6 Pengurus dan Organisasi Cabaran Data Hadapi

Kami bekerja di dunia yang berpusatkan data. Pengurus dihujani dengan data melalui laporan, papan pemuka, dan sistem. Kami sentiasa diingatkan untuk membuat keputusan berasaskan data. Pemimpin-pemimpin kanan memelihara janji Big Data untuk membangunkan persaingan yang kompetitif, namun yang paling perjuangan untuk menyepakati apa itu, lebih kurang menggambarkan faedah ketara yang diharapkan.

Peranan saintis data adalah dalam permintaan panas dengan kekurangan yang dijangkakan dalam peranan yang semakin penting ini yang dijangka bertahun-tahun. Organisasi menghabiskan banyak nasib setiap tahun memasang perisian untuk menangkap, menyimpan dan menganalisis data. Jabatan pemasaran semakin dipenuhi dengan profesional teknikal dan bijak data dengan mengorbankan peranan kreatif.

Dunia perniagaan adalah dunia yang berfokus pada data, namun penting untuk menyedari bahawa data bukanlah akhir untuk dirinya sendiri. Seperti segala yang kita ambil dalam kerja kita, data adalah alat yang dipenuhi dengan janji. Di tangan kanan dengan pendekatan yang betul, potensi data untuk menyokong pengambilan keputusan adalah luar biasa.

Walau bagaimanapun, jangan tertipu dengan kepercayaan palsu bahawa memperoleh dan menganalisis data tanpa risiko. Mari menggosok sedikit dari pemikiran idea data sebagai penyelamat perniagaan dan membantu mengenal pasti beberapa potensi yang terdapat sumber daya baru ini untuk kita semua.

Diperkenalkan terlebih dahulu.

Kualiti Data Miskin

Walaupun kita biasa memikirkan kualiti dalam konteks objek atau produk fizikal, ternyata kualiti data adalah isu penting untuk setiap firma sepanjang masa. Data yang disimpan dalam pangkalan data berstruktur atau repositori sering tidak lengkap, tidak konsisten atau tidak tepat. Anda mungkin telah menerima contoh mudah mengenai isu kualiti data.

Kebanyakan kita boleh mengingat menerima surat pendua daripada pemasar yang dialamatkan kepada versi yang berbeza atau radikal berbeza dari nama sebenarnya kita. Pangkalan data pemasar mengandungi rekod pendua dengan alamat kami dan berbeza, ejaan yang sering salah atau variasi nama kami. Kami mengitar semula surat duplikat sebagai sampah, dan pemasar menanggung kos berlebihan dalam bentuk percetakan dan pengeposan semua disebabkan oleh isu kualiti data mudah. Menguatkan kesilapan ini oleh beratus-ratus atau ribuan rekod dan kesilapan kualiti data kecil ini bertukar mahal.

Isu kualiti data semakin penting ketika kami berusaha untuk membuat keputusan mengenai strategi, pasar, dan pemasaran dalam waktu dekat. Walaupun perisian dan penyelesaian wujud untuk membantu memonitor dan meningkatkan kualiti data berstruktur (diformat), penyelesaian sebenar adalah penting, komitmen seluruh organisasi untuk merawat data sebagai aset yang bernilai. Dalam praktiknya, ini sukar dicapai dan memerlukan disiplin yang luar biasa dan sokongan kepimpinan.

Tenggelam dalam Data

Data adalah di mana-mana dalam organisasi. Pertimbangkan data pelanggan. Kebanyakan organisasi telah menjadi mahir dalam menangkap maklumat mengenai pelanggan dan prospek.

• Pemasaran mengumpul data dari orang yang menghadiri acara secara langsung atau web atau yang memuat kandungan.
• Eksekutif menggunakan data untuk menyokong atau mentakrifkan strategi baru.
• Jualan mengumpul data mengenai pelanggan yang terlibat dalam proses jualan.
• Sokongan Pelanggan menangkap maklumat mengenai panggilan dan berbual.
• Pasukan pengurusan menggunakan data dan metrik utama untuk kad skor.
• Data pelanggan digunakan dalam perakaunan untuk tujuan pengebilan dan oleh pasukan kualiti dan pelanggan untuk memantau kepuasan pelanggan.

