3 Задача На основе данных для выполнения задачи 1) открыть счета бухгалтерского учета
Бухгалтерский учет и аудит, Решение задач Работа проверена: AlesyaVolk55 Время решения: 13 мин Сложность: 4.9
3. Задача.
На основе данных для выполнения задачи:
1) открыть счета бухгалтерского учета;
2) отразить на счетах операции способом двойной записи;
3) подсчитать обороты и конечные остатки по счетам и составить баланс.
Данные для выполнения упражнения:
Баланс ООО «Исток» на 1.04.20__г.
Актив Сумма Пассив Сумма
Основные средства 3 000 Уставный капитал 7 500
Запасы 7 500 Нераспределённая прибыль 3 000
Незавершенное производство 3 000 Краткосрочная ссуда банка 4 500
Готовая продукция 1 500 Долгосрочные займы 3 000
Касса 500 Расчёты с кредиторами: за товары, работы, услуги;
по оплате труда;
по социальному страхованию и обеспечению;
с бюджетом;
с прочими кредиторами
2 250
4 500
1 500
1500
500
Расчётный счёт 4 800
Валютный счёт 6 000
Расчёты с дебиторами: за товары, работы, услуги;
С прочими дебиторами
1650
300
Баланс 28 250 Баланс 28 250
Хозяйственные операции за апрель 20__г.
Содержание операции Корреспонденция счетов Сумма
Д-т К-т
Акцептован счёт поставщика за поступившие материалы
7 500
Отпущены в производство материалы
6 000
Частично оплачен счёт поставщика
5 300
Начислена заработная плата рабочим за изготовление продукции
8 300
Начислено органам социального страхования от зарплаты рабочих
3 195
Начислена амортизация по основным средствам
66
Выпущена из производства готовая продукция
12 000
Отгружена покупателям готовая продукция
10 700
Поступили платежи от покупателей за продукцию
10 700
Удержан НДФЛ
996
Поступили в кассу деньги для выплаты заработной платны и выдачи в подотчет
8 304
Перечислено:
Органам социального страхования и обеспечения;
3 195
996
Получен долгосрочный кредит
14 890
Выдана из кассы зарплата работникам предприятия
7 304
Погашен краткосрочный кредит
4 500
Выдано из кассы в подотчет на хозяйственные расходы
800
Подробнее
По данным бухгалтерского баланса представленным в таблице 11 выполните расчет финансовых коэффициент
Контрольная работа, Микро-, макроэкономика
Выполнил: vladmozdok
1 Составить журнал регистрации хозяйственных операций 2 Открыть счета бухгалтерского учета
Контрольная работа, Бухгалтерский учет и аудит
Выполнил: vladmozdok
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы.
Для удобства покупки
работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
ЧОУ ВО «ИСГЗ» — Факультет управления, экономики и права
Об институте
Частное образовательное учреждение «Институт социальных и гуманитарных знаний» — первый негосударственный вуз г. Казани, созданный в 1991 году.
В ИСГЗ можно получить образование по таким программам как среднее профессиональное образование, бакалавриат, магистратура и аспирантура.
Обучение в институте по всем направлениям и специальностям ведется в очной, заочной и очно-заочной формах. Кроме того, осуществляется подготовка специалистов с ускоренным сроком обучения для лиц с высшим и средним профессиональным образованием, соответствующим профилю избранной специальности.
ИСГЗ — интернациональный вуз, в нем обучаются представители многих национальностей России и ближнего зарубежья. Наш институт — зеркало интернациональной политики Республики Татарстан.
Подробнее
| Телефон: +7(843) 292-09-19 |
Декан факультета: Валиева Арина Рафаилевна, кандидат юридических наук |
| E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript. |
|
| Адрес: 420111, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Профсоюзная, д. 13/16 |
Положение о факультете |
Главной целью
Факультет управления экономики и права создан в сентябре 2017 года и является структурным подразделением института.
ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ФАКУЛЬТЕТА:
- Управление деятельностью входящих в состав факультета кафедр и предметно-цикловых комиссий (ПЦК) по реализации основных образовательных программ высшего образования и программ подготовки специалистов среднего звена;
- Организация, координация и контроль учебной, методической, научной и воспитательной работы входящих в состав факультета кафедр и ПЦК;
- Обеспечение качества образования, соответствующего современным потребностям гражданина и российского общества;
- Воспитание высоконравственных, физически и духовно развитых членов общества с активной гражданской позицией.
В настоящее время в структуре факультета работают следующие кафедры и ПЦК:
Юридическое отделение
- Кафедра конституционного и административного права;
- Кафедра теории и истории государства и права;
- Кафедра гражданского права и процесса;
- Кафедра уголовного права и процесса;
- Кафедра предпринимательского права;
- Кафедра международного и европейского права
Отделение управления и экономики
- Кафедра философии и гуманитарных дисциплин;
- Кафедра менеджмента;
- Кафедра бухгалтерского учета и финансов;
- Кафедра экономики и предпринимательства;
- Кафедра государственного и муниципального управления;
- Кафедра прикладной информатики и математики;
- Кафедра перевода и теоретической лингвистики
Отделение среднего профессионального образования
- ПЦК общеобразовательных и гуманитарных дисциплин;
- ПЦК учётно-экономических дисциплин и дисциплин банковского дела;
- ПЦК юридических дисциплин;
- ПЦК гостиничного сектора
- Назад
- Вперед
Ваша организация ориентирована на задачи, данные, эксперименты или обучение? | Дэвид Ким
За последние 10 лет я работал более чем в 10 компаниях.
Интересно, что каждую компанию «гоняли» по-разному.
Но сначала, что я подразумеваю под «управляемым»? Чтобы понять, что движет вашей компанией, спросите: «Как мы достигнем нашей цели?» Если это через данные, то вы, скорее всего, руководствуетесь данными, если из-за большого количества тяжелой работы вы, скорее всего, руководствуетесь задачами, если быстро учитесь, вы, скорее всего, руководствуетесь обучением.
С годами я обнаружил, что есть хороших и не очень хороших способов управлять компанией. Я также обнаружил, что каждый метод «управления» построен поверх друг друга и , но при этом перекрывает . Я объясню это более подробно, когда буду излагать каждый метод.
Итак, в основании пирамиды находится Task Driven. Это когда сотрудники гордятся тем, что выполнили кучу задач. Неважно, как каждая из этих задач повлияет на цифры. Неважно, где находится каждая задача по отношению к общей картине. Спешите и сделайте много работы.
Но в этом есть и положительная сторона, и это суетливый менталитет. Если вы настолько увлечены задачей, что суетитесь как сумасшедший, то можете перейти к следующему «режиму вождения».
Далее идет доход. Большинство крупных компаний ориентированы на доход. Перед выполнением каждой задачи вы спрашиваете себя: «Как это повлияет на наш доход?» В то время как компании, ориентированные на задачи, задаются вопросом, сколько задач они выполнили, компании, ориентированные на доход, отдают приоритет задачам, которые оказывают наибольшее влияние на доход. Теперь вы смотрите на общую картину и измеряете влияние задач. Теперь ваша организация может стать намного лучше. Почему? Потому что теперь сотрудники сосредоточены на работе, которая принесет нам больше дохода. Но есть большой минус. Вы становитесь близоруким. Вы никогда не сможете заглянуть слишком далеко в далекое будущее и подумать: «Как я могу действительно развивать компанию?» Всегда нужно выполнять теперь .
Таким образом, вы в конечном итоге жертвуете многими вещами, а иногда даже брендом и пользователями. Но если вы научитесь расставлять приоритеты задач по отношению к общей картине, вы сможете перейти к следующему этапу.
Управление данными. Теперь вы не только хотите увеличить доход, но и изучаете основные причины роста. Вы понимаете, что доход — это результат, а данные — причина. Если вы можете справиться с причиной, вы можете справиться с доходом. Вы начинаете принимать решения на основе данных и начинаете работать, чтобы получить данные. Раньше вы работали только для того, чтобы получить больше дохода. Теперь данные кажутся более важными для роста. Это, однако, отличается от эксперимента. Вы можете руководствоваться данными, но не экспериментировать. Вы можете смотреть на данные и основывать на них множество своих решений, но не проводить ни одного эксперимента.
Вы начинаете экспериментировать, когда осознаете ограничения данных. Откуда вы знаете, что А действительно лучше Б? Вам нужно доказать это и убедиться, что это статистически значимо.
