Мы работаем в мире, ориентированном на данные. Менеджеры бомбардируются данными через отчеты, информационные панели и системы. Нам регулярно напоминают о необходимости принимать решения на основе данных. Руководители высшего звена пускают слюни при обещании больших данных создать конкурентное преимущество, но большинство из них не могут договориться о том, что это такое, не говоря уже о том, чтобы описать ожидаемые ощутимые преимущества.
Роль специалиста по обработке и анализу данных пользуется большим спросом, и прогнозируемый дефицит этой новой важной роли ожидается в течение многих лет. Организации ежегодно тратят целое состояние на установку программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных. Отделы маркетинга все чаще заполняются техническими специалистами, разбирающимися в данных, а не творческими ролями.
Мир бизнеса — это мир, ориентированный на данные, однако важно понимать, что данные не являются самоцелью. Как и все остальное, на что мы опираемся в своей работе, данные — это многообещающий инструмент. В умелых руках при правильном подходе потенциал данных для поддержки принятия решений огромен.
Однако не поддавайтесь ложному убеждению, что получение и анализ данных не сопряжено с риском. Давайте немного отполируем идею данных как спасителя бизнеса и поможем определить некоторые из потенциальных ловушек, которые этот новый ресурс представляет для всех нас.
Предупрежден - значит вооружен.
Низкое качество данных
Хотя мы привыкли думать о качестве в контексте физических объектов или продуктов, оказывается, что качество данных является существенной проблемой для каждой фирмы на все времена. Данные, хранящиеся в структурированных базах данных или репозиториях, часто являются неполными, противоречивыми или устаревшими. Вероятно, вы столкнулись с простым примером проблемы с качеством данных.
Большинство из нас помнят, как получали от маркетологов дубликаты рассылок, адресованных немного отличающимся или радикально отличающимся версиям нашего настоящего имени. База данных маркетолога содержит повторяющиеся записи с нашим адресом и разными, часто ошибочными написаниями или вариациями нашего имени. Мы перерабатываем дубликаты почты как мусор, а маркетолог несет лишние расходы в виде печати и рассылки из-за простой проблемы с качеством данных. Увеличьте эту ошибку на многие сотни или тысячи записей, и эта небольшая ошибка качества данных обойдется дорого.
Проблема качества данных приобретает все большее значение, поскольку мы стремимся принимать решения по стратегиям, рынкам и маркетингу почти в режиме реального времени. Хотя существуют программное обеспечение и решения, помогающие отслеживать и улучшать качество структурированных (форматированных) данных, реальное решение — это серьезное обязательство всей организации обращаться с данными как с ценным объект. На практике этого трудно добиться, и для этого требуется исключительная дисциплина и поддержка руководства.
Утопая в данных
Данные повсюду в организации. Учитывайте данные клиентов. Большинство организаций научились собирать информацию о клиентах и потенциальных клиентах.
- Маркетинг собирает данные от людей, которые посещают живые или веб-мероприятия или загружают контент.
- Руководители используют данные для поддержки или определения новых стратегий.
- Продажи собирают данные о клиентах, вовлеченных в процесс продаж.
- Служба поддержки собирает информацию о звонках и чатах.
- Управленческие группы используют данные и ключевые показатели для оценочных карт.
- Данные о клиентах используются в бухгалтерском учете для выставления счетов, а также группами контроля качества и понимания клиентов для мониторинга удовлетворенности клиентов.
Мы собираем информацию о клиентах в различных программных системах и храним данные в различных репозиториях данных. Одна компания из списка Global Fortune 100 признала, что до 10% данных о ее клиентах хранится сотрудниками локально на их компьютерах в электронных таблицах. Другая организация регулярно опрашивает своих торговых представителей на наличие данных визитных карточек, прежде чем запускать маркетинговые кампании.
Подобно моряку-моряку, застрявшему в спасательной шлюпке после того, как его корабль затонул, везде есть вода, но ни капли для питья. У нас в бизнесе то же самое. Данные повсюду, и все чаще данные доступны из социальных сетей и поисковых каналов в режиме реального времени. Если данные труднодоступны или если у нас есть дублирующиеся или неполные данные, мы не можем использовать их по назначению.
Все чаще организации интегрируют свои разрозненные программные приложения и упрощают процесс сбора и агрегирования данных на предприятии. Однако, наряду с качеством данных, эти усилия являются дорогостоящими, трудоемкими и никогда не заканчиваются.
Растущие объемы данных
Мы создаем все больше и больше данных со скоростью, которую трудно понять. Эксперты предполагают, что каждые два года (и все меньше) мы создаем больше данных, чем существует на планете Земля для всей цивилизации.
Большая часть этих новых данных неструктурирована, в отличие от тех данных, которые аккуратно вводятся в наше программное обеспечение и приложения баз данных. Например, все твиты о вашем продукте или бренде представляют собой потенциальную сокровищницу идей, но эти данные неструктурированы, что усложняет их сбор и анализ. Хотя существует множество предложений программного обеспечения, помогающих решить эту проблему, неструктурированные данные представляют собой новую поток сырья для обработки, со всей присущей сложностью и вопросами качества, обсуждаемыми в этом статья.
