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数百年来,石油一直是社会最有价值的资源之一。纵观历史,控制石油的人控制了经济。但是,在当今的“数据经济”中,可以说,由于可以从中提取见识和知识,因此数据可能会更有价值。 像石油一样,原始数据的价值来自将其精炼成精粹的潜力我的商品y。

深入分析后,数据可以推动良好的决策制定,并为企业带来收入机会,成本节省和更高效的运营。与后视镜不同,经过精炼的数据使您可以在产生成本之前进行关键的更改。

在Northridge,数据分析对于我们的业务至关重要。在将近20年的时间里,我们一直在利用数据来帮助我们的客户获得见解并解决问题。通过这些经验,我们制定了一些指导原则,帮助客户将数据转化为见解:

  • 输入越透明,输出就越可信。 与客户合作时,诺斯里奇(Northridge)通过让客户的主题专家检查我们收集的数据并确保在优化过程之前没有丢失或不正确的内容来确保客户数据源的透明性。然后,我们建议业务主管彻底检查数据经过最佳优化后所揭示的机会。利用他们对组织,文化和优先级的了解,他们可以通过平衡数据与当前环境之间的关系来利用数据的业务价值,从而为组织做出最佳决策。
  • 准确的数据优化需要与主题专家进行协作。 始终需要人类专业知识来确保不会误解原始数据并应用适当的指标。组织越来越多地拥有自己的数据科学家。理想情况下,他们应该与主题专家保持一致,以便他们可以一起更有效地操纵数据以破译问题并获得见识。
  • 必须质疑原始数据以确保其准确性。 当数据降到最低级别(地理位置,产品,客户,员工等)时,对正在发生的事情的看法就会不同。例如,如果一种国民生产的产品收入低于预期收入,则一个负值区域可能会拖累全国平均水平。也许该地区的原材料成本高于平均水平。解决方案可能是根据本地成本在地理上定价。如果决策者只看全国平均水平,他们可能会无意中将资金投入到高成本地区,而他们不会获得相同的回报。
  • 指标的有效性必须得到证实。 将数据降低到最低级别后,必须将其汇总回去。汇总后,数据将为收入带来上行机会,为成本带来下行机会。例如,我们有一个客户相信他的呼叫中心可以满足其所有目标。此信念基于报告的指标并已通过原始数据验证。然而,当我们走过中心时,我们注意到有多名员工似乎在停工。事实证明,尽管原始数据没有任何问题,但是度量的构造方式存在问题。这些指标并没有解决人们未得到充分利用的原因,但是只有在对数据进行最低级别的检查之后,这种见解才显现出来。

结果:

提炼数据获得的见解使公司可以将钱花在最适合花钱的地方。 Northridge通常能够通过分析帮助客户从公司内部数据中获得更多价值。当跨财务,人力资源和市场营销等不同部门精炼和分析数据时,业务效率低下变得显而易见。当对这些低效率问题进行评估并预测未来3-5年的财务状况时,就会出现各种模式。有了这些洞察力,就可以根据回报将制定复杂的决策并确定优先级。企业可以最大程度地减少不良资本支出的机会,加快产品的日晒,或增加性能优于预期的产品的支出。

在最精细的状态下,数据可以转换为知识,以指导决策制定并为提高运营效率,节省成本和增加收入提供机会。通过这种形式,数据的业务价值异常高。与石油不同,不缺少原始数据。但是,数据的价值来自优化过程。为了最大化业务成果,公司有责任收集和完善自己的内部数据,将其“原油”隐喻地转换为“喷气燃料”。”

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