Вы понимаете, что важна скорость тестирования, поэтому начинаете проводить как можно больше экспериментов. Вы думаете: «Как я могу улучшить это на x процентов?» Вы ищете ответы, как слепой, бросающий кучу дротиков (эксперименты), надеясь, что они попадут в яблочко. Вы не знаете, что попадет, поэтому вам просто нужно бросить как можно больше. Обратная сторона? Вы улучшаете цифры, но не учитесь. Какая разница? Ваш основной способ мышления —
«Я улучшил его на X процентов».
Должно быть
«Я узнал, что у Hot Pink конверсия на X процентов выше».
Почему? Потому что последний ориентирован на обучение. Если вы узнаете, что Hot Pink лучше подходит для рекламы, вы можете сформулировать дополнительную гипотезу и сделать Hot Pink CTA в своем приложении или на веб-сайте. Раньше вы бросали кучу дротиков в надежде, что они попадут, но теперь с каждым броском дротика вы все ближе попадаете в цель.
Вы учитесь на одном эксперименте. Если это удается, другие отделы извлекают уроки и могут реализовать это. Теперь рост начинает накладываться друг на друга по мере того, как знания начинают закрепляться. Ваша организация знает, чему она научилась за последний квартал, месяц, неделю, и взволнована.
Обучение, основанное на мотивации, чрезвычайно полезно для мотивации. Когда в комнате, полной детей, сказали: «Решите эту головоломку, и мы дадим вам x долларов», они довольно быстро ушли. Однако, когда им дают настрой на обучение и говорят: «Давайте попробуем разобраться. Как мы можем заставить это работать?» их внутренняя мотивация была намного выше, и они выполняли задание в два раза дольше.
В организации, ориентированной на обучение, приветствуются неудачи. Вы чему-то научились, и это важнее. Однако в организации, ориентированной на эксперименты, если вы не увеличите показатель на x процентов, вы почувствуете себя неудачником. Если вы терпите неудачу достаточное количество раз, вы теряете мотивацию.
В идеале организация, ориентированная на обучение, очень похожа на игровую площадку. Вы можете экспериментировать, учиться и, как следствие, развивать компанию.
Наконец, на вершине пирамиды находится организация, ориентированная на обучение пользователей. Вместо того, чтобы думать
«Hot Pink работает»
Вы думаете
«Нашим пользователям нравится Hot Pink».
Вроде небольшая разница? Подумайте еще раз. Раньше, когда вы узнавали, что Hot Pink работает, вы на самом деле не связывали его с пользователем. Ваш главный вопрос был не «кто наш пользователь, каковы его потребности и предпочтения», а вы учились тому, как повысить метрику. И при этом вы большую часть времени отчуждали пользователя как набор метрик. Но в организации, обучающей водителей, все по-другому. Вы спрашиваете о пользователе. Вы экспериментируете, чтобы обнаружить пользователя. Вы изучаете пользователя.
Это огромный скачок.
Если команда маркетинга обнаружит, что ваши пользователи любят природу, команда продукта может внедрить это обучение в продукт. Теперь обучение распределено между разными командами. Как бы очевидно это ни звучало, обычно маркетинговая команда организации, ориентированной на обучение, никогда не скажет: «Наши пользователи любят природу». Они скажут, что «походные изображения повысили конверсию на x процентов». Команда разработчиков, скорее всего, не увидит возможности вставить изображения для походов в текущий продукт, и обучение зайдет в тупик. Но если вы подключитесь к этому пользователю, это будет совершенно другая история. Команда разработчиков скажет: «Если нашим пользователям нравятся походы, может быть, они активные люди с большим количеством энергии? Может быть, у нас должна быть более сильная и быстрая анимация?» Вы видите, как далеко ушла команда разработчиков от просто «походных изображений». Конечно, они проверят это с помощью a/b-тестирования, но у этой гипотезы будет больше шансов на успех, чем простое чередование случайных экспериментов.
Разница в привязке эксперимента к пользователю и исключительно к метрикам — огромная разница, если не сказать больше.
Когда лидеры стартапов вроде Пола Грэма говорят: «Сосредоточьтесь на своих пользователях», я думал, а? После 10 лет работы в индустрии стартапов я думаю, что совет стоит миллион долларов. Это как владелец ресторана, который говорит: «Сосредоточьтесь на чистоте», или учитель, который говорит: «Любите своих учеников». Прозрение непостижимо, пока вы на самом деле не получите его.
