Juhi oma ettevõtet mitte kõhutunde, vaid reaalsete mõõdikute abil.
Andmeanalüüsi peamised etapid
-
1. Õiged küsimused
Tihtipeale koguvad ettevõtted andmeid, mida hiljem ei osata kasutada või need ei oma olulist väärtust hilisemate otsuste tegemiseks. Kui küsida valdkonna juhilt, milliseid andmeid ta näha sooviks, on üldjuhul vastuseks “nii palju kui võimalik”. Andmete ülekülluses võib oluline info siiski jääda märkamatuks.
Minu ülesanne on läbi vestluste aru saada, millistel andmetel on reaalne väärtus antud valdkonnas töötavatele inimestele.
-
2. Probleemi defineerimine
Mida soovitakse parendada? Olgu selleks müügimeeskonna parem tulemuste monitooring ning selle põhine tasustamissüsteem, teenuse turundamise tasuvuse mõõtmine, kliendi eluea väärtuse hindamine, klienditeeninduse efektiivsuse tõstmine.
Defineeritud probleemile tuleb kaardistada vajalikud andmed.
-
3. Andmete haldus
Kas ettevõttel on vajaminevad andmed juba olemas? Kuidas need kogutud on ja kas neile saab lihtsasti ligi? Kas on võimalik andmeid automaatselt raporteerimiseks kasutada? Mida annaks selleks teha, et vähendada mõõdikute protsessis manuaalset tööd?
Aitan ettevõttel kaardistada olemasolevad süsteemid ning pakun lahendusi süsteemide ja protsesside tõhustamiseks.
-
4. Visualiseerimine
Selleks, et teha tarku otsuseid, ei piisa andmete olemasolust üksi. Mõistmaks paremini numbrite taga peituvat, aitab nende visualiseerimine.
Oma kogemustele tuginedes nõustan ettevõtet neile parima lahenduse leidmiseks. Annan soovitusi, kuidas ja mida ning millisele auditooriumile oleks kõige mõistlikum presenteerida.
-
5. Kultuuri loomine
Et ettevõte saaks ka antud projektist kasu tuleks juurutada ettevõtte üleselt nö data-friendly mõtteviis. Olgu selleks, siis juhtkonna poolne soov otsuste tegemisel tugineda analüüsile, mõõdikute abil sõbraliku konkurentsi loomine või kogu meeskonna ettevõte finantsilise edukusega sidumine. Viimase rakendamine loob pinnase, kus iga indiviid mõtleb kuidas tema tegevused ja otsused mõjutavad ettevõtte üldist edukust numbrites.
Pakun sulle ärianalüüsi ülesseadmise või parendamise projektijuhtimist!
Oma varasemas kogemuses ärianalüüsi osakonna juhina olen käinud läbi tee, kus ettevõte kes kogus meeletus koguses andmeid soovis neid ühel hetkel kasutama hakata äriliste otsuste tegemisel. Senini olid otsuste tegemisel rolli mänginud erinevate osakondade juhtide arvamus ja kõhutunne.
Minu ülesandeks antud protsessis oli kogu projekti ülesehitamine - suhtlus IT osakonnaga parima andmelao ülesseadmisest, vajalike andmete kaardistamine, visualiseerimistööristade valik ning dashboardide loomine. Lisaks ka osakonna analüütikute välja õpetamine, analüüside kirjutamine ning nende kasutuselevõtu integreerimine ettevõtte kultuuri.
Lihtsalt andmete olemasolust ning analüüsidest ei piisa, kui neid ei kasutata otsuste tegemisel, see on ettevõtte kultuuri küsimus mis üldjoontes saab alguse ülevalt alla.
Oma magistri lõputöös uurisin, mis on peamised kriteeriumid data-driven decision-making’i efektiivseks rakendamiseks, seega minu lähenemine antud projekti juhtimisse tugineb leitud uurimustöödele.
Hinnastamine
Kuna iga projekt on omasugune, siis kõigepealt kaardistame Sinu vajadused ning hindame vajaliku projekti mahtu. Sellest olenevalt kujuneb ka projekti maksumus.