如果没有可衡量的结果,就很难获得和维持对业务转型和创造环境的支持公民数据科学家可以茁壮成长。高级管理人员、企业利益相关者和反对者可能会诉诸直觉,而业务用户可能会认为,如果管理团队不重视这些新工具,那么采用自助式高级分析工具将无济于事。
当一个组织建立指标时,它必须考虑其目标和目的,并分析在数据分析的支持下所采取的行动和决策的结果,而不是那些“旧方法”。例如,如果要设置新的定价、决定新的营业地点或创建新的促销活动,辅助预测建模, 企业将衡量成功和结果与在没有做出决策时取得的结果数据分析.
许多组织依赖于具有市场或行业经验的一个人或一小群高管的愿景。如果没有明确定义的指标和结果来支持数据驱动决策的案例,这种方法可能很难被击败。在开始时,这些工具可用于“测试”理论或将方向或决策与另一个选项进行比较。但是,没关系。通过提供建议和选项,团队将开始考虑其他可能性,并且随着数据基础的创建,“随心所欲”的论点将逐渐消失。
随着企业转移重点,团队成员采用并依赖增强分析对于演示、数据共享和报告,文化将发生转变,企业将对清晰、准确的数据及其在规划过程、日常决策以及解决问题和识别市场中产生的结果产生新的认识潜在的。
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