Вы создаете продукт для пользователей. Не метрики, не доход, не эксперименты. Все это появится, когда вы узнаете о своих пользователях. Узнайте, кто они. Узнайте, что им нравится. А затем внедрить это обучение в каждый отдел. Используйте суетливый менталитет, данные, эксперименты и знания для своих пользователей, а не только для получения дохода. Это даст вам как минимум стартап, который приносит 10 миллионов долларов в год.
Пошаговое руководство • Asana
Резюме
Принятие решений на основе данных — это процесс сбора данных на основе ключевых показателей эффективности (KPI) вашей компании и преобразования этих данных в полезные идеи.
Этот процесс является важнейшим элементом современной бизнес-стратегии. В этой статье мы обсудим преимущества принятия решений на основе данных и дадим советы, которые помогут вам принимать обоснованные решения на работе.
Если на работе вам предстоит принять решение, часто трудно понять, в каком направлении двигаться. Если вы руководствуетесь своей интуицией, вы можете чувствовать себя более уверенно в своем выборе, но будет ли этот выбор правильным для членов вашей команды? Когда вы используете факты для принятия решений, вы можете чувствовать себя более комфортно, зная, что ваш выбор основан на данных и направлен на максимальное влияние на бизнес.
Будь то превосходство над конкурентами или повышение прибыльности, принятие решений на основе данных является важной частью бизнес-стратегии в современном мире. Ниже мы подробно рассмотрим преимущества принятия решений на основе данных и дадим советы по принятию этих решений на работе.
Что такое принятие решений на основе данных (DDDM)?
Принятие решений на основе данных — это процесс сбора данных на основе ключевых показателей эффективности (KPI) вашей компании и преобразования этих данных в полезные идеи.
Во время этого процесса вы можете использовать инструменты бизнес-аналитики (BI), которые делают сбор больших данных быстрым и продуктивным. Эти инструменты упрощают визуализацию данных, делая аналитику данных доступной для тех, у кого нет передовых технических знаний.
Создание отчетов по командам и проектам с помощью Asana
Что означает управление данными?
Короче говоря, концепция управления данными относится к использованию фактов или данных для поиска закономерностей, выводов и идей, которые помогут вам в процессе принятия решений.
По сути, управление данными означает, что вы пытаетесь принимать решения без предвзятости или эмоций. В результате вы можете убедиться, что цели и дорожная карта вашей компании основаны на фактах и шаблонах, которые вы извлекли из них, а не на том, что вам нравится или не нравится.
Почему важно принимать решения на основе данных?
Принятие решений на основе данных важно, потому что оно помогает вам принимать решения, основанные на фактах, а не на предубеждениях.
Если вы занимаете руководящую должность, принятие объективных решений — лучший способ оставаться справедливым и уравновешенным.
Наиболее обоснованные решения принимаются на основе данных, которые измеряют ваши бизнес-цели и заполняются в режиме реального времени. Вы можете агрегировать данные, которые вам нужны, чтобы увидеть закономерности и сделать прогнозы с помощью программного обеспечения для создания отчетов.
Некоторые решения, которые вы можете принять с помощью данных, включают:
Как повысить прибыль и объем продаж
Как добиться хорошего поведения руководства
Как оптимизировать операции
- 6 90
Хотя не каждое решение будет иметь данные, подтверждающие его, многие из наиболее важных решений будут.
5 шагов для принятия решений на основе данных
Принятие решений на основе данных требует практики. Если вы хотите улучшить свои лидерские качества, вам нужно знать, как превратить необработанные данные в действенные шаги, которые работают на инициативы вашей компании.
Следующие шаги помогут вам принимать более правильные решения при анализе данных.
1. Знай свое видение
Прежде чем вы сможете принимать обоснованные решения, вам необходимо понять видение вашей компании будущего. Это поможет вам использовать как данные, так и стратегию для принятия решений. Графики и цифры мало что значат без поддерживающего их контекста.
Совет: Используйте годовые цели и ключевые результаты (OKR) вашей компании или квартальные KPI команды для принятия решений на основе данных.
2. Найдите источники данных
После того, как вы определили цель, к которой вы стремитесь, вы можете начать сбор данных.
