6 Wyzwania Menedżerowie i organizacje stają twarzą w twarz z danymi

Pracujemy w świecie zorientowanym na dane. Menedżerowie są bombardowani danymi za pośrednictwem raportów, pulpitów i systemów. Regularnie przypomina nam się podejmowanie decyzji opartych na danych . Starsi liderzy ślinią się na obietnicy Big Data za rozwój przewagi konkurencyjnej , ale większość z nich stara się uzgodnić, co jest dużo mniej, opisać oczekiwane wymierne korzyści.

Rola naukowca danych jest gorąca, ponieważ przewidywane braki w tej nowej, ważnej roli spodziewane są od lat.

Organizacje wydają co roku fortunę instalując oprogramowanie do przechwytywania, przechowywania i analizy danych. Działy marketingowe są coraz bardziej wypełnione specjalistami, którzy znają się na danych, kosztem twórczych ról.

Świat biznesu to świat skoncentrowany na danych, ale ważne jest, aby uznać, że dane nie są celem samym w sobie. Podobnie jak wszystko, co czerpiemy z naszej pracy, dane są narzędziem wypełnionym obietnicą. W odpowiednich rękach, z właściwymi podejściami, potencjał danych do wspierania procesu decyzyjnego jest niezwykły.

Nie należy jednak ulegać fałszywemu przekonaniu, że pozyskiwanie i analizowanie danych nie wiąże się z ryzykiem. Poświęćmy trochę świeżości z idei danych jako zbawiciela biznesu i pomóżmy zidentyfikować niektóre potencjalne pułapki, które ten nowy zasób przedstawia dla nas wszystkich.

Ostrzegany jest przedramieniem.

6 Duże wyzwania Menedżerowie i organizacje stają twarzą w twarz z danymi:

1. Jakość danych jest często niska. Chociaż jesteśmy przyzwyczajeni do myślenia o jakości w kontekście obiektów fizycznych lub produktów, okazuje się, że jakość danych jest kwestią istotną dla każdej firmy przez cały czas.

Dane przechowywane w ustrukturyzowanych bazach danych lub repozytoriach są często niekompletne, niespójne lub nieaktualne. Prawdopodobnie znalazłeś się na końcu prostego przykładu problemu z jakością danych.

Większość z nas może sobie przypomnieć odbieranie duplikatów od marketerów zaadresowanych do nieco innych lub radykalnie odmiennych wersji naszej aktualnej nazwy.

Baza danych marketera zawiera zduplikowane rekordy z naszym adresem i różnymi, często błędnymi pisowniami lub odmianami naszej nazwy. Odzyskujemy zduplikowaną pocztę jako śmieci, a sprzedawca ponosi nadmiar kosztów w postaci drukowania i wysyłania wszystkich wiadomości ze względu na prosty problem z jakością danych. Wzmocnij ten błąd o setki lub tysiące rekordów, a ten niewielki błąd jakości danych staje się kosztowny.

Kwestia jakości danych ma coraz większe znaczenie, ponieważ staramy się podejmować decyzje dotyczące strategii, rynków i marketingu w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Chociaż istnieje oprogramowanie i rozwiązania, które pomagają monitorować i poprawiać jakość uporządkowanych (sformatowanych) danych, prawdziwym rozwiązaniem jest znaczące, organizacyjne zobowiązanie do traktowania danych jako cennego zasobu. W praktyce jest to trudne do osiągnięcia i wymaga wyjątkowej dyscypliny i wsparcia przywództwa.

2. Praktycznie toniemy w danych. Dane są wszędzie w organizacji. Weź pod uwagę dane klientów. Większość organizacji nauczyła się zdobywać informacje na temat klientów i potencjalnych klientów.

