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基于商业价值确定数据分析的优先次序

2022-10-11 17:06:43
寻求使用数据进行决策的企业机构,首先需要制定数据分析战略并建立相应的运营模式,以此来构思数据驱动的商业机遇。
这类机遇包括通过决策建模等决策智能实践,以及使用数据编织、分析和人工智能(AI)等技术,来识别和确定决策的优先次序,从而优化决策。
但是,为了优化决策流程和支持这些流程的数据分析生态系统,您需要在数据分析和业务价值创造之间建立明确的联系,并将数据分析项目与业务项目放在同等的地位上。
但是在实践中,基于业务价值确定数据分析项目的优先次序是非常困难的。高效的数据驱动型企业会以统一的价值主张为基础确定数据分析战略和运营模式,以期将数据分析与企业机构的业务目标联系起来(最好是用客户价值的形式来展示)。
需要了解的利益相关方成果类型
当下,确定数据分析项目的优先次序就是根据利益相关方的目标,特别是全新商业机遇这种未满足的需求,共同确定需要优化(甚至转变)的目标和绩效指标。
数据分析
明确数据分析的价值主张以及优化决策的意图
三个基本的数据分析价值主张
这三种价值主张不代表技术的成熟度。三者都能提供业务价值,而且在一个企业机构内,多种价值主张类型不仅可以共存,而且最好能够推动其共存。
公共事业
我们的数据和分析应该即时提供给所有人,用于所有目的——就像公用事业。
衡量成功的指标与服务水平协议管理有关,如:
• 平台的可用性如何?
• 无论出于何种目的,是否能快速、便捷地访问可用数据?
• 增加一个新的数据源或数据访问API需要多长时间?
赋能
通过数据和分析,我们赋能业务部门,使其每天都能做出正确的决策。
衡量成功的指标与业务关键绩效指标有关,例如:
• 使用一个新的活动管理分析工具后,转换率提高了多少?
• 利用物联网(IoT)数据和分析,我们节省了多少成本?
• 通过改进欺诈检测算法,我们节省了多少成本?
驱动
我们希望数据分析能够推动业务的发展。具备数据分析技术,我们才能发现机遇。
衡量成功的指标与创新有关,例如:
• 没有获得新洞察的发现活动、获得优化洞察的发现活动和获得变革性洞察的发现活动,这三者的比例是多少(例如:50%:40%:10%)?
• 有多少新增收入(通过新的数据分析产品和服务)是通过数据分析项目产生的?
• 有多少针对特定业务的发现活动具有后续或重复性活动,而不是一次性活动?


来源:Gartner
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