Andmeteadlase roll on kuum nõudlus, prognoositav puudus selles tekkimas, oluline roll, mida oodatakse aastaid.
Organisatsioonid kulutavad igal aastal rikkust, et installida tarkvara andmete kogumiseks, salvestamiseks ja analüüsimiseks. Turundusosakonnad on üha enam täidetud tehniliste, andmepõhiste spetsialistidega loominguliste rollide arvelt.
Ettevõtte maailm on andmekeskse maailm, kuid on oluline mõista, et andmed ei ole iseenesest otstarbekad. Nagu kõik muu, mida me oma töös kasutame, on andmed tõotusega täidetud tööriistad. Õige käsi korralik lähenemisviis on otsustusprotsessi toetavate andmete potentsiaal tähelepanuväärne.
Kuid ärge laske valet uskuda, et andmete hankimine ja analüüsimine on ilma riskita. Hoidke mõnevõrra ettevõtte ideest päästetöötlejatest pisut libisemist ja aitame tuvastada mõned võimalikud probleemid, mida see uus ressurss meile kõigile pakub.
Ettevalmistatud on etteantud.
6 suured väljakutsed juhtidel ja organisatsioonidel andmetega:
1. Andmete kvaliteet on sageli vaene. Kuigi oleme harjunud mõtlema kvaliteedile füüsiliste esemete või toodete kontekstis, osutub andmete kvaliteet iga ettevõtte jaoks oluliseks probleemiks kogu aeg.
Struktureeritud andmebaasides või hoidlates salvestatud andmed on sageli ebatäielikud, ebajärjekindlad või aegunud. Tõenäoliselt olete andmete kvaliteedi probleemi lihtsa näite saamise lõppedes.
Enamik meist võib meenutada, et saadakse duplikaadi saatmist turundajatele, kes on adresseeritud meie tegelikule nimele veidi erinevates või radikaalselt erinevates versioonides.
Turundaja andmebaas sisaldab meie aadressi kohta mitmekordseid kirjeid ja meie nime erinevate, tihti valede õigekirja või variatsioonide kohta. Me redigeerime eksemplari posti kui rämpsposti ja turundaja kannab ülemääraseid kulusid trükkimise ja kirjavahetuse tõttu tänu lihtsale andmekvaliteedile. Suurendage seda viga mitmete sadade või tuhandete dokumentidega ja see väike andmekvaliteedi viga muutub kulukaks.
Andmete kvaliteedi küsimus suureneb, kuna püüame teha otsuseid strateegiate, turgude ja turustamise kohta peaaegu reaalajas. Kuigi on olemas tarkvara ja lahendused, mis aitavad jälgida ja parandada struktureeritud (vormindatud) andmete kvaliteeti, on tõeline lahendus märkimisväärne kogu organisatsioonis kohustus andmete käsitlemiseks väärtusliku varana. Praktikas on seda raske saavutada ja see nõuab erakorralist distsipliini ja juhtkonna toetust.
2. Oleme praktiliselt uppumise andmetega. Andmed on kõikjal organisatsioonis. Mõelge klientide andmetele. Enamik organisatsioone on kogenud teavet klientide ja väljavaadete kohta.
- Turundus kogub andmeid inimestelt, kes osalevad otseülekannetes või veebiüritustel või laadivad alla sisu.
- Juhid kasutavad andmeid uute strateegiate toetamiseks või määratlemiseks.
- Müük kogub andmeid müügiprotsessis osalevate klientide kohta.
- Klienditugi kajastab teavet kõnede ja vestlussuhete kohta.
- Juhtimismeeskonnad põhinevad tulemuskaartide andmetel ja võtmetrics.
- Kliendiandmeid kasutatakse arvelduse eesmärgil ning kliendi rahulolu seireks kvaliteedi ja kliendi ülevaate meeskondade arvestuses.
Me kogume klientide teavet mitmesugustes erinevatesse tarkvarasüsteemidesse ja me salvestame neid andmeid erinevates andmekogudes. Üks globaalne Fortune 100 ettevõte tunnistas nii palju kui 10 protsenti oma kliendiandmetest, kus töötajad viibisid oma arvutis arvutustabelites. Teine organisatsioon korrapäraselt küsib oma müügiesindajaid visiitkaardiandmetest enne turunduskampaaniate läbiviimist.
Kui ookeani meremees oli oma veetavas laevas pärast päästepaari, nagu vesi, on seal kõikjal vesi, kuid mitte jootmiseks.
Meie ettevõtetes on sama nähtus. Andmed on kõikjal ja sotsiaalsete ja otsinguvoogude reaalajas on üha rohkem andmeid saadaval. Kui andmed ei ole kergesti ligipääsetavad või kui meil on korduvad või mittetäielikud andmed, ei saa me seda sihtotstarbeliselt kasutada.
Üha sagedamini integreerivad organisatsioonid erinevad tarkvararakendused ja lihtsustavad kogu ettevõtte andmete kogumist ja koondamist. Kuid andmete kvaliteedi osas on see jõupingutus kulukas, aeganõudev ja see ei lõpe kunagi.
3. Andmete maht kasvab. Me teeme üha rohkem andmeid raskesti arusaadavas tempos. Eksperdid leiavad, et me teeme iga kahe aasta järel (ja kahaneme) rohkem andmeid kui kogu tsivilisatsiooni planeedil eksisteerinud.
Enamik uutest andmetest on struktureerimata võrreldes selle tüüpi andmetega, mis on meie tarkvara ja andmebaasrakenduste kaudu korrektselt sisestatud. Näiteks kõik teie toote või brändi tweetsid kujutavad endast potentsiaalset aaretegevust, kuid need andmed on struktureerimata, suurendades selle hõivamise ja analüüsimise keerukust. Kuigi selle väljakutsega seoses on palju tarkvarapakkumisi, kujutavad struktureerimata andmed töötlemiseks tooraine uut torni koos kõigi selles artiklis käsitletud keerukuse ja kvaliteediküsimustega.
4. Prügikast, prügikast välja. Andmeanalüütiline tarkvara on sama hea kui andmete edastamine. Selle eelisega seotud võimendusandmete levitamise ühine joon on kvaliteet. Kuigi paljud ettevõtted investeerivad märkimisväärseid dollareid võimsate uute andmetöötlusrakenduste puhul, räpane andmete krüptimine põhjustab vigaseid otsuseid. Hoiduge andmete analüüsimise jõudluse pimesi usaldamisel. Peate olema kindel, et võite usaldada analüüsis kasutatud andmeid.
5. Andmeanalüüside väljund aktsepteeritakse, kuid see pole nii. Tegelikkuses näitab andmeanalüüs enamasti korrelatsiooni, mitte põhjuslikku seost! Andmeanalüüside väljundi usaldamise ja seoste seos põhjuslikkuse vahel on lihtne lüüa.
Korrelatsioon näitab suhet, kuid see ei tähenda mingil juhul seda, et A põhjustab. Põhjusliku seose kindlakstegemine on nirvana, et teha täpsed ja arukad otsused. Samuti on see uskumatult raske tõestada. Kui sa usaldad toodangut üsna kindlalt ja leidsid põhjusliku seose, kus neid ei eksisteeri, on teie otsused raskesti vigased.
6. Meie andmete kognitiivsed kõrvalekalded suurendatakse andmete hindamisel. Nagu üks tark andmete teadlane kord sisestatud: "Lõppude kõige keerulisem ja ammendav analüüs andmete, inimene on ikkagi teha järeldus ja teha otsus." Ja kui me jõuame sellesse punkti, kus peame hindama andmeanalüüsi tähendust, siis hakkavad meie eelarvamused mängima. Paljud meist kipuvad usaldama või tuginema andmetele, mis toetavad meie positsioone ja ootusi, ja pärsivad andmeid, mis vastupidi. Me usaldame ka andmeid meile meeldivatest allikatest või me tuginevad kõige värskematele andmetele. Kõik need kõrvalekalded aitavad kaasa meie andmeanalüüsidega seotud väljakutsetele ja võimalikele vigadele.