Kami menangkap maklumat pelanggan dalam pelbagai sistem perisian yang berbeza, dan kami menyimpan data dalam pelbagai repositori data. Satu firma Global Fortune 100 yang diiktiraf sebanyak 10 peratus daripada data pelanggan mereka diadakan secara tempatan oleh pekerja di komputer mereka dalam spreadsheet. Satu lagi organisasi kerap mengundi wakil jualan mereka untuk data kad perniagaan sebelum menjalankan kempen pemasaran.

Sama seperti pelayar laut yang terdampar di bot penyelamat selepas kapalnya tenggelam, ada air di mana-mana, tetapi tidak setetes untuk diminum. Kami mempunyai fenomena yang sama dalam perniagaan kami. Data di mana-mana dan semakin banyak data tersedia dari suapan sosial dan carian dalam masa nyata. Jika data tidak mudah diakses atau, jika kami mempunyai data pendua atau tidak lengkap, kami tidak dapat memanfaatkannya untuk tujuannya.

Semakin organisasi menyatukan aplikasi perisian yang berbeza dan mempermudah proses mengumpul dan mengagregasikan data di seluruh perusahaan. Walau bagaimanapun, dengan kualiti data, usaha ini mahal, memakan masa dan tidak pernah berakhir.

Volum Data Berkembang

Kami membuat lebih banyak data pada kadar yang sukar difahami. Pakar mencadangkan bahawa setiap dua tahun (dan mengecut) kami mencipta lebih banyak data daripada wujud di planet bumi untuk semua tamadun.

Kebanyakan data baru ini tidak berstruktur, berbanding jenis data yang dimasukkan dengan rapi ke dalam perisian dan aplikasi pangkalan data kami. Contohnya, semua tweet mengenai produk atau jenama anda mewakili potensi pengetahuan berharga, namun data ini tidak tersusun, meningkatkan kerumitan menangkap dan menganalisisnya. Walaupun terdapat banyak tawaran perisian untuk membantu dengan cabaran ini, data yang tidak berstruktur mewakili bahan mentah baru untuk proses pemprosesan, dengan semua isu kompleksiti dan kualiti yang dibincangkan.

Sampah-Sampah, Sampah-Sampah

Perisian analitik data hanya sekadar sebagai data memberi makan. Benang bersama dalam isu ini memanfaatkan data untuk kelebihannya adalah kualiti. Walaupun banyak firma melabur dolar yang signifikan dalam aplikasi yang mengejut data baru yang kuat, mengkritik data kotor menyebabkan keputusan yang cacat. Berhati-hati dengan mempercayai keluaran hasil analisa data. Anda mesti yakin bahawa anda boleh mempercayai data yang digunakan dalam analisis.

Analisis Data Tidak Berkesinambungan

Kami menerima output analisis data sebagai muktamad, tetapi tidak. Pada kenyataannya, analisis data yang paling sering memaparkan korelasi, bukan penyebabnya! Ia mudah terjerat ke dalam perangkap untuk mempercayai keluaran analisis data dan mengelirukan korelasi dengan sebab.

Korelasi mempamerkan hubungan, tetapi ia sama sekali tidak menunjukkan bahawa penyebab A. Membina hubungan kausal adalah nirvana untuk membuat keputusan yang tepat dan berwawasan. Ia juga amat sukar untuk dibuktikan. Sekiranya anda secara aman mempercayai suatu output dan menganggap hubungan sebab akibat di mana tidak ada, keputusan anda akan dilupakan secara salah.

Amplified Biases

Kecenderungan kognitif kami diperkuat ketika menilai data. Sebagai seorang saintis data bijak yang pernah terkutuk, "Pada akhir analisis data yang paling rumit dan lengkap, seorang manusia masih perlu membuat kesimpulan dan membuat keputusan." Dan apabila kita mencapai titik di mana kita perlu menilai makna analisis data, kecenderungan kita mula bermain. Ramai di antara kita cenderung untuk mempercayai atau bergantung pada data yang menyokong kedudukan dan harapan kita dan menekan data yang bertentangan. Kami juga mempercayai data daripada sumber yang kami suka atau, kami bergantung kepada data yang paling terkini.

