Расширение методик обширных информационных массивов инициировало разработку нового подхода координации работы, который основывается на анализе данных, а не на интуиции или личных суждениях. Этот подход носит название «ориентированный на данные выбор», сокращенно известен как DDDM — термин, который подчеркивает, что решения принимаются, исходя из фактической информации, а не субъективных предположений. Основной принцип DDDM заключается в том, что управленческие решения должны строиться на детальном анализе данных, а не на инстинктах или профессиональном опыте. Такой сдвиг в подходах к принятию решений приобретает всё большую значимость в разных секторах, особенно там, где принятые решения оказывают критическое влияние на успешность организации.
Этот метод, основанный на данных, находит применение в широком спектре областей, когда необходимо принимать решения, включая, помимо прочего, разработку бизнес-модели, планирование продаж, формулирование маркетинговой стратегии, программирование и дизайн. Представленный отчет включает примеры, демонстрирующие реализацию этого подхода, ориентированного на данные. В сфере управления бизнесом подход, основанный на данных, сыграл важную роль в оптимизации расходов, повышении удовлетворенности клиентов, отслеживании изменений на рынке и, следовательно, увеличении прибыли. Например, в веб-разработке это позволило создать цифровые платформы, адаптированные к предпочтениям пользователей, что улучшило как привлечение, так и удержание пользователей.
В отчете также выделены основные этапы, связанные с операционализацией DDDM. Эти этапы делятся на две основные категории: предварительные и основные. На предварительном этапе основное внимание уделяется установлению бизнес-целей, установлению контрольных показателей и определению метрик. Основной этап включает сбор, хранение и предварительную обработку данных, что включает такие задачи, как очистка и преобразование. После этого данные сравниваются, анализируются, визуализируются и используются для составления прогнозов, которые в конечном итоге информируют процессы принятия решений.
Успешное внедрение DDDM в компании зависит от нескольких критических факторов. Во-первых, должна быть готовность инвестировать в усовершенствования инфраструктуры. Данные должны собираться, храниться, очищаться, анализироваться и визуализироваться, и все это может потребовать дополнительного оборудования, программного обеспечения и инструментов. Зачастую существующая ИТ-инфраструктура оказывается недостаточной, требуя дополнительных инвестиций в ресурсы, такие как новые технологии и специализированные услуги.
Во-вторых, важно, чтобы компании обладали способностью анализировать данные и точно толковать итоги. С целью результативного перемещения к DDDM компаниям требуются сотрудники, владеющие навыками аналитики данных, включая персонал, способный вовлекать все отделы в процесс принятия решений на базе информации. Каждая организация, внедряющая процесс принятия решений на базе данных, должна назначить ответственного человека, обычно называемого руководителем по данным, в обязанности которого входит контроль за интеграцией подхода на базе данных, координация деятельности и решение вопросов как руководства, так и персонала.
Наконец, основным фактором, определяющим успех DDDM, является то, понимают ли все сотрудники значение данных, принимают ли они организационные изменения, связанные с новой моделью принятия решений, и четко представляют себе свои роли в этой структуре. Чтобы облегчить плавный переход к этой новой административной стратегии, компаниям рекомендуется начать с комплексного обучения сотрудников.
В заключение важно отметить, что DDDM — это не просто использование определенных инструментов и технологий. Напротив, это целостный подход, который подразумевает развитие культуры и перспективы, основанной на данных. Для того чтобы подход приносил ощутимые выгоды для бизнеса, критически важно, чтобы процедура работы с информацией была тщательно спланирована и организована. Только после того, как эта основа будет заложена, следует внедрять реальные технологии и инструменты для поддержки решений, основанных на данных.