Uloga znanstvenika podataka je u vrućoj potražnji s projiciranim manjkavostima u ovoj nastajanju, važnoj ulozi koja se godinama očekuje.
Organizacije troše sreću svake godine instaliranjem softvera za snimanje, pohranu i analizu podataka. Odjeli marketinga postaju sve više ispunjeni tehničkim, podatkovnim stručnjacima na štetu kreativnih uloga.
Svijet poslovanja je svijet usredotočen na podatke, ali je važno prepoznati da podaci nisu kraj samom sebi. Kao i sve drugo što se bavimo u našem radu, podaci su alat ispunjen obećanjima. U pravim rukama s odgovarajućim pristupima, potencijal za podacima koji podržavaju odlučivanje je izvanredan.
Međutim, nemojte se zagledati u lažno uvjerenje da je stjecanje i analiziranje podataka bez rizika. Skinimo malo od ideje o podacima kao poslovni spasitelj i pomognemo identificirati neke potencijalne zamke koje ovaj novi resurs predstavlja za sve nas.
Predgovor je zaokružen.
6 veliki izazovi Menadžeri i organizacije suočavaju se s podacima:
1. Kvaliteta podataka je često loša. Iako smo navikli razmišljati o kvaliteti u kontekstu fizičkih objekata ili proizvoda, pokazalo se da je kvaliteta podataka materijalno važna za svaku tvrtku cijelo vrijeme.
Podaci pohranjeni u strukturiranim bazama podataka ili spremištima često su nepotpuni, nedosljedni ili zastarjeli. Vjerojatno ste na primanju jednostavnog primjera kvalitete kvalitete podataka.
Većina nas se može prisjetiti primanja duplikata poruka od trgovaca adresiranih na nešto drugačije ili radikalno različite verzije našeg stvarnog imena.
Baza podataka o trgovcima sadrži duplicirane zapise s našom adresom i različite, često pogrešne spellings ili varijacije našeg imena. Reciklirate duplikatu poštu kao nešto posve bezvrijedno, a trgovac ostvaruje višak troškova u obliku tiska i slanja svih poruka zbog jednostavnog problema kvalitete podataka. Pojačajte ovu pogrešku za mnoge stotine ili tisuće zapisa i ta mala pogreška u kvaliteti podataka pretvara se u skupo.
Pitanje kvalitete podataka povećava važnost jer nastojimo donijeti odluke o strategijama, tržištima i marketingu u gotovo realnom vremenu. Iako postoje programi i rješenja za praćenje i poboljšanje kvalitete strukturiranih (oblikovanih) podataka, pravi je rješenje značajna, cjelovita organizacija za obradbu podataka kao vrijedna prednost. U praksi to je teško postići i zahtijeva izvanrednu disciplinu i podršku vodstva.
2. praktički utopljenim u podacima. Podaci su posvuda u organizaciji. Razmotrite korisničke podatke. Većina organizacija postala je vješt u prikupljanju informacija o kupcima i perspektivama.
- Marketing prikuplja podatke od ljudi koji prisustvuju događajima uživo ili webu ili koji preuzimaju sadržaj.
- Rukovoditelji koriste podatke za podršku ili definiranje novih strategija .
- Prodaja prikuplja podatke o kupcima koji su uključeni u proces prodaje.
- Podrška korisnicima bilježi informacije o pozivima i interakcijama chatova.
- Timovi za upravljanje prikupljaju podatke i ključne mjerne podatke za bodove.
- Podaci o klijentima koriste se u računovodstvu za svrhe naplate i kvaliteti i timovima za uvid u klijente za praćenje zadovoljstva korisnika .
Prikupljamo podatke o klijentima u različitim softverskim sustavima, a podatke pohranjujemo u različitim spremištima podataka. Jedna tvrtka Global Fortune 100 priznala je čak deset posto svojih korisničkih podataka od strane zaposlenika na računalima u proračunskim tablicama. Druga organizacija redovito pregledava svoje prodajne predstavnike za podatke poslovne kartice prije pokretanja marketinških kampanja.
Slično kao što je oceanski mornar nasukan na čamcu za spašavanje nakon što je njegov brod potopljen, ima svugdje vodu, ali ne i kap pijenja.
Imamo isti fenomen u našem poslovanju. Podaci su posvuda, a sve više podataka dostupni su u društvenim i pretraživačkim feedovima u stvarnom vremenu. Ako podaci nisu lako dostupni ili ako imamo duple ili nepotpune podatke, ne možemo ih iskoristiti za namjeravanu svrhu.
Sve više organizacije integriraju svoje različite softverske aplikacije i pojednostavljuju proces prikupljanja i prikupljanja podataka u cijelom poduzeću. Uz kvalitetu podataka, međutim, ovaj napor je skup, dugotrajan i nikada ne završava.
3. Podaci se povećavaju. Sve više i više podataka izrađujemo brzinom koji je teško shvatiti. Stručnjaci sugeriraju da svake dvije godine (i smanjivanje) stvaramo više podataka nego što je to bilo na planeti Zemlji za cijelu civilizaciju.
Većina tih novih podataka je nestrukturirana, u odnosu na vrstu podataka koji je uredno unesen u naše aplikacije za softver i baze podataka. Na primjer, svi tweetovi o vašem proizvodu ili robnoj marki predstavljaju potencijalno bogatstvo uvida, no ti su podaci nestrukturirani, što povećava složenost snimanja i analize. Iako postoje brojne softverske ponude za pomoć ovom izazovu, nestrukturirani podaci predstavljaju novu bujicu sirovina za obradu, sa svim inherentnim složenostima i pitanjima kvalitete koja su opisana u ovom članku.