Kesimpulan ini menyumbang kepada cabaran dan potensi kesilapan daripada analisis data kami.

Bagaimana Bermula untuk Menjadikan Data untuk Penggunaan Anda sebagai Pengurus

Membangunkan strategi data seluruh perusahaan adalah penting bagi setiap perniagaan, namun berada di luar skop artikel ini. Sebaliknya, terdapat tujuh idea yang boleh anda gunakan sebagai pengurus untuk meningkatkan penggunaan data anda dalam pembuatan keputusan harian anda.

Mengiktiraf Biases

Mengiktiraf dan mengurangkan potensi bias. Dapatkan data yang memperluaskan gambar atau konflik dengan data di hadapan anda. Galakkan pemerhati luaran untuk menilai andaian anda sekitar data.

Pengurusan Data

Memperkukuhkan pemahaman anda mengenai pengurusan data. Terdapat banyak sumber pandangan yang mendalam di web, dan banyak organisasi menawarkan seminar atau bengkel mengenai analisis data dan risikan perniagaan. Banyak universiti telah menambah kursus untuk bidang yang berkembang pesat ini. Terus mengasah kemahiran anda.

Data lengkap

Tanya diri anda atau pasukan anda, "Data apa yang kita perlukan untuk membuat keputusan ini?" Sering kali, kami bergantung pada data di tangan dan mengabaikan keperluan untuk mencari lebih banyak data untuk melengkapkan gambar.

Korelasi dan Penyebab

Berhati-hati dengan perbezaan antara korelasi dan penyebab. Seperti yang dijelaskan sebelum ini, membingungkan kedua-dua ini adalah perangkap yang berpotensi berbahaya untuk membuat keputusan.

Periksa Kualiti Data Anda

Jika firma anda tidak mempunyai kualiti data atau komitmen pengurusan data induk, melaburkan masa untuk menilai data anda untuk kesilapan yang jelas, termasuk rekod duplikat, tidak lengkap atau salah. Terdapat banyak aplikasi perisian yang tersedia secara komersil atau untuk menyokong aktiviti ini, dan banyak firma mengambil kepakaran pakar data untuk menilai dan menilai kualiti data. Juga, pertimbangkan penyedia perkhidmatan luar yang boleh membantu membersihkan data untuk anda. Yang penting, tumpuan terus meningkatkan kualiti data anda.

Kualiti Data

Peguambela untuk meningkatkan kualiti data dan usaha pengurusan di seluruh firma anda. Kerja ini selalunya menjadi domain IT atau profesional teknikal, namun data berpotensi untuk berfungsi sebagai aset strategik. Setiap pengurus perlu mengambil berat tentang keupayaan firma untuk meningkatkan data untuk membuat keputusan dan pelaksanaan strategi.

Bakat Teknikal dan Data-Savvy

Tambah bakat teknikal dan data-savvy kepada pasukan anda. Jabatan jualan dan pemasaran memahami kuasa untuk melibatkan individu yang mahir dalam teknologi terkini dan kompeten dalam menavigasi banyak cabaran data yang digariskan. Teknologi dan data bukan lagi domain atau tanggungjawab fungsi tunggal dalam perusahaan.

Garisan bawah

Firma dan pengurus yang belajar memanfaatkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik akan menang di pasaran. Organisasi-organisasi ini akan dapat memantau dan memberi respons kepada keadaan yang berubah-ubah, dan keperluan pelanggan baru muncul lebih cepat daripada data mereka yang mencabar pesaing. Mereka akan menjadi yang pertama untuk mendapatkan pandangan dari dialog media sosial, dan mereka akan memenangi pertempuran untuk mengetahui dan melibatkan pelanggan pada tahap yang lebih mendalam-semua berdasarkan data. Ini bukan fad, tetapi merupakan realiti baru untuk mengurus dan bersaing dalam dunia hari ini.

Hanya berjaga-jaga untuk perangkap dalam perjalanan ini.