6 Data sfida i manager e le organizzazioni affrontano

Lavoriamo in un mondo incentrato sui dati. I manager sono bombardati con dati tramite report, dashboard e sistemi. Ci viene regolarmente ricordato di prendere decisioni basate sui dati. I leader senior salivano alla promessa dei big data per lo sviluppo di un vantaggio competitivo, eppure la maggior parte fatica a concordare su ciò che è, tanto meno descrivi i benefici tangibili previsti. 

Il ruolo degli scienziati dei dati è molto richiesto con carenze previste in questo ruolo emergente e importante previsto per anni. Le organizzazioni spendono una fortuna ogni anno installando software per acquisire, archiviare e analizzare i dati. I dipartimenti di marketing sono sempre più pieni di professionisti tecnici e esperti di dati a spese di ruoli creativi. 

Il mondo degli affari è un mondo incentrato sui dati, ma è importante riconoscere che i dati non sono un fine. Come ogni altra cosa su cui attingiamo nel nostro lavoro, i dati sono uno strumento pieno di promessa. Nelle mani giuste con gli approcci adeguati, il potenziale per i dati per supportare il processo decisionale è notevole. 

Tuttavia, non lasciarti cullare nella falsa convinzione che l'acquisizione e l'analisi dei dati siano senza rischio. Eliminiamo un po 'di polacco dall'idea dei dati come salvatore aziendale e aiutiamo a identificare alcune delle potenziali insidie ​​che questa nuova risorsa presenta per tutti noi.

Uomo avvisato mezzo salvato. 

Scarsa qualità dei dati

Mentre siamo abituati a pensare alla qualità nel contesto di oggetti o prodotti fisici, risulta che la qualità dei dati è un problema materiale per ogni azienda per tutto il tempo. I dati archiviati in database o repository strutturati sono spesso incompleti, incoerenti o obsoleti. È probabile che tu sia stato alla fine di un semplice esempio di una qualità dei dati. 

La maggior parte di noi può ricordare di aver ricevuto spedizioni duplicate dagli esperti di marketing indirizzati a versioni leggermente diverse o radicalmente diverse del nostro nome reale. Il database del marketer contiene record duplicati con il nostro indirizzo e ortografie o variazioni diverse, spesso errate del nostro nome. Ricicliamo la posta duplicata come spazzatura e il marketer comporta costi in eccesso sotto forma di stampa e spedizione a causa di un semplice problema di qualità dei dati. Amplificare questo errore di molte centinaia o migliaia di record e questo piccolo errore di qualità dei dati diventa costosa.

Il problema della qualità dei dati cresce di importanza mentre ci sforziamo di prendere decisioni su strategie, mercati e marketing in tempo quasi reale. Mentre esistono software e soluzioni per aiutare a monitorare e migliorare la qualità dei dati strutturati (formattati), la soluzione reale è un impegno significativo a livello di organizzazione nel trattare i dati come una risorsa preziosa. In pratica, questo è difficile da raggiungere e richiede una disciplina straordinaria e un supporto alla leadership. 

Annegare nei dati

I dati sono ovunque in un'organizzazione. Considera i dati dei clienti. La maggior parte delle organizzazioni è diventata qualificata nel catturare informazioni su clienti e potenziali clienti. 

• Il marketing raccoglie dati da persone che frequentano eventi in diretta o che scaricano contenuti.
• I dirigenti utilizzano i dati per supportare o definire nuove strategie. 
• Le vendite raccolgono dