Vloga podatkovnega znanstvenika je v vročem povpraševanju s predvidenimi pomanjkljivostmi v tej nastajajoči, pomembni vlogi, ki se pričakuje več let.
Organizacije vsako leto porabijo bogastvo in namestijo programsko opremo za zajemanje, shranjevanje in analizo podatkov. Tržni oddelki vse bolj zapolnjujejo tehnične strokovnjake, ki se ukvarjajo s podatki, na račun ustvarjalnih vlog.
Svet poslovanja je svetovno osredotočen na podatke, vendar je pomembno priznati, da podatki niso sami konec. Kot vse ostalo, ki ga pri našem delu potegnemo, so podatki orodje, napolnjeno z obljubo. V pravih rokah s primernimi pristopi je izjemen potencial za podatke, ki podpirajo odločanje.
Vendar pa se ne lulvi v napačno prepričanje, da je pridobivanje in analiza podatkov brez tveganja. Vzemimo malo poliranja ideje o podatkih kot poslovnem rešitelju in pomagamo prepoznati nekatere potencialne pasti, ki jih ta novi vir predstavlja za vse nas.
Vnaprej opozorjeno je prednjačeno.
6 Big Challenges Managerji in organizacije se soočajo s podatki:
1. Kakovost podatkov je pogosto slaba. Čeprav smo navajeni na razmišljanje o kakovosti v kontekstu fizičnih predmetov ali izdelkov, se zdi, da je kakovost podatkov pomembna za vsako podjetje ves čas.
Podatki, shranjeni v strukturiranih podatkovnih bazah ali skladiščih, so pogosto nepopolni, nedosledni ali zastareli. Verjetno ste bili na koncu prejema preprostega primera vprašanja kakovosti podatkov.
Večina nas lahko opozori, da sprejemamo podvojene pošiljke od prodajalcev, naslovljenih na nekoliko drugačne ali radikalno različne različice našega dejanskega imena.
Baza podatkov prodajalca vsebuje podvojene zapise z našim naslovom in različnimi, pogosto napačnimi zapisi ali različicami našega imena. Dvojno pošto recikliramo kot neželeno, tržnik pa povzroči presežne stroške v obliki tiskanja in pošiljanja vsega zaradi enostavne težave s kakovostjo podatkov. To napako pomnožite z več sto ali tisoč zapisov in ta majhna napaka pri kakovosti podatkov postane drago.
Vprašanje kakovosti podatkov postaja vse pomembnejše, saj si v realnem času prizadevamo odločati o strategijah, trgih in trženju. Medtem ko obstajajo programska oprema in rešitve za spremljanje in izboljšanje kakovosti strukturiranih (formatiranih) podatkov, je resnična rešitev pomembna zavezanost organizacije obravnavi podatkov kot pomembnega sredstva. V praksi je to težko doseči in zahteva izredno disciplino in vodstveno podporo.
2. Podatki se praktično uničujemo. Podatki so povsod v organizaciji. Upoštevajte podatke o strankah. Večina organizacij se je usposobilo za pridobivanje informacij o strankah in perspektivah.
- Trženje zbira podatke o osebah, ki se udeležijo dogodkov v živo ali spletu, ali ki prenesejo vsebino.
- Vodstvo uporablja podatke za podporo ali opredelitev novih strategij .
- Prodaja zbira podatke o strankah, vključenih v prodajni postopek.
- Podpora strankam zajame informacije o klicih in interakciji s klepeti.
- Vodstvene ekipe temeljijo na podatkih in ključnih meritvah za kazalnike.
- Podatki o strankah se uporabljajo za obračunavanje namene in ekipe za kakovost in stranke za spremljanje zadovoljstva strank .
Podatke o strankah zajemamo v različnih programskih sistemih in podatke shranjujemo v različnih podatkovnih skladiščih. Podjetje Global Fortune 100 je priznalo kar 10 odstotkov svojih podatkov o strankah, ki so ga lokalni zaposleni zaposlili na svojih računalnikih v preglednicah. Druga organizacija redno opravlja svoje prodajne predstavnike za podatke o vizitki, preden izvaja trţne kampanje.
Podobno kot oceanski mornar, ki je v čolnu potopljen v rešilni čoln, je voda povsod, a ne kaplja za pijačo.
Imamo isti pojav v naših podjetjih. Podatki so povsod, v realnem času pa so podatki vedno na voljo iz socialnih in iskalnih virov. Če podatki niso zlahka dostopni, ali če imamo podvojene ali nepopolne podatke, ga ne moremo izkoristiti za predvideni namen.
Vedno več organizacij združuje svoje različne programske aplikacije in poenostavi proces zbiranja in združevanja podatkov v podjetju. Skupaj s kakovostjo podatkov pa je ta prizadevanja drago, dolgotrajno in se nikoli ne konča.
3. Obseg podatkov narašča. Vedno več podatkov posnamemo s hitrostjo, ki je težko razumeti. Strokovnjaki menijo, da vsaka dve leti (in krčenje) ustvarjamo več podatkov, kot je bilo na planetu Zemlja za vse civilizacije.
Večina teh novih podatkov je nestrukturirana, v primerjavi s tistimi tipi podatkov, ki se lepo vnesejo v naše aplikacije programske opreme in baz podatkov. Na primer, vsi tweets o vašem izdelku ali blagovni znamki predstavljajo potencialno zakladnico vpogledov, vendar so ti podatki nestrukturirani, kar povečuje kompleksnost zajemanja in analiziranja. Čeprav obstaja veliko ponudb programske opreme za pomoč pri tem izzivu, nestrukturirani podatki predstavljajo nov torrent surovin za obdelavo, z vsemi značilnostmi, povezanimi s kompleksnostjo in kakovostjo, ki so obravnavane v tem članku.