Используемые инструменты и источники данных зависят от типа собираемых данных. Если ваша цель — проанализировать наборы данных, относящиеся к внутренним процессам компании, используйте универсальный инструмент отчетности. Инструменты отчетности предлагают единую точку отсчета для отслеживания того, как продвигается работа в вашей организации.
Некоторые инструменты отчетности, такие как Microsoft Power BI, позволяют собирать данные из различных внешних источников. Если вы хотите проанализировать маркетинговые тенденции или показатели конкурентов, вы можете использовать один из этих инструментов.
Некоторые общие показатели успеха, которые вы можете измерить, включают:
Маржа валовой прибыли: Маржа валовой прибыли измеряется путем вычитания стоимости проданных товаров из чистых продаж компании.
Возврат инвестиций (ROI): Соотношение между доходом и инвестициями, ROI, обычно используется для принятия решения о том, стоит ли инвестировать время или деньги в инициативу. насколько хорошо работают инвестиции.
Производительность: Это показатель того, насколько эффективно ваша компания производит товары или услуги. Вы можете рассчитать это, разделив общий выпуск на общий ввод.
Общее количество клиентов: Это простой, но эффективный показатель для отслеживания.
Чем больше платных клиентов, тем больше денег заработал бизнес.Регулярный доход : Обычно используется SaaS-компаниями. Это сумма дохода, полученного от всех ваших текущих активных подписчиков в течение определенного периода. Обычно его измеряют ежемесячно или ежегодно.
Чем больше платных клиентов, тем больше денег заработал бизнес.Вы можете измерить множество других наборов данных в зависимости от вашей должности и видения, над которым вы работаете. Машинное обучение делает сбор данных в реальном времени проще, чем когда-либо прежде.
Совет: Попробуйте создать связанную историю с помощью этих показателей. Если доход упал, посмотрите на производительность и посмотрите, сможете ли вы установить связь. Продолжайте копаться в этих метриках, пока не найдете «почему» для любой проблемы, которую вы пытаетесь решить.
3. Организуйте свои данные
Организация ваших данных для улучшения их визуализации имеет решающее значение для принятия эффективных бизнес-решений. Если вы не можете просмотреть все важные данные в одном месте и понять, как они связаны между собой, вам будет сложно гарантировать, что вы принимаете наиболее обоснованные решения.
Совет: Один из способов упорядочить данные — использовать исполнительную информационную панель. Информационная панель руководителя — это настраиваемый интерфейс, который обычно входит в состав вашего универсального инструмента отчетности. На этой панели будут отображаться данные, наиболее важные для достижения ваших целей, будь то стратегические, тактические, аналитические или операционные.
4. Выполнение анализа данных
После организации данных можно приступать к анализу на основе данных. Именно тогда вы извлечете из своих данных полезную информацию, которая поможет вам в процессе принятия решений.
В зависимости от ваших целей вы можете проанализировать данные с панели управления руководителя в тандеме с исследованиями пользователей, такими как тематические исследования, опросы или отзывы, чтобы ваши выводы включали опыт клиентов.
Ваша команда хочет улучшить свои инструменты SEO, чтобы сделать их более конкурентоспособными по сравнению с другими вариантами на рынке? Наборы данных, которые вы можете использовать для определения необходимых улучшений, могут включать:
Данные о производительности конкурентов
Текущие данные о производительности программного обеспечения SEO
Текущие данные об удовлетворенности клиентов
Пользовательские исследования по разнообразию SEO/маркетинговые инструменты
, пока что -то в этом от вашей организации, вам может потребоваться получить некоторые из них из внешних источников.
Анализ этих наборов данных в целом может быть полезен, потому что вы сделаете другой вывод, чем если бы вы анализировали каждый набор данных по отдельности.
Совет: Поделитесь своими аналитическими инструментами со всей командой или организацией. Как и любая совместная работа, анализ данных наиболее эффективен, если рассматривать его с разных точек зрения. Хотя вы можете заметить в данных одну закономерность, вполне возможно, что товарищ по команде увидит что-то совершенно другое.
5. Сделайте выводы
Проводя анализ данных, вы, вероятно, начнете делать выводы о том, что видите. Однако ваши выводы заслуживают отдельного раздела, потому что важно конкретизировать то, что вы видите в данных, чтобы вы могли поделиться своими выводами с другими.
