Маховик данных наконец-то объяснен

На современном конкурентном рынке эффективное использование данных критически важно для роста. Маховик данных может ускорить этот процесс, постоянно используя инсайты, чтобы стимулировать рост бизнеса. Давайте разберемся, как этот инструмент может поддерживать и ускорять наш рост.

Что такое маховик данных?

Маховик данных — это способ использовать собственные данные, информацию о клиентах и другие данные для роста бизнеса и повышения удовлетворённости клиентов. Он основан на идее, что если хорошо понимать клиентов, можно предлагать им именно то, что им нужно, что ведёт к росту продаж и формированию лояльной клиентской базы.

Маховик данных нацелен на то, чтобы меньше зависеть от внешних источников при привлечении новых клиентов. Вместо этого вы используете знания о своих клиентах и рынке, чтобы масштабировать бизнес и увеличивать выручку.

Чтобы объяснить, как работает маховик данных, представьте огромное колесо, которое ускоряется по мере вращения. Чем быстрее оно вращается, тем больше энергии накапливает. Маховик данных делает нечто похожее с информацией. По мере того как моя компания использует больше данных для принятия решений, мы начинаем создавать более качественные продукты. Это помогает быстрее учиться, удерживать больше клиентов, привлекать новых и увеличивать прибыль.

Хороший пример маховика данных — рекомендательная система Netflix на базе ИИ. Сначала она предлагала самые популярные видео. Со временем Netflix собрал больше данных о том, что люди смотрели и что им нравилось, и использовал эти данные для персональных рекомендаций каждому пользователю. Это побуждало людей смотреть больше. Сейчас у Netflix более 232,5 млн подписчиков, которые платят за пользование сервисом.

Как использовать маховик данных?

Чтобы начать использовать маховик данных:

Выберите простую задачу: Найдите проблему, которую легко понять и которая связана с востребованными продуктами или услугами.
Храните данные: Теперь пора собрать и сохранить необходимые данные. Подумайте, где их найти, как получить и как обрабатывать. Это помогает сосредоточиться на самом важном среди всех вариантов. Собирать данные можно разными способами, например заполняя формы, используя Google Forms или сканируя штрихкоды и QR-коды. Когда данные уже у вас, храните их в формате, с которым разные инструменты и языки могут легко работать. Так вашей команде проще анализировать данные и находить полезную информацию.
Следите за новыми данными и возможностями: Чем больше данных вы собираете, тем лучше работает ваш маховик данных, открывая новые инсайты и возможности. Например, вы запускаете подкаст, чтобы помочь своему издательскому бизнесу. Вы просите гостей через Google Forms поделиться впечатлениями об интервью. Чем больше у вас гостей, тем больше вы узнаёте об их бизнесе и о том, что их интересует. Эта информация может помочь вам находить возможности для сотрудничества и запускать новые проекты.
Развивайте решение, опираясь на исходную задачу: По мере того как ваш маховик набирает обороты, проблем будет становиться больше. Чтобы масштабировать операции, беритесь за новые задачи, которые ценны, выполнимы и связаны с исходной проблемой. Такой подход помогает использовать уже созданный импульс. Если вы выберете проблему, не связанную с исходной, вам придется заново набирать обороты.

Советы по улучшению вашей стратегии маховика данных

Ускорить маховик данных может быть непросто, если вы только начинаете с ним работать. Вот несколько советов:

Начните с семантического слоя

Прежде чем настраивать маховик данных, создайте семантический слой. Это как карта корпоративных данных, которая превращает сложные данные в простые понятия вроде продаж или клиентов.

Этот слой помогает ускорить маховик данных, делая данные понятными и доступными для всех сотрудников компании, а не только для экспертов. Например, больница может использовать его, чтобы прогнозировать, кто и когда может заболеть. Это помогает лучше планировать работу и обеспечивать пациентам надлежащий уход.

Семантический слой можно реализовать несколькими способами:

Используйте семантический слой BI-инструмента: Некоторые компании полагаются на семантические модели, созданные внутри BI-инструментов вроде Tableau или PowerBI. Однако это может привести к несогласованности, если используются разные экземпляры или продукты данных.

Реализуйте бизнес-логику в хранилище данных: Другой подход — встроить бизнес-логику прямо в хранилище данных. Хотя это дает контроль над обновлениями и централизованное управление, это может быть сложно поддерживать, и аналитикам приходится выступать в роли инженеров данных.

