专业人士可以使用数据分析来帮助组织释放数据、识别和理解模式，并利用实际业务应用中的发现来提高业务绩效。数据分析可改善众多领域的业务运营，从授权人力资源经理到指导营销团队。详细了解拥有商业分析理学硕士学位的专业人士如何使用强大的数据方法和技术帮助解决当今最复杂的业务挑战。
数据分析如何改善业务管理？
数据首次创建时，会存储在称为数据湖的海量存储库中。不幸的是，组织正淹没在数据湖中，这意味着他们拥有大量无法理解或利用的数据。业务分析专家学习 泰国数据 如何在企业级收集、维护和分析大量信息。因此，业务分析师拥有必要的技能，可帮助组织使用数据分析来提高业务绩效。我们整理了企业使用数据分析来改善结果的八种主要方法。
1. 优化工作流程，提高员工生产力和参与度
各组织正在努力应对“大辞职潮”，这一运动的特点是数百万员工辞职并离开公司寻求更有利的选择。因此，企业领导者开始寻找吸引和留住人 销售资格问题可筛选潜在客户并更快达成交易 才以及提高员工敬业度的方法。大数据使管理者能够利用复杂的人力资源平台来提高生产力和增加留任率。研究表明，使用与企业数据集成的人力资源管理系统 (HRMS) 可以确保更好的员工绩效、敬业度以及人事、组织、招聘、培训和薪酬管理。
2. 监控数据以增强网络安全
风险管理与合规是当今企业领导者最关心的问题。在 COVID-19 大流行期间，欺诈、账户盗用和其他网络安全威胁激增。领导者正在努力寻找可行的解决方案来降低风险并满足新的监管标准。研究表明，将数据分析嵌入风险管理流程比以 巴西商业名录 往任何时候都更加重要；分析的力量可以实现风险识别、优先排序、缓解、监控和报告。数据科学家建立了分析模型，可以检测潜在风险、评估其影响，并平衡财务和战略影响与投资，以管理相关风险。更多数据也意味着数据隐私和数据使用合规性方面的风险更大。因此，访问内部和第三方数据的大公司必须通过安装风险管理分析来保护其资产、客户和声誉。
3. 简化运营流程，提高效率
企业领导者使用数据分析来识别效率低下的内部流程，并开发新的、精简的工作流程，以提高运营效率。数据分析有助于领导者评估当前工作流程的有效性、分析流程的结果、自动化新的工作流程并随着时间的推移对其进行改进，从而帮助改善业务管理。数据还可以让领导者确定流程是否繁重、耗尽预算或难以使用。当领导者从缓慢的手动工作流程过渡到精简的流程时，他们可以加速所有数字化工作。
4. 追踪消费者行为以丰富客户体验
客户服务的未来将取决于强大的数据分析策略。数据分析改善业务成果的最常见用途之一是跟踪消费者行为以改善用户体验 (UX) 和客户体验 (CX)。据麦肯锡公司称，公司现在可以访问广泛的数据集，包括有关客户互动、交易和个人资料的内部数据；涵盖客户态度、购买行为、偏好和数字行为的广泛可用的第三方数据集；以及物联网 (IoT) 提供的有关客户健康、情绪和位置的新数据集。因此，企业拥有必要的信息来预测客户满意度、个性化体验并推出他们知道客户会喜欢的新产品和服务。
5. 监测市场趋势以推出新产品和服务
成功的企业行动敏捷，能够快速将新产品推向市场。公司使用数据分析来监控市场变化，包括不断变化的客户需求，以构思新产品和服务概念、原型模型并在市场上测试其产品。例如，零售商可以衡量客户在高优先级客户群中的购买频率，以更好地了解客户想要的产品。同样的零售商还可以衡量客户何时转向新产品，以确定哪些 SKU 是独特的，哪些是多余的。不仅零售商使用数据来改进产品和服务。像 Uber、Netflix 和 Google 这样的数字优先公司也使用客户数据来跟踪人们如何使用他们的产品来做出改变。