Przechowujemy dane klientów w różnych systemach oprogramowania i przechowujemy je w różnych repozytoriach danych. Jedna firma z rankingu Global Fortune 100 uznała nawet 10% swoich danych o klientach na miejscu, a pracownicy lokali na swoich komputerach w arkuszach kalkulacyjnych. Inna organizacja regularnie sprawdza przedstawicieli handlowych w zakresie danych wizytówek przed uruchomieniem kampanii marketingowych.

Podobnie jak oceaniczny żeglarz, który utknął w łodzi ratunkowej po zatopieniu swojego statku, wszędzie jest woda, ale ani kropli do picia.

W naszym biznesie mamy takie samo zjawisko. Dane są wszędzie, a coraz więcej danych jest dostępnych w kanałach społecznościowych i wyszukiwawczych w czasie rzeczywistym. Jeśli dane nie są łatwo dostępne lub, jeśli mamy zduplikowane lub niekompletne dane, nie jesteśmy w stanie wykorzystać ich w zamierzonym celu.

Coraz częściej organizacje integrują swoje odmienne aplikacje i upraszczają proces zbierania i agregowania danych w całym przedsiębiorstwie. Jednak wraz z jakością danych wysiłek ten jest kosztowny, czasochłonny i nigdy się nie kończy.

3. Wolumeny danych rosną. Robimy coraz więcej danych w tempie, które jest trudne do zrozumienia. Eksperci sugerują, że co dwa lata (i kurczenie się) tworzymy więcej danych niż istniało na Ziemi dla całej cywilizacji.

Większość tych nowych danych jest niestrukturalnych, w przeciwieństwie do tego rodzaju danych, które są starannie wprowadzane do naszego oprogramowania i aplikacji bazodanowych. Na przykład wszystkie tweety na temat Twojego produktu lub marki stanowią potencjalny skarb spostrzeżeń, ale dane te są nieustrukturyzowane, co zwiększa złożoność przechwytywania i analizowania. Chociaż istnieje wiele ofert oprogramowania, które mogą pomóc w sprostaniu temu wyzwaniu, dane niestrukturalne reprezentują nowy torrent surowca do przetwarzania, z wszystkimi nieodłącznymi problemami złożoności i jakości omówionymi w tym artykule.

4. Wrzucanie śmieci, wyrzucanie. Oprogramowanie analityczne danych jest tak dobre, jak dane je zasilające. Wspólnym tematem w tym numerze wykorzystywania danych na korzyść jest jakość. Podczas gdy wiele firm inwestuje znaczące dolary w potężne nowe aplikacje do przeglądania danych, chrupanie brudnych danych prowadzi do błędnych decyzji. Uważaj na ślepe zaufanie do wyników prób analizy danych. Musisz mieć pewność, że możesz ufać danym użytym w analizie.

5. Przyjmujemy wyniki analiz danych jako rozstrzygające, ale tak nie jest. W rzeczywistości analiza danych najczęściej pokazuje korelację, a nie przyczynowość! Łatwo wpaść w pułapkę ufania wynikom analiz danych i mylącej korelacji z przyczynowością.

Korelacja pokazuje związek, ale w żaden sposób nie implikuje, że A powoduje B. Ustanowienie związku przyczynowego to nirwana do podejmowania trafnych, wnikliwych decyzji. Jest to również niezwykle trudne do udowodnienia. Jeśli nadmiernie ufasz wynikowi i zakładasz związek przyczynowy tam, gdzie go nie ma, twoje decyzje będą fatalnie błędne.

6. Nasze błędy poznawcze są wzmacniane, jeśli chodzi o ocenę danych. Jeden z mądrych naukowców danych, kiedy zaintonował: "Pod koniec najbardziej skomplikowanej i wyczerpującej analizy danych człowiek wciąż musi wyciągnąć wnioski i podjąć decyzję." A kiedy dojdziemy do tego punktu, w którym musimy ocenić znaczenie analizy danych, nasze uprzedzenia wchodzą w grę. Wielu z nas ma skłonność do ufania lub polegania na danych, które wspierają nasze stanowiska i oczekiwania oraz tłumią dane, które są przeciwne. Ufamy również danych ze źródeł, które lubimy, lub polegamy na danych, które są najnowsze. Wszystkie te uprzedzenia przyczyniają się do wyzwań i możliwości błędów w naszych analizach danych.

