6 Thách thức Người quản lý và tổ chức phải đối mặt với dữ liệu

Chúng tôi làm việc trong một thế giới lấy dữ liệu. Người quản lý bị bắn phá dữ liệu thông qua báo cáo, bảng điều khiển và hệ thống. Chúng tôi thường xuyên nhắc nhở để thực hiện các quyết định dựa vào dữ liệu. Các nhà lãnh đạo cấp cao làm mờ đi lời hứa của Big Data để phát triển một lợi thế cạnh tranh, nhưng hầu hết là phải đấu tranh để đồng ý về những gì nó ít mô tả hơn những lợi ích hữu hình mong muốn.

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu nóng với những thiếu hụt dự kiến ​​trong vai trò quan trọng đang nổi lên này trong nhiều năm.

Các tổ chức đang chi hàng năm để cài đặt phần mềm để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Các bộ phận tiếp thị đang ngày càng lấp đầy với các chuyên gia kỹ thuật, hiểu biết về dữ liệu bằng chi phí của vai trò sáng tạo.

Thế giới kinh doanh là một thế giới tập trung vào dữ liệu, tuy nhiên điều quan trọng là phải nhận ra rằng dữ liệu không phải là sự kết thúc của chính nó. Giống như mọi thứ khác mà chúng ta sử dụng trong công việc của chúng tôi, dữ liệu là một công cụ đầy hứa hẹn. Trong tay phải với cách tiếp cận thích hợp, tiềm năng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định là đáng chú ý.

Tuy nhiên, đừng lo lắng rằng việc thu thập và phân tích dữ liệu là không có rủi ro. Chúng ta hãy cọ xát một chút về ý tưởng dữ liệu như là người cứu hộ kinh doanh và giúp xác định một số những cạm bẫy tiềm ẩn mà nguồn tài nguyên mới này trình bày cho tất cả chúng ta.

Cảnh báo trước là forearmed.

6 Người quản lý và tổ chức thách thức lớn Với số liệu:

1. Chất lượng dữ liệu thường kém. Mặc dù chúng ta thường nghĩ về chất lượng trong bối cảnh các vật thể hoặc sản phẩm, nhưng chất lượng dữ liệu luôn là vấn đề quan trọng cho mọi công ty.

Dữ liệu được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu có cấu trúc hoặc các kho lưu trữ thường không đầy đủ, không nhất quán hoặc lạc hậu. Có vẻ như bạn đã tiếp nhận được một ví dụ đơn giản về vấn đề chất lượng dữ liệu.

Hầu hết chúng ta đều có thể nhớ nhận được các bản sao thư từ các nhà tiếp thị được gửi tới các phiên bản khác nhau hoặc hơi khác nhau về tên thực tế của chúng tôi.

Cơ sở dữ liệu của nhà tiếp thị chứa bản ghi trùng lặp với địa chỉ của chúng tôi và các cách viết khác nhau, thường có lỗi hoặc các biến thể của tên của chúng tôi. Chúng tôi tái chế thư trùng lặp như là rác, và nhà tiếp thị phải chịu chi phí vượt quá dưới hình thức in và gửi đi tất cả vì một vấn đề chất lượng dữ liệu đơn giản. Làm tăng sai lầm này bởi hàng trăm hoặc hàng ngàn hồ sơ và lỗi này nhỏ chất lượng dữ liệu biến tốn kém.

Vấn đề chất lượng dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng khi chúng tôi cố gắng đưa ra các quyết định về chiến lược, thị trường và tiếp thị trong thời gian gần đây. Mặc dù phần mềm và giải pháp tồn tại để giúp theo dõi và nâng cao chất lượng dữ liệu được định dạng (định dạng), giải pháp thực sự là một cam kết quan trọng, toàn tổ chức để xử lý dữ liệu như là một tài sản có giá trị.Trên thực tế, điều này rất khó đạt được và đòi hỏi sự hỗ trợ đặc biệt và kỷ luật.

2. Chúng tôi đang thực tế chết đuối dữ liệu. Dữ liệu ở mọi nơi trong một tổ chức. Xem xét dữ liệu khách hàng. Hầu hết các tổ chức đều có kỹ năng thu thập thông tin về khách hàng và triển vọng.

• Tiếp thị thu thập dữ liệu từ những người tham gia sự kiện trực tiếp hoặc trên web hoặc tải nội dung.
• Các nhà quản lý sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoặc định nghĩa các chiến lược mới.
• Doanh số bán hàng thu thập dữ liệu về khách hàng tham gia vào quá trình bán hàng.
• Hỗ trợ khách hàng thu thập thông tin về cuộc gọi và tương tác trò chuyện.
• Các đội quản lý thu thập dữ liệu và các chỉ số quan trọng cho thẻ điểm.
• Dữ liệu khách hàng được sử dụng để tính toán các mục đích thanh toán và bởi đội ngũ chuyên sâu về chất lượng và khách hàng để theo dõi sự hài lòng của khách hàng.

