我们不难发现，“大数据”一词在生活中出现的越来越频繁，体现在生活的方方面面。通过利用唾手可得的丰富数字洞察力并拥抱商业智能的力量，可以做出更明智的决策，从而促成商业增长，发展并提高经济实力。
通过采用正确的报告工具并了解如何准确地分析和测量数据，将能够做出以数据为依据的决策，从而推动业务发展。
尽管有时可以遵循自己的直觉做出决策决定，但大多数基于业务的决策应以与目标或计划相关的指标、事实或数字为后盾，以确保管理报告、业务运营、决策部署保持稳定。
什么是数据驱动决策？
数据驱动决策（DDDM）是一个过程，涉及基于可衡量的目标或KPI收集数据，并进行分析，利用它们来开发使业务在许多领域中的策略和活动。
从根本上讲，以数据为依据的决策制定意味着通过利用经过验证和分析的数据来实现关键业务目标。
但是，要从数据中提取真正的价值，它必须准确并与你的目标相关。收集、提取、格式化和分析见解以增强业务中由数据驱动的决策制定曾经是一项很常见的模式，这自然延迟了整个数据决策过程。
但是如今，智能软件的开发和民主化使用户无需根深蒂固的技术专业知识就可以分析和从数据中提取信息。需要较少的IT支持来生成有助于数据决策过程的报告、趋势、可视化和见解。
从这些发展中，数据科学诞生了（或至少以巨大的方式发展了）。这个相当新的行业涉及筛选大量原始数据，以制定智能数据驱动的业务决策。
数据科学家“挖矿”的“黄金”有两种独特的类型：**定性和定量。**这两者对于制定数据驱动型决策至关重要。
- 1、定性分析的重点是未由数字或指标定义的数据，例如访谈，视频和轶事。定性数据分析基于观察而非测量。在这里，至关重要的是对数据进行编码以确保将项目有条不紊地以及智能地分组在一起。
- 2、定量分析的重点是数字和统计。中位数，标准差和其他描述性统计在这里起着关键作用。这种类型的分析是衡量而不是观察。定性和定量数据都应进行分析，以制定更明智的数据驱动型业务决策。
既然我们已经探究了决策在业务中的含义，现在该考虑一下数据驱动决策（DDDM）为何如此重要的原因了。
“信息是21世纪的石油，分析是内燃机。” –彼得·桑德加（Peter Sondergaard）
为什么数据驱动的决策很重要？
数据在决策中的重要性在于一致性和持续增长。它使公司能够创造新的商机、创收更多、预测未来趋势，优化当前的运营工作并产生可行的见解。这样，就可以随着时间的推移而发展壮大自己的公司企业，从而使组织更具适应性。数字世界处于不断变化的状态，并且要与周围不断变化的环境一起进步，这就要求必须利用数据来制定更明智，更强大的数据驱动型业务决策。
数据驱动的业务决策决定了公司的成败，这印证了在线数据可视化在决策中的重要性。
麻省理工学院斯隆管理学院教授安德鲁·迈克菲和埃里克·布林约尔夫森曾在《华尔街日报》的一篇文章中解释说，他们与麻省理工学院数字业务中心一起进行了一项研究。在这项研究中，他们发现在接受调查的公司中，以数据为主要驱动力的公司受益于生产率提高4％和利润提高6％。
与采用其他更为模糊的方法的公司相比，采用协作方式进行决策的公司往往更倾向于将信息视为一种实际资产。
增强型数据驱动决策策略的10个技巧和要点
最后，这里有10条实用技巧和要点，可帮助你更好地进行数据驱动的业务决策。
1）避免偏见
与知道你正在使用的数据的团队合作将为你提供有用且有见地的反馈。通常，这是通过创新的软件来完成的，以一种使更多人可以启动良好的数据驱动型业务决策的方式可视化曾经是复杂的表格和图形。
随着越来越多的人了解实际数据，将有机会获得更可靠的反馈。一个2010麦肯锡的研究，1000个多家商业投资表明，当减少他们的决策过程对偏差有影响的工作时，他们取得回报高达7％以上。在数据驱动决策（DDDM）方面，减少偏差并让数字代表自己是至关重要的。
通过消除偏见，你可以发现更多机会。摆脱先入为主的观念并真正研究数据可以使警觉到可以真正改变底线的见解。商业智能不仅应该避免损失，而且应该赢得收益。
2）确定目标
