Ваша дорожная карта для превращения данных в полезную информацию

У вас есть все необходимые данные. И данные, подтверждающие эти данные. И данные, подтверждающие точность всех ваших данных. Тем не менее, все, что у вас есть, — это исходный материал для принятия правильных бизнес-решений.

Вам нужно придать этому смысл, превратив данные в действенные идеи, а учитывая постоянно поступающие огромные объемы данных, это непростая задача.

Читайте дальше, чтобы узнать об основных шагах и принципах превращения данных в идеи.

В чем разница между данными и инсайтами?

Для аналитиков данные и идеи могут быть почти одинаковыми. Но для остальных из нас, простых смертных, которые не видят мир в цифрах, как вы превращаете данные в информацию, а оттуда в полезные идеи? Давайте сначала определим, что такое действенные идеи.

Данные — это крошечные кусочки измерения, а идеи интерпретируют то, что эти измерения говорят нам. Практическая информация предоставляет информацию, которая помогает заинтересованным сторонам принимать бизнес-решения.

Вот реальный пример. Если он у вас есть, вы регулярно измеряете рост вашего малыша — это ваши данные. Затем вы сравниваете и вычисляете разницу между предыдущей и текущей мерой — это информация, которую вы извлекаете из данных.

С каждым сантиметром, который растет ваш ребенок, он перерастает свою одежду и обувь, и вам нужно начать покупать одежду большего размера. Так. если они вырастут на x дюймов за 6 месяцев, вам нужно обновлять их гардероб каждые полгода — теперь у вас есть полезные идеи.

Тот же основной процесс происходит в бизнесе в больших масштабах.

Как вы превращаете данные в идеи?

Традиционно каждое бизнес-подразделение имеет определенный круг обязанностей. Команды BI (Business Intelligence) и Analytics отвечают за сбор данных и представление их маркетологам и другим заинтересованным сторонам, чья работа заключается в принятии решений и разработке стратегии.

Чаще всего лица, принимающие решения, теряются среди цифр и статистики, потому что не могут найти связи с реальностью своего бизнеса. Данные есть, но понимания по-прежнему нет, что приводит к пробелам в процессе принятия решений.

С ростом количества и сложности данных разрыв только увеличивается.

Этого разделения больше не существует в зрелых в цифровом отношении компаниях, где команды состоят из разных сотрудников отделов. Первый принцип, который нужно помнить, превращая данные в идеи? Сотрудничество.

3 основных принципа получения информации из данных

Сотрудничество. Команды должны объединить усилия и взять на себя взаимную ответственность, если они хотят получить полезную информацию из своих данных. Общение и взаимная поддержка дают более ценную информацию, чем конфронтация и требование. В конечном итоге команды работают над достижением одной цели, и взаимопонимание является краеугольным камнем такого сотрудничества.

Прозрачность. Аналитик знает источники данных, процессы и типы данных и показателей. Руководство знает, каковы их цели и на какие вопросы им нужно ответить. Коммуникация между обеими сторонами должна быть открытой и прозрачной, чтобы каждая могла понять, что нужно другой стороне для выполнения своей части задачи.

Специфика. Бизнес-подразделения должны понимать основные факторы доходов, расходов и рисков в соответствующей области бизнеса. Для определения репрезентативных наборов данных жизненно важно, чтобы все вовлеченные стороны точно определили свои требования, намерения и цели. Специфичность имеет решающее значение для того, чтобы аналитики данных могли определить правильные показатели для мониторинга.

Как вы применяете принципы?

• Определите конкретный вопрос или вопросы.

Неопределенность может привести к хаосу. Подумайте об этом примере: если кто-то спрашивает: «Как мне добраться до аэропорта?», вам нужна дополнительная информация, прежде чем вы сможете дать правильный ответ. Какой аэропорт? Каково их текущее местоположение? Они летят или кого-то подбирают?

• Уточнить значимость, контекст и влияние на бизнес.

Понимание контекста анализа, ограничений, мотивации и желаемого результата позволяет вам решить, какие показатели отслеживать и как. Цель? Создайте связь между метриками и тем, что представляют данные.

• Установите четкие ожидания относительно результатов анализа данных.

Определите, какую информацию можно извлечь из предоставленных вами данных. Например, вам нужно представить общее число, среднее число или скорость изменения?

• Установите измеримые KPI

Убедитесь, что к вопросам прилагаются измеримые показатели. Вы можете использовать структуру SMART для проверки (конкретная, измеримая, достижимая, релевантная, основанная на времени).

• Создайте гипотезу для максимальной ясности.

Определение гипотезы может помочь достичь всех вышеперечисленных пунктов. Гипотеза может выглядеть так: если A — результат, то для нашего бизнеса это означает xyz. Если B является результатом, это означает zyx для нашего бизнеса.

• Собирайте нужные данные правильным способом.

Выберите метрики, способные отображать нужную информацию. Возможно, вам потребуется сопоставить несколько показателей и создать план того, как получить результаты, которые приведут к нужным ответам.

• Используйте сегментацию.

Сегментация ваших данных поможет вам получить более конкретное и детальное представление. Вы можете сосредоточиться на выбранном подмножестве данных, например сегменте веб-сайта, отрасли или аудитории, а затем углубиться в поведение данных.

