Kortlægning af forretningsværdi gennem datadrevne beslutninger

Få rene data af høj kvalitet uden at skrive kode

Prøv 14-dages gratis prøveperiode

Organisationer, der udnytter data, er 3X mere sandsynligt at opleve forbedret beslutningstagningseffektivitet. Som et resultat kan de erhverve flere kunder, fastholde dem og være mere rentable.

Selvom mange organisationer forstår det potentiale, som data rummer, og investerer meget i at blive datadrevet, er det kun nogle, der kan indse værdien af ​​deres analyseinvesteringer og gribe en konkurrencefordel. Hvorfor? For blot at kende vigtigheden af ​​dataledede initiativer og udnytte data effektivt i praksis er to forskellige ting.

Spørgsmålet er, hvordan du kan skabe forretningsværdi gennem dataanalyse?

Brug af data til at optimere EV til EBITDA-forholdet

For at sikre resultater, der genererer betydelige investeringsafkast (ROI), skal virksomheder forstå begrebet værdiskabelse, og hvad det betyder for dem. For de fleste virksomheder, Enterprise Value (EV) til EBITDA Multiple er en vigtig værdiansættelsesmåling til at evaluere ydeevne og ROI. De centrale drivkræfter, der direkte påvirker denne metrik, er indtægter, udgifter, generalomkostninger, arbejdskapital og pengestrøm.

Indsigt fra dataanalyse kan hjælpe med at identificere flaskehalse og begrænsninger i de eksisterende processer og til gengæld indikere nye værdiskabelsesmuligheder.

Overvej en virksomhed, der oplever lagerstyringsproblemer. Nogle produkter kan være tilgængelige i overskud, mens andre er udsolgt. Det kan skyldes interne (overvurderer kundernes efterspørgsel, frygt for at blive udsolgt osv.) eller eksterne årsager (pludselig ændring i efterspørgslen, forsyningskædeforstyrrelser osv.). Uanset hvad, resulterer det i unødvendige omkostninger og tabte indtægter.

Kun ved at bestemme den underliggende årsag kan en virksomhed løse dette problem. En detaljeret analyse ved hjælp af kvalitetsdata hjælper ledere med at identificere årsagen til problemet og tage den rigtige handling. Efterfølgende vil det udmønte sig i bedre økonomiske resultater, hvilket fører til en forbedret EV til EBITDA-forhold.

Leverage Astera's indbyggede transformationer til at ændre dine data

Se Demo

Muliggør datadrevne initiativer

Indsigt bør være tilgængelig for strategiske spydspidser, når de har brug for dem. Og selvom det er afgørende at have uddannede fagfolk om bord, er det lige så vigtigt at have processer til at omdanne rå data til indsigt.

Selvfølgelig er det ikke en simpel opgave at kortlægge forretningsværdi. Men en systematisk tilgang til datadrevet beslutningstagning kan hjælpe virksomheder med at identificere muligheder og udnytte dem til at opnå forretningsværdi.

Sikre adgang til de rigtige, analyseklare data

Mange organisationer tror, ​​de mangler data til analyse, men i de fleste tilfælde har de rigelig data til at udlede meningsfuld indsigt; det er dog dårligt styret og underudnyttet. Siloerede, ustrukturerede data, når de udtrækkes, transformeres og indlæses i et konsolideret lager, kan give enorm værdi.

For at analysere data med succes skal analytikere have adgang til de rigtige data. Et velholdt datavarehus fungerer som en datakerne til at understøtte business intelligence (BI)-initiativer. Det hjælper beslutningstagere med at få handlekraftig indsigt for at skabe værdi for kunder og interessenter.

Opbygning af en central hub af intelligens

Et konsolideret datalager giver virksomheder mulighed for at lette samarbejdet om datadrevne projekter og have større tillid til deres strategiske forretningsplanlægning. I stedet for at lave flerårige køreplaner for at løse problemer, kan de analysere data og skabe innovative løsninger til at løse udfordringer på dage eller uger.

Vil du implementere agile best practices inden for udvikling af datavarehus? Tjek dette ud whitepaper at lære, hvordan man designer en skalerbar og robust datavarehusarkitektur, der kan drive nøjagtig, rettidig beslutningstagning på alle niveauer i din virksomhed.