В чём заключаются ключевые принципы data-driven подхода в аналитике?

Некоторые ключевые принципы data-driven подхода в аналитике:

• Целевая аналитика. timeweb.com Сбор данных осуществляется для конкретных целей и задач, а не ради общего хранения. timeweb.com Это позволяет сконцентрироваться на ключевых метриках и избегать информационного шума. timeweb.com
• Прозрачность данных. timeweb.com Данные и выводы на их основе доступны всем участникам процесса, что позволяет избежать субъективности и недопонимания. timeweb.com Прозрачность делает процесс принятия решений открытым и доступным для проверки. timeweb.com
• Объективность. timeweb.com Решения принимаются не на основании предположений, а на основе проверенной информации, что позволяет компаниям минимизировать риски. timeweb.com
• Скорость и гибкость. timeweb.com Data-driven подход требует, чтобы данные были актуальны и доступны в нужный момент. timeweb.com Устаревшие данные могут искажать реальность, поэтому скорость сбора и анализа информации является важной характеристикой. timeweb.com
• Постоянное совершенствование. timeweb.com Метод предполагает непрерывный мониторинг результатов, анализ новых данных и корректировку стратегий, а также постоянную работу с гипотезами — предположениями о том, что нужно изменить, чтобы улучшить результат. timeweb.com
• Ориентация на клиента. tomoru.ru При методе data-driven надо учитывать, какие потребности есть у пользователей, что им нравится в продукте компании, а что — раздражает. tomoru.ru
• Взаимодействие структур компании. tomoru.ru Все процессы в компании взаимосвязаны, поэтому часто для комплексного качественного анализа требуется тесное сотрудничество разных подразделений, например отдела маркетинга и разработки, отдела рекламы и финансов. tomoru.ru