IIT 관리 과정을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법은 무엇입니까?
게시 됨: 2021-10-07데이터가 조직의 성과를 향상시킨다는 것은 상식입니다. 기업은 웹사이트, 소셜 미디어, 디지털 장치 및 기타 소스를 포함하여 현재 기술 지원 환경에서 다양한 소스의 메트릭을 사용합니다. 관리자는 원시 데이터를 분석과 결합하여 성장 전략을 실현합니다. 또한 팀은 효율적으로 협업하고 운영할 수 있는 정보를 얻을 수 있습니다. 그러나 이 프로세스를 일상적으로 구현하려면 고급 지식과 전문 지식이 필요합니다. 이 블로그에서는 데이터 기반 의사 결정의 기본 사항을 다루고 이 기술 세트를 구축하는 방법에 대해 자세히 설명합니다.
목차
데이터 기반 의사 결정이란 무엇입니까?
모든 조직은 제품 및 서비스 제안부터 원자재 공급업체 및 판매 플랫폼에 이르기까지 데이터를 기반으로 결정을 내려야 합니다. 사실, 지표 및 통찰력이 비즈니스 전략에 도움이 될 때 목표 달성 가능성이 높아집니다. 이것이 모든 데이터 기반 작업의 기본 원칙입니다.
전자 상거래 회사에서 일하고 있다고 가정해 보겠습니다. 변화하는 기상 조건에 맞게 소매 트래픽을 최적화하고 판매를 늘리려고 합니다. 여기에서 이 분야에 경험이 있는 사람과 상담하거나 보다 과학적인 접근을 위해 이전 판매 기록을 볼 수 있습니다. 그러나 데이터 기반 의사 결정을 통해 많은 양의 데이터와 컴퓨터 기반 분석에서 답을 추출할 수 있습니다. 또한 통찰력을 활용하여 미래를 예측할 수 있습니다. 이렇게 하면 당신의 발견과 해결책이 변덕이나 유행에 좌우되지 않는다는 것이 분명해집니다.
데이터 기반 의사 결정의 장점
오늘날의 연결된 세상에서 정보는 자산입니다. 조직이 불확실성에 더 잘 대비하고 고객 행동을 이해하며 미래 추세를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. Gartner 에 따르면 크든 작든 모든 종류의 기업은 데이터 기반 문화를 구축하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
또한, 증거 기반 행동은 직원의 사기를 향상시키는보다 긍정적 인 토론으로 이어집니다. 모든 것이 객관성을 기반으로 하기 때문에 팀 리더와 관리자는 자아와 성격 충돌을 처리할 필요가 없습니다. 부하 직원은 또한 향상된 투명성과 책임성의 혜택을 받습니다. 그들은 골대를 볼 수 있기 때문에 통제감을 느낍니다. 전반적으로 조직은 변화하는 요구 사항에 비추어 재검토하거나 재평가할 수 있는 구체적이고 측정 가능한 목표를 갖는 것이 좋습니다.
비즈니스 성공을 위해 데이터를 활용하는 방법은 무엇입니까?
데이터는 기업이 고객 만족도를 높일 수 있도록 하기 때문에 종종 수익 창출 장치라고 합니다. 이를 마케팅 부서의 관점에서 살펴보자. 현대의 고객은 기업이 비용 절감을 원하는 반면 브랜드는 한 단계 앞서기를 기대합니다. 예산을 늘리는 것은 답이 아닙니다. 대신 마케팅 노력에서 최상의 결과를 도출해야 합니다. 양질의 데이터와 비즈니스 분석을 통해 비용 효율적이고 영향력 있는 것이 가능합니다.
CRM(고객 관계 관리) 시스템이 대표적인 예입니다. 고객 인구 통계, 구매 습관 및 기타 관련 세부 정보를 능률적이고 공유 가능한 형식으로 구성합니다. 또한 이 정보를 분석하여 시장 세그먼트를 만들고 개인화된 캠페인을 통해 고객을 타겟팅하며 마케팅에서 더 많은 ROI를 생성합니다.