Используйте пайплайны данных: Инженеры данных могут встраивать логику семантического слоя в конвейеры данных на основе сырых данных. Однако управление такими конвейерами может отнимать много времени, а поддерживать единообразие по мере масштабирования системы бывает сложно.

Реализуйте универсальный семантический слой: Этот независимый слой находится между потребителями данных (например, инструментами BI и ИИ) и исходными данными (например, озерами данных или хранилищами данных), обеспечивая согласованность между разными инструментами и наборами данных.

Создайте программу повышения грамотности в данных для используемого вами типа данных

Создание програм��ы развития грамотности в данных для того типа данных, который лежит в основе вашего бизнес-маховика, критически важно для успеха. Вот как это сделать:

Разберитесь в данных: Обучите команду тому, что такое данные и что они означают. Убедитесь, что они умеют правильно их читать и интерпретировать.

Работа с данными: Обучите сотрудников эффективно создавать, собирать, очищать и управлять данными. Это включает умение собирать данные из разных источников и обеспечивать их точность.

Анализируйте данные: Дайте вашей команде навыки, необходимые для организации, фильтрации, агрегации и сопоставления данных. Они должны уметь выполнять базовые операции с данными, чтобы извлекать осмысленные выводы.

Аргументируйте данными: Используйте данные, чтобы помогать сотрудникам выстраивать убедительные истории и подкреплять свои аргументы. Для этого нужно понимать, как ясно и убедительно представлять данные разным аудиториям.

Чтобы повысить грамотность в данных, рассмотрите возможность внедрения структурированной программы обучения работе с данными. Она включает:

Составьте план повышения грамотности в области данных: Сначала спланируйте, как помочь всем в компании лучше понимать данные. Определите, насколько хорошо сотрудники уже разбираются в данных, и разработайте план обучения.

Choose Learning Tools: Подберите инструменты, которые соответствуют вашему бюджету и тому, как вашей команде удобнее учиться. Если денег немного, можно использовать онлайн-видео. Если бюджета больше, можно сотрудничать со школой и проводить очные занятия.

Encourage Questions: По мере того как люди узнают больше о данных, убедитесь, что им комфортно задавать вопросы о том, что эти данные означают. Это поможет им лучше понимать данные и эффективнее использовать их.

Чем лучше мы понимаем цифровые технологии, тем больше можем извлечь из данных. Понимание цифровой среды помогает использовать данные для принятия бизнес-решений. Когда мы лучше понимаем свои данные, мы можем узнавать интересные факты о клиентах и улучшать работу. Если мы постоянно стремимся к улучшениям, наш бизнес будет успешным.

Для сбора данных используйте API для веб-скрапинга

Многие маркетологи по-прежнему вручную собирают данные для своих маховиков роста, часто ищут в интернете информацию о конкурентах и вручную вносят данные в электронные таблицы. Такой подход не только отнимает много времени, но и дорого обходится.

Чтобы упростить этот процесс, рассмотрите возможность использования ботов для веб-скрейпинга или API. Эти инструменты могут значительно ускорить сбор данных, сократив как трудозатраты, так и время.

Боты для веб-скрапинга автоматически извлекают информацию с веб-сайтов и сохраняют ее в структурированном формате. Они широко используются в разных отраслях для таких задач, как анализ конкурентов, исследование рынка и мониторинг цен, предлагая более эффективную альтернативу ручному сбору данных. Вот несколько распространенных примеров:

Исследование рынка: Компании используют ботов, чтобы собирать данные из социальных сетей и форумов и анализировать настроение клиентов.
Поисковая оптимизация (SEO): Боты обходят сайты, чтобы анализировать контент и повышать позиции в поисковой выдаче.
E-commerce: Сайты собирают данные с сайтов конкурентов, чтобы получать информацию и выявлять потенциальных клиентов.

Заключение

Я считаю, что мы можем усилить аналитику нашей организации, построив собственный маховик данных и аналитики. Мы можем ускорить прогресс, инвестируя в такие инструменты, как семантический слой, повышая у всей команды понимание данных и рассматривая данные как ценный продукт. Такой подход помогает нам использовать данные для принятия более качественных решений. Когда мы фокусируемся на этих направлениях, мы даем себе возможность принимать более взвешенные решения и добиваться успеха всей командой. Суть в том, чтобы эффективно использовать данные, не останавливаться и достигать наших целей.