Diedit oleh ahli analitik Thomas Davenport, buku ini memberikan gambaran tentang kecerdasan perniagaan yang boleh membuat atau memecahkan pembangunan data strategik yang besar. Musim panas lalu saya mengambil salinan percuma dari hentian Chicago jalan raya SAS untuk penyelesaian virtualisasi data barunya.
Kerana penulis yang terlibat, saya akan menyerlahkan bahagian yang saya rasa bernilai dibaca.
Bab-bab pertama mengeluarkan analisis dalam pelbagai bentuknya. Davenport memulakan bab yang menerangkan berbagai bentuk analisis dan perbezaan mereka, manakala bab dua, oleh Keri Pearson, memberikan contoh kewangan ROI. Senarai yang terdapat di hujung bab ini mempunyai beberapa pelajaran besar yang dipelajari yang menganggap adanya kemungkinan kejadian. Pendekatan sedemikian dapat membantu bingkai organisasi yang ditujukan kepada projek.
Untuk menunjukkan apa yang saya maksudkan, inilah contoh pemilihan projek dengan ROI terbesar (pulangan pelaburan):
Mulakan dengan projek ROI yang tinggi, bukan dengan yang rendah atau sukar dikira. Projek pertama biasanya dikenakan biaya terbesar kerana permulaan biasanya melibatkan penubuhan gudang data. Jika ia boleh dilakukan dengan projek ROI yang besar, projek masa depan lebih mudah untuk membenarkan …
Bab yang paling bermasalah untuk perniagaan kecil adalah Bab 4. Penulis, Bill Franks, memberi asas yang baik tentang bagaimana data Web menjadi asas untuk melakukan lebih banyak daripada lalu lintas Web perakaunan. Beliau menawarkan pandangan yang segar pada nilai trafik tidak penukaran - 96% pengunjung laman web yang tidak mengklik butang yang dimaksudkan atau menyerahkan borang pengisian.
Segmen ini berbaloi untuk perniagaan kecil mencari alasan yang mendalam di belakang kos untuk mengubah penyelesaian analisis atau membuat papan pemuka tersuai. Ramai yang masih merawat analitik sebagai satu bentuk perakaunan. Seperti yang dikatakan dalam iklan "Tunggu, ada lagi!" Baiklah, Franks menerangkan "lebih" dengan segmen bab, Web Data In Action. Dia menyebut beberapa model seperti pemalsuan dan model pemantauan. Saya suka bagaimana Franks imajinatif mengambil adalah untuk menekankan segmen pelanggan yang perniagaan boleh berkembang, seperti komen ini:
Pertimbangkan segmen yang dipanggil Dreamers yang telah diperoleh semata-mata dari tingkah laku melayari. Pemimpi berulang kali meletakkan item di bakul mereka tetapi kemudian meninggalkan mereka. Pemimpi sering menambah dan meninggalkan item yang sama berkali-kali … Jadi apa yang anda boleh lakukan selepas mencari mereka? Satu pilihan adalah untuk melihat apa yang ditinggalkan pelanggan.
Segmen lain yang kukuh ialah Bab 12 Melibatkan Bakat Analitik. Ini ditulis oleh Jeanne Harris (yang menulis bersama Analitis di Tempat Kerja dengan Davenport dan Robert Morison) dan Elizabeth Craig. Ia memberikan gambaran ringkas mengenai cara menetapkan objektif tugasan yang menunjukkan organisasi anda memahami bakat analisis:
Mempertimbangkan penganalisis dengan maklumat penting mengenai perniagaan adalah salah satu cara untuk mengekalkan bakat analisis terlibat.
Idea-idea itu adalah mengenai apa yang berlaku. Saya teringat satu kajian firma perekrut yang terkenal yang menunjukkan penganalisis mengubah pekerjaan sebahagiannya daripada kurangnya penglibatan dan sokongan bermakna. Lebih-lebih lagi, Harris dan Craig menunjukkan bagaimana untuk mengenal pasti "4 baka bakat analitik" yang cekap menyampaikan nilai setiap bakat.
Isu privasi dicatatkan pada Bab 4, tetapi para pembela harus membaca Bab 13, Pemerintahan untuk Analitis. Stacy Blanchard dan Robert Morson menyusun proses untuk menubuhkan pengurusan analisis, proses-proses yang akhirnya melindungi data seperti yang mengekstrak nilai:
Mewujudkan tadbir urus adalah gabungan sains dan seni, di mana dinamik kuasa tertentu dalam organisasi memainkan peranan penting. Tiada model tadbir urus yang betul untuk analisis, tetapi beberapa prinsip dan amalan yang baik biasanya terdapat di kalangan organisasi dengan keupayaan analisis berprestasi tinggi.
Konsep, ketika dimaksudkan untuk organisasi besar, masih dapat disesuaikan dengan bisnis berukuran sederhana, seperti prinsip panduan dan pemahaman mengapa pemerintahan adalah penting. Senarai "Anda Tahu Anda Berjaya Apabila …" boleh diubah suai untuk perniagaan yang lebih kecil yang menggunakan analisis dan mempunyai pihak berkepentingan jauh dari operasi mereka.
Kemudian bab-bab yang hadir kes-kes perusahaan besar. Beberapa nota kesan analitik terhadap industri tertentu, seperti runcit (Sears) dan farmaseutikal (Merck).
Sekali lagi, ini adalah buku yang dimaksudkan untuk pengurus organisasi besar. Tetapi bagi perniagaan kecil yang ingin berkembang, ia dapat memberikan gambaran yang menggalakkan penghargaan yang lebih mendalam untuk buku terperinci seperti Web Analytics 2.0 atau Prestasi Pemasaran dengan Google Analytics.
$config[code] not foundAnalitis, pada umumnya, memaksa perniagaan untuk melihat secara kritikal cara ia beroperasi. Buku-buku seperti ini akan menyediakan rangka kerja yang tepat untuk menguruskan operasi tersebut untuk prestasi perniagaan terbaik anda.
