总结
数据驱动的决策是根据公司的关键绩效指标（KPI） 收集数据并将该数据转化为有用的见解的过程。这个过程是现代商业战略的关键要素。在本文中，我们将讨论数据驱动决策的好处，并提供提示，以便您在工作中做出明智的决策。
如果在工作中有一个迫在眉睫的决定摆在你面前，通常很难知道该往哪个方向走。如果你听从你的直觉，你可能会对你的选择更有信心，但这些选择对你的团队成员来说是正确的吗？当您使用事实做出决策时，您可以更加放心，因为您知道您的选择是基于数据的，旨在最大限度地发挥业务影响。
无论是超越竞争对手还是提高盈利能力，数据驱动的决策都是现代世界商业战略的重要组成部分。下面，我们将深入探讨数据驱动决策的好处，并提供在工作中做出这些决策的技巧。
什么是数据驱动决策（DDDM）？
数据驱动决策(DDDM)是指根据贵公司的关键绩效指标(KPls)收集数据，并将这些数据转化为可操作的见解的过程。
您可以使用商业智能（BI）报告工具在此过程中，使得大数据收集变得快速而富有成效。这些工具简化了数据可视化，使那些没有先进技术知识的人也能进行数据分析。
数据驱动意味着什么？
简而言之，数据驱动的概念是指使用事实或数据来寻找模式、推论和见解，为您的决策过程提供信息。
从本质上讲，数据驱动意味着您尝试在没有偏见或情绪的情况下做出决定。因此，您可以确保公司的目标和路线图基于证据和您从中提取的模式，而不是您喜欢或不喜欢的东西。
为什么数据驱动的决策很重要？
数据驱动的决策很重要，因为它可以帮助您根据事实而不是偏见做出决策。如果您处于领导地位，做出客观的决策是保持公平和平衡的最佳方式。
最明智的决策源于衡量您的数据业务目标并实时填充。您可以聚合所需的数据以查看模式并进行预测报告软件。
在数据支持下，您可以做出的一些决策包括：
l 如何提高利润和销售额
l 如何建立良好的管理行为
l 如何优化运营
l 如何提高团队绩效
虽然并非每个决策都有数据支持，但许多最重要的决策都会有数据支持。
做出数据驱动决策的5 个步骤
做出数据驱动的决策需要练习。如果你想提高你的领导能力，那么你需要知道如何将原始数据转化为有用的步骤，以实现你的公司计划。以下步骤可以帮助你在分析数据时做出更好的决策。
1. 了解你的愿景
在做出明智的决策之前，您需要了解贵公司的未来愿景.这有助于您使用数据和策略来形成决策。如果没有上下文支持，图表和数字就没有什么意义。
提示：使用贵公司的年度目标和关键结果（OKR）或季度团队 KPI 来做出数据支持的决策。
2. 查找数据源
一旦确定了您正在努力实现的目标，您就可以开始收集数据。
您使用的工具和数据源将取决于您收集的数据类型。如果您的目标是分析与公司内部流程相关的数据集，请使用通用报告工具。报告工具提供单一参考点，用于跟踪整个组织的工作进展情况。一些报告工具（如Microsoft 的 Power BI）允许您从各种外部来源收集数据。如果要分析营销趋势或竞争对手指标，您可以使用其中一种工具。
一些一般成功指标您可能需要测量包括：
l 毛利率：毛利率是通过从公司的净销售额中减去销售成本来衡量的。
l 投资回报率（ROI）：收入与投资之间的比率、投资回报率通常用于决定一项计划是否值得投入时间或金钱。当用作业务指标时，它通常会跟踪投资的绩效。
l 生产力：这是衡量贵公司生产商品或服务效率的指标。您可以通过将总输出除以总输入来计算这一点。
l 客户总数：这是一个简单但有效的跟踪指标。付费客户越多，企业赚的钱就越多。
l 经常性收入：SaaS 公司常用，这是您当前所有活跃订阅者在特定时期内产生的收入金额。它通常每月或每年测量一次。
您可以根据您的工作角色和您正在努力实现的愿景来衡量各种其他数据集。机器学习使聚合实时数据比以往任何时候都更简单。
提示：尝试通过这些指标创建一个相互关联的故事。如果收入下降，请查看生产力，看看是否可以建立联系。继续挖掘这些指标，直到找到您想要解决的任何问题的“原因”。
3. 整理你的数据
组织数据以提高数据可视化对于做出有效的业务决策至关重要。如果您无法在一个地方查看所有相关数据并了解其连接方式，那么就很难确保您做出最明智的决策。
提示：组织数据的一种方法是使用执行仪表板.执行仪表板是一个可自定义的界面，通常作为通用报告工具的一项功能提供。此仪表板将显示对实现目标最关键的数据，无论这些目标是战略性、战术性、分析性还是运营性。
4. 进行数据分析
组织数据后，您可以开始数据驱动的分析。这时，您将从数据中提取有用的见解，这将有助于您决策过程。
根据您的目标，您可能希望同时分析执行仪表板中的数据用户研究例如案例研究、调查或推荐，因此您的结论包括客户体验。
您的团队是否想改进他们的SEO 工具，使其与市场上的其他选项更具竞争力？可用于确定必要改进的数据集可能包括：
l 竞争对手的业绩数据
l 当前SEO 软件性能数据
l 当前客户满意度数据
l 对各种SEO/营销工具的用户研究
虽然其中一些信息将来自您的组织，但您可能需要从外部来源获取其中一些信息。将这些数据集作为一个整体进行分析可能会有所帮助，因为您将得出与单独分析每个数据集不同的结论。
提示：与整个团队或组织共享您的分析工具。就像任何协作工作一样，从多个角度看数据分析是最有效的。虽然您可能会注意到数据中的一种模式，但队友完全有可能看到完全不同的东西。
5. 得出结论
当您执行数据分析时，您可能会开始对所看到的内容得出结论。但是，您的结论值得单独列出，因为充实您在数据中看到的内容很重要，这样您就可以与他人分享您的发现。
得出结论时要问自己的主要问题包括：
l 我看到了哪些我已经知道的关于这些数据的信息？
l 我从这些数据中学到了哪些新信息？
l 如何使用我获得的信息来实现我的业务目标？
一旦您能够回答这些问题，您就成功地执行了数据分析，应该准备好为您的业务做出数据驱动的决策。
提示：数据分析后的下一步自然是写下一些SMART 目标.现在您已经深入了解了事实，您可以根据所学知识制定可实现的目标。
用于数据驱动决策的工具和技术
在现代商业环境中，有效的数据驱动决策（DDDM） 需要利用正确的工具和技术。组织可以使用这些工具来收集、分析和解释大量数据。这使他们能够将原始信息转化为有用的见解，从而推动其业务战略。
商业智能软件
商业智能（BI） 软件在数据驱动的决策过程中发挥着关键作用。这些强大的平台聚合来自各种数据源的数据，为决策者提供全面的仪表板和报告。Tableau、Power BI 和 Looker 等流行的 BI 工具提供强大的数据可视化功能，允许用户创建交互式图表、图形和地图，使复杂的数据集更易于理解。
通过使用BI 软件，组织可以：
l 实时监控关键绩效指标（KPI）
l 识别业务数据中的趋势和模式
l 为利益相关者生成自动报告
l 通过共享见解增强团队之间的协作
数据分析工具
BI 软件专注于报告和可视化，而数据分析工具则更深入地研究数据以发现隐藏的模式和相关性。这些工具采用复杂的统计方法和算法来分析结构化和非结构化数据。
流行的数据分析工具包括：
l 用于统计分析和建模的R 和 Python
l SAS 用于高级分析和机器学习
l 用于处理大规模数据的Apache Spark
l 用于基本数据分析和操作的Excel
这些工具使数据分析师和数据科学家能够执行各种类型的分析，例如：
l 描述性分析以了解发生了什么
l 诊断分析以确定发生原因
l 预测分析以预测未来趋势
l 建议操作的规范性分析
DDDM 中的机器学习和 AI
随着机器学习和人工智能（AI） 的集成，数据驱动的决策在分析能力方面取得了重大飞跃。这些技术以令人难以置信的速度处理大量数据，识别人类可能无法辨别的模式和见解。