Kuidas hakata oma andmeid haldama:
Ettevõtteülese andmeostrateegia väljatöötamine on iga ettevõtte jaoks kriitiline, kuid see ei kuulu käesoleva artikli reguleerimisalasse. Selle asemel on siin seitse ideed, mida saate kasutada haldurina, et parandada oma andmete kasutamist oma igapäevases otsustusprotsessis.
1. Tuvastada ja leevendada suundumuste potentsiaali . Otsige andmeid, mis paistavad pilti või on vastuolus teie enda andmetega. Julgustage välist vaatlejat hindama oma eeldusi andmete ümber.
2. Tugevdage oma arusaamist andmete haldamisest. Internetis on palju vaba informatsiooniallikaid ja paljud organisatsioonid pakuvad seminare või seminare andmeanalüütika ja äriteabe kohta. Paljud ülikoolid on lisanud kursused selle õitsengu valdkonnas. Jätkake oma oskuste teritamist.
3. Küsige endalt või oma meeskonnalt: "Milliseid andmeid peame selle otsuse tegema?" Liiga tihedalt toetume käes olevatele andmetele ja ignoreerime vajadust otsida rohkem pilte pildi tegemiseks.
4. Olge kriitiliselt teadlik korrelatsiooni ja põhjusliku seose erinevusest . Nagu varem kirjeldatud, on nende kahe segavuseks potentsiaalselt ohtlik otsustusprotsess.
5. Kvaliteet - kontrollige oma andmeid. Kui teie ettevõttel ei ole andmete kvaliteedi ega põhiandmehalduse kohustust, investeerige aeg, mille jooksul teie andmeid ilmsete vigade kohta, sealhulgas kahes eksemplaris, mittetäieliku või eksliku dokumendi kohta, hindamiseks. Sellel tegevusel on palju kaubanduslikult saadaval olevaid tarkvararakendusi või paljud ettevõtted tuginevad andmeekspertide teadmistele andmete kvaliteedi päringu tegemiseks ja hindamiseks. Samuti kaaluge väliseid teenusepakkujaid, kes aitavad teie andmeid puhastada. Oluline on keskenduda andmete kvaliteedi pidevale paranemisele .
6. Kaitse oma ettevõtte tugevamate andmete kvaliteedi ja juhtimistegevuste poole. See töö on tihti olnud infotehnoloogia või tehniliste spetsialistide valduses, kuid andmed võivad olla strateegilise varana. Iga juht peab hoolitsema oma ettevõtte suutlikkuse eest paremini kasutada andmeid otsuste tegemiseks ja strateegia elluviimiseks.
7. Lisage oma meeskonda tehnilised ja andmekadad annet. Müügi- ja turundusosakonnad mõistavad võimet kaasata uusimaid tehnoloogiaid kogenud spetsialiste ja olla võimelised juhtima mitut käesolevas artiklis kirjeldatud andmeprobleeme. Tehnoloogia ja andmed ei ole enam ühe ettevõtte funktsioon ega vastutus .
Alumine rida:
Turul võidab ettevõtted ja juhid, kes õpivad andmete võimendamiseks parema otsustusprotsessi saavutamiseks. Need organisatsioonid on võimelised jälgima ja reageerima muutuvatele tingimustele ja tekkivatele klientide vajadustele kiiremini kui nende andmetega seotud konkurendid. Nad on esimesed, kes koguvad sotsiaalmeedia dialoogi kohta teavet ja võtavad lahingu, et teada saada ja kaasata kliente sügavamal tasemel - kõik põhineb andmetel. See ei ole ärevus, vaid pigem uus reaalsus juhtimisel ja konkureerimisel tänapäeva maailmas. Vaadake lihtsalt selle teekonna lõkse.