4. Smeće, smeće. Analitički softver podataka je dobar kao i podatci koji ga unose. Zajednička nit u ovom broju iskorištavanja podataka za prednost je kvaliteta. Dok mnoge tvrtke ulažu značajne dolare u moćne nove aplikacije za stvaranje podataka, crunching prljave podatke dovodi do manjkavih odluka. Čuvajte se slijepo povjerenje izlaznih podataka analize nastojanja. Morate biti sigurni da možete vjerovati podacima koji se koriste u analizi.
5. Prihvaćamo rezultate analiza podataka kao uvjerljiv, ali to nije. U stvarnosti, analiza podataka najčešće prikazuje korelaciju, a ne uzročnost! Lako je pasti u zamku povjerenja izlaznih analiza podataka i zbunjujuće povezanosti s uzročnicima.
Korelacija pokazuje odnos, ali ni na koji način ne implicira da A uzrokuje. Utvrđivanje uzročno-posljedičnog odnosa je nirvana za donošenje točnih, pametnih odluka. Također je nevjerojatno teško dokazati. Ako neodobno vjerujete izlazu i preuzimate uzročno-posljedični odnos u kojem nema, vaše će odluke biti fatalno pogrešne.
6. Naše kognitivne predrasude se pojačavaju kada je riječ o procjeni podataka. Kao što je jednom napisao jedan mudri podatkovni znanstvenik, "Na kraju najsloženijih i iscrpnih analiza podataka, ljudsko biće još uvijek mora izvući zaključak i donijeti odluku". A kad dođemo do točke u kojoj moramo procijeniti značenje analize podataka, naše pristranosti dolaze u igru. Mnogi od nas imaju tendenciju da se pouzdaju ili se oslanjaju na podatke koji podržavaju naše pozicije i očekivanja i potiskuju podatke koji se suprotno. Povjeravamo i podatke iz izvora koji volimo ili se oslanjamo na najnovije podatke. Sve te pristranosti doprinose izazovima i potencijalima pogrešaka iz naših analiza podataka.
Kako započeti s prikupljanjem podataka za upotrebu kao upravitelja:
Razvijanje podatkovne strategije širom poduzeća ključno je za svako poslovanje, ali je izvan dosega ovog članka. Umjesto toga, ovdje možete pronaći sedam ideja koje možete koristiti kao upravitelj kako biste poboljšali upotrebu podataka u svakodnevnom odlučivanju.
1. Prepoznati i ublažiti potencijal za pristranost . Tražite podatke koji šire sliku ili sukobljavaju s podacima ispred vas. Potaknite vanjskog promatrača da procijeni vaše pretpostavke oko podataka.
2. Ojačajte razumijevanje upravljanja podacima. Na webu ima dovoljno slobodnih izvora informacija, a mnoge organizacije nude seminare ili radionice za analizu podataka i poslovnu inteligenciju. Mnoga sveučilišta su dodali tečajeve za ovo plodno polje. Nastavite oštriti svoje vještine.
3. Pitajte sebe ili svoj tim, "Koje podatke trebamo donijeti ovu odluku?" Prečesto se oslanjaju na podatke pri ruci i zanemarimo potrebu traženja više podataka za dovršavanje slike.
4. Budite kritički svjesni razlike između korelacije i uzročnosti . Kao što je ranije opisano, zbunjujući ta dva potencijalno je opasna zamka za odlučivanje.
5. Kvaliteta - provjerite svoje podatke. Ako vaša tvrtka nema kvalitetu podataka ili predanost upravljanja glavnim podacima, uložite vrijeme da biste procijenili svoje podatke zbog očitih pogrešaka, uključujući dvostruke, nepotpune ili pogrešne zapise. Postoje mnoge komercijalno dostupne softverske aplikacije ili za podršku ovoj aktivnosti, a mnoge tvrtke se bave stručnjacima stručnjaka za podatke kako bi ispitali i ocijenili kvalitetu podataka. Također, razmislite o vanjskim pružateljima usluga koji vam mogu pomoći u čišćenju podataka. Važno je da se usredotočite na stalno poboljšanje kvalitete vaših podataka.
6. Savjetujte se za jaču kvalitetu podataka i napore za upravljanje u vašoj tvrtki. Ovaj je rad često bio domena IT-a ili tehničkih stručnjaka, no podaci mogu poslužiti kao strateška prednost. Svaki upravitelj mora brinuti o sposobnosti tvrtke da bolje iskoristi podatke za donošenje odluka i izvršavanje strategije .
7. Dodajte tehničku i podatkovnu pamet talent za svoj tim. Odjeli za prodaju i marketing shvaćaju moć angažiranja pojedinaca osposobljen za najnovije tehnologije i sposobni za navigaciju mnogih izazova s podacima navedenim u ovom članku. Tehnologija i podaci više nisu domena ni odgovornost jedne funkcije u nekom poduzeću.
Donja linija:
Tvrtke i menadžeri koji nauče iskoristiti podatke za poboljšanje odlučivanja, osvojit će na tržištu. Ove će organizacije moći nadzirati i reagirati na promjenjive uvjete i nove potrebe kupaca brže nego što njihovi podaci izazivaju konkurente. Oni će biti prvi koji će prikupiti uvide iz dijaloga društvenih medija, a oni će pobijediti u borbi za poznavanje i privlačenje kupaca na dubljoj razini - sve na temelju podataka. Ovo nije hir, već nova stvarnost upravljanja i natjecanja u današnjem svijetu. Samo pazite na zamke na ovom putovanju.