El paper del científic de dades es troba en una demanda calurosa amb dèficits projectats en aquest paper emergent i important esperat durant anys.
Les organitzacions gasten una fortuna cada any instal·lant programari per capturar, emmagatzemar i analitzar dades. Els departaments de màrqueting s'enfronten cada vegada més a professionals tècnics i experts en la informació a costa dels papers creatius.
El món dels negocis és un món centrat en la informació, però, és important reconèixer que les dades no són un final per a ell mateix. Com tota la resta que treballem en el nostre treball, les dades són una eina plena de promeses. A les mans adequades amb els enfocaments adequats, el potencial de dades per donar suport a la presa de decisions és notable.
Tanmateix, no deixis anar a la falsa creença que l'adquisició i l'anàlisi de dades no tenen cap risc. Fregui una mica del poliment de la idea de les dades com a salvador de negocis i ajudi a identificar algunes de les tragèdies potencials que presenta aquest nou recurs per a tots nosaltres.
S'ha previngut es preveu.
6 grans reptes Els responsables i les organitzacions s'enfronten amb dades:
1. La qualitat de les dades sovint és deficient. Mentre estem acostumats a pensar en la qualitat en el context dels objectes o productes físics, resulta que la qualitat de les dades és un assumpte important per a cada empresa tot el temps.
Les dades emmagatzemades en bases de dades o repositoris estructurats solen ser incomplets, incompatibles o no actualitzats. És probable que hagi estat a l'extrem receptor d'un simple exemple d'un problema de qualitat de dades.
La majoria de nosaltres podem recordar rebre correus duplicats dels venedors adreçats a versions lleugerament diferents o radicalment diferents del nostre nom real.
La base de dades del comerciant conté registres duplicats amb la nostra adreça i diferents ortografies, sovint errònies o variacions del nostre nom. Reciclarem el correu duplicat com a escombraries, i el venedor incórrer en excés de costos en forma d'impressió i enviament a tots a causa d'un problema de qualitat de la informació simple. Amplifiqueu aquest error per molts centenars o milers de registres i aquest petit error de qualitat de dades es torna costós.
La qüestió de la qualitat de les dades creix en importància a mesura que ens esforcem per prendre decisions sobre estratègies, mercats i màrqueting en temps real proper. Tot i que existeixen programari i solucions per ajudar a controlar i millorar la qualitat de les dades estructurades (formatejades), la solució real és un compromís significatiu i organitzatiu per tractar les dades com un actiu valuós. A la pràctica, això és difícil d'aconseguir i requereix una disciplina extraordinària i un suport de lideratge.
2. Estem pràcticament ofegant dades. Les dades estan a tot arreu d'una organització. Tingueu en compte les dades del client. La majoria de les organitzacions s'han convertit en experts en la captura d'informació sobre clients i clients potencials.
- El màrqueting recopila dades de persones que assisteixen a esdeveniments en directe o web o que descarreguen contingut.
- Els executius utilitzen dades per donar suport o definir noves estratègies .
- Les vendes recullen dades sobre clients que participen en el procés de venda.
- Atenció al client captura informació sobre trucades i interaccions de xat.
- Els equips de gestió utilitzen dades i mètriques clau per a quadres de comandament.
- Les dades del client s'utilitzen en la comptabilitat per a efectes de facturació i per equips de qualitat i d'informació del client per controlar la satisfacció del client .
Captem la informació del client en una varietat de sistemes de programari diferents, i emmagatzemem les dades en diversos dipòsits de dades. Una empresa de Global Fortune 100 reconeguda fins al 10% de les seves dades de clients es va dur a terme localment pels empleats dels seus ordinadors en fulls de càlcul. Una altra organització fa una enquesta periòdica als representants de vendes de les dades de la targeta de visita abans d'executar campanyes de màrqueting.
Igual que el navegant mariner que va quedar en un vaixell salvavides després que el vaixell es va enfonsar, hi ha aigua a tot arreu, però no una gota per beure.
Tenim el mateix fenomen en els nostres negocis. Les dades són a tot arreu, i cada cop hi ha més informació disponible a través de feeds socials i de cerca en temps real. Si les dades no són fàcilment accessibles o, si tenim dades duplicades o incompletes, no podem aprofitar-la per al seu propòsit.
Cada vegada més, les organitzacions integren les seves aplicacions de programari diferents i simplifiquen el procés de recollida i agregació de dades a tota l'empresa. Juntament amb la qualitat de les dades, però, aquest esforç és costós, requereix molt de temps i no acaba mai.
3. Els volums de dades creixen. Estem fent més i més dades a un ritme difícil de comprendre. Els experts suggereixen que cada dos anys (i disminució) estem creant més dades del que hi havia al planeta terra per a tota la civilització.
La major part d'aquestes noves dades no estan estructurats, en comparació amb aquest tipus de dades que s'inscriu acuradament en el nostre programari i en les aplicacions de base de dades. Per exemple, tots els tweets sobre el vostre producte o marca representen un possible tresor de coneixements, però aquestes dades no estan estructurades, augmentant la complexitat de la captura i l'anàlisi. Tot i que hi ha moltes ofertes de programari que ajuden a aquest repte, les dades no estructurades representen un nou torrent de matèria primera per al processament, amb tots els problemes inherents a la complexitat i la qualitat que es tracten en aquest article.