Мусор на входе, мусор на выходе
Программное обеспечение для анализа данных настолько хорошо, насколько хороши данные, которыми оно питается. Общим в этом вопросе использования данных для получения преимущества является качество. В то время как многие фирмы вкладывают значительные средства в новые мощные приложения для обработки данных, обработка грязных данных приводит к ошибочным решениям. Остерегайтесь слепо доверять результатам анализа данных. Вы должны быть уверены, что можете доверять данным, использованным в анализе.
Анализ данных не является окончательным
Мы принимаем результаты анализа данных как окончательные, но это не так. На самом деле анализ данных чаще всего демонстрирует корреляцию, а не причинно-следственную связь! Легко попасть в ловушку, доверяя результатам анализа данных и путая корреляцию с причинно-следственной связью.
Корреляция демонстрирует взаимосвязь, но никоим образом не подразумевает, что А вызывает Б. Установление причинно-следственной связи — это нирвана для принятия точных, проницательных решений. Это также невероятно трудно доказать. Если вы чрезмерно доверяете выводам и предполагаете наличие причинно-следственной связи там, где ее нет, ваши решения будут ошибочными.
Усиленные предубеждения
Наши когнитивные предубеждения усиливаются, когда дело доходит до оценки данных. Как однажды сказал один мудрый специалист по данным: «В конце самого сложного и исчерпывающего анализа данных человек все еще должен сделать вывод». сделать вывод и принять решение». Многие из нас склонны доверять или полагаться на данные, подтверждающие наши позиции и ожидания, и скрывать данные, которые делают обратное. Мы также доверяем данным из источников, которые нам нравятся, или мы полагаемся на самые свежие данные. Все эти предубеждения усугубляют проблемы и потенциальные ошибки при анализе данных.
Как приручить данные для вашего использования в качестве менеджера
Разработка корпоративной стратегии обработки данных имеет решающее значение для любого бизнеса, но выходит за рамки этой статьи. Вместо этого, вот семь идей, которые вы можете использовать как менеджер, чтобы улучшить использование данных в ежедневном принятии решений.
Распознавайте предубеждения
Распознавайте и снижайте вероятность предубеждений. Ищите данные, которые расширяют картину или противоречат имеющимся у вас данным. Попросите внешнего наблюдателя оценить ваши предположения относительно данных.
Управление данными
Укрепите свое понимание управления данными. В Интернете есть множество бесплатных источников информации, и многие организации предлагают семинары или практикумы по анализу данных и бизнес-аналитике. Многие университеты добавили курсы для этой бурно развивающейся области. Продолжайте оттачивать свои навыки.
Полные данные
Спросите себя или свою команду, «Какие данные нам нужны, чтобы принять это решение?» Слишком часто мы полагаемся на имеющиеся данные и игнорируем необходимость поиска дополнительных данных для полноты картины.
Корреляция и причинность
Критически осознавайте разницу между корреляцией и причинно-следственной связью. Как было сказано ранее, смешение этих двух факторов может стать потенциально опасной ловушкой для принятия решений.
Качество — проверьте свои данные
Если у вашей фирмы нет обязательств по управлению качеством данных или мастер-данными, потратьте время на оценку ваших данных на наличие очевидных ошибок, включая дублирующиеся, неполные или ошибочные записи. Существует много коммерчески доступных программных приложений или приложений для поддержки этой деятельности, и многие фирмы используют опыт экспертов по данным для запроса и оценки качества данных. Кроме того, подумайте о внешних поставщиках услуг, которые могут помочь вам очистить данные. Важно сосредоточиться на постоянном улучшении качества ваших данных.
Качество данных
Выступайте за более высокое качество данных и управленческие усилия в вашей фирме. Эта работа часто была прерогативой ИТ-специалистов или технических специалистов, однако данные могут служить стратегическим активом. Каждый менеджер должен заботиться о способности фирмы лучше использовать данные для принятия решений и реализации стратегии.
Технический и информационный талант
Добавьте в свою команду технических специалистов, умеющих работать с данными. Отделы продаж и маркетинга понимают важность привлечения специалистов, разбирающихся в новейших технологиях и компетентных в решении многих задач, связанных с данными, описанных в этой статье. Технологии и данные больше не являются областью или обязанностью одной функции на предприятии.
Нижняя линия
Фирмы и менеджеры, которые научатся использовать данные для улучшения процесса принятия решений, выиграют на рынке. Эти организации смогут отслеживать и реагировать на изменяющиеся условия и возникающие потребности клиентов быстрее, чем их конкуренты. Они будут первыми, кто получит информацию из диалогов в социальных сетях, и они выиграют битву за то, чтобы узнать и привлечь клиентов на более глубоком уровне — и все это на основе данных. Это не причуда, а новая реальность управления и конкуренции в современном мире. Просто следите за подводными камнями на этом пути.
