Радимо у свету усредсређеном на податке. Менаџери су бомбардовани подацима преко извештаја, контролних табли и система. Редовно се подсећамо да доносимо одлуке засноване на подацима. Виши лидери пљуваче на обећање великих података за развој конкурентске предности, али већина се бори да се сложи шта је то, а још мање опише очекиване опипљиве користи.
Улога научника података је веома тражена са пројектованим недостацима у овој новој, важној улози која се очекује годинама. Организације сваке године троше богатство на инсталирање софтвера за снимање, складиштење и анализу података. Маркетиншка одељења су све више попуњена техничким стручњацима који добро познају податке на рачун креативних улога.
Пословни свет је свет фокусиран на податке, али је важно препознати да подаци нису сами себи циљ. Као и све остало на шта се ослањамо у свом раду, подаци су алат пун обећања. У правим рукама са одговарајућим приступима, потенцијал података који подржавају доношење одлука је изузетан.
Међутим, немојте се уљуљкати у лажно уверење да је стицање и анализа података без ризика. Хајде да мало дотерамо идеју о подацима као спасиоцу пословања и помогнемо да идентификујемо неке од потенцијалних замки које овај нови ресурс представља за све нас.
Упозорен је наоружан.
Лош квалитет података
Иако смо навикли да размишљамо о квалитету у контексту физичких објеката или производа, испоставило се да је квалитет података материјално питање за сваку фирму све време. Подаци који се чувају у структурираним базама података или репозиторијумима често су непотпуни, недоследни или застарели. Вероватно сте наишли на једноставан пример проблема са квалитетом података.
Већина нас може да се сети да је примала дупле поруке од продаваца упућених на мало другачије или радикално различите верзије нашег стварног имена. База података продавача садржи дупле записе са нашом адресом и различитим, често погрешним писањем или варијантама нашег имена. Дуплицирану пошту рециклирамо као смеће, а продавац сноси вишак трошкова у виду штампања и слања поштом, све због једноставног проблема са квалитетом података. Појачајте ову грешку за стотине или хиљаде записа и ова мала грешка у квалитету података кошта.
Питање квалитета података постаје све важније како настојимо да доносимо одлуке о стратегијама, тржиштима и маркетингу у скоро реалном времену. Иако постоје софтвер и решења која помажу у праћењу и побољшању квалитета структурираних (форматираних) података, право решење је значајна посвећеност читаве организације да се подаци третирају као вредни имовина. У пракси је то тешко постићи и захтева изузетну дисциплину и подршку руководства.
Утапање у податке
Подаци су свуда у организацији. Узмите у обзир податке о купцима. Већина организација је постала вешта у прикупљању информација о купцима и потенцијалним клијентима.
- Маркетинг прикупља податке од људи који присуствују догађајима уживо или на вебу или који преузимају садржај.
- Руководиоци користе податке да подрже или дефинишу нове стратегије.
- Продаја прикупља податке о купцима укљученим у процес продаје.
- Корисничка подршка прикупља информације о позивима и разговорима.
- Управљачки тимови користе податке и кључне метрике за картице са резултатима.
- Подаци о купцима се користе у рачуноводству за потребе наплате и од стране тимова за квалитет и увид у потрошаче за праћење задовољства купаца.
Ми прикупљамо информације о клијентима у различитим софтверским системима, а податке чувамо у разним репозиторијумима података. Једна Глобал Фортуне 100 фирма је препознала да чак 10 одсто података о њиховим клијентима држе запослени локално на својим рачунарима у табелама. Друга организација редовно испитује своје продајне представнике за податке о визит картама пре него што покрене маркетиншке кампање.
Слично као и океански морнар који је насукан у чамац за спасавање након што је његов брод потонуо, воде има свуда, али ни капи за пиће. Имамо исту појаву у нашим пословима. Подаци су свуда, а све више података је доступно са друштвених мрежа и фидова претраге у реалном времену. Ако подаци нису лако доступни или, ако имамо дуплиране или непотпуне податке, нисмо у могућности да их искористимо за предвиђену сврху.
Организације све више интегришу своје различите софтверске апликације и поједностављују процес прикупљања и агрегирања података у целом предузећу. Међутим, уз квалитет података, овај напор је скуп, дуготрајан и никада се не завршава.
Растући обим података
Правимо све више података брзином коју је тешко разумети. Стручњаци сугеришу да сваке две године (и све мање) стварамо више података него што је постојало на планети Земљи за целу цивилизацију.
Већина ових нових података је неструктурирана, у односу на ону врсту података који се уредно уносе у наш софтвер и апликације базе података. На пример, сви твитови о вашем производу или бренду представљају потенцијалну ризницу увида, али ови подаци су неструктурирани, што повећава сложеност њиховог хватања и анализе. Иако постоји много софтверских понуда које помажу у овом изазову, неструктурирани подаци представљају ново бујица сировина за прераду, са свом инхерентном сложеношћу и питањима квалитета о којима се овде говори чланак.
