想要改善你的決策過程？如今，如果你想保持市場競爭力，只靠直覺和本能已經不夠了。大多數組織認識到數據應該是組織決策的核心。

憑借幾乎所有業務領域的技術，你可以使用其生成的數據來確切了解組織中發生的情況，并通過測試不同的方案和成功使用信息來使你的業務更加靈活。

你不一定必須成為數據科學家才能獲得回報。你可以采取一些簡單的步驟，使業務決策更具數據驅動力。

數據本能：從數據驅動的決策中獲得的收益

如今，世界各地的頂級公司都使用數據來決定他們的業務。他們在行業領先的原因是因為他們通過將重點轉移到數據而不是依靠商業頭腦比對手更有戰略優勢。

使用數據決策的公司排名比較靠前，而大多數基于直覺或經驗（70％）的企業是落后者。換句話說，更多做出數據驅動決策的組織比那些由本能驅動決策的企業更加處于市場的前沿。

以下只是通過成為數據驅動型組織而獲得的一些東西：

·利用數據的優勢在具有前瞻性思維的公司中保持競爭力。

·數據驅動的公司更加以客戶為中心，深入了解客戶和旅程。

·具有成本效益-存儲大量數據可能成本高昂，尤其是僅將其用于合規性時。將數據放在工作中，并將其用于組織的優勢。

·檢測新的或錯過的機會，幫助組織發展和定期改進。

·更靈活，更好地應對市場/創新。

不要讓數據把你帶入歧途

不得不說，你掌握的大量數據不一定與你開展業務的方式相輔相成。數據與你可以從中吸取的洞察力一樣有價值，獲得大量不相關的信息很容易發現自己被誤入歧途。

從中吸取真正價值的關鍵在于確定要使用的數據。你使用的指標（衡量的信息，如網頁瀏覽量或轉化次數）將決定數據驅動決策的成功率。你應該看的是那些對其增長至關重要的業務領域。

這些是你應該問的一些問題：

·數據來自哪里，是真正具有代表性嗎？

·如果你根據數據作出假設，這些假設是否仍然會受到不同的結果的影響？

·自變量會改變結果嗎？

·可以使用不同的分析方法嗎？

如何實現更多的數據驅動的5個步驟

考慮到這一點，讓我們變得更加數據驅動，我們應該怎樣？

步驟1：策略

數據驅動的決策始于重要策略。這有助于通過刪除對你的業務無效的所有數據來集中注意力。

首先，確定你的目標-數據可以為你做什么？也許你正在尋找新的潛在客戶，或者你想知道哪些流程正在運作，哪些流程是不正常的。

看看你的業務目標，然后圍繞它們制定一個策略-這樣你就不會因為大數據提供的所有可能性而變得迷惑。

步驟2：確定關鍵區域

數據從各個方向流入組織，從客戶交互到員工使用的機器。管理多種數據來源必不可少，并確定哪些領域將帶來最大收益。什么領域是實現你的首要業務戰略的關鍵？例如，這可能是財務或運營。

步驟3：數據定位

現在，你已經確定了哪些領域的業務將從分析和想要解決的問題中獲益最多，現在是時候確定哪些數據集將回答所有這些問題。

這涉及到你已經擁有的數據，并找出哪些數據源提供最有價值的信息。這將有助于簡化數據。請記住，當不同的部門使用單獨的系統時，可能導致不準確的數據報告。最好的系統可以對來自不同來源的數據進行交叉分析。

根據你的業務目標定位數據將有助于降低數據存儲的成本，更不用說確保你獲得最有用的見解。

注意成本會讓公司董事會感到滿意，只關注你真正需要的數據就可。

步驟4：收集和分析數據

確定將管理數據的關鍵人物。這通常是部門負責人。也就是說，最有用的數據將在各級收集，并將來自外部和內部來源，因此你可以全面了解業務發生的情況。

為了有效地分析數據，你可能需要集成系統來連接所有不同的數據源。你需要的技能水平將根據需要分析的內容而有所不同。查詢越復雜，你需要的專業技能越多。

另一方面，簡單的分析可能只需要Excel的工作知識，例如。一些分析平臺提供可訪問性，以便每個人都可以訪問數據，這有助于團結整個員工隊伍，并為更多的組織提供服務。

數據越容易獲得，人們越有可能從中獲得洞察力。

步驟5：將洞察力轉化為行動

你從數據中獲取的見解的方式將決定您從中獲得的收益多少。

有多種商業智能工具可以將復雜的數據集合在一起，并以一種使你的見解更容易被決策者消化的方式呈現。

當然，這不是關于呈現漂亮的圖表，而是以可視化的方式更清晰地呈現出這些見解，使決策者更容易看到需要采取的行動，最終如何在業務中使用這些信息。

讓基于數據的課程塑造你的業務

成為數據驅動型組織并不是一朝一夕能建成的，決定使用數據來推動業務決策。而不僅僅是選擇最佳的分析工具，幫助你從數據中獲得洞察，盡管它們有助于建立正確的技術架構。

這是關于重組組織的文化，以確保每個人都知道數據的價值，以及如何充分利用它。

變革必須來自組織高層，變革企業文化意味著在董事會上獲得領導權。讓決策者關注的最好辦法是展示分析如何為組織帶來價值。

當你開始將這些見解直接應用于業務時，在決策過程中使用它們，并將其嵌入到組織中。