机器学习和人工智能在DDDM 中的主要应用包括：
l 用于预测未来结果的预测建模
l 用于了解客户意见的情绪分析
l 个性化营销的推荐引擎
l 异常检测，用于识别欺诈或错误
l 用于分析文本数据的自然语言处理
亚马逊等公司使用机器学习算法来优化其供应链、预测客户行为并个性化产品推荐，展示了这些技术在推动业务决策方面的力量。
衡量数据驱动决策的影响
为了真正了解数据驱动决策的好处，组织必须建立稳健的方法来衡量其对业务绩效的影响。
DDDM 的关键绩效指标 （KPI）
KPI 是帮助组织跟踪其数据驱动方法有效性的重要指标。为 DDDM 选择 KPI 需要仔细考虑与业务目标一致并为决策过程提供宝贵见解的指标。
阅读：《什么是关键绩效指标（KPI）？》
衡量DDDM 影响的一些重要 KPI 包括：
l 收入增长：该KPI 衡量数据驱动决策对公司利润的影响。它量化了 DDDM 计划的财务收益，例如数据驱动的营销活动和数据知情的定价策略。
l 运营效率：此KPI 评估数据驱动的见解带来的流程改进。它可能包括缩短周期时间或增加每位员工的产量等指标，例如通过预测性维护跟踪生产停机时间的减少情况。
l 客户满意度：该KPI 衡量数据驱动策略如何影响客户体验和忠诚度。指标可以包括 NPS、保留率或客户生命周期价值。它跟踪使用客户数据进行产品开发和个性化体验的影响。
l 决策质量和速度：该KPI 侧重于加强决策过程。它通过比较使用数据分析与直觉做出的选择的结果，并评估实时数据实现的决策时间缩短，来衡量决策速度和质量的改进。
通过持续跟踪这些KPI，组织可以量化从数据驱动的决策过程中获得的宝贵见解，并展示对其利润的切实影响。
阅读：《OKR 与 KPI：哪个目标设定框架更好？》
数据驱动的决策示例
虽然数据分析本身发生在幕后，但数据驱动的决策影响消费者的方式非常明显。不同行业数据驱动决策的一些示例包括：
电子商务
您是否曾经在网上购物并想知道为什么会收到某些推荐？嗯，这可能是因为您过去购买了类似的东西或点击了某种产品。
亚马逊等在线市场跟踪客户旅程，并使用点击率和跳出率等指标来确定您与哪些商品互动最多。使用这些数据，零售商能够向您展示您可能想要的东西，而无需您搜索。
医疗
在医疗领域，数据驱动的决策正在彻底改变患者护理和治疗策略。医院和诊所利用电子健康记录（EHR） 来分析患者数据中的模式，帮助医生制定更明智的诊断和治疗计划。例如，通过检查有关症状、治疗和结果的历史数据，医疗保健提供者可以预测哪些患者患某些疾病的风险更高。
此外，制药公司利用大数据来简化药物发现流程。通过分析大量基因和临床试验数据，研究人员可以更快、更有效地识别有前途的候选药物。
金融
金融机构以多种不同的方式使用数据，从评估风险到客户细分。风险在金融领域尤为普遍，因此公司在做出任何重大决策之前能够确定风险因素非常重要。历史数据是了解潜在风险、威胁及其发生可能性的最佳方式。
金融机构还使用客户数据来确定其目标市场。通过根据社会经济地位、消费习惯等对消费者进行分组，金融公司可以推断出哪些消费者具有最大的终身价值并瞄准他们。
运输
数据科学在确定安全运输方面也发挥着巨大作用。美国交通部的安全数据倡议强调了数据在提高运输安全方面所发挥的作用。
该报告从所有类型的汽车碰撞中提取数据，并评估天气和路况等因素
数据驱动决策的好处
基于分析的决策不仅仅是一项有用的技能，如果您愿意，它是一项至关重要的技能以身作则并培养数据驱动的文化。
当您使用数据做出决策时，您可以确保您的业务保持公平、以目标为导向并专注于改进。
做出自信的决策
比竞争对手更持久的企业这样做是因为他们对自己的成功能力充满信心。如果企业中的决策者放弃他们的选择，可能会导致错误、团队成员流动率高和糟糕风险管理.