Jak rozpocząć oswajanie danych do wykorzystania jako menedżer:

Opracowanie strategii danych dla całej firmy ma kluczowe znaczenie dla każdej firmy, ale wykracza poza zakres tego artykułu. Zamiast tego, oto siedem pomysłów, których możesz użyć jako menedżera, aby poprawić wykorzystanie danych w codziennym procesie decyzyjnym.

1. Rozpoznawać i łagodzić potencjalne błędy . Poszukuj danych, które poszerzają obraz lub konflikty z danymi przed tobą. Zachęć zewnętrznego obserwatora do oceny swoich założeń dotyczących danych.

2. Wzmocnij zrozumienie zarządzania danymi. Istnieje wiele bezpłatnych źródeł informacji w Internecie, a wiele organizacji oferuje seminaria lub warsztaty na temat analityki danych i analizy biznesowej. Wiele uniwersytetów dodało kursy dla tej dynamicznie rozwijającej się dziedziny. Kontynuuj wyostrzanie swoich umiejętności.

3. Zapytaj siebie lub swój zespół, "Jakie dane są potrzebne, aby podjąć tę decyzję?" Zbyt często polegamy na danych i ignorujemy potrzebę szukania więcej danych, aby ukończyć zdjęcie.

4. Bądź krytycznie świadomy różnicy między korelacją a przyczyną . Jak wspomniano wcześniej, pomylenie tych dwóch jest potencjalnie niebezpieczną pułapką dla podejmowania decyzji.

5. Jakość - sprawdź swoje dane. Jeśli Twoja firma nie ma zobowiązania dotyczącego jakości danych lub zarządzania danymi podstawowymi, poświęć czas na ocenę danych pod kątem oczywistych błędów, w tym duplikatów, niekompletnych lub błędnych zapisów. Istnieje wiele komercyjnie dostępnych aplikacji lub wspierających tę działalność, a wiele firm korzysta z wiedzy eksperckiej w zakresie danych, aby sprawdzać i oceniać jakość danych. Weź również pod uwagę zewnętrznych dostawców usług, którzy mogą pomóc w oczyszczeniu danych za Ciebie. Co ważne, skup się na ciągłej poprawie jakości twoich danych.

6. Opowiedz się za lepszą jakością danych i staraniami zarządczymi w twojej firmie. Ta praca często była domeną informatyków lub specjalistów technicznych, ale dane mogą potencjalnie służyć jako atut strategiczny. Każdy menedżer musi dbać o zdolność swojej firmy do lepszego wykorzystania danych do podejmowania decyzji i realizacji strategii .

7. Dodaj talent techniczny i umiejętności do danych do swojego zespołu. Działy sprzedaży i marketingu rozumieją moc angażowania osób wykwalifikowanych w najnowsze technologie i kompetentnych w poruszaniu się w wielu wyzwaniach związanych z danymi przedstawionych w tym artykule. Technologia i dane nie są już domeną ani odpowiedzialnością jednej funkcji w przedsiębiorstwie.

The Bottom Line:

Firmy i menedżerowie, którzy nauczyli się wykorzystywać dane do lepszego podejmowania decyzji, wygrywają na rynku. Organizacje te będą w stanie monitorować i reagować na zmieniające się warunki i pojawiające się potrzeby klientów szybciej niż ich dane kwestionują konkurencję. Będą pierwszymi, którzy zdobędą wgląd w dialog w mediach społecznościowych i wygrają bitwę, aby poznać i zaangażować klientów na głębszym poziomie - wszystko oparte na danych. To nie jest moda, ale raczej nowa rzeczywistość zarządzania i współzawodnictwa w dzisiejszym świecie. Tylko uważaj na pułapki w tej podróży.