5 วิธีในการก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณในฐานะ ผู้นำธุรกิจ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล  Data-Driven Business Leader เพื่อเพิ่ม โอกาส ในการเติบโต ในหน้าที่การงาน ท่ามกลาง การเติบโตของสายอาชีพ การวิเคราะห์ข้อมูล

U.S. Bureau of Labor Statistics สำนักงานทางสถติ ของสหรัฐอเมริการได้ออกรายงาน ฉบับหนึ่ง ที่น่าสนใจ ว่า องค์กรณ์ธุรกิจ ในอนาคต กำลังมองหา นักวิเคราะห์ ข้อมูล เพิ่มเป็นจำนวนมาก ซึ่งในปี 2021 เติบโตกว่าค่าเฉลี่ย สูงถึง 25%  

ไม่ว่าคุณจะมี อาชีพเป็นนักวิเคราะห์ ข้อมูลหรือไม่แต่ในฐานผู้นำของทีม หรือองค์กรณ์ การวิเคราะห์ ข้อมูล ผู้นำธุรกิจจำเป็นต้องเข้าใจพื้นฐานของข้อมูลเพื่อให้สามารถแข่งขันได้ในสภาพแวดล้อม และสถานกาณ์ ในปัจจุบัน  ข้อมูลและการวิเคราะห์จะยังคงมีความสำคัญต่อการสร้างองค์กรที่มีประสิทธิภาพสูง ซึงในช่วง อดีต ตลอด 10 ปีที่ผ่านมา ข้อมูล มักจะบ่งชี้ ถึงการเปลียนแปลง หรือ สัญญาณบางอย่างให้กับ ธุรกิจ ดังนั้นแล้ว Data analysis จึงมีความสำคัญอย่างมาก สำหรับ ผู้นำธุรกิจ

5 Ways to Advance your Career as a Data-Driven Business Leader

ขอแนะนำ 5 หนทางสร้างความโดดเด่น ให้กับคุณ และผลักดันหน้าที่การงานในสายอาชีพ ของคุณ ในฐานะ ผู้นำที่ ขับเคลื่อนด้วย ข้อมูล data-driven business leader:

 1. ค้นหาว่าข้อมูลและเมตริกประเภทใดมีความสำคัญต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

ค้นหาว่าข้อมูลและเมตริกประเภทใดมีความสำคัญต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียคิดถึงหน้าที่ต่าง ๆ ทั้งหมดที่ประกอบเป็นองค์กร ตั้งแต่การเงินไปจนถึงการตลาด กฎหมาย ทรัพยากรบุคคล และอื่นๆ สมาชิกในแต่ละสายงานกำลังประสบปัญหาและความท้าทายจากมุมมองของตนเอง ซึ่งมักจะเชื่อมโยงกับงานที่พวกเขาทำในแต่ละวัน

นี่คือที่ที่ข้อมูลมีประสิทธิภาพ เมื่อใช้อย่างถูกต้อง ข้อมูลสามารถสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและระดมการสนับสนุนสำหรับสาเหตุ การตลาดอาจเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงความชอบของผู้บริโภค เช่น ในขณะที่การเงินและการบัญชีอาจเกี่ยวข้องกับการทำกำไร ผู้นำธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเจาะลึกเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้ชมแต่ละราย
 

2. ย้อนดูข้อมูลในอดีตเพื่อเปิดเผยแนวโน้มข้อมูลมีมากมาย

ถึงกระนั้นก็มักจะดูไม่เพียงพอ ผู้นำธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทุ่มเททำงานเพื่อค้นหาข้อมูลในอดีตและวิเคราะห์แนวโน้มและข้อมูลเชิงลึก มีความต้องการสินค้าอุปโภคบริโภคตามฤดูกาลหรือไม่? ปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมที่ใหญ่กว่าส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจหรือไม่? คุณอาจสร้างการเปิดเผยใหม่ที่จะกำหนดเส้นทางขององค์กรของคุณ
 

3. จัดเตรียมบริบทที่จำเป็นสำหรับข้อมูลของคุณให้มีความหมายเพียงอย่างเดียว

ข้อมูลอาจมีความหมายเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย บางทีการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตแนะนำว่าคุณต้องการผลิตภัณฑ์ 55,000 หน่วยเพื่อตอบสนองความต้องการที่คาดการณ์ไว้ในปีหน้า แต่ถ้าองค์กรของคุณมีพนักงานไม่เพียงพอล่ะ จะเป็นอย่างไรหากคาดว่าต้นทุนสินค้าจะเพิ่มขึ้นด้วย? การวิเคราะห์ใดๆ ที่คุณทำจะต้องมีบริบทที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถดำเนินการได้และมีความหมายต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ผู้นำที่ดีต้องมีข้อมูล ผู้นำที่ดีที่สุดจะค้นพบว่ามันเข้ากับภาพรวมได้อย่างไร
 

4. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้และอัปเดตเป็นประจำ

คุณและเพื่อนร่วมงานของคุณอาจเต็มไปด้วยรายการที่แข่งขันกันเพื่อความสนใจของคุณตลอดทั้งวัน อย่าลืมตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกที่มีข้อมูลเป็นประจำ และทำการแก้ไขหลักสูตรไปพร้อมกัน เคล็ดลับสำหรับมือโปร: สำรวจแดชบอร์ดหรือเครื่องมืออื่นๆ ที่สังเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมไว้ การดำเนินการนี้จะช่วยลดความพยายามในการทำให้ทุกคนอัปเดตและมั่นใจได้ว่าข้อมูลล่าสุดจะพร้อมใช้งาน
 

5. อยู่เหนือแนวโน้มล่าสุดทักษะที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลมีความต้องการสูง

เนื่องจากแต่ละอุตสาหกรรมจะปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ด้วยทักษะเหล่านี้ เนื่องจากสาขานี้ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลเชิงลึกล่าสุดและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจึงเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ผู้นำธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งพบว่ามีความก้าวหน้าในอาชีพมากที่สุดจะคอยติดตามสิ่งใหม่ๆ ในเชิงรุก

พิจารณาเข้าร่วมองค์กรวิชาชีพ เครือข่ายกับผู้นำธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่นๆ เรียนหลักสูตรต่างๆ เช่น Tufts University Data Analytics for Managers MasterTrack® Certificate® ที่กล่าวถึงข้างต้น ซึ่งออกแบบโดยคณาจารย์ Tufts ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมชั้นนำ

 Leadership ความเป็นผู้นำ ต้องมี Skills อะไรบ้าง

ทำอย่างไร ไม่ให้เรากลายเป็น ผู้นำ เจ้าอารมณ์ กับ 7 เทคนิค ช่วย ควบคุมอารมณ์ 

3 ที่เก็บข้อมูลฟรี บนโลกออนไลน์

ผู้สอนในใบรับรอง Kishore Pochampally, PhD, วิทยากรจาก Tufts Gordon Institute กล่าวว่า

"ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นในการตัดสินใจแทบทุกอย่างในโลกธุรกิจปัจจุบัน และความรู้เกี่ยวกับเทคนิคเชิงปริมาณ (kMeans clustering, kNN types, Naive Bayes types, regression การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการเขียนโปรแกรมเชิงเส้น) ที่คุณจะได้เรียนรู้ในโปรแกรมนี้สามารถเปิดประตูให้คุณในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล/วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว"

ข้อมูลอ้างอิง Gordon tuft edu

• Prev
• Next