Uloga naučnika podataka je u velikoj potražnji sa projektovanim nedostacima u ovoj novoj, važnoj ulozi koja se očekuje godinama.
Organizacije troše bogatstvo svake godine instaliranje softvera za snimanje, čuvanje i analizu podataka. Odeljenja za marketing su sve više ispunjena tehničkim stručnjacima koji se bave pitanjima na račun kreativnih uloga.
Svijet poslovanja je svijest fokusiran na podatke, ali je važno prepoznati da podaci nisu sami sebi cilj. Kao i sve ostalo koje se oslanjamo na naš rad, podaci su alat ispunjeni obećanjem. U pravim rukama sa pravilnim pristupima, potencijal za podatke koji podržavaju donošenje odluka je izuzetan.
Međutim, nemojte se pretvarati u pogrešno uvjerenje da je sticanje i analiza podataka bez rizika. Pomerimo malo poliranja ideje podataka kao poslovnog spasitelja i pomognemo identifikovanju nekih potencijalnih zamki koje ovaj novi resurs predstavlja za sve nas.
Upozorenje je predrasude.
6 Veliki izazovi Menadžeri i organizacije suočavaju se s podacima:
1. Kvalitet podataka je često loš. Iako smo navikli na razmišljanje o kvalitetu u kontekstu fizičkih predmeta ili proizvoda, ispostavlja se da je kvalitet podataka materijalno pitanje za svaku firmu u isto vreme.
Podaci koji se čuvaju u struktuiranim bazi podataka ili spremišta često su nepotpuni, nekonzistentni ili zastareli. Verovatno ste bili na prijemu jednostavnog primera problema sa kvalitetom podataka.
Većina nas se može vratiti na primanje duplih pošiljki od prodavaca upućenih na nešto drugačije ili radikalno različite verzije našeg stvarnog imena.
Baza podataka prodavca sadrži duplicirane podatke sa našom adresom i različitim, često pogrešnim naznakama ili varijacijama našeg imena. Mi recikliramo duplikat pošte kao đubre, a prodavač pretrpi višak troškova u vidu štampanja i slanja svih zbog jednostavnog problema sa kvalitetom podataka. Ovu grešku dopunite mnogim stotinama ili hiljadama zapisa i ova malvera greška u kvalitetu podataka postaje skupa.
Pitanje kvaliteta podataka postaje važno jer težimo odlučivanju o strategijama, tržištima i marketingu u skoro realnom vremenu. Iako softver i rješenja postoje kako bi se pomoglo praćenju i poboljšanju kvaliteta strukturiranih (formatiranih) podataka, stvarno rješenje je značajna posvećenost organizacije za tretiranje podataka kao vrijedne imovine. U praksi to je teško postići i zahteva izuzetnu disciplinu i podrška rukovodstvu.
2. Praktično se udavljamo u podacima. Podaci su svuda u organizaciji. Razmotrite podatke o kupcima. Većina organizacija je postala stručna u hvatanju informacija o kupcima i perspektivama.
- Marketing prikuplja podatke od ljudi koji prisustvuju živim ili web događajima ili koji prenose sadržaj.
- Rukovodioci koriste podatke za podršku ili definisanje novih strategija .
- Prodaja prikuplja podatke o kupcima uključenim u proces prodaje.
- Korisnička podrška obuhvata informacije o pozivima i interakcijama za ćaskanje.
- Rukovodni tim izvlače podatke i ključne pokazatelje za kartografske karte.
- Podaci o kupcima se koriste u računovodstvu za namene naplate i od strane timova za kvalitet i korisnike za praćenje zadovoljstva potrošača .
Podatke o klijentima prikupljamo u različitim softverskim sistemima, a podatke čuvamo u raznim spremištima podataka. Jedna firma Global Fortune 100 prepoznala je čak 10 procenata svojih podataka o kupcima, a zaposleni na svojim računarima u tabelama održali su lokalno. Druga organizacija redovno anketira svoje prodajne predstavnike za podatke o poslovnoj kartici pre pokretanja marketinških kampanja.
Kao i morski mornar koji je ušao u čamac za čamac nakon što je njegov brod potopljen, voda je svuda, ali ne kapljica za piće.
Imamo isti fenomen u našem poslovanju. Podaci su svuda, a sve više podataka dostupni su iz socijalnih i pretraživanja u realnom vremenu. Ako podaci nisu lako dostupni ili, ako imamo duplirane ili nepotpune podatke, ne možemo ga iskoristiti za svoju namjenu.
Sve više organizacije integrišu svoje različite softverske aplikacije i pojednostavljuju proces sakupljanja i sakupljanja podataka širom preduzeća. Međutim, uz kvalitet podataka, ovaj napor je skup, dugotrajan i nikad se ne završava.
3. Količina podataka raste. Sve više i više podataka čine tempo koji je teško shvatiti. Stručnjaci sugerišu da svake dve godine (i skupljanje) stvaramo više podataka nego što je postojalo na planeti zemlji za čitavu civilizaciju.
Većina ovih novih podataka nije struktuirana, u poređenju sa onom vrstom podataka koja je uredno uneta u našu aplikaciju za softver i bazu podataka. Na primer, svi tweetovi o vašem proizvodu ili brendu predstavljaju potencijalno bogatstvo uvida, ipak ovi podaci nisu strukturirani, povećavaju složenost snimanja i analiziranja. Iako postoje brojne softverske ponude koje pomažu u ovom izazovu, nestrukturirani podaci predstavljaju novi torrent sirovina za obradu, uz sve inherentne složenosti i pitanja kvaliteta o kojima se govori u ovom članku.
