Luminati(BrightData)公开的在线数据可以帮助企业领导者做出更好的决策

Luminati(BrightData)数据实验室

Bright Data  (以前称为Luminati Networks)的首席执行官Lenchner或他 探讨了数据驱动决策(DDDM)的来龙去脉,并提出了企业领导者可以用来改善其业务的技巧。

我们生活在一个充满数据的世界中。从我们阅读的内容到我们在网上观看和收听的内容,如果不交换某种形式的信息,这是没有道理的。但是,并非所有人都能以相同的方式访问互联网。我们都看到了针对它的量身定制的观点,从而降低了它所基于的透明度和开放市场原则。

现在,由于采用了越来越先进的技术,各种规模的企业和组织都可以更轻松地获取和分析公开可用的在线数据,从而为他们的业务决策提供依据。以前将直觉概念浪漫化为市场或行业发展方向的“胆量”,现在以更科学的术语和过程为基础。

实际上,普华永道之前  对1,000多位高管进行的调查发现,高度 依赖数据驱动的组织报告决策方面的重大改进的可能性是对数据依赖程度较低的组织的 三倍。尽管直觉可能是一个很好的工具,但如果不将数据视为业务决策的关键驱动力,那将是一个错误。这就是为什么企业领导者现在可以使用可公开获得的在线数据来做出更好,更明智的决策。

什么是数据驱动的决策?

这是一种战略方法,它以数据为基础来制定明智的业务决策。这种方法也称为DDDM或数据驱动的决策。它涉及基于可衡量的目标和/或KPI(关键绩效指标)收集数据。然后对数据进行分析,以识别模式并产生有用的见解。

公司利用这些见识来制定业务增长战略,制定以数据为依据的决策来实现目标,而不是凭直觉。根据 研究,利用数据分析进行决策可带来许多好处,包括:更好的战略决策(69%);更好地控制运营流程(54%);增进了对客户的了解(52%);降低成本(47%)。

哪种类型的数据分析可用于决策?

在数据分析方面,只有四种类型对寻求改善业务决策的业务领导者很重要。

  • 描述性 

指使用原始数据描述给定/当前情况。例如,特定期间的每月销售额或转化率。或客户的人口统计分析。数据挖掘和可视化是用于此类数据分析实践的一些技术。

  • 诊断 

试图找出“为什么”,识别模式并分析数据以了解为什么在上一步中发现的事情正在发生。商业智能[BI]仪表板使用此技术来了解组织中问题的根本原因。

  • 预测性的 

分析过去和现在的数据,以便预测将要发生的情况。它使公司可以预测未来的销售,收入和市场变化。对于这种类型的分析,数据科学家使用数据建模和机器学习。

  • 规范性的 

该技术涉及通过确定问题的可能解决方案来获取前三个方面的发现并利用它来交付价值。例如,规范分析是您的移动GPS应用程序用来建议到达目的地的最佳路线的工具。

DDDM有什么好处?

首先,所提供的信息是准确的。领导者现在可以使用真实,可操作的数据来指导他们的决策,而不再是源源不绝的信息和典型的“直觉”。

另一个主要好处是可以降低风险。当您基于冷硬数据做出决策时,您会因自己做出的每个决策的风险和利益而处于驾驶者的位置。例如,假设您正在发布新产品并计划营销活动。您可以将数据收集并查看以前可用于类似产品发布的产品,而不必完全基于当前的市场研究来制定策略。这将使您在较短的时间内得出更明智的结论。

但是,采用DDDM的一大挑战是应对偏见。我们只是人类,而且经常发生,我们看到的是我们想要看到的东西,而不是实际呈现的东西。这是最大的数据分析挑战之一。但是,采用数据驱动的文化意味着合适的人可以访问数据,从而使他们能够做出更明智的决策。您可以通过交叉引用来自不同来源的数据或通过与各种各样的对等方和设备以及与目标不冲突的来自不同GEO的数据收集数据来消除偏差。

DDDM的下一步是什么?

创建数据驱动的公司文化面临挑战。大多数公司会等到找到理想的业务构想或产品,然后再制定有关数据收集的策略。但是,他们需要尽早获得数据收集的好处。例如,一家初创公司使用数据开始其产品市场策略,将能够通过首先使用数据进行准确的市场研究,发现受众的兴趣所在或竞争对手是什么来找到适合市场的产品。提供。

但是,建立一个将数据置于运营核心并成为决策不可或缺的部分的公司,对于帮助业务领导者做出更明智的决策至关重要。在未来几年中,必须公开提供在线数据,这将使各种规模的企业都能利用市场优势,并在竞争中领先一步。

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