Pracujeme ve světě zaměřeném na data. Manažeři jsou bombardováni daty prostřednictvím sestav, řídicích panelů a systémů. Pravidelně nám připomínáme, abychom se rozhodovali na základě dat. Vedoucí představitelé slintají nad příslibem velkých dat pro rozvoj konkurenční výhody, ale většina se snaží shodnout na tom, co to je, natož popsat očekávané hmatatelné výhody.
Role datových vědců je velmi žádaná a v této vznikající, důležité roli se očekávají předpokládané nedostatky na léta. Organizace každý rok utrácejí jmění za instalaci softwaru pro sběr, ukládání a analýzu dat. Marketingová oddělení jsou stále více zaplňována technickými profesionály s přehledem dat na úkor kreativních rolí.
Svět podnikání je svět zaměřený na data, přesto je důležité si uvědomit, že data nejsou sama o sobě cílem. Stejně jako všechno ostatní, z čeho při naší práci čerpáme, jsou data slibným nástrojem. Ve správných rukou se správnými přístupy je potenciál dat pro podporu rozhodování pozoruhodný.
Nenechte se však ukolébat falešnou vírou, že získávání a analýza dat je bez rizika. Pojďme trochu oprášit myšlenku dat jako obchodního zachránce a pomozme identifikovat některá potenciální úskalí, která tento nový zdroj představuje pro nás všechny.
Forewarned je předpažený.
Špatná kvalita dat
I když jsme zvyklí uvažovat o kvalitě v souvislosti s fyzickými předměty nebo produkty, ukazuje se, že kvalita dat je pro každou firmu neustále podstatným problémem. Data uložená ve strukturovaných databázích nebo úložištích jsou často neúplná, nekonzistentní nebo zastaralá. Je pravděpodobné, že jste byli na straně příjemce jednoduchého příkladu problému s kvalitou dat.
Většina z nás si vybavuje, že dostává duplicitní e-maily od obchodníků adresované mírně odlišným nebo radikálně odlišným verzím našeho skutečného jména. Databáze obchodníka obsahuje duplicitní záznamy s naší adresou a různými, často chybnými pravopisy nebo variacemi našeho jména. Duplicitní poštu recyklujeme jako nevyžádanou poštu a obchodníkovi vznikají nadměrné náklady ve formě tisku a zasílání poštou, to vše kvůli jednoduchému problému s kvalitou dat. Rozšiřte tuto chybu o mnoho stovek nebo tisíců záznamů a tato malá chyba kvality dat se prodraží.
Otázka kvality dat nabývá na důležitosti, protože se snažíme přijímat rozhodnutí o strategiích, trzích a marketingu téměř v reálném čase. Přestože existuje software a řešení, která pomáhají monitorovat a zlepšovat kvalitu strukturovaných (formátovaných) data, skutečným řešením je významný celopodnikový závazek k tomu, že s daty bude zacházet jako s cennými aktivum. V praxi je toho obtížné dosáhnout a vyžaduje to mimořádnou disciplínu a podporu vedení.
Topení v datech
Data jsou všude v organizaci. Zvažte údaje o zákaznících. Většina organizací se naučila získávat informace o zákaznících a potenciálních zákaznících.
- Marketing shromažďuje data od lidí, kteří se účastní živých nebo webových akcí nebo kteří stahují obsah.
- Vedoucí pracovníci využívají data k podpoře nebo definování nových strategií.
- Prodej shromažďuje data o zákaznících zapojených do procesu prodeje.
- Zákaznická podpora zachycuje informace o hovorech a chatech.
- Manažerské týmy čerpají z dat a klíčových metrik pro výsledkové karty.
- Údaje o zákaznících se používají v účetnictví pro účely fakturace a týmy pro kvalitu a přehled o zákaznících pro sledování spokojenosti zákazníků.
Zachycujeme informace o zákaznících v řadě různých softwarových systémů a data ukládáme do různých datových úložišť. Jedna společnost ze žebříčku Global Fortune 100 uznala, že až 10 procent svých zákaznických dat uchovávali zaměstnanci lokálně na svých počítačích v tabulkových procesorech. Jiná organizace pravidelně před zahájením marketingových kampaní dotazuje své obchodní zástupce na údaje z vizitek.
Podobně jako zaoceánský námořník, který uvízl v záchranném člunu poté, co se jeho loď potopila, je všude voda, ale ani kapka k pití. Stejný fenomén máme v našich podnicích. Data jsou všude a stále více jsou k dispozici data ze sociálních sítí a zdrojů vyhledávání v reálném čase. Pokud data nejsou snadno dostupná nebo pokud máme duplicitní nebo neúplná data, nejsme schopni je využít k zamýšlenému účelu.
Organizace stále více integrují své různorodé softwarové aplikace a zjednodušují proces shromažďování a agregace dat v rámci celého podniku. Spolu s kvalitou dat je však toto úsilí nákladné, časově náročné a nikdy nekončí.
Rostoucí objemy dat
Vytváříme stále více dat tempem, které je obtížné pochopit. Odborníci naznačují, že každé dva roky (a zmenšování) vytváříme více dat, než kolik existovalo na planetě Zemi pro celou civilizaci.
Většina těchto nových dat je nestrukturovaná, oproti datům, která jsou úhledně vložena do našeho softwaru a databázových aplikací. Například všechny tweety o vašem produktu nebo značce představují potenciální pokladnici poznatků, ale tato data jsou nestrukturovaná, což zvyšuje složitost jejich zachycení a analýzy. I když existuje mnoho softwarových nabídek, které pomáhají s touto výzvou, nestrukturovaná data představují novinku příval surovin pro zpracování, se všemi inherentními složitostmi a otázkami kvality, o kterých se zde diskutuje článek.
