6 אתגרים מנהלים וארגונים פנים עם נתונים

אנחנו עובדים בעולם ממוקד נתונים. מנהלים מופצצים בנתונים באמצעות דוחות, לוחות מחוונים ומערכות. אנו מזכירים באופן קבוע לקבל החלטות מונחות נתונים. מנהיגים בכירים לרוקן את ההבטחה של נתונים גדולים לפיתוח יתרון תחרותי, אך המאבק ביותר להסכים על מה זה הרבה פחות לתאר את היתרונות המוחשיים הצפוי.

תפקידו של מדען הנתונים הוא ביקוש חם עם מחסור צפוי בתפקיד זה, חשוב וחשוב צפוי במשך שנים.

-> -

ארגונים מוציאים הון בכל שנה התקנת תוכנה כדי ללכוד, לאחסן ולנתח נתונים. מחלקות השיווק מתמלאות יותר ויותר באנשי מקצוע טכניים, בעלי ידע בנתונים על חשבון התפקידים היצירתיים.

עולם העסקים הוא עולם ממוקד נתונים, אך חשוב להכיר בכך שהנתונים אינם מטרה בפני עצמה. כמו כל דבר אחר שאנו מציירים בעבודתנו, הנתונים הם כלי מלא בהבטחה. בידיים הנכונות עם הגישות הנאותות, פוטנציאל הנתונים לתמיכה בקבלת החלטות הוא מדהים.

עם זאת, לא מקבלים רגוע לתוך האמונה שווא כי רכישת וניתוח נתונים ללא סיכון. בואו לשפשף קצת את פולנית את הרעיון של נתונים כמו מושיע העסקי ולסייע לזהות כמה מן החסרונות הפוטנציאליים המשאב החדש הזה מציג עבור כולנו.

מזהיר מראש.

6 Big Challenges מנהלים וארגונים עם הפנים נתונים:

1. איכות הנתונים היא לעתים קרובות ירודה. בזמן שאנו רגילים לחשוב על איכות בהקשר של חפצים או מוצרים פיזיים, מתברר איכות הנתונים היא בעיה מהותית עבור כל חברה כל הזמן.

הנתונים המאוחסנים במסדי נתונים או במאגרים מובנים הם לעתים קרובות לא מלאים, לא עקביים או לא מעודכנים. סביר להניח שאתה כבר על סוף מקבל דוגמה פשוטה של ​​בעיה באיכות הנתונים.

רובנו יכולים להיזכר קבלת דיוור כפולים משווקים התייחסו לגרסאות שונות במקצת או שונה לחלוטין של השם האמיתי שלנו.

מסד הנתונים של המשווק מכיל רשומות כפולות עם הכתובת שלנו ואיותים שונים או שונים של שגיאות או בשונות של השם שלנו. אנחנו ממחזרים את הדואר הכפול כמו זבל, ואת משווק incurs עלויות עודפות בצורה של הדפסה ושליחת כל בשל בעיה פשוטה איכות הנתונים. להגביר את הטעות הזו על ידי מאות או אלפי רשומות שונות שגיאה זו נתונים קטנים הופכת יקר.

הנושא של איכות הנתונים גדל חשיבות כפי שאנו שואפים לקבל החלטות על אסטרטגיות, שווקים ושיווק בזמן אמת כמעט. בעוד תוכנה ופתרונות קיימים כדי לעזור לפקח ולשפר את איכות הנתונים מובנים (מעוצב), הפתרון האמיתי הוא מחויבות משמעותית, הארגון כולו לטיפול בנתונים כנכס יקר.בפועל, זה קשה להשיג ודורש משמעת יוצאת דופן ותמיכה למנהיגות.

2. אנחנו כמעט טובעים בנתונים. הנתונים נמצאים בכל מקום בארגון. שקול נתוני לקוחות. רוב הארגונים הפכו מיומנים ב לכידת מידע על לקוחות פוטנציאליים.

• שיווק אוספת נתונים מאנשים שמגיעים לאירועים חיים או באינטרנט או מי מוריד תוכן.
• מנהלים משתמשים בנתונים כדי לתמוך או להגדיר אסטרטגיות חדשות.
• מכירות אוספות נתונים על לקוחות המעורבים בתהליך המכירה.
• תמיכת לקוחות לוכדת מידע על שיחות ואינטראקציות צ'אט.
• צוותי הניהול מתבססים על נתונים וערכי מפתח עבור כרטיסי ניקוד.
• נתוני הלקוח משמשים בחשבונאות למטרות חיוב ועל ידי צוותי איכות ותובנות לקוחות לניטור שביעות רצון הלקוחות.