4. Otpad, smetlište. Softver za analizu podataka je jednako dobar kao i podaci koji ga prenose. Uobičajeni thread u ovom pitanju korištenja podataka za prednost je kvalitet. Iako mnoge firme investiraju značajne dolare u moćne nove aplikacije za slanje podataka, haring prljavih podataka dovodi do pogrešnih odluka. Pazite da slepo poverujete u izlazak iz napora za analizu podataka. Morate biti sigurni da možete verovati podatcima koji se koriste u analizi.
5. Prihvatamo rezultate analize podataka kao konačne, ali to nije. U stvarnosti, analiza podataka najčešće pokazuje korelaciju, a ne uzročnost! Lako je upasti u zamku povjerenja u izlaz podataka analiza i zbunjujuće korelacije sa uzročnom vezom.
Korelacija pokazuje vezu, ali ni na koji način ne znači da A uzrokuje B. Uspostavljanje uzročne veze je nirvana za donošenje tačnih, uvjerljivih odluka. Takođe je teško dokazati. Ako neusmjereno vjerujete u izlaz i pretpostavite uzročnu vezu tamo gdje nijedan ne postoji, vaše odluke će biti smrtonosne.
6. Naše kognitivne pristrasnosti se pojačavaju kada je u pitanju procjena podataka. Kao što je jedan mudar naučnik podataka jednom rekao: "Na kraju najkomplikovanije i sveobuhvatne analize podataka, ljudsko biće i dalje mora izvući zaključak i donijeti odluku." A kada dođemo do te tačke gdje moramo proceniti značenje analize podataka, naše pristrasnosti stupaju na snagu. Mnogi od nas imaju poverenje ili se oslanjaju na podatke koji podržavaju naše pozicije i očekivanja i potiskuju podatke koji rade suprotno. Takođe verujemo u podatke iz izvora koji nam se sviđaju ili se oslanjamo na podatke koji su najnoviji. Sve ove pristrasnosti doprinose izazovima i potencijalnim greškama iz naše analize podataka.
Kako početi da ukrotiš podatke za Vašu upotrebu kao menadžer:
Razvijanje strategije za podacima na nivou preduzeća je od ključnog značaja za svaki posao, ali izvan okvira ovog članka. Umjesto toga, ovdje je sedam ideja koje možete koristiti kao menadžer da biste poboljšali korištenje podataka u svakodnevnom odlučivanju.
1. Prepoznati i ublažiti potencijal pristrasnosti . Potražite podatke koji proširuju sliku ili sukob sa podacima ispred vas. Podstaknite spoljašnjeg posmatrača da proceni vaše pretpostavke oko podataka.
2. Ojačajte svoje razumevanje upravljanja podacima. U Vebu je puno besplatnih izvora informacija, a mnoga organizacija nudi seminare ili radionice o analitici podataka i poslovnoj inteligenciji. Mnogi univerziteti su dodali kurseve za ovo naporno polje. Nastavite sa oštrim veštinama.
3. Pitajte sebe ili vaš tim, "Koje podatke treba da donosimo ovu odluku?" Često se oslanjamo na podatke koji se nalaze na raspolaganju i ignorišemo potrebu traženja više podataka za kompletiranje slike.
4. Budite kritički svesni razlike između korelacije i uzročnosti . Kao što je ranije opisano, zbunjujuća ova dva predstavljaju potencijalno opasnu zamku za donošenje odluka.
5. Kvalitet - provjerite svoje podatke. Ako vaša firma nema kvalitet podataka ili obavezu upravljanja glavnim podacima, uložite vrijeme da procijenite svoje podatke za očigledne greške, uključujući duplikate, nekompletne ili pogrešne zapise. Postoji mnogo komercijalno dostupnih softverskih aplikacija ili podrška ovoj aktivnosti, a mnoge firme koriste stručnost stručnjaka za podatke kako bi upitali i procijenili kvalitet podataka. Takođe, razmotrite spoljne pružatelje usluga koji mogu pomoći u čišćenju podataka za vas. Važno je fokusirati na kontinuirano poboljšavanje kvaliteta vaših podataka.
6. Pozivajte se na jači kvalitet podataka i upravljačke napore u vašoj firmi. Ovaj rad je često bio domen IT ili tehničkih stručnjaka, ali podaci imaju potencijal da posluže kao strateška imovina. Svaki menadžer mora da se brine o sposobnosti njihove firme da bolje iskoristi podatke za donošenje odluka i izvršenje strategije .
7. Dodajte tehničke i talentirane podatke za vaš tim. Odeljenja prodaje i marketinga shvataju moć angažovanja pojedinaca koji su kvalifikovani u najnovijim tehnologijama i kompetentni su da upravljaju mnogim izazovima izloženim u ovom članku. Tehnologija i podaci više nisu domen ili odgovornost jedne funkcije u preduzeću.
Bottom Line:
Firme i menadžeri koji će naučiti da koriste podatke za poboljšanje donošenja odluka dobit će na tržištu. Ove organizacije će moći brže nadgledati i odgovarati na promjene uslova i nastajuće potrebe klijenata nego što njihovi podaci osporavaju konkurente. Oni će biti prvi koji će saznati iz dijaloga o društvenim medijima i pobijediti bitku da znaju i angažuju klijente na dubljem nivou - sve na osnovu podataka. Ovo nije tada, već nova stvarnost upravljanja i takmičenja u današnjem svetu. Samo pazi na zamke na ovom putovanju.