Garbage-In, Garbage-Out
Software pro analýzu dat je jen tak dobrý, jak dobrý je datový zdroj. Společným tématem tohoto problému využití dat ve prospěch výhod je kvalita. Zatímco mnoho firem investuje značné peníze do výkonných nových aplikací pro drcení dat, drcení nečistých dat vede k chybným rozhodnutím. Dejte si pozor na slepé důvěřování výsledkům snah o analýzu dat. Musíte si být jisti, že údajům použitým v analýze můžete důvěřovat.
Analýza dat není přesvědčivá
Výstupy z datových analýz přijímáme jako průkazné, ale není tomu tak. Ve skutečnosti analýza dat nejčastěji ukazuje korelaci, nikoli kauzalitu! Je snadné upadnout do pasti důvěry ve výstup datových analýz a zmatení korelace s kauzalitou.
Korelace ukazuje vztah, ale v žádném případě neznamená, že A způsobuje B. Navázání kauzálního vztahu je nirvána pro přesná a bystrá rozhodnutí. Je také neuvěřitelně obtížné dokázat. Pokud nadměrně důvěřujete výstupu a předpokládáte kauzální vztah tam, kde žádný neexistuje, vaše rozhodnutí budou fatálně chybná.
Amplified Biases
Naše kognitivní předsudky jsou zesíleny, pokud jde o vyhodnocování dat. Jak kdysi prohlásil jeden moudrý datový vědec: „Na konci nejkomplikovanější a vyčerpávající analýzy dat musí lidská bytost stále nakreslit vyvodit závěry a učinit rozhodnutí." A když dosáhneme bodu, kdy musíme posoudit význam analýzy dat, do hry vstupují naše předsudky. Mnoho z nás má tendenci důvěřovat nebo spoléhat se na data, která podporují naše pozice a očekávání, a potlačovat data, která dělají opak. Důvěřujeme také datům ze zdrojů, které se nám líbí, nebo se spoléháme na data, která jsou nejnovější. Všechny tyto předsudky přispívají k problémům a potenciálu chyb z našich analýz dat.
Jak začít krotit data pro vaše použití jako manažera
Vypracování celopodnikové datové strategie je zásadní pro každou firmu, ale přesahuje rámec tohoto článku. Místo toho je zde sedm nápadů, které můžete jako manažer využít ke zlepšení využití dat při každodenním rozhodování.
Rozpoznat předsudky
Rozpoznat a zmírnit potenciál předsudků. Hledejte data, která rozšiřují obraz nebo jsou v konfliktu s daty, které máte před sebou. Povzbuďte externího pozorovatele, aby vyhodnotil vaše předpoklady ohledně dat.
Správa dat
Posilte své znalosti o správě dat. Na webu je dostatek bezplatných zdrojů informací a mnoho organizací nabízí semináře nebo workshopy o analýze dat a business intelligence. Mnoho univerzit přidalo kurzy pro tento vzkvétající obor. Neustále zdokonalujte své dovednosti.
Kompletní údaje
Zeptejte se sebe nebo svého týmu, "Jaká data potřebujeme k tomuto rozhodnutí?" Příliš často se spoléháme na data, která máme k dispozici, a ignorujeme potřebu hledat další data, abychom si obrázek doplnili.
Korelace a kauzalita
Kriticky si uvědomujte rozdíl mezi korelací a kauzalitou. Jak bylo popsáno dříve, záměna těchto dvou je potenciálně nebezpečným úskalím pro rozhodování.
Kvalita – zkontrolujte svá data
Pokud vaše firma nemá závazek týkající se kvality dat nebo správy kmenových dat, investujte čas do vyhodnocení vašich dat na zjevné chyby, včetně duplicitních, neúplných nebo chybných záznamů. Existuje mnoho komerčně dostupných softwarových aplikací nebo na podporu této činnosti a mnoho firem využívá odborných znalostí datových expertů k dotazování a posuzování kvality dat. Zvažte také externí poskytovatele služeb, kteří vám mohou pomoci vyčistit data. Důležité je zaměřit se na neustálé zlepšování kvality vašich dat.
Kvalita dat
Zasazujte se o větší kvalitu dat a úsilí o správu ve vaší firmě. Tato práce byla často doménou IT nebo technických profesionálů, přesto data mají potenciál sloužit jako strategické aktivum. Každému manažerovi musí záležet na schopnosti firmy lépe využívat data pro rozhodování a realizaci strategie.
Technický a datově zdatný talent
Přidejte do svého týmu technické a datově zdatné talenty. Prodejní a marketingová oddělení chápou sílu zapojení jednotlivců, kteří mají zkušenosti s nejnovějšími technologiemi a jsou kompetentní v procházení mnoha datových problémů popsaných v tomto článku. Technologie a data již nejsou doménou ani odpovědností jediné funkce v podniku.
Sečteno a podtrženo
Firmy a manažeři, kteří se naučí využívat data pro lepší rozhodování, vyhrají na trhu. Tyto organizace budou schopny monitorovat a reagovat na měnící se podmínky a nově vznikající potřeby zákazníků rychleji, než jejich konkurenti napadli data. Budou první, kdo získá poznatky z dialogu sociálních médií, a vyhrají bitvu o poznání a zapojení zákazníků na hlubší úrovni – to vše na základě dat. To není móda, ale spíše nová realita řízení a soutěžení v dnešním světě. Jen pozor na úskalí na této cestě.
