خارطة الطريق الخاصة بك لتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ

لديك كل البيانات التي تحتاجها. والبيانات التي تدعم تلك البيانات. والبيانات لتثبت دقة جميع بياناتك. ومع ذلك ، كل ما لديك هو مادة خام لاتخاذ قرارات العمل الصحيحة.

تحتاج إلى إعطائها معنى من خلال تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ ، ومع الكميات الهائلة من البيانات التي تتدفق باستمرار ، فهذه ليست مهمة بسيطة.

تابع القراءة لمعرفة الخطوات والمبادئ الأساسية لتحويل البيانات إلى رؤى.

ما الفرق بين البيانات والرؤى؟

بالنسبة للمحللين ، قد تكون البيانات والرؤى هي نفسها تقريبًا. لكن بالنسبة لبقيتنا نحن مجرد بشر لا ينظرون إلى العالم بالأرقام ، كيف يمكنك تحويل البيانات إلى معلومات ومن هناك إلى رؤى قابلة للتنفيذ؟ دعنا أولاً نحدد ما هي الرؤى القابلة للتنفيذ.

البيانات هي أجزاء صغيرة من القياس ، بينما تفسر الرؤى ما تخبرنا به هذه المقاييس. توفر الرؤى القابلة للتنفيذ معلومات تساعد أصحاب المصلحة في الوصول إلى قرارات العمل.

هذا مثال من واقع الحياة. إذا كان لديك واحد ، فأنت تقيسين بانتظام نمو طفلك - هذه هي بياناتك. ثم تقارن وتحسب الفرق بين المقياس السابق والحالي - هذه هي المعلومات التي تستخلصها من البيانات.

مع كل شبر ينمو فيه طفلك ، يتفوق على ملابسه وأحذيته ، وتحتاج إلى البدء في شراء أحجام أكبر. لذا. إذا نما حجمهم × بوصات في 6 أشهر ، فأنت بحاجة إلى تجديد خزانة ملابسهم كل نصف عام - الآن لديك رؤى قابلة للتنفيذ.

تحدث نفس العملية الأساسية في الأعمال التجارية على نطاق واسع.

كيف تحول البيانات إلى رؤى؟

تقليديا ، كل وحدة عمل لديها نطاق محدد من المسؤوليات. تتولى فرق ذكاء الأعمال والتحليلات مسؤولية جمع البيانات وتقديمها إلى جهات التسويق وأصحاب المصلحة الآخرين الذين تتمثل مهمتهم في الوصول إلى القرارات ووضع الاستراتيجيات.

في كثير من الأحيان ، يضيع صانعو القرار بين الأرقام والإحصاءات لأنهم لا يستطيعون العثور على صلة بواقع أعمالهم. البيانات موجودة ، لكن الرؤى لا تزال مفقودة ، مما تسبب في فجوة في تدفق صنع القرار.

مع تصاعد كمية البيانات وتعقيدها ، تزداد الفجوة اتساعًا.

لم يعد هذا الانقسام موجودًا في الشركات الناضجة رقميًا ، حيث تتألف الفرق من أعضاء أقسام مختلفين. أول مبدأ يجب تذكره عند تحويل البيانات إلى رؤى؟ تعاون.

3 مبادئ أساسية في توليد الرؤى من البيانات

تعاون. تحتاج الفرق إلى توحيد الجهود وتحمل المسؤولية المتبادلة إذا أرادوا الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من بياناتهم. يؤدي الاتصال والدعم المتبادل إلى رؤى أكثر قيمة من المواجهة والطلب. في نهاية المطاف ، تعمل الفرق لتحقيق نفس الهدف ، والتفاهم المتبادل هو حجر الزاوية في هذا التعاون.

الشفافية. يعرف المحلل مصادر البيانات والعمليات وأنواع البيانات والمقاييس. تعرف الإدارة ما هي أهدافهم وما هي الأسئلة التي يحتاجون إلى الإجابة عليها. يجب أن يكون الاتصال بين الطرفين مفتوحًا وشفافًا حتى يتمكن كل منهما من فهم ما يحتاجه الآخر للوفاء بالجزء الخاص به من المهمة.

النوعية. تحتاج وحدات الأعمال إلى فهم الدوافع الرئيسية للإيرادات والمصروفات والمخاطر في مجال العمل ذي الصلة. لتحديد مجموعات البيانات التمثيلية ، من الضروري أن تحدد جميع الأطراف المعنية بدقة متطلباتها ونواياها وأهدافها. الخصوصية أمر بالغ الأهمية لتمكين محللي البيانات من تحديد المقاييس الصحيحة للمراقبة.