4. Smeti, smeti. Podatkovna analitična programska oprema je enako dobra kot podatki, ki jih hranijo. Skupna nit v tem vprašanju pridobivanja podatkov za prednost je kakovost. Medtem ko mnoga podjetja vlagajo znatne dolarje v močne nove aplikacije za obdelavo podatkov, krčenje umazanih podatkov vodi do napačnih odločitev. Bodite pozorni na slepo zaupanje v proizvodnjo prizadevanj za analizo podatkov. Prepričajte se, da lahko zaupate uporabljenim podatkom v analizi.
5. Sprejemamo rezultate analize podatkov kot dokončne, vendar to ni. V resnici analiza podatkov najpogosteje izraža korelacijo, ne pa vzročno zvezo! Preprosto je pasti v past zaupanja v analizo podatkov in zmedo s povezavo z vzročno zvezo.
Korelacija prikazuje razmerje, vendar nikakor ne pomeni, da A povzroča B. Vzpostavitev vzročne zveze je nirvana za izdelavo točnih, razumnih odločitev. Prav tako je težko dokazati. Če izredno zaupate izhodu in prevzamete vzročno zvezo, če nihče ne obstaja, bodo vaše odločitve smrtno napačne.
6. Naše kognitivne pristranskosti se razširjajo, ko gre za ovrednotenje podatkov. Kot je nekoč pameten podatkovni znanstvenik nekoč rekel: "Ob koncu najbolj zapletene in izčrpne analize podatkov mora človeško bitje sklepati sklep in odločiti." In ko dosežemo to točko, kjer moramo oceniti pomen analize podatkov, se pojavljajo naši pristranskosti. Mnogi od nas ponavadi zaupajo ali se zanašajo na podatke, ki podpirajo naša stališča in pričakovanja ter zavirajo podatke, ki nasprotno. Prav tako zaupamo podatkom iz virov, ki jih imamo radi, ali pa se zanašamo na najnovejše podatke. Vsi ti pristranskosti prispevajo k izzivom in zmožnostim napak iz naših podatkovnih analiz.
Kako začeti z urejanjem podatkov za vašo uporabo kot manager:
Razvoj podatkovne strategije za podjetja je ključnega pomena za vsako podjetje, vendar je izven področja uporabe tega člena. Namesto tega je tukaj sedem idej, ki jih lahko uporabite kot upravljavec za izboljšanje vaše uporabe podatkov pri vsakodnevnem odločanju.
1. Prepoznati in ublažiti potencial pristranskosti . Poiščite podatke, ki širijo sliko ali se v nasprotju s podatki pred vami. Spodbudite zunanjega opazovalca, da oceni vaše predpostavke glede podatkov.
2. Okrepite svoje razumevanje upravljanja podatkov. Na spletu je veliko prostih virov vpogledov, številne organizacije pa ponujajo seminarje ali delavnice o podatkovni analitiki in poslovni inteligenci. Veliko univerz je dodalo tečaje za to razcvetno področje. Širi svoje veščine.
3. Vprašajte se ali vaša ekipa: "Katere podatke potrebujemo za to odločitev?" Prevečkrat se zanašamo na podatke, ki so na voljo, in ignorirati potrebo po iskanju več podatkov za dokončanje slike.
4. Bodite pozorni na razliko med korelacijo in vzročno zvezo . Kot je bilo že opisano, je zmedenost teh dveh potencialno nevarnih zapletov za odločanje.
5. Kakovost - preverite svoje podatke. Če vaše podjetje nima kakovosti podatkov ali zaveze za upravljanje podatkov, vložite čas, da ovrednotite svoje podatke za očitne napake, vključno z dvojniki, nepopolnimi ali napačnimi zapisi. Obstaja veliko komercialno dostopnih programskih aplikacij ali podpora tej dejavnosti in mnoga podjetja temeljijo na strokovnem znanju strokovnjakov za podatke, da poizvedujejo in ocenijo kakovost podatkov. Upoštevajte tudi zunanje ponudnike storitev, ki vam lahko pomagajo očistiti podatke. Pomembno je, da se osredotočite na nenehno izboljševanje kakovosti vaših podatkov.
6. Zagovarjati močnejšo kakovost podatkov in prizadevanja za upravljanje v vašem podjetju. To delo je bilo pogosto področje IT ali tehničnih strokovnjakov, vendar pa podatki lahko služijo kot strateška prednost. Vsak direktor mora skrbeti za sposobnost podjetja, da bolje izkoristi podatke za odločanje in izvajanje strategije .
7. V svojo ekipo dodajte tehnične podatke in nadarjene talente. Oddelki za prodajo in trženje razumejo moč vključevanja posameznikov, ki so usposobljeni v najnovejših tehnologijah in so sposobni krmariti o številnih podatkovnih izzivih, opisanih v tem članku. Tehnologija in podatki niso več domena ali odgovornost ene funkcije v podjetju.
Spodnja črta:
Podjetja in menedžerji, ki se naučijo uporabljati podatke za izboljšano odločanje, bodo zmagali na trgu. Te organizacije bodo lahko spremljale in se odzivale na spreminjajoče se pogoje in nastajajoče potrebe strank hitreje kot njihovi podatki izpodbijali konkurente. Bili bodo prvi, ki bodo zaznali vpogled v dialog socialnih medijev, in bodo zmagali v bitki za poznavanje in angažiranje strank na globlji ravni - vse na podlagi podatkov. To ni mala, temveč nova realnost upravljanja in tekmovanja v današnjem svetu. Samo pazite na pasti na tej poti.