Основные вопросы, которые следует задать себе при подведении итогов, включают:
Что я вижу, что я уже знал об этих данных?
Какую новую информацию я узнал из этих данных?
Как я могу использовать полученную информацию для достижения своих бизнес-целей?
Ответив на эти вопросы, вы успешно выполнили анализ данных и должны быть готовы принимать решения для своего бизнеса на основе данных.
Совет: Следующим естественным шагом после анализа данных является запись некоторых SMART-целей. Теперь, когда вы изучили факты, вы можете установить достижимые цели на основе того, что вы узнали.
Примеры принятия решений на основе данных
Хотя сам анализ данных происходит за кулисами, то, как решения на основе данных влияют на потребителя, совершенно очевидно. Некоторые примеры принятия решений на основе данных в различных отраслях включают:
Электронная коммерция
Вы когда-нибудь совершали покупки в Интернете и задавались вопросом, почему вы получаете определенные рекомендации? Ну, это, вероятно, потому, что вы купили что-то подобное в прошлом или нажали на определенный продукт.
Торговые онлайн-площадки, такие как Amazon, отслеживают пути клиентов и используют такие показатели, как рейтинг кликов и показатель отказов, чтобы определить, с какими товарами вы взаимодействуете больше всего. Используя эти данные, розничные продавцы могут показать вам, что вам может понадобиться, без необходимости искать это.
Финансы
Финансовые учреждения используют данные множеством различных способов, от оценки рисков до сегментации клиентов. Риск особенно распространен в финансовом секторе, поэтому важно, чтобы компании могли определить фактор риска, прежде чем принимать какие-либо важные решения. Исторические данные — лучший способ понять потенциальные риски, угрозы и вероятность их возникновения.
Финансовые учреждения также используют данные о клиентах для определения своего целевого рынка. Группируя потребителей по социально-экономическому статусу, покупательским привычкам и т. д., финансовые компании могут сделать вывод о том, какие потребители имеют наибольшую пожизненную ценность, и ориентироваться на них.
Транспорт
Наука о данных также играет огромную роль в определении безопасной транспортировки. Инициатива Министерства транспорта США по безопасности данных подчеркивает роль, которую данные играют в повышении безопасности на транспорте.
В отчете извлекаются данные обо всех типах дорожно-транспортных происшествий и оцениваются такие факторы, как погодные и дорожные условия, для обнаружения источника проблем.
Используя неопровержимые факты, департамент может работать над внедрением дополнительных мер безопасности.
Преимущества принятия решений на основе данных
Принятие решений на основе аналитики — это больше, чем просто полезный навык. Это критически важный навык, если вы хотите подавать пример и развивать культуру, основанную на данных.
Когда вы используете данные для принятия решений, вы можете гарантировать, что ваш бизнес останется честным, целеустремленным и ориентированным на улучшения.
Принимайте уверенные решения
Компании, пережившие своих конкурентов, делают это, потому что уверены в своей способности добиться успеха. Если лица, принимающие решения в бизнесе, отказываются от своего выбора, это может привести к ошибкам, высокой текучести членов команды и плохому управлению рисками.
Когда вы используете данные для принятия наиболее важных бизнес-решений, вы будете чувствовать себя уверенно в этих решениях, которые будут продвигать вас и вашу команду вперед.
Уверенность может привести к повышению морального духа команды и повышению производительности.
Защита от предубеждений
Использование данных для принятия решений защитит от любых предубеждений среди бизнес-лидеров. Хотя вы можете не знать о своих предубеждениях, наличие внутреннего фаворитизма или ценностей может повлиять на то, как вы принимаете решения.
Принятие решений непосредственно на основе фактов и цифр делает ваши решения объективными и справедливыми. Это также означает, что у вас есть чем подкрепить свои решения, когда члены команды или заинтересованные стороны спрашивают, почему вы решили сделать то, что сделали.
Прочтите: 19 бессознательных предубеждений, которые помогут преодолеть и способствовать инклюзивностиНайдите нерешенные вопросы
Без использования данных многие вопросы останутся без ответа. Также могут быть вопросы, о которых вы не знали, пока ваши наборы данных не выявили их. Любой объем данных может принести пользу вашей команде, обеспечивая лучшую визуализацию областей, которые вы не можете увидеть без статистики, графиков и диаграмм.
