメディアプラットフォームなど、顧客情報を保持する内部データベースから入手できます。データ管理プラットフォーム、またはオンラインソースからのリアルタイムデータを接続して整理するプラットフォームを使用して、このデータを収集および追跡できます。このデータは、ターゲットオーディエンスの特徴と購買習慣について学習するために利用されます。その後、同社は、そのターゲットオーディエンスに向けたマーケティングキャンペーンを作成することができます。
データ収益化-詳細なガイド
