6 Задач Менеджеры и организации сталкиваются с данными

6 Проблем Менеджеры и организации сталкиваются с данными
Содержание статьи:
Мы работаем в мире, ориентированном на данные. Менеджеры бомбардируются данными через отчеты, информационные панели и системы. Нам регулярно напоминают о принятии решений, основанных на данных. Старшие лидеры слюны с обещанием «Больших Данных» для развития конкурентного преимущества, но большинство из них пытается согласиться с тем, что гораздо менее описывает ожидаемые ощутимые выгоды.

Мы работаем в мире, ориентированном на данные. Менеджеры бомбардируются данными через отчеты, информационные панели и системы. Нам регулярно напоминают о принятии решений, основанных на данных. Старшие лидеры слюны с обещанием «Больших Данных» для развития конкурентного преимущества, но большинство из них пытается согласиться с тем, что гораздо менее описывает ожидаемые ощутимые выгоды.

Роль ученого-данных очень востребована с прогнозируемыми недостатками в этой новой важной роли, ожидаемой годами.

Организации тратят целое состояние каждый год на установку программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных. Маркетинговые отделы все чаще заполняются техническими специалистами, ориентированными на данные, за счет творческих ролей.

Мир бизнеса - это мир, ориентированный на данные, но важно признать, что данные не являются для него концом. Как и все остальное, что мы используем в нашей работе, данные - это инструмент, наполненный обещанием. В правильных руках с надлежащими подходами замечательный потенциал для данных для поддержки принятия решений.

Однако не увлекайтесь ложным убеждением, что получение и анализ данных без риска. Давайте попробуем отполировать идею данных как бизнес-спасителя и помочь выявить некоторые потенциальные проблемы, которые этот новый ресурс представляет для всех нас.

Предусмотрено предупреждение.

6 Руководители крупных предприятий и организации сталкиваются с данными:

1. Качество данных часто плохое. Хотя мы привыкли думать о качестве в контексте физических объектов или продуктов, выясняется, что качество данных является материальной проблемой для каждой фирмы все время.

Данные, хранящиеся в структурированных базах данных или репозиториях, часто являются неполными, непоследовательными или устаревшими. Вероятно, вы были на стороне приема простого примера проблемы с качеством данных.

Большинство из нас может вспомнить получение дублирующих рассылок от маркетологов, адресованных немного другим или радикально отличающимся версиям нашего фактического имени.

База данных маркетолога содержит дубликаты записей с нашим адресом и разными, часто ошибочными написаниями или вариациями нашего имени. Мы перерабатываем дублируемую почту как нежелательную, и маркетолог берет на себя избыточные расходы в виде печати и рассылки по всем вопросам из-за простой проблемы с качеством данных. Усильте эту ошибку многими сотнями или тысячами записей, и эта небольшая ошибка качества данных становится дорогостоящей.

Вопрос о качестве данных растет, поскольку мы стремимся принимать решения о стратегиях, рынках и маркетинге в ближайшем реальном времени. Хотя программное обеспечение и решения существуют, чтобы помочь контролировать и улучшать качество структурированных (отформатированных) данных, реальное решение является значительным, общесистемным обязательством рассматривать данные как ценный актив.На практике это трудно достичь и требует чрезвычайной дисциплины и поддержки руководства.

2. Мы практически тонем в данных. Данные повсюду в организации. Рассмотрите данные о клиентах. Большинство организаций стали опытными в сборе информации о клиентах и ​​перспективах.

  • Маркетинг собирает данные от людей, которые посещают живые или веб-мероприятия или скачивают контент.
  • Руководители используют данные для поддержки или определения новых стратегий.
  • Продажи собирают данные о клиентах, участвующих в процессе продаж.
  • Служба поддержки поддерживает информацию о звонках и взаимодействиях чата.
  • Команды управления используют данные и ключевые показатели для систем показателей.
  • Данные клиента используются для учета целей биллинга, а также для групп качества и понимания клиентов для мониторинга удовлетворенности клиентов.

Мы фиксируем информацию о клиентах в различных программных системах, и мы сохраняем данные в различных хранилищах данных. Одна глобальная фирма Fortune 100 признала 10 процентов своих данных о клиентах локально сотрудниками на своих компьютерах в электронных таблицах. Другая организация регулярно опроса своих торговых представителей для данных визитных карточек перед началом маркетинговых кампаний.

Как океанский матрос застрял в спасательной шлюпке после того, как его корабль затонул, везде есть вода, но не капля, чтобы пить.

У нас такое же явление в нашем бизнесе. Данные повсюду, и все чаще данные доступны из социальных и поисковых каналов в режиме реального времени. Если данные нелегко доступны или, если у нас есть дубликаты или неполные данные, мы не можем использовать его по назначению.

Все чаще организации интегрируют свои разрозненные программные приложения и упрощают процесс сбора и агрегирования данных по всему предприятию. Вместе с качеством данных, однако, эти усилия являются дорогостоящими, трудоемкими и никогда не заканчиваются.

3. Объемы данных растут. Мы делаем все больше и больше данных темпами, которые трудно понять. Эксперты полагают, что каждые два года (и сокращения) мы создаем больше данных, чем существовали на планете Земля для всей цивилизации.

