将数据转化为可操作见解的路线图

您拥有所需的所有数据。 以及支持该数据的数据。 和数据来证明你所有数据的准确性。 尽管如此，您所拥有的只是做出正确业务决策的原材料。

您需要通过将数据转化为可操作的见解来赋予它意义，并且随着不断涌入的大量数据，这不是一项简单的任务。

继续阅读以了解将数据转化为见解的基本步骤和原则。

数据和见解之间有什么区别？

对于分析师来说，数据和洞察力可能几乎是一样的。 但对于我们这些不以数字看待世界的凡人来说，您如何将数据转化为信息，并从那里转化为可操作的见解？ 让我们首先定义什么是可操作的见解。

数据是微小的测量值，而洞察力解释了这些测量值告诉我们的内容。 可行的见解提供了帮助利益相关者做出业务决策的信息。

这是一个真实的例子。 如果你有一个，你会定期测量你孩子的成长——这就是你的数据。 然后，您比较并计算之前和当前测量值之间的差异——这是您从数据中提取的信息。

随着您的孩子长高一英寸，他们的衣服和鞋子都穿不下了，您需要开始购买大一码的衣服。 所以。 如果他们在 6 个月内长了 x 英寸，您需要每半年更新一次他们的衣橱——现在您有了可操作的见解。

相同的基本过程发生在大规模的业务中。

您如何将数据转化为洞察力？

传统上，每个业务部门都有明确的职责范围。 BI（商业智能）和分析团队负责收集数据并将其呈现给营销人员和其他利益相关者，他们的工作是做出决策和制定战略。

通常情况下，决策者会迷失在数字和统计数据中，因为他们无法找到与业务现实的联系。 数据在那里，但仍然缺少洞察力，导致决策流程出现缺口。

随着数据的数量和复杂性不断升级，差距只会越来越大。

这种鸿沟在数字化成熟的公司中不再存在，在这些公司中，团队由不同的部门成员组成。 将数据转化为洞察力时要记住的首要原则是什么？ 合作。

从数据中产生洞察力的 3 个基本原则

合作。 如果团队想从他们的数据中获得可操作的见解，他们需要共同努力并承担共同责任。 沟通和相互支持比对抗和需求更有价值。 最终，团队朝着同一个目标努力，相互理解是合作的基石。

透明度。 分析师知道数据源以及数据和指标的过程和类型。 管理层知道他们的目标是什么以及他们需要回答哪些问题。 双方之间的沟通需要公开透明，以便双方都能了解对方需要什么来完成自己的任务。

特异性。 业务部门需要了解相关业务领域中收入、支出和风险的主要驱动因素。 为了识别代表性数据集，所有相关方都必须准确定义他们的要求、意图和目标。 特异性对于使数据分析师能够确定要监控的正确指标至关重要。

你如何应用这些原则？

• 定义一个或多个具体问题。

含糊不清会导致混乱。 想一想这个例子：如果有人问“我怎么去机场？”，您需要更多信息才能提供有效答案。 哪个机场？ 他们目前的位置是什么？ 他们是在飞行还是在接人？

• 阐明重要性、背景和业务影响。

了解分析的背景、限制、动机和期望的结果使您能够决定监控哪些指标以及监控方式。 目标？ 在指标和数据代表的内容之间建立联系。

• 对数据分析的结果设定明确的期望。

定义可以从您提供的数据中获得什么样的见解。 例如，您需要显示总数、平均数还是变化率？

• 设定可衡量的 KPI

确保问题附有可衡量的指标。 您可以使用 SMART 结构来验证（具体的、可衡量的、可实现的、相关的、基于时间的）。

• 创建一个假设以获得最大的清晰度。

定义一个假设可以帮助实现上述所有要点。 一个假设可能是这样的：如果 A 是结果，那么对于我们的业务来说它意味着 xyz。 如果 B 是结果，则对我们的业务来说意味着 zyx。