אנו ללכוד מידע על לקוחות במגוון של מערכות תוכנה שונות, ואנו לאחסן את הנתונים במגוון של מאגרי נתונים. חברה אחת של Global Fortune הכירה עד 10 אחוזים מנתוני הלקוחות שלהם הוחזקה באופן מקומי על ידי עובדים במחשבים שלהם בגליונות אלקטרוניים. ארגון אחר סוקר באופן קבוע את נציגי המכירות שלהם עבור נתוני כרטיס ביקור לפני הפעלת קמפיינים שיווקיים. דומה מאוד למים היוצאים מן הים, שנסע בסירת הצלה לאחר שספינתו שקעה, יש מים בכל מקום, אבל לא טיפה לשתות.

יש לנו את אותה תופעה בעסקים שלנו. הנתונים נמצאים בכל מקום, ויותר ויותר נתונים זמינים מהזנות חברתיות וחיפושיות בזמן אמת. אם הנתונים אינם נגישים בקלות, או אם יש לנו נתונים כפולים או לא מלאים, אין באפשרותנו למנף אותה למטרה המיועדת.

ארגונים הולכים וגדלים משלבים את יישומי התוכנה השונים שלהם ומפשטים את תהליך איסוף הנתונים וצבירתם ברחבי הארגון. יחד עם איכות הנתונים, עם זאת, מאמץ זה הוא יקר, זמן רב וזה אף פעם לא נגמר.

3. כמויות הנתונים גדלות.

אנחנו עושים יותר ויותר נתונים בקצב שקשה להבין. מומחים מראים כי כל שנתיים (ומתכווצות) אנו יוצרים נתונים יותר מאשר היה קיים על כדור הארץ לכל הציוויליזציה. רוב הנתונים החדשים הללו הם בלתי מובנים, לעומת סוג זה של נתונים, כי הוא נכנס יפה לתוך התוכנה שלנו ויישומי מסד נתונים. לדוגמה, כל הטוויטים על המוצר או המותג שלך מייצגים אוצר פוטנציאלי של תובנות, אך נתונים אלה הם בלתי מובנים, מה שמגדיל את המורכבות של לכידת וניתוח. אמנם יש הצעות תוכנה רבות כדי לעזור עם האתגר הזה, הנתונים הלא מובנים מייצג זרם חדש של חומר גלם לעיבוד, עם כל המורכבות הטבועה בעיות איכות דנו במאמר זה.

4. אשפה- in, זבל- out.

נתונים אנליטיים נתונים רק טוב כמו הנתונים להאכיל אותו. חוט משותף בנושא זה של מינוף נתונים עבור היתרון הוא איכות. בעוד חברות רבות משקיעות דולרים משמעותיים ביישומי גריסה חדשים של נתונים, גריסה של נתונים מלוכלכים מובילה להחלטה לקויה.היזהר בעיוורון אמון פלט של מאמצי ניתוח נתונים. אתה חייב להיות בטוח שאתה יכול לסמוך על הנתונים המשמשים בניתוח. 5. אנחנו מקבלים את התפוקה של ניתוח נתונים כמחמירים, אבל זה לא.

במציאות, ניתוח נתונים מציג לרוב קורלציה, לא סיבתיות! קל ליפול למלכודת של אמון פלט של מנתח נתונים מבלבל מתאם עם סיבתיות. המתאם מציג מערכת יחסים, אבל זה בשום אופן לא מרמז כי גורם ב. יצירת מערכת יחסים סיבתית היא נירוונה לקבלת החלטות מדויקות, תובנה. זה גם קשה מאוד להוכיח. אם אתם סומכים על תפוקה ומניחים יחסים סיבתיים שבהם לא קיימים, ההחלטות שלכם יהיו פגומות באופן אנוש.