Большинство этих новых данных неструктурированы по сравнению с такими типами данных, которые аккуратно введены в наше программное обеспечение и приложения баз данных. Например, все твиты о вашем продукте или бренде представляют собой потенциальную сокровищницу идей, но эти данные неструктурированы, что увеличивает сложность захвата и анализа. Несмотря на то, что для решения этой проблемы существует множество программных предложений, неструктурированные данные представляют собой новый поток сырья для обработки, со всеми присущими сложностью и проблемами качества, обсуждаемыми в этой статье.

4. Мусор, мусор. Аналитическое программное обеспечение данных так же хорошо, как и данные, подающие его. Общей проблемой в этом вопросе повышения эффективности использования данных является качество. В то время как многие фирмы инвестируют значительные доллары в мощные новые приложения для хрустания данных, хруст грязных данных приводит к ошибочным решениям.Остерегайтесь слепого доверия выводам результатов анализа данных. Вы должны быть уверены, что можете доверять данным, используемым в анализе.

5. Мы принимаем вывод анализа данных как неопровержимый, но это не так. В действительности анализ данных чаще всего демонстрирует корреляцию, а не причинность! Легко попасть в ловушку доверия к результатам анализа данных и запутанной корреляции с причинностью.

Корреляция демонстрирует отношения, но это никоим образом не означает, что причины А. Установление причинно-следственной связи - это нирвана для принятия точных, проницательных решений. Это также невероятно сложно доказать. Если вы чрезмерно доверяете выводам и принимаете причинно-следственную связь, где ни один не существует, ваши решения будут смертельно ошибочными.

6. Наши когнитивные предубеждения усиливаются, когда дело доходит до оценки данных. Как однажды сказал один мудрый ученый данных «В конце самого сложного и исчерпывающего анализа данных человек все еще должен сделать вывод и принять решение». И когда мы достигаем этот момент, когда мы должны оценить смысл анализа данных, наши предвзятости вступают в игру. Многие из нас склонны доверять или полагаться на данные, которые поддерживают наши позиции и ожидания и подавляют данные, которые делают наоборот. Мы также доверяем данным из источников, которые нам нравятся, или мы полагаемся на данные, которые являются самыми последними. Все эти предубеждения способствуют возникновению проблем и потенциальных ошибок при анализе данных.

Как приступить к приручению данных для вашего использования в качестве менеджера:

Разработка стратегии данных на уровне предприятия имеет решающее значение для каждого бизнеса, но выходит за рамки этой статьи. Вместо этого, вот семь идей, которые вы можете использовать в качестве менеджера для улучшения использования данных в ежедневном принятии решений.

1. Признать и смягчить потенциал предубеждений . Ищите данные, которые расширяют изображение или конфликтуют с данными перед вами. Поощряйте внешнего наблюдателя оценивать ваши предположения вокруг данных.

2. Укрепите понимание управления данными. В Интернете есть множество бесплатных источников информации, и многие организации предлагают семинары или семинары по аналитике данных и бизнес-аналитике. Многие университеты добавили курсы для этой быстро развивающейся области. Продолжайте повышать свои навыки.

3. Спросите себя или свою команду, «Какие данные нам нужны для принятия этого решения?» Слишком часто мы полагаемся на данные и игнорируем необходимость искать больше данных для завершения изображения.

4. Будьте в курсе разницы между корреляцией и причинностью . Как описано выше, смущение этих двух факторов является потенциально опасным явлением для принятия решений.

5. Качество проверьте свои данные. Если ваша фирма не имеет обязательства по управлению качеством данных или управлению основными данными, потратьте время, чтобы оценить ваши данные за очевидные ошибки, включая дубликаты, неполные или ошибочные записи. Существует много коммерчески доступных программных приложений или поддержка этой деятельности, и многие фирмы используют опыт экспертов по данным для запроса и оценки качества данных.Кроме того, рассмотрите сторонних поставщиков услуг, которые могут помочь очистить данные для вас. Важно обратить внимание на постоянное повышение качества ваших данных.

6. Пропагандируйте для повышения качества данных и усилий по управлению в вашей фирме. Эта работа часто была областью ИТ или технических специалистов, но данные могут служить стратегическим активом. Каждый менеджер должен заботиться о способности своей фирмы лучше использовать данные для принятия решений и исполнения стратегии.

7. Добавьте в свою команду технический талант и умение подбирать данные. Департаменты по продажам и маркетингу понимают способность привлекать специалистов, обладающих новейшими технологиями, и компетентны в навигации по многим проблемам, описанным в этой статье. Технология и данные больше не являются областью или ответственностью одной функции на предприятии.

Итог:

Фирмы и менеджеры, которые учатся использовать данные для улучшения принятия решений, выиграют на рынке. Эти организации смогут отслеживать и реагировать на изменяющиеся условия и возникающие потребности клиентов быстрее, чем их данные бросают вызов конкурентам. Они будут первыми, кто подберет идеи из диалога социальных сетей, и они выиграют битву, чтобы знать и привлекать клиентов на более глубоком уровне - все это основано на данных. Это не причуда, а скорее новая реальность управления и конкуренции в современном мире. Просто следите за подводными камнями в этом путешествии.