为了充分利用你的数据团队，公司应在开始分析之前确定其目标。制定策略，避免遵循炒作而不是业务需求，并定义明确的关键绩效指标（KPI）。
3）现在收集数据
收集正确的数据与提出正确的问题一样重要。对于小型企业或初创企业，数据收集应从第一天开始。Twitter的共同创建者和创始人Jack Dorsey与斯坦福大学分享了经验。“在Twitter成立的头两年，我们一直视而不见……我们将一切都建立在直觉上，而不是在直觉和数据之间保持良好的平衡……因此，我为Square撰写的第一件事是管理仪表板。我们有非常严格的纪律来记录一切并衡量一切。” 话虽如此，但在公司中实施业务仪表盘文化是正确管理将要收集的数据浪潮的关键组成部分。
4）找到未解决的问题
设定好策略和目标后，提出正确的数据分析问题有助于团队专注于正确的数据，从而节省时间和金钱。沃尔玛和Google都存在非常具体的问题，这大大改善了结果。这样，可以专注于真正需要的数据，从“以防万一”直截了当地收集所有内容，可以转到“收集数据以回答问题”。
5）查找解决这些问题所需的数据
在已收集的数据，试图把重点放在理想数据，这将帮助你解答在前一阶段中定义的悬而未决的问题。一旦确定，请检查是否已经在内部收集了此数据，或者是否需要设置一种收集或从外部获取数据的方法。
6）分析理解
这看起来似乎很简单，但是还是要提一下：在设置了所有要回答的问题和数据收集的框架之后，需要通读它以提取有意义的见解和分析报告，从而使你开展以数据为中心的业务决定。实际上，用户反馈是有用的工具，可用于对客户体验进行更深入的分析并提取可行的见解。为了成功做到这一点，拥有背景非常重要。例如，如果想改善购买渠道中的转化，那么了解访问者为何下单的选择将是至关重要的。通过分析反馈表单（在此渠道内）的评论，你将能够了解为什么它们在付费动作时有所犹豫，并据此优化你的产品
7）重新审视和重新评估
在重新评估我们的决定时，绝大多数人就很抗拒，觉得从头再来要耗费大量时间。一个曾经是平面设计师的朋友曾经告诉我，他经常会发现自己陷于项目的最后阶段。他致力于自己选择的方向，不想放弃它，以至于“一步错步步错”。的确，当发生这种情况时，他将不得不重新开始，以查看使他陷入困境的失误。
验证数据并确保你跟踪正确的指标可以帮助你摆脱决策模式。依靠团队成员的观点并进行分享可以帮助发现偏见。但不要害怕退后一步，重新思考决定。也许感觉像是一阵失败，但是想要成功，这是必要的一步。与我们等待观察发生的情况相比，了解我们可能在哪里出错并立即解决该问题将产生更多积极的结果。
8）以可视化产品呈现数据
挖掘和收集见解很好，但是设法传达你的信息会更好。借助出色的数据可视化软件，你无需精通IT即可构建和自定义功能强大的在线模版 ，该模版可以讲述你的数据故事并帮助你的团队和管理人员做出正确的数据驱动商业决策。例如，电商厂家需要根据用户购买行为做出行动决策：
此块案例大屏上，显示了消费者画像、消费者年龄、地域分布、购买商品种类等信息。因此可以在集中实时数据的同时，实现决策的快速部署。
数据可视化已经发展成为一种先进的解决方案，可以在单个屏幕上呈现大量图形并与之交互，无论它专注于开发销售图表还是全面的交互式报表。
关键是，数据发现是使决策者能够揭示见解的过程，并且通过使用可视化，团队有机会在几分钟内发现趋势和主要离群值。
由于人类可以更好地处理视觉数据，因此数据发现趋势将发现增量是2021年最重要的商业智能趋势之一。
9）制定可衡量的决策目标
提出问题之后，数据和见解就变得困难起来：你需要将获得的发现应用于业务决策，而且即使数据相互矛盾，也要确保决策符合公司的使命和愿景。设定可衡量的目标，以确保走上正确的道路……并将数据付诸行动！
10）发展数据驱动型业务决策
这通常被忽略，但是它仍然非常重要。在我们高度互联的数字时代，我们拥有比以往更多的数据访问权限。为了从这些洞察力中提取真正的价值，至关重要的是根据周围的环境不断刷新和发展业务目标。
至此，数据在决策中的重要性显而易见。但是，在了解数据驱动型业务决策的动态并探索现实世界中数据驱动型决策制定的示例将引导你朝着正确的方向发展。