Смеће у ђубре
Софтвер за анализу података је добар онолико колико је добар податак који га храни. Заједничка нит у овом питању коришћења података за предност је квалитет. Док многе компаније улажу значајне доларе у моћне нове апликације за кршење података, кршење прљавих података води до погрешних одлука. Чувајте се слепог поверења у резултате анализе података. Морате бити сигурни да можете вјеровати подацима кориштеним у анализи.
Анализе података нису коначне
Прихватамо резултате анализе података као коначне, али није. У стварности, анализа података најчешће показује корелацију, а не узрочност! Лако је упасти у замку поверења у излазне анализе података и збуњујуће корелације са узрочно-последичношћу.
Корелација показује однос, али ни на који начин не имплицира да А узрокује Б. Успостављање узрочне везе је нирвана за доношење тачних, проницљивих одлука. Такође је невероватно тешко доказати. Ако претерано верујете резултату и претпоставите узрочно-последични однос тамо где не постоји, ваше одлуке ће бити фатално погрешне.
Амплифиед Биасес
Наше когнитивне предрасуде су појачане када је у питању процена података. Као што је једном мудри научник података рекао: „На крају најкомпликованије и најисцрпније анализе података, људско биће још увек мора да нацрта закључити и донети одлуку." И када дођемо до тачке у којој морамо да проценимо значење анализе података, наше пристрасности долазе у игру. Многи од нас имају тенденцију да верују или се ослањају на податке који подржавају наше ставове и очекивања и потискују податке који раде супротно. Такође верујемо подацима из извора који нам се свиђају или се ослањамо на податке који су најновији. Све ове пристрасности доприносе изазовима и потенцијалу за грешке из наших анализа података.
Како да почнете да укротите податке за своју употребу као менаџер
Развијање стратегије података за цело предузеће је кључно за свако пословање, али је ван оквира овог чланка. Уместо тога, ево седам идеја које можете користити као менаџер да побољшате коришћење података у свакодневном доношењу одлука.
Препознајте пристрасности
Препознајте и ублажите потенцијал за пристрасности. Потражите податке који проширују слику или су у сукобу са подацима пред вама. Подстакните спољног посматрача да процени ваше претпоставке о подацима.
Управљање подацима
Ојачајте своје разумевање управљања подацима. Постоји много бесплатних извора увида на вебу, а многе организације нуде семинаре или радионице о аналитици података и пословној интелигенцији. Многи универзитети су додали курсеве за ову област у процвату. Наставите да изоштравате своје вештине.
Комплетни подаци
Питајте себе или свој тим, „Који подаци су нам потребни да донесемо ову одлуку?“ Пречесто се ослањамо на доступне податке и игноришемо потребу да тражимо више података да бисмо употпунили слику.
Корелација и узрочност
Будите критички свесни разлике између корелације и узрочности. Као што је раније описано, бркање ово двоје је потенцијално опасна замка за доношење одлука.
Квалитет – проверите своје податке
Ако ваша фирма нема обавезу управљања квалитетом података или главним подацима, уложите време да процените своје податке због очигледних грешака, укључујући дупле, непотпуне или погрешне записе. Постоји много комерцијално доступних софтверских апликација или за подршку овој активности, а многе фирме се ослањају на стручност стручњака за податке за испитивање и процену квалитета података. Такође, размотрите спољне добављаче услуга који вам могу помоћи у чишћењу података. Важно је да се усредсредите на стално побољшање квалитета ваших података.
Квалитет података
Заговарајте јачи квалитет података и напоре управљања широм ваше фирме. Овај посао је често био у домену ИТ или техничких стручњака, али подаци имају потенцијал да служе као стратешко средство. Сваки менаџер мора да брине о способности фирме да боље искористи податке за доношење одлука и спровођење стратегије.
Таленат за технички и податци
Додајте свом тиму техничке таленте и таленте који се баве подацима. Одељења продаје и маркетинга разумеју моћ ангажовања појединаца који су вешти у најновијим технологијама и компетентни за сналажење у многим изазовима података наведеним у овом чланку. Технологија и подаци више нису домен или одговорност једне функције у предузећу.
Доња граница
Фирме и менаџери који науче да користе податке за боље доношење одлука победиће на тржишту. Ове организације ће моћи да прате и реагују на променљиве услове и нове потребе купаца брже него што су њихови подаци изазвали конкуренте. Они ће бити први који ће стећи увиде из дијалога на друштвеним мрежама и победиће у борби да познају и ангажују клијенте на дубљем нивоу – све на основу података. Ово није хир, већ нова реалност управљања и такмичења у данашњем свету. Само пазите на замке на овом путовању.