كيف تطبق المبادئ؟

• حدد السؤال أو الأسئلة المحددة.

يمكن أن يؤدي الغموض إلى الفوضى. فكر في هذا المثال: إذا سأل أحدهم "كيف أصل إلى المطار؟" ، فأنت بحاجة إلى مزيد من المعلومات قبل أن تتمكن من تقديم إجابة صحيحة. التي المطار؟ ما هو موقعهم الحالي؟ هل هم يطيرون أو يلتقطون شخصًا ما؟

• وضح الأهمية والسياق وتأثير الأعمال.

يتيح لك فهم سياق التحليل والقيود والدوافع والنتائج المرجوة تحديد المقاييس التي يجب مراقبتها وكيف. الهدف؟ قم بإنشاء اتصال بين المقاييس وما تمثله البيانات.

• ضع توقعات واضحة بشأن نتيجة تحليل البيانات.

حدد نوع الأفكار التي يمكن اكتسابها من البيانات التي ستوفرها. على سبيل المثال ، هل تحتاج إلى تقديم رقم إجمالي أو رقم متوسط ​​أو معدل تغيير؟

• تعيين مؤشرات الأداء الرئيسية القابلة للقياس

تأكد من وجود مقاييس قابلة للقياس مرفقة بالأسئلة. يمكنك استخدام بنية SMART للتحقق (محدد ، قابل للقياس ، يمكن تحقيقه ، ملائم ، مستند إلى الوقت).

• قم بإنشاء فرضية لتحقيق أقصى قدر من الوضوح.

يمكن أن يساعد تحديد الفرضية في تحقيق جميع النقاط المذكورة أعلاه. يمكن أن تبدو الفرضية على النحو التالي: إذا كانت A هي النتيجة ، فهذا يعني xyz لأعمالنا. إذا كانت B هي النتيجة ، فهذا يعني zyx لأعمالنا.

• اجمع البيانات الصحيحة بالطريقة الصحيحة.

اختر المقاييس القادرة على إظهار المعلومات المطلوبة. قد تحتاج إلى الربط بين عدة مقاييس وإنشاء خطة لكيفية الوصول إلى النتائج التي تؤدي إلى الإجابات المطلوبة.

• استخدم التجزئة.

يساعدك تقسيم بياناتك في الحصول على مزيد من التحديد والحصول على عرض أكثر تفصيلاً. يمكنك التركيز على مجموعة فرعية محددة من البيانات ، مثل مقطع موقع ويب أو صناعة أو جمهور ، ثم التعمق في سلوك البيانات.

قراءة المزيد: ما هو تجزئة السوق؟ شرح النصائح والأنواع والفوائد

• دمج مصادر البيانات.

دمج مصادر البيانات المختلفة. اختر الأدوات التي توفر أعلى جودة للبيانات لدعم النتيجة التي تبحث عنها. ضع في اعتبارك دمج المصادر المختلفة وبيانات البحث الثانوية.

• البيانات المترابطة.

تحقق من المقاييس ذات الصلة التي تؤثر على بعضها البعض. على سبيل المثال ، تريد دائمًا مراقبة معدل الارتداد لديك لوضع مقاييس حركة المرور في الضوء المناسب.

• اكتشف السياق.

حتى الآن ، أكدنا على أهمية أن تكون محددًا. ومع ذلك ، لفهم المعنى والقدرة على تفسير التأثير أو النتيجة ، تحتاج إلى عرض نقطة البيانات الدقيقة هذه في السياق.

كيف تضع البيانات في السياق المناسب؟

• المعيار.

هل 100 كثير أم قليل؟ ماذا عن زيادة 10٪؟ هل هذا جيد ام سيء؟ هذا يعتمد. يجب عليك دائمًا تقديم البيانات المتعلقة بشيء ما ، مثل المنافسة ومتوسط ​​الصناعة والنتيجة المرجوة وما إلى ذلك.

قم بمقارنة بيانات شركتك ببيانات الصناعة. قارن أيضًا أنماط البيانات والسلوك ومعدلات النمو لتحديد الاتجاهات والشذوذ.

اكتشف أين تتناسب مع المشهد التنافسي وكيف تقاس في مجالات العمل المختلفة.

• التعرف على الأنماط.