• 以正确的方式收集正确的数据。

选择能够显示所需信息的指标。 您可能需要在多个度量之间建立关联，并制定一个计划来确定如何得出导致所需答案的结果。

• 使用细分。

细分数据有助于您获得更具体的信息并获得更精细的视图。 您可以专注于选定的数据子集，例如网站细分、行业或受众，然后更深入地研究数据行为。

阅读更多：什么是市场细分？ 提示、类型和好处说明

• 整合数据源。

整合不同的数据源。 选择可提供最高质量数据的工具来支持您正在寻找的结果。 考虑整合不同来源和二手研究数据。

• 关联数据。

调查相互影响的相关指标。 例如，您总是希望密切关注您的跳出率，以便将流量指标放在正确的位置。

• 发现上下文。

到目前为止，我们已经强调了具体的重要性。 但是，要理解含义并能够解释影响或结果，您需要在上下文中查看这个精确的数据点。

您如何将数据放在适当的上下文中？

• 基准。

100 是多还是少？ 增加 10% 会怎样？ 是好还是坏？ 这取决于。 您必须始终提供与某些事物相关的数据，例如竞争、行业平均水平、期望的结果等。

根据行业数据对您的公司数据进行基准测试。 还可以比较数据模式、行为和增长率以识别趋势和异常。

找出您在竞争格局中的位置以及您在不同业务领域的衡量标准。

• 识别模式。

指标有模式。 要确定数据图形的相关性，您需要识别模式并将其置于上下文中。 识别模式提供了对行为的理解。 例如，每个网站上的活动都有每日和季节性波动。 识别它们有助于发现异常数据行为，从而更准确地对其进行评估。

你如何使数据相关？

进行分析以获取信息。 接下来，您需要以一种易于理解的方式向利益相关者展示它。 以下是有关如何执行此操作的一些提示：

• 探索可视化技术。

仅包含数字的报告是最高管理层的噩梦。 帮助他们理清思路，避免误解、对抗和不必要的挑战。

以突出显示关键信息的方式可视化数据。 您可以使用图表、矩阵、饼图，甚至信息图表。

• 口头解释数字。

不要只是通过电子邮件发送报告。 直接向相关利益相关者解释数字的含义。 通信是数字化转型的核心。

阅读更多：数字化转型战略：如何推动变革（并保持领先）

• 提供上下文。

不要只显示您的公司数据，而是提供有助于理解您所提供数据的重要性的上下文。 为您的经理理解其含义并将其转化为行动做好准备。

解释竞争环境，或提供一些历史数据作为导致特定结果的背景。

• 显示示例。

通过竞争性基准测试准确地代表您所面对的问题。 大多数企业都有一个他们衡量自己的顶级竞争对手。 举例说明该竞争对手的表现。 添加其他代表性公司的示例以帮助说明您的观点。

• 提供来源。

确保您可以提供数据来源并解释相关性。 商业领袖需要确认，你可能需要解释你是如何得出结果的。

创建将数据转化为见解的工作流程

建立一个可重复的过程，根据这些原则和步骤从数据中产生洞察力。

我们在此处展示的步骤遵循六西格码概念来优化业务流程的质量。 六西格码是过程评估和持续改进的数据驱动概念。

该方法的前三个步骤是： 定义。 措施。 分析。 对于新流程，接下来是设计和验证 (DMADV)。 对于现有流程，改进和控制遵循初始 DMA (DMAIC)。

将数据转化为洞察力是一个过程，您应该这样对待它。

根据您刚刚完成的步骤，为数据分析设置结构化工作流。 通过这种方式，您可以将数据报告转变为具有高运营价值的可重复的洞察生成过程。

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常问问题

数据和信息有什么区别？

数据是对事实的衡量，而信息是对数据在上下文中的含义的理解。

谁负责从业务环境中的数据中获取洞察力？

从数据中得出见解的过程应该是收集数据的分析师和需要见解的利益相关者之间的共同努力。

从数据中获得洞察力需要什么背景？

没有上下文的数据不提供信息。 您需要以行业平均水平和直接竞争为基准，并且需要在正确的时间范围内查看它。