Подробнее: Что такое сегментация рынка? Советы, типы и преимущества

• Интегрируйте источники данных.

Интегрируйте разные источники данных. Выберите инструменты, которые предоставляют данные самого высокого качества для достижения желаемого результата. Рассмотрите возможность интеграции различных источников и вторичных данных исследований.

• Сопоставьте данные.

Изучите связанные метрики, которые влияют друг на друга. Например, вы всегда хотите следить за показателем отказов, чтобы представить показатели трафика в правильном свете.

• Откройте для себя контекст.

До сих пор мы подчеркивали важность конкретики. Однако, чтобы понять значение и иметь возможность интерпретировать воздействие или результат, вам необходимо рассматривать эту точную точку данных в контексте.

Как поместить данные в правильный контекст?

• Ориентир.

100 это много или мало? А если увеличить на 10%? Это хорошо или плохо? Это зависит. Вы всегда должны представлять данные относительно чего-то, например, конкуренции, среднего показателя по отрасли, желаемого результата и т. д.

Сравните данные вашей компании с отраслевыми данными. Также сравнивайте шаблоны данных, поведение и темпы роста, чтобы выявить тенденции и аномалии.

Узнайте, какое место вы занимаете в конкурентной среде и каковы ваши успехи в различных сферах бизнеса.

• Распознавайте закономерности.

Метрики имеют шаблоны. Чтобы определить релевантность фигуры данных, вам необходимо определить закономерность и поместить ее в контекст. Распознавание паттернов обеспечивает понимание поведения. Например, на каждом сайте есть ежедневные и сезонные колебания активности. Распознавание их помогает обнаружить необычное поведение данных и, следовательно, более точно оценить его.

Как сделать данные релевантными?

Анализ делается для получения информации. Затем вам нужно представить его в понятной форме заинтересованным сторонам. Вот несколько советов, как это сделать:

• Изучите техники визуализации.

Отчеты, содержащие только цифры, — кошмар для топ-менеджеров. Помогите им получить ясность и избежать недоразумений, конфронтации и ненужных проблем.

Визуализируйте данные таким образом, чтобы выделить важную информацию. Вы можете использовать графики, матрицы, круговые диаграммы и даже инфографику.

• Устно объясните цифры.

Не отправляйте отчет по электронной почте. Объясните, что цифры означают словами, непосредственно соответствующим заинтересованным сторонам. Коммуникация лежит в основе цифровой трансформации.

Подробнее: Стратегия цифровой трансформации: как стимулировать изменения (и оставаться впереди)

• Предоставьте контекст.

Вместо того, чтобы показывать только данные вашей компании, предоставьте контекст, который поможет понять важность данных, которые вы предоставляете. Подготовьте почву для того, чтобы ваши менеджеры поняли смысл и воплотили его в жизнь.

Объясните конкурентную среду или представьте некоторые исторические данные в качестве фона, ведущего к конкретным результатам.

• Показать примеры.

Точно представьте, с чем вы сталкиваетесь, с помощью конкурентного сравнительного анализа. У большинства компаний есть один главный конкурент, с которым они сравнивают себя. Покажите примеры того, как поживает этот соперник. Добавьте примеры других репрезентативных компаний, чтобы проиллюстрировать свою точку зрения.

• Предоставьте исходники.

Убедитесь, что вы можете указать источники ваших данных и объяснить актуальность. Бизнес-лидеры нуждаются в подтверждении, и вам, возможно, придется объяснить, как вы пришли к таким результатам.

Создайте рабочий процесс для превращения данных в идеи

Настройте повторяемый процесс для получения информации из данных на основе этих принципов и шагов.

Показанные здесь шаги соответствуют концепции «Шесть сигм» для оптимизации качества бизнес-процессов. «Шесть сигм» — это основанная на данных концепция оценки процессов и последовательного улучшения.

Первыми тремя шагами методологии являются: Определение. Мера. Анализировать. Для новых процессов за ними следует проектирование и проверка (DMADV). Для существующих процессов «Улучшение и контроль» следует начальному DMA (DMAIC).

Превращение данных в идеи — это процесс, и вы должны относиться к нему соответственно.

Настройте структурированный рабочий процесс для анализа данных на основе шагов, которые вы только что прошли. Таким образом, вы превращаете отчетность о данных в воспроизводимый процесс, генерирующий ценные сведения, с высокой операционной ценностью.

Решение для цифровых исследований Similarweb предоставляет наиболее точные данные веб-сайтов для анализа и инструменты для мониторинга и сегментации ваших данных, а затем для сравнения с отраслевыми и вашими конкурентами.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между данными и информацией?

Данные — это мера фактов, а информация — это понимание того, что данные означают в контексте.

Кто отвечает за создание идей на основе данных в бизнес-среде?

Процесс извлечения информации из данных должен быть совместным усилием между аналитиком, который собирает данные, и заинтересованным лицом, которому требуется информация.

Какой контекст необходим для получения информации из данных?

Данные без контекста не предоставляют информацию. Вам нужно сравнивать со средними показателями по отрасли и прямой конкуренцией, и вам нужно просматривать их в правильные временные рамки.