이러한 상황은 때때로 발생하며, 더 나은 채용 결정을 내리는 데 도움이 되도록 구직자의' LinkedIn' 정보를 보는 수동 과정일 수 있습니다. 아니면 우리 제품의 베스트셀러 시장을 확정하여 판매 자원을 잠글 수도 있다. 그러나 가장 흥미로운 데이터 애플리케이션은 자동화이며 기업이 직면한 큰 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, UPS 가 위치 데이터와 교통 정보를 인공 지능과 함께 사용하기 시작했을 때 배송 트럭 네트워크는 연료 및 임금 비용을 크게 절감하고 에너지 발자국을 크게 줄였습니다. 마찬가지로 아마존과 월마트를 포함한 소매상들은 고객의 구매 역사를 이용해 고객이 사고 싶은 제품을 예측하는 정확도가 높아지고 있다. 웹 비행은 단순히 사용자가 서비스를 사용하는 방식에서 사용자를 이해하고, 무엇을 좋아하는지, 무엇을 좋아하는지, 무엇이 그들을 폐쇄시켜 자신의 서비스에 매료되게 한다. 이 모든 것은 자동으로 발생하며, 어떤 직원도 손댈 필요가 없다.
보다 현명한 결정을 내리는 것은 회사가 목표를 달성하는 데 가장 도움이 될 수 있는 결정을 내리는 것을 의미합니다. 전통적으로, 의사 결정의 원동력은 비즈니스 지도자의 경험과 직관이다. 불행히도, 이것은 불안한 통계 뒤의 주요 원인 중 하나이다. 즉, 중소기업의 90% 와 신생 기업의 실패다. 물론 경험과 직감은 가치가 있지만, 연구에 따르면 데이터 (직감이나 경험이 아님) 를 바탕으로 결정을 내리는 기업은 다른 기업의 19 배에 달하는 수익을 거둘 가능성이 있는 것으로 나타났다.
여기에는 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 큰 이유 중 하나는 세계가 변하고 있고 고객의 기대와 행동도 변하고 있다는 것이다. 그리고 우리 자신의 개인적인 신념과 생각은 종종 변하지 않는다. 다른 말로 하자면, 일단 우리가 유용한 것을 찾으면, 우리는 그것이 일을 멈추기를 기대하지 않을 것이다. 우리는 가능한 모든 파괴적인 사건이나 경쟁자를 예측할 수 있는 충분한 사상과 선견지명이 있을 것이라고 항상 믿을 수는 없다. (존 F. 케네디, 생각명언) 백시타 영상이 인터넷 비행을 거부할 기회를 생각해 보십시오. 야후도 654 만 38+0 만 달러로 구글 PageRank 알고리즘을 인수할 기회를 거부했습니다.
이 두 가지 경우, 그리고 매일 발생하는 더 많은 경우, 비즈니스 리더 (좋은 성과 기록을 가진 성공한 사람들, 그들은 자신의 회사를 새로운 성공 고도로 이끌었기 때문) 가 자신의 직관과 경험을 바탕으로 결정을 내렸기 때문에 잘못된 결정을 내렸습니다.
데이터 중심 조직
오늘날 대부분의 기업들은 어느 정도 데이터 중심적이라고 주장합니다. 이것은 매우 유행하는 표현입니다. 하지만 저는 많은 사람들이 한 회사에서 일할 때 데이터 구동이라고 말하지만, 데이터가 지도부의 신념이나 직관에 부합할 때만 진정한 데이터 구동이라고 생각합니다! 나는 믿는다.
실제로 데이터 구동을 하는 것은 의사결정을 할 때 데이터를 유일한 진리점으로 삼는 것이다. (존 F. 케네디, 데이터명언) 이는 전략 및 목표에 대한 높은 수준의 의사 결정에서 개별 고객 또는 직원과 관련된 문제에 이르기까지 모든 의사 결정을 의미합니다.
데이터는 네 가지 주요 영역에서 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같습니다.
고객, 시장 및 경쟁업체와 관련된 의사 결정-고객이 누구인지, 고객이 선택할 수 있는 옵션에 대해 가능한 한 많이 이해하는 것이 포함됩니다. 이것은 아마존, 월마트, 음악 구매와 같은 회사가 특정 사람들에게 특정 제품을 홍보하는 방법, 가격을 책정하여 경쟁력을 확보하는 방법, 그리고 그들의 습관이 세계의 변화와 사람들의 생활의 여러 단계에 따라 어떻게 변할 수 있는지를 어떻게 알 수 있는가 하는 것이다. 여기서 데이터는 고객의 기대를 더욱 효과적으로 충족하고 경쟁사보다 앞서갈 수 있음을 의미합니다.
재무 관련 결정-예산 편성 및 비용 절감 조치를 중심으로 결정을 내리기 위해 판매 추세, 현금 흐름주기, 수익 예측 및 주가 동향에 초점을 맞춘 기업입니다. 여기서 데이터 지향은 계정의 균형을 보다 정확하고 효율적으로 조정하고 성장을 촉진하는 것을 의미합니다.
내부 운영과 관련된 의사 결정-UPS 및 기타 회사들이 납품 경로를 자동으로 계획하여 효율성을 높이는 곳입니다. 제조업체는 인공지능을 사용하여 기계와 프로세스의 운영을 최적화함으로써 비용을 절감하고 수익을 늘리고 예측 유지 관리의 패러다임을 달성합니다. 가동 중지 시간을 최소화하고 교체 및 예비 부품 할당을 계획하기 위해 언제 고장이 발생하고 유지 관리가 필요한지 미리 알고 있습니다. 여기서 데이터 지향은 낭비와 운영 비용을 줄이는 것을 의미합니다.
직원과 관련된 의사 결정-당신이 해야 할 일을 할 수 있는 적절한 직원이 있는지 확인하고, 그들이 모든 방면에서 지지를 받고, 그들의 시간을 충분히 보상할 수 있도록, 그들이 당신을 떠나 경쟁자를 찾아 그들의 모든 기술과 전문 지식을 가져가도록 유혹받지 않을 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언) 구글이 좋은 예입니다. 관리자의 다양한 자질이 팀의 성과에 어떤 영향을 미치는지 그들의 데이터에서 이해하기 시작했다. 이 데이터를 사용하여 성공적인 팀과 관련된 "훌륭한 코치가 되십시오" 및 "팀에 대한 명확한 비전" 을 포함하여 관리자의 8 가지 핵심 품질을 결정할 수 있습니다. 이것은 그들이 누가 관리직으로 승진해야 하는지를 더 잘 결정하는 데 도움이 된다.