6. ההטיות הקוגניטיביות שלנו מוגברות כשמדובר בהערכת נתונים. <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<> כי הנקודה שבה אנחנו צריכים להעריך את המשמעות של ניתוח נתונים, הטיות שלנו להיכנס לפעולה. רבים מאיתנו נוטים לסמוך או להסתמך על נתונים התומכים בעמדות ובציפיות שלנו ולדכא נתונים שעושים את ההפך. אנו גם סומכים על נתונים ממקורות שאנו אוהבים או, אנו מסתמכים על נתונים שהם האחרונים. כל ההטיות הללו תורמות לאתגרים ולפוטנציאל הטעויות של ניתוח הנתונים שלנו.

כיצד להתחיל לאלף את הנתונים עבור השימוש שלך כמנהל: פיתוח אסטרטגיית נתונים ארגונית הוא קריטי עבור כל עסק, אך הוא מעבר להיקף של מאמר זה. במקום זאת, הנה שבעה רעיונות שבהם תוכל להשתמש כמנהל כדי לשפר את השימוש שלך בנתונים בקבלת ההחלטות היומיומית שלך. 1. להכיר ולהפחית את הפוטנציאל של הטיות . חפש נתונים המרחיבים את התמונה או מתנגשים בנתונים שלפניך. עודד משקיף חיצוני להעריך את ההנחות שלך סביב נתונים.

2. לחזק את ההבנה של ניהול נתונים.

ישנם מקורות רבים של תובנות בחינם באינטרנט, וארגונים רבים מציעים סמינרים או סדנאות על ניתוח נתונים ואינטליגנציה עסקית. אוניברסיטאות רבות הוסיפו קורסים עבור שדה זה פורחת. המשך לחדד את היכולות שלך.

3. שאל את עצמך או את הצוות שלך, "איזה נתונים אנחנו צריכים כדי לקבל החלטה זו?"

לעתים קרובות מדי, אנו מסתמכים על הנתונים בהישג יד ומתעלמים מהצורך לחפש נתונים נוספים כדי להשלים את התמונה. 4. היו מודעים בצורה קריטית להבדל בין קורלציה וסיבתיות. כפי שתואר לעיל, מבלבל בין שני אלה הוא מכשול פוטנציאלי עבור קבלת החלטות.

5. איכות < בדוק את הנתונים שלך.

אם לחברה שלך אין איכות נתונים או מחויבות לניהול נתוני אב, השקיע את הזמן כדי להעריך את הנתונים שלך עבור שגיאות ברורות, כולל רשומות כפולות, לא שלמות או שגויות. ישנם יישומים רבים זמינים מסחרית או לתמוך בפעילות זו חברות רבות לצייר על המומחיות של מומחים נתונים לשאילתה ולהעריך את איכות הנתונים.כמו כן, שקול ספקי שירות חיצוניים שיכולים לעזור לנקות את הנתונים עבורך. חשוב לציין, להתמקד בשיפור מתמיד של איכות הנתונים. 6. עו"ד למאמצים חזקים יותר לאיכות ולניהול נתונים במשרד שלך.

עבודה זו היא לעתים קרובות התחום של IT או אנשי מקצוע טכניים, אך הנתונים יש פוטנציאל לשמש כנכס אסטרטגי. כל מנהל צריך לדאוג ליכולת של המשרד שלהם למנף טוב יותר נתונים לקבלת החלטות וביצוע אסטרטגיה. 7. הוסף כישרון טכני ומתמצא בנתונים לצוות שלך. מחלקות מכירה ושיווק מכירות את כוחם של אנשים המעוניינים בטכנולוגיות החדישות ביותר ומוכנים לנווט רבות מאתגרי הנתונים המתוארים במאמר זה. טכנולוגיה ונתונים אינם עוד תחום או אחריות של פונקציה אחת בארגון. השורה התחתונה:

חברות ומנהלים הלומדים למנף נתונים לקבלת החלטות משופרת ינצחו בשוק. ארגונים אלה יוכלו לעקוב אחר התנאים המשתנים ולצרכי הלקוחות המתעוררים מהר יותר מאשר הנתונים שלהם לערער על המתחרים. הם יהיו הראשונים ללקט תובנות מדיאלוג מדיה חברתית, והם ינצחו את הקרב כדי לדעת ולעסוק לקוחות ברמה עמוקה יותר, הכל מבוסס על נתונים. זה לא תחביב, אלא מציאות חדשה של ניהול והתחרות בעולם של היום. רק להיזהר על החסרונות במסע הזה.