Когда вы поднимаете эти вопросы на поверхность, вы можете чувствовать себя уверенно, зная, что ваши решения были приняты с учетом каждой крупицы соответствующей информации.
Ставьте измеримые цели
Использование данных — один из самых простых способов поставить измеримые цели для вашей команды и успешно их достичь. Просматривая внутренние данные о прошлой эффективности, вы можете определить, что вам нужно улучшить, и максимально детализировать свои цели. Например, ваша команда может использовать данные для определения следующих целей:
Увеличить количество клиентов на 20 % по сравнению с прошлым годом
Сократить общие расходы бюджета на 20 000 долларов каждый квартал
Сократить расходы бюджета проекта на 500 долларов США
Увеличить количество сотрудников на 10 человек каждый квартал
Сократить стоимость найма на 500 долларов США тратят свои деньги и где они хотели бы сократить расходы.
Постановка измеримых целей в конечном итоге приводит к решениям, основанным на данных, потому что как только эти цели будут установлены, вы определите, как сократить общий бюджет или увеличить количество клиентов.Улучшить процессы компании
Существуют способы улучшить процессы компании без использования данных, но когда вы наблюдаете за тенденциями в производительности членов команды с помощью чисел или анализируете структуру расходов компании с помощью графиков, улучшения процессов, которые вы делаете, будут основываться не только на наблюдениях .
Процессы, которые можно улучшить с помощью данных, могут включать:
Управление рисками на основе финансовых данных
Оценка затрат на основе данных о рыночных ценах
Адаптация члена команды на основе данных о производительности нового найма
Обслуживание клиентов на основе данных отзывов клиентов в ваших решениях, когда факты перед вами.
Прочтите: Что такое управление изменениями? 6 шагов для создания успешного процесса управления изменениямиСоветы, как стать более ориентированным на данные
Организации, управляемые данными, могут анализировать цифры и диаграммы и находить их смысл.
Создание культуры, в большей степени ориентированной на данные, начинается с простого более частого использования данных. Однако это легче сказать, чем сделать. Если вы готовы приступить к работе, попробуйте эти советы, чтобы стать более ориентированным на данные.Найдите историю
Ключом к анализу данных, чисел и диаграмм является поиск истории. Без «почему» сами данные мало чем помогут, и процесс принятия решения становится намного сложнее. Если вы пытаетесь стать более ориентированным на данные при принятии решений, ищите историю, которую рассказывают данные. От этого будет зависеть принятие правильных решений.
Сверьтесь с данными
Прежде чем принимать какие-либо организационные решения, спросите себя: Подтверждают ли это данные? Данные есть везде, и их можно применить к любому важному решению. Так почему бы не посоветоваться с ним, делая трудный выбор? Данные так полезны, потому что они, естественно, лишены предвзятости, поэтому убедитесь, что вы сверяетесь с фактами, прежде чем принимать какое-либо решение.
Изучите визуализацию данных
Поиск истории, стоящей за данными, становится проще, когда вы можете четко их визуализировать. Хотя обучение визуализации данных часто является самым сложным аспектом создания культуры, основанной на данных, это лучший способ распознать закономерности и несоответствия в данных.
Ознакомьтесь с различными инструментами и методами визуализации данных. Попробуйте проявить творческий подход к различным способам представления данных. Если вы хорошо разбираетесь в визуализации данных, ваши навыки рассказывания историй о данных резко возрастут.
Упростите процесс принятия решений на основе данных с помощью программного обеспечения для создания отчетов
Чтобы принимать значимые решения для своей команды, вам понадобятся правильные данные. Универсальное программное обеспечение для составления отчетов собирает данные вашей компании и представляет их на панели инструментов руководителя, чтобы вы могли просматривать их в упорядоченном и графическом виде.
Постановка измеримых целей в конечном итоге приводит к решениям, основанным на данных, потому что как только эти цели будут установлены, вы определите, как сократить общий бюджет или увеличить количество клиентов.
Создание культуры, в большей степени ориентированной на данные, начинается с простого более частого использования данных. Однако это легче сказать, чем сделать. Если вы готовы приступить к работе, попробуйте эти советы, чтобы стать более ориентированным на данные.