当您使用数据做出最重要的业务决策时，您将对这些决策充满信心，这将推动您和您的团队向前发展。信心可以带来更高的团队士气和更好的性能。
防范偏见
使用数据做出决策将防止企业领导者之间存在任何偏见。虽然您可能没有意识到自己的偏见，但内心的偏袒或价值观会影响您做出决策的方式。
直接根据事实和数字做出决策可以使您的决策保持客观和公平。这也意味着当团队成员或利益相关者询问您为什么选择这样做时，您有一些东西可以支持您的决定。
查找未解决的问题
如果不使用数据，就会有许多问题得不到解答。可能还有一些问题，直到您的数据集揭示了这些问题，您才知道自己有这些问题。任何数量的数据都可以为您的团队提供更好的可视化效果，让您在没有统计数据、图形和图表的情况下无法看到的区域。
当您将这些问题浮出水面时，您可以放心地知道您的决定是通过考虑每一点相关信息做出的。
设定可衡量的目标
使用数据是最简单的设置方法之一可衡量的目标并成功实现这些目标。通过查看过去绩效的内部数据，您可以确定需要改进的地方，并尽可能精细地确定您的目标。例如，您的团队可以使用数据来确定以下目标：
l 客户数量同比增加20%
l 每季度减少20,000 元的总体预算支出
l 减少项目预算消费500 元
l 每季度增加10 名团队成员的招聘
l 将每次招聘成本降低500 元
如果没有数据，您的公司将很难看到他们把钱花在哪里，以及他们想在哪里削减成本。设定可衡量的目标最终会导致数据驱动的决策，因为一旦设定了这些目标，您将决定如何减少总体预算或增加客户数量。
改进公司流程
有一些方法可以在不使用数据的情况下改进公司流程，但是当您使用数字或通过图表分析公司支出模式来观察团队成员绩效的趋势时，您所做的流程改进将不仅仅是基于观察。
您可以使用数据改进的流程可能包括：
l 基于财务数据的风险管理
l 基于市场定价数据的成本估算
l 基于新员工绩效数据的团队成员入职
l 基于客户反馈数据的客户服务
如果您不确定结果，改变公司流程可能会很困难，但当事实摆在您面前时，您可以对自己的决定充满信心。
实施数据驱动决策的挑战
虽然DDDM 的好处是显而易见的，但组织在实施这种方法时经常面临一些挑战。了解和应对这些挑战对于成功采用数据驱动文化至关重要。
数据质量和准确性
有效的数据驱动决策的基础在于所用数据的质量和准确性。数据质量差可能会导致分析有缺陷，从而导致误导性决策。
另一方面，良好的数据管理可以确保定量分析的信息准确、完整。这涉及标准化收集、定期审计和解决数据差距。借助可靠的数据，组织可以做出明智的决策并避免代价高昂的错误。
确保数据安全和隐私
随着组织收集和分析越来越多的数据，数据安全和隐私是最重要的问题。遵守GDPR、CCPA 和 HIPAA 等法规至关重要。公司必须实施安全措施，包括数据加密、强大的访问控制和定期系统更新。保护客户权利和保持数据使用的透明度也是必要的。
克服变革阻力
在实施数据驱动的决策时，经常会出现对变革的抵制。这种文化转变需要有效的变革管理策略。清晰的利益沟通、主要利益相关者的参与以及公开解决问题有助于克服阻力。此外，通过培训和指导计划为员工提供必要的技能对于培养数据驱动的文化至关重要。
扩展数据管理
管理大型数据集既带来了机遇，也带来了挑战。大数据需要存储解决方案，例如基于云的系统、数据湖或混合模型。高效处理这些大型数据集是及时决策的关键。并行处理、内存计算和流处理等技术可以帮助组织有效地处理大量数据。
通过正面应对这些挑战，组织可以为数据驱动的决策奠定基础，使他们能够充分利用数据的力量并推动业务成功。
变得更加数据驱动的技巧
数据驱动型组织能够解析数字和图表并找到它们背后的含义。创建更加数据驱动的文化始于更频繁地使用数据。然而，这说起来容易做起来难。如果您已准备好开始，请尝试这些提示，以变得更加数据驱动。
查找故事
分析数据、数字和图表的关键是寻找故事。如果没有“为什么”，数据本身就没有太大帮助，决策过程也困难得多。如果您想在决策中变得更加数据驱动，请寻找数据所讲述的故事。这将是做出正确决定不可或缺的一部分。
查阅数据
在做出任何组织决策之前，问问自己：数据是否支持这一点？数据无处不在，可以应用于任何重大决策。那么，在做出艰难的选择时，为什么不咨询它呢？数据非常有用，因为它自然没有偏见，因此请确保在做出任何决定之前查阅事实。
学习数据可视化
当您能够清楚地可视化数据时，查找数据背后的故事会变得更加容易。虽然学习如何可视化数据通常是建立数据驱动文化中最困难的方面，但它是识别数据模式和差异的最佳方式。
熟悉用于数据可视化的不同工具和技术。尝试通过不同的方式呈现数据来发挥创意。如果您精通数据可视化，您的数据讲故事能力将会飙升。
使用Together规则引擎轻松做出数据驱动的自动化决策
您需要正确的数据来为您的团队做出有意义的决策。通用Together规则引擎汇总您公司的数据并将其显示在您的执行仪表板上，以便您可以以有组织的图形方式查看它，并且还可以通过Together做出数据驱动的自动化决策。