Chúng tôi nắm bắt thông tin khách hàng trong nhiều hệ thống phần mềm khác nhau và chúng tôi lưu giữ dữ liệu ở nhiều kho dữ liệu. Một công ty trên toàn cầu Fortune 100 đã công nhận khoảng 10 phần trăm dữ liệu khách hàng của họ đã được lưu trữ tại địa phương bởi nhân viên trên máy tính của họ trong bảng tính. Một tổ chức khác thường xuyên kiểm tra các đại diện bán hàng của họ cho dữ liệu thẻ kinh doanh trước khi chạy các chiến dịch tiếp thị.

Giống như thủy thủ đang đi thuyền buồm trên chiếc xuồng cứu hộ sau khi tàu bị chìm, nước ở khắp mọi nơi, nhưng không phải là một giọt nước để uống.

Chúng ta có cùng một hiện tượng trong kinh doanh của chúng ta. Dữ liệu ở khắp mọi nơi và ngày càng có nhiều dữ liệu từ các nguồn cấp dữ liệu xã hội và tìm kiếm trong thời gian thực. Nếu dữ liệu không thể truy cập dễ dàng hoặc nếu chúng tôi có dữ liệu trùng lặp hoặc không đầy đủ, chúng tôi không thể sử dụng nó cho mục đích dự định của nó.

Ngày càng có nhiều tổ chức đang tích hợp các ứng dụng phần mềm khác nhau và đơn giản hóa quá trình thu thập và tổng hợp dữ liệu trên toàn doanh nghiệp. Cùng với chất lượng dữ liệu, tuy nhiên, nỗ lực này là tốn kém, tốn thời gian và nó không bao giờ kết thúc.

3. Số lượng dữ liệu đang tăng lên. Chúng tôi đang ngày càng có nhiều dữ liệu với tốc độ khó hiểu. Các chuyên gia gợi ý rằng mỗi hai năm một lần (và co lại) chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn là tồn tại trên trái đất này cho toàn bộ nền văn minh.

Phần lớn dữ liệu mới này không có cấu trúc, so với loại dữ liệu đó được nhập vào trong phần mềm và ứng dụng cơ sở dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ: tất cả các tweets về sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn đều thể hiện tiềm năng của những thông tin chi tiết, tuy nhiên dữ liệu này không có cấu trúc, làm tăng độ phức tạp của việc nắm bắt và phân tích nó. Mặc dù có rất nhiều phần mềm cung cấp để giúp cho thách thức này, dữ liệu phi cấu trúc đại diện cho một torrent mới của nguyên liệu để chế biến, với tất cả các vấn đề phức tạp vốn có và chất lượng thảo luận trong bài viết này.

4. Rác thải, rác thải. Phần mềm phân tích dữ liệu chỉ tốt như dữ liệu cho phép. Các chủ đề phổ biến trong vấn đề tận dụng dữ liệu cho lợi thế là chất lượng. Mặc dù nhiều công ty đầu tư một khoản tiền lớn vào các ứng dụng dữ liệu mạnh mẽ, việc dồn dập dữ liệu dơ bẩn dẫn đến những quyết định thiếu sót.Hãy coi chừng mù quáng tin tưởng vào kết quả của những nỗ lực phân tích dữ liệu. Bạn phải chắc chắn rằng bạn có thể tin tưởng dữ liệu được sử dụng trong phân tích.

5. Chúng tôi chấp nhận đầu ra của các phân tích dữ liệu như là kết luận, nhưng nó không phải là. Trong thực tế, phân tích dữ liệu thường trình bày mối tương quan, chứ không phải là nguyên nhân! Thật dễ dàng rơi vào cái bẫy của niềm tin vào đầu ra của các phân tích dữ liệu và gây nhầm lẫn tương quan với nhân quả.

Tương quan giới thiệu một mối quan hệ, nhưng nó không hề ngụ ý rằng A gây ra B. Việc thiết lập một mối quan hệ nhân quả là niết bàn để đưa ra các quyết định chính xác và sâu sắc. Nó cũng vô cùng khó khăn để chứng minh. Nếu bạn tin tưởng một sản phẩm đầu ra và thừa nhận mối quan hệ nhân quả nơi không có gì tồn tại, quyết định của bạn sẽ là sai sót nghiêm trọng.

6. Những thành kiến ​​nhận thức của chúng tôi được khuếch đại khi đánh giá dữ liệu. Là một nhà khoa học dữ liệu khôn ngoan đã từng thỉnh cầu, "Khi kết thúc phân tích phức tạp và toàn diện dữ liệu, con người vẫn phải rút ra suy luận và ra quyết định." điểm mà chúng ta phải đánh giá ý nghĩa của việc phân tích dữ liệu, thiên vị của chúng tôi đi vào chơi. Nhiều người trong chúng ta có xu hướng tin tưởng hoặc dựa vào dữ liệu hỗ trợ vị trí và sự mong đợi của chúng tôi và ngăn chặn dữ liệu ngược lại. Chúng tôi cũng tin tưởng dữ liệu từ các nguồn mà chúng tôi thích hoặc, chúng tôi dựa vào dữ liệu là gần đây nhất. Tất cả những thành kiến ​​này đóng góp vào những thách thức và tiềm năng cho những sai lầm từ các phân tích dữ liệu của chúng tôi.