오늘날 데이터 방법론은 은행 및 금융 분야에서도 필수 요소가 되었습니다. 데이터 기반 사기 방지, 위험 완화 및 시기 적절한 경고의 내부 작동을 인식하는 관리자에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
또한 데이터를 통해 고위 경영진은 지속적인 성장을 위해 혁신적인 모델을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학 팀이 수행한 2차 분석은 팬데믹 기간 동안 여행 시작을 위한 새로운 기회 식별을 용이하게 할 수 있습니다. 사용자 중심 인사이트의 추출은 온라인 플랫폼의 성장을 가속화할 수 있습니다. 여기서 대표적인 사례가 넷플릭스다. 디지털 스트리밍 서비스는 통계 기법과 확률 분석을 적용하여 개인에게 TV 프로그램 및 영화를 제안합니다. Amazon의 추천 엔진은 또한 고객이 이전에 구매한 항목을 기반으로 항목을 보여줍니다.
이러한 비즈니스 분석 작업에는 일반적으로 데이터 수집, 데이터 모델링, 기술 통계(파이 차트, 그래프, 테이블 등), 통계 분석(T-검정, 분산 분석, 분산 다변량 분석, 선형 회귀 등)이 포함됩니다. 다른 웹 분석 기술. 그리고 이러한 도구에 대한 실무 지식은 모든 분야의 전문가가 고임금 역할에 대한 자격을 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다.
숙련도 향상 옵션
Analytics Insight 는 기업들이 혁신적인 솔루션으로 일상적인 문제를 탐색할 수 있는 숙련된 인재를 찾고 있다고 보고합니다. 그러나 자격을 갖춘 개인에 대한 수요가 공급을 초과합니다. 이것이 분석 전문가들이 산업 부문 전반에 걸쳐 우수한 급여 등급을 누리는 또 다른 이유입니다. Payscale India 에 따르면 비즈니스 인텔리전스 기술을 갖춘 관리자의 평균 급여는 Rs입니다. 연간 14,79,903.
신입 졸업생이든, 기업가이든, 관리자이든, 업무 경험이 있는 고위 경영진이든 관계없이 데이터 분석 및 디지털 기술 교육은 경력 경로를 변화시킬 수 있습니다. 사례 연구 및 프로젝트를 통해 관리 의사 결정 개념과 현재 업계 동향을 결합한 프로그램을 선택하는 것이 가장 좋습니다. 또한 교수진과의 일대일 상호 작용 및 헌신적인 학생 지원 기회를 우선시해야 합니다.
IIT Delhi 의 Executive Management Program 은 전략적 혁신, 분석 및 디지털 마케팅 기술을 구축하려는 사람들에게 탁월한 선택이 될 수 있습니다. 학습자는 포괄적이고 산업 지향적인 모듈을 통해 세 가지 중요한 비즈니스 기능을 수행합니다. 이 과정에서 논의된 문제와 비즈니스 사례는 현대 조직이 직면한 실제 문제를 반영합니다. 또한 실습과 적용을 위한 길을 닦는 과제와 프로젝트가 포함되어 있습니다.
관리에서 프리미엄 교육의 가장 매력적인 요소 중 하나는 채용 담당자에게 귀하의 능력을 입증한다는 것입니다. 표준 학사 학위를 갖는 것만으로는 직업 시장의 대부분의 프로필에 충분하지 않습니다. 대학원 인증과 실무 경험을 통해 창의성과 혁신을 보여야 합니다. 온라인 과정은 직장을 그만두지 않고도 그러한 프로필을 개발할 수 있는 완벽한 기회를 제공합니다.
앞으로의 길
지금쯤이면 데이터 기반 의사 결정이 이 디지털 시대에 성공적인 조직의 날개 아래 있는 바람이라는 것이 분명합니다. 기업 활동 지원에서 최저 수준으로의 빠른 단계 지원에 이르기까지 분석은 진화하는 현실에 발맞추어 완전한 전환을 가능하게 할 수 있습니다.
인터넷 사용자가 증가하고 IT 및 IT 지원 서비스의 보급이 비즈니스 부문 전반에 걸쳐 증가함에 따라 분석 인재에 대한 수요는 증가할 것입니다. 예를 들어 영업 및 마케팅 부서는 청중을 더 잘 이해하기 위해 유능한 전문가가 필요하고 운영 팀은 일상적인 작업을 미세 조정하기를 원할 것입니다.
요약하면, 이 블로그는 데이터 기반 의사 결정의 핵심을 설명하고 모든 조직의 성과를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. 이를 가능하게 하는 촉매제가 되고 싶다면 IIT Delhi의 관리 프로그램은 기술 향상을 위한 환상적인 선택입니다.
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