6 Mga Hamon ng Data Mga Tagapamahala at Organisasyon Mukha

Gumagana kami sa isang data-sentrik mundo. Ang mga tagapamahala ay na-bombarded sa data sa pamamagitan ng mga ulat, mga dashboard, at mga system. Palagi kaming pinapaalala upang gumawa ng mga desisyon na hinimok ng data. Ang mga lider ng senior ay nagluluto sa pangako ng Big Data para sa pagbuo ng isang mapagkumpetensyang gilid, gayunpaman ang labanan upang sumang-ayon sa kung ano ito, mas mababa ang naglalarawan sa inaasahang mga benepisyo.

Ang papel na ginagampanan ng data na siyentipiko ay mainit na demand na may inaasahang mga shortfalls sa ito umuusbong, mahalagang papel na ginagampanan na inaasahan para sa taon. Ang mga organisasyon ay gumagastos ng isang kapalaran sa bawat taon na pag-install ng software upang makuha, iimbak at pag-aralan ang data. Ang mga kagawaran ng pagmemerkado ay lalong napuno ng mga propesyonal sa teknikal, data-savvy sa kapinsalaan ng mga tungkulin sa paggawa.

Ang mundo ng negosyo ay isang data na nakatuon sa mundo, gayon pa man ito ay mahalaga upang makilala na ang data ay hindi isang dulo sa sarili nito. Tulad ng lahat ng bagay na nakukuha natin sa ating trabaho, ang data ay isang kasangkapan na puno ng pangako. Sa kanang kamay na may tamang pamamaraan, ang potensyal para sa data upang suportahan ang paggawa ng desisyon ay kapansin-pansin.

Gayunpaman, huwag kang magambala sa maling paniniwala na ang pagkuha at pag-aaral ng data ay walang panganib. Hayaan ang kuskusin ng isang bit ng polish off ng ideya ng data bilang tagapagligtas ng negosyo at tulungan kilalanin ang ilan sa mga potensyal na pitfalls ito bagong mapagkukunan nagtatanghal para sa ating lahat.

Ang paunang natutunan ay forearmed.

Mahina ang Data ng Kalidad

Habang kami ay bihasa sa pag-iisip tungkol sa kalidad sa konteksto ng mga pisikal na bagay o mga produkto, ito ay lumiliko ang kalidad ng data ay isang materyal na isyu para sa bawat kompanya sa lahat ng oras. Ang data na nakaimbak sa mga nakabalangkas na database o mga repository ay madalas na hindi kumpleto, hindi naaayon o hindi napapanahon. Malamang na ikaw ay nasa pagtanggap ng dulo ng isang simpleng halimbawa ng isang isyu sa kalidad ng data.

Karamihan sa atin ay maaaring matandaan ang pagtanggap ng mga dobleng mailing mula sa mga marketer na hinarap sa bahagyang naiiba o radikal na iba't ibang mga bersyon ng aming aktwal na pangalan. Ang database ng nagmemerkado ay naglalaman ng mga dobleng rekord sa aming address at iba't ibang, kadalasang maling spelling o variation ng aming pangalan. I-recycle namin ang duplicate na mail bilang junk, at ang nagmemerkado ay nakakakuha ng labis na gastos sa anyo ng pag-print at pagpapadala sa lahat dahil sa isang simpleng isyu sa kalidad ng data. Palakasin ang pagkakamali na ito sa pamamagitan ng maraming daan-daang o libu-libong mga tala at ang maliit na error sa kalidad ng data na ito ay nagiging mahal.

Ang isyu ng kalidad ng data ay lumalaki sa kahalagahan habang sinisikap nating gumawa ng mga desisyon sa mga estratehiya, pamilihan, at pagmemerkado sa malapit na tunay na oras. Habang ang software at mga solusyon ay umiiral upang makatulong na subaybayan at mapabuti ang kalidad ng nakabalangkas (na-format) na data, ang tunay na solusyon ay isang makabuluhang, pang-organisasyon na pangako sa pagpapagamot ng data bilang isang mahalagang asset. Sa pagsasagawa, ito ay mahirap na makamit at nangangailangan ng hindi pangkaraniwang disiplina at suporta sa pamumuno.

Pagkalunod sa Data

Ang data ay nasa lahat ng dako sa isang samahan. Isaalang-alang ang data ng customer. Karamihan sa mga organisasyon ay may kasanayan sa pagkuha ng impormasyon tungkol sa mga customer at mga prospect.

• Kinokolekta ng marketing ang data mula sa mga taong dumalo sa live o web event o kung sino ang nag-download ng nilalaman.
• Ginagamit ng mga ehekutibo ang data upang suportahan o tukuyin ang mga bagong estratehiya.
• Kinokolekta ng sales ang data tungkol sa mga customer na kasangkot sa proseso ng pagbebenta.
• Nakukuha ng Suporta ng Customer ang impormasyon tungkol sa mga tawag at pakikipag-chat.
• Ang mga koponan ng pamamahala ay gumuhit sa data at key sukatan para sa mga scorecard.
• Ang data ng customer ay ginagamit sa accounting para sa mga layunin sa pagsingil at sa pamamagitan ng kalidad at mga koponan ng pananaw ng customer para sa pagsubaybay sa kasiyahan ng customer.

Nakukuha namin ang impormasyon ng customer sa iba't ibang iba't ibang mga sistema ng software, at iniimbak namin ang data sa iba't ibang mga repository ng data. Kinikilala ng isang Global Fortune 100 firm na kasing dami ng 10 porsyento ng data ng kanilang customer ang gaganapin sa isang lugar sa pamamagitan ng mga empleyado sa kanilang mga computer sa mga spreadsheet. Ang isa pang organisasyon ay regular na nagboto sa kanilang mga kinatawan sa pagbebenta para sa data ng business card bago tumakbo ang mga kampanya sa marketing.

Karamihan na tulad ng marino-pagpunta sailor stranded sa isang lifeboat pagkatapos ng kanyang barko mas mababa, may tubig sa lahat ng dako, ngunit hindi isang drop sa inumin. Mayroon kaming parehong kababalaghan sa aming mga negosyo. Ang data ay nasa lahat ng dako, at ang pagtaas ng data ay magagamit mula sa mga social at feed ng paghahanap sa real time. Kung ang data ay hindi madaling ma-access o, kung mayroon kaming duplicate o hindi kumpletong data, hindi namin magamit ang mga ito para sa layunin na ito.

Ang pagtaas ng mga organisasyon ay pagsasama ng kanilang mga disparate na mga aplikasyon ng software at pagpapadali sa proseso ng pagkolekta at pagsasama-sama ng data sa buong enterprise. Kasama ang kalidad ng data, gayunpaman, ang pagsisikap na ito ay mahal, napapanahon at hindi kailanman nagtatapos.

Lumalaking Dami ng Data

Gumagawa kami ng higit pa at higit na data sa isang bilis na mahirap maunawaan. Iminumungkahi ng mga dalubhasa na bawat dalawang taon (at pag-urong) ay lumilikha kami ng mas maraming data kaysa sa umiiral sa planetang lupa para sa lahat ng sibilisasyon.

Karamihan sa mga bagong data na ito ay hindi nakaayos, kumpara sa uri ng data na maayos na naipasok sa aming mga application ng software at database. Halimbawa, ang lahat ng mga tweet tungkol sa iyong produkto o tatak ay kumakatawan sa isang potensyal na kayamanan ng mga pananaw, gayon pa man ang data na ito ay unstructured, pinapalaki ang pagiging kumplikado ng pagkuha at pag-aaral nito. Habang maraming mga handog ng software upang tumulong sa hamon na ito, ang unstructured data ay kumakatawan sa isang bagong agos ng raw na materyal para sa pagproseso, sa lahat ng mga likas na kumplikado at mga isyu sa kalidad na tinalakay.

Basura-In, Basura-Out

Ang data analytic software ay kasing ganda ng data na nagpapakain dito. Ang karaniwang thread sa isyung ito ng pagdaragdag ng data para sa kalamangan ay kalidad. Habang maraming mga kumpanya ang namumuhunan ng makabuluhang dolyar sa malakas na bagong data-crunching na mga application, ang crunching marumi na data ay humantong sa mga depektong desisyon. Mag-ingat sa walang taros na pagtitiwala sa output ng mga pagsusumikap sa pagtatasa ng data. Dapat kang magtiwala na maaari mong pinagkakatiwalaan ang data na ginamit sa pag-aaral.

Ang mga Analyadong Data ay Hindi Mapapalad

Tinatanggap namin ang output ng mga pinag-aaralan ng data bilang kapani-paniwala, ngunit hindi ito. Sa katunayan, ang pagtatasa ng data ay madalas na nagpapakita ng ugnayan, hindi pagsasagawa! Madali itong mahulog sa bitag ng pagtitiwala sa output ng mga pinag-aaralan ng data at nakalilito na kaugnayan sa pagsasagawa.

Ang ugnayan ay nagpapakita ng isang relasyon, ngunit ito ay hindi nagpapahiwatig na ang isang sanhi B. Ang pagtatatag ng isang pananahilan na relasyon ay nirvana para sa paggawa ng tumpak, masusing desisyon na desisyon. Mahirap din itong patunayan. Kung hindi mo pinagkakatiwalaan ang isang output at ipagpalagay ang isang salungat na relasyon kung saan wala ang umiiral, ang iyong mga desisyon ay masama sa pagkakasala.

Amplified Biases

Ang aming mga nagbibigay-malay na pagpapahalaga ay pinalaki pagdating sa pagsusuri ng data. Tulad ng isang matalinong datos ng siyentipiko sa sandaling intoned, "Sa pagtatapos ng pinaka-kumplikado at malawakan na pag-aaral ng data, isang tao pa rin ang dapat gumuhit ng hinuha at gumawa ng isang desisyon." At kapag naabot namin ang puntong iyon kung saan kailangan nating tasahin ang kahulugan ng pag-aaral ng data, ang ating mga biases ay nakikipaglaro. Marami sa atin ang may tendensiyang magtiwala o umasa sa data na sumusuporta sa ating mga posisyon at mga inaasahan at suppress data na ang kabaligtaran. Pinagkakatiwalaan din namin ang data mula sa mga mapagkukunang gusto namin o, umaasa kami sa data na pinakahuling.

Ang lahat ng mga biases na ito ay nakakatulong sa mga hamon at potensyal para sa mga pagkakamali mula sa aming pagsusuri sa data.

Paano Simulan upang gawing maingat ang Data para sa Iyong Paggamit bilang isang Tagapamahala

Ang pagbubuo ng isang diskarte sa data sa buong enterprise ay kritikal para sa bawat negosyo, pa ay lampas sa saklaw ng artikulong ito. Sa halip, narito ang pitong ideya na maaari mong gamitin bilang isang tagapangasiwa upang mapabuti ang iyong paggamit ng data sa iyong araw-araw na paggawa ng desisyon.

Kilalanin ang Biases

Kilalanin at pagaanin ang potensyal para sa mga biases. Hanapin ang data na nagpapalawak ng larawan o salungat sa data sa harap mo. Hikayatin ang isang panlabas na tagamasid upang suriin ang iyong mga palagay sa paligid ng data.

Pamamahala ng Data

Palakasin ang iyong pang-unawa sa pamamahala ng data. Mayroong maraming mga libreng mapagkukunan ng mga pananaw sa web, at maraming mga organisasyon ay nag-aalok ng mga seminar o mga workshop sa data analytics at katalinuhan sa negosyo. Maraming mga unibersidad ang nagdagdag ng mga kurso para sa booming field na ito. Panatilihin ang iyong mga kasanayan.

Kumpletuhin ang Data

Tanungin ang iyong sarili o ang iyong koponan, "Anong data ang kailangan nating gawin ang desisyon na ito?" Kadalasan, umaasa kami sa data sa kamay at huwag pansinin ang pangangailangan upang humingi ng mas maraming data upang makumpleto ang larawan.

Ugnayan at pagsasagawa

Maging kamalayan ng kamalayan sa pagkakaiba sa pagitan ng ugnayan at pagsasagawa. Tulad ng inilarawan sa mas maaga, ang nakalilito sa dalawang ito ay isang potensyal na mapanganib na patibong para sa pagpapasya.

Marka-Suriin ang Iyong Data

Kung ang iyong kompanya ay walang kalidad ng datos o pangako sa pamamahala ng data ng panginoon, mamuhunan ang oras upang suriin ang iyong data para sa mga halatang pagkakamali, kabilang ang mga duplicate, hindi kumpleto o maling rekord. Maraming mga komersyal na magagamit na mga application software o upang suportahan ang aktibidad na ito, at maraming mga kumpanya gumuhit sa kadalubhasaan ng mga eksperto ng data upang query at masuri ang kalidad ng data. Gayundin, isaalang-alang ang mga panlabas na tagapagbigay ng serbisyo na makakatulong na linisin ang data para sa iyo. Mahalaga, tumuon sa patuloy na pagpapabuti ng kalidad ng iyong data.

Kalidad ng Data

Tagataguyod para sa mas malakas na kalidad ng data at mga pagsisikap sa pamamahala sa iyong kompanya. Ang gawain na ito ay madalas na ang domain ng IT o teknikal na mga propesyonal, ngunit ang data ay may potensyal na maglingkod bilang isang strategic asset. Ang bawat tagapamahala ay dapat na nagmamalasakit sa kakayahan ng kompanya na mas mahusay na magamit ang data para sa pagpapasya at pagpapatupad ng estratehiya.

Teknikal at Data-Savvy Talent

Magdagdag ng teknikal at data-savvy na talento sa iyong koponan. Ang mga departamentong benta at marketing ay nauunawaan ang lakas ng mga indibidwal na nangangailangan ng kasanayan sa mga pinakabagong teknolohiya at may kakayahang mag-navigate sa maraming mga hamon sa data na nakabalangkas. Ang teknolohiya at data ay hindi na ang domain o pananagutan ng isang function sa isang enterprise.

Ang Bottom Line

Ang mga kumpanya at tagapamahala na natututo sa paggamit ng data para sa pinabuting paggawa ng desisyon ay mananalo sa pamilihan. Ang mga organisasyong ito ay maaaring magmonitor at tumugon sa mga pagbabago sa mga kondisyon, at ang mga umuusbong na pangangailangan ng customer ay mas mabilis kaysa sa kanilang data na hinamon ng mga katunggali. Sila ang unang makakakuha ng mga pananaw mula sa dialog ng social media, at sila ay mananalo sa labanan upang malaman at makisali ang mga customer sa mas malalim na antas-lahat batay sa data. Hindi ito isang libangan, bagkus isang bagong katotohanan ng pamamahala at pakikipagkumpitensya sa mundo ngayon.

Lamang panoorin ang para sa mga pitfalls sa paglalakbay na ito.