Cách bắt đầu sử dụng dữ liệu cho việc sử dụng của bạn như là một người quản lý:

Phát triển chiến lược dữ liệu cho toàn doanh nghiệp là rất quan trọng đối với mọi doanh nghiệp, nhưng nằm ngoài phạm vi của bài viết này. Thay vào đó, dưới đây là bảy ý tưởng bạn có thể sử dụng làm người quản lý để cải thiện việc sử dụng dữ liệu của bạn trong quá trình ra quyết định hàng ngày của bạn.

1. Nhận biết và giảm thiểu tiềm năng cho các thành kiến ​​ . Tìm kiếm dữ liệu mở rộng ảnh hoặc xung đột với dữ liệu ở phía trước của bạn. Khuyến khích một người quan sát bên ngoài để đánh giá các giả định của bạn xung quanh dữ liệu.

2. Tăng cường sự hiểu biết của bạn về quản lý dữ liệu. Có rất nhiều nguồn thông tin miễn phí phong phú trên web và nhiều tổ chức cung cấp các hội thảo hoặc hội thảo về phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh. Nhiều trường đại học đã bổ sung các khóa học cho lĩnh vực này đang bùng nổ. Giữ kỹ năng của bạn.

3. Hãy hỏi bản thân bạn hoặc nhóm của bạn, "Chúng tôi cần những dữ liệu nào để đưa ra quyết định này?" Thông thường, chúng tôi dựa vào dữ liệu và không cần phải tìm kiếm thêm dữ liệu để hoàn thành bức tranh.

4. Cần phải nhận thức rõ về sự khác biệt giữa mối tương quan và nhân quả . Như đã mô tả ở trên, gây nhầm lẫn cho cả hai là một mối nguy hiểm nguy hiểm tiềm ẩn trong việc ra quyết định.

5. Quality- kiểm tra dữ liệu của bạn. Nếu công ty của bạn không có chất lượng dữ liệu hoặc quản lý quản lý dữ liệu chính, hãy đầu tư thời gian để đánh giá dữ liệu của bạn vì các lỗi rõ ràng, bao gồm bản sao, hồ sơ không đầy đủ hoặc sai. Có rất nhiều ứng dụng phần mềm thương mại có sẵn hoặc để hỗ trợ hoạt động này và nhiều công ty thu hút sự chuyên môn của các chuyên gia dữ liệu để truy vấn và đánh giá chất lượng dữ liệu.Ngoài ra, hãy xem xét các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài có thể giúp làm sạch dữ liệu cho bạn. Quan trọng là tập trung vào việc không ngừng nâng cao chất lượng dữ liệu của bạn.

6. Ủng hộ cho nỗ lực quản lý chất lượng và quản lý dữ liệu mạnh mẽ hơn trong công ty của bạn. Công việc này thường là lĩnh vực CNTT hoặc các chuyên gia kỹ thuật, tuy nhiên dữ liệu có tiềm năng để phục vụ như là một tài sản chiến lược. Mỗi người quản lý phải quan tâm đến khả năng của công ty mình để tận dụng tốt hơn dữ liệu cho việc ra quyết định và thực hiện chiến lược.

7. Thêm tài năng kỹ thuật và tài liệu có hiểu biết vào nhóm của bạn. Các phòng kinh doanh và tiếp thị hiểu được sức mạnh của việc thu hút những cá nhân có tay nghề trong các công nghệ mới nhất và có khả năng điều hướng nhiều thách thức dữ liệu được nêu ra trong bài viết này. Công nghệ và dữ liệu không còn là tên miền hoặc trách nhiệm của một chức năng duy nhất trong doanh nghiệp.

Dòng dưới cùng:

Các doanh nghiệp và nhà quản lý học cách sử dụng dữ liệu để cải tiến quá trình ra quyết định sẽ giành chiến thắng trên thị trường. Các tổ chức này sẽ có thể giám sát và đáp ứng các điều kiện thay đổi và nhu cầu của khách hàng đang nổi lên nhanh hơn dữ liệu của họ thách thức đối thủ cạnh tranh. Họ sẽ là người đầu tiên thu thập thông tin chi tiết từ hộp thoại truyền thông xã hội và họ sẽ giành chiến thắng trong cuộc chiến để biết và thu hút khách hàng ở mức độ sâu hơn - tất cả dựa trên dữ liệu. Đây không phải là mốt, mà là một thực tế mới trong quản lý và cạnh tranh trong thế giới ngày nay. Chỉ cần xem xét cho những sai lầm trong cuộc hành trình này.