المقاييس لها أنماط. لتحديد مدى ملاءمة شكل البيانات ، تحتاج إلى تحديد النمط ووضعه في السياق. يوفر التعرف على الأنماط فهمًا للسلوك. على سبيل المثال ، هناك تقلبات يومية وموسمية في النشاط على كل موقع ويب. يساعد التعرف عليها في تحديد سلوك البيانات غير المعتاد وبالتالي تقييمها بدقة أكبر.

كيف تجعل البيانات ذات صلة؟

يتم التحليل للوصول إلى المعلومات. بعد ذلك ، تحتاج إلى تقديمها بطريقة مفهومة لأصحاب المصلحة. إليك بعض النصائح حول كيفية القيام بذلك:

• اكتشف تقنيات التصور.

التقارير التي تتضمن أرقامًا فقط هي كابوس C-suite. ساعدهم في الحصول على الوضوح وتجنب سوء الفهم والمواجهات والتحديات غير الضرورية.

تصور البيانات بطريقة تسلط الضوء على المعلومات الهامة. يمكنك استخدام الرسوم البيانية والمصفوفات والفطائر وحتى الرسوم البيانية.

• شرح الأرقام شفهيا.

لا تكتفِ بإرسال التقرير بالبريد الإلكتروني. اشرح ما تعنيه الأرقام بالكلمات مباشرة لأصحاب المصلحة المعنيين. الاتصال هو جوهر التحول الرقمي.

قراءة المزيد: استراتيجية التحول الرقمي: كيفية دفع التغيير (والبقاء في المقدمة)

• قدم السياق.

بدلاً من عرض بيانات شركتك فقط ، قدم السياق الذي يساعد في فهم أهمية البيانات التي تقدمها. قم بإعداد المسرح لمديرك لفهم المعنى وترجمته إلى أفعال.

اشرح البيئة التنافسية ، أو اعرض بعض البيانات التاريخية كخلفية تؤدي إلى نتائج محددة.

• اعرض الأمثلة.

اعرض بدقة ما تواجهه من خلال المقارنة المعيارية التنافسية. معظم الشركات لديها منافس واحد يقيسون أنفسهم ضده. اعرض أمثلة عن أداء هذا المنافس. أضف أمثلة لشركات تمثيلية أخرى للمساعدة في توضيح وجهة نظرك.

• توفير المصادر.

تأكد من أنه يمكنك توفير مصادر بياناتك وشرح مدى الصلة بالموضوع. يحتاج قادة الأعمال إلى تأكيد ، وقد تضطر إلى شرح كيفية وصولك إلى النتائج التي حصلت عليها.

قم بإنشاء سير عمل لتحويل البيانات إلى رؤى

قم بإعداد عملية قابلة للتكرار لتكوين رؤى من البيانات بناءً على هذه المبادئ والخطوات.

تتبع الخطوات التي أظهرناها هنا مفهوم Six Sigma لتحسين جودة العمليات التجارية. Six Sigma هو مفهوم يعتمد على البيانات لتقييم العملية والتحسين المتسق.

الخطوات الثلاث الأولى في المنهجية هي: تعريف. يقيس. حلل. بالنسبة للعمليات الجديدة ، يتبعها التصميم والتحقق (DMADV). بالنسبة للعمليات الحالية ، اتبع التحسين والتحكم DMA الأولي (DMAIC).

يعد تحويل البيانات إلى رؤى عملية ، ويجب عليك التعامل معها على هذا النحو.

قم بإعداد سير عمل منظم لتحليل البيانات بناءً على الخطوات التي مررت بها للتو. بهذه الطريقة ، تقوم بتحويل تقارير البيانات إلى عملية قابلة للتكرار لإنشاء الرؤى ذات قيمة تشغيلية عالية.

يوفر موقع Sameweb Digital Research Solution أدق بيانات مواقع الويب للتحليل والأدوات لمراقبة بياناتك وتقسيمها ثم قياسها مقابل الصناعة ومنافسيك.

التعليمات

ما الفرق بين البيانات والمعلومات؟

البيانات هي مقياس للحقائق ، بينما المعلومات هي فهم ما تعنيه البيانات في السياق.

من المسؤول عن تكوين رؤى من البيانات في بيئة العمل؟

يجب أن تكون عملية استخلاص الرؤى من البيانات جهدًا متبادلًا بين المحلل الذي يجمع البيانات وأصحاب المصلحة الذين يحتاجون إلى الرؤى.

ما السياق المطلوب للحصول على رؤى من البيانات؟

البيانات بدون سياق لا توفر معلومات. تحتاج إلى قياس الأداء مقابل متوسط ​​الصناعة والمنافسة المباشرة وتحتاج إلى مشاهدته في الإطار الزمني الصحيح.