4. Escombraries, escombraries. El programari analític de dades és tan bo com les dades que l'alimenten. El tema comú en aquest assumpte d'aprofitar les dades per obtenir avantatge és la qualitat. Mentre que moltes empreses inverteixen dòlars significatius en aplicacions noves i poderoses de cruvell de dades, l'extracció de dades brutes condueix a decisions fallides. Aneu amb compte amb la confiança cega de la sortida dels esforços d'anàlisi de dades. Vostè ha d'estar segur que pot confiar en les dades utilitzades en l'anàlisi.
5. Acceptem el resultat de les anàlisis de dades com a concloents, però no ho és. En realitat, l'anàlisi de dades mostra la correlació més freqüentment, i no la causalitat. És fàcil caure en la trampa de confiar en la sortida de les anàlisis de dades i la correlació confusa amb la causalitat.
La correlació mostra una relació, però de cap manera implica que A provoca B. L'establiment d'una relació causal és el nirvana per prendre decisions precises i perspicaçes. També és increïblement difícil de demostrar. Si confieu confiadament en una sortida i assumeix una relació de causalitat on no existeix, les seves decisions seran defectuoses.
6. Els nostres biaixos cognitius es amplifiquen a l'hora d'avaluar les dades. Com va assenyalar un científic científic de dades: "Al final de l'anàlisi més complex i exhaustiva de les dades, un ésser humà encara ha de fer una inferència i prendre una decisió". I quan arribem a aquest punt on hem d'avaluar el significat de l'anàlisi de dades, els nostres biaixos entren en joc. Molts de nosaltres tendim a confiar o confiar en dades que donen suport a les nostres posicions i expectatives i suprimeixen dades que fan el contrari. També confiem en les dades de les fonts que ens agraden o, confiem en les dades més recents. Tots aquests prejudicis contribueixen als reptes i al potencial d'errors de les nostres anàlisis de dades.
Com començar a domar les dades per al seu ús com a administrador:
El desenvolupament d'una estratègia de dades a tot l'empresa és fonamental per a totes les empreses, però està fora de l'abast d'aquest article. En lloc d'això, aquí teniu set idees que podeu utilitzar com a gestor per millorar l'ús de les dades a la vostra presa de decisions diàries.
1. Reconèixer i mitigar el potencial dels biaixos . Busqueu dades que expandeixin la imatge o que pateixin conflictes amb les dades que teniu davant vostre. Anima a un observador extern a avaluar les teves hipòtesis sobre les dades.
2. Reforça la teva comprensió de la gestió de dades. Hi ha àmplies fonts d'informació gratuïtes a la web, i moltes organitzacions ofereixen seminaris o tallers sobre anàlisi de dades i intel·ligència empresarial. Moltes universitats han afegit cursos per a aquest camp en auge. Continua afinant les teves habilitats.
3. Pregunteu a si mateix o al vostre equip: "Quines dades necessitem per prendre aquesta decisió?" Massa sovint, confiem en les dades que tenim i ignorem la necessitat de buscar més dades per completar la imatge.
4. Conèixer de forma crítica la diferència entre la correlació i la causalitat . Com es va descriure anteriorment, confondre aquests dos és un obstacle potencialment perillós per a la presa de decisions.
5. Qualitat: comproveu les vostres dades. Si la vostra empresa no té una qualitat de dades ni un compromís de gestió de dades mestre, inverteixi el temps per avaluar les vostres dades per errors evidents, inclosos els registres duplicats, incomplets o erronis. Hi ha moltes aplicacions de programari comercialment disponibles o per donar suport a aquesta activitat i moltes empreses es basen en l'experiència dels experts en dades per consultar i avaluar la qualitat de les dades. A més, consideri els proveïdors de serveis externs que poden ajudar a netejar les dades per a vostè. És important destacar que centreu-vos en millorar contínuament la qualitat de les vostres dades.
6. Advoca per una millor qualitat de dades i esforços de gestió en la vostra empresa. Sovint, aquest treball ha estat el domini de TI o professionals tècnics, però les dades tenen el potencial de servir com a actiu estratègic. Tot gestor ha de tenir cura de la capacitat de la seva empresa per aprofitar millor les dades per a la presa de decisions i l'execució de l' estratègia .
7. Afegiu talent tècnic i de dades al vostre equip. Els departaments de vendes i màrqueting comprenen el poder d'involucrar persones qualificades en les últimes tecnologies i competents en la navegació de molts dels reptes de dades que es detallen en aquest article. La tecnologia i les dades ja no són el domini o la responsabilitat d'una única funció en una empresa.
La línia inferior:
Les empreses i directius que aprenguin a aprofitar les dades per millorar la presa de decisions guanyaran al mercat. Aquestes organitzacions podran controlar i respondre a les condicions canviants i les necessitats emergents dels clients més ràpidament que les seves dades desafiades als competidors. Seran els primers en recopilar informació del diàleg en xarxes socials, i guanyaran la batalla per conèixer i implicar els clients en un nivell més profund, tot basat en dades. Aquesta no és una moda, sinó una nova realitat de gestió i competència en el món actual. Només cal tenir cura amb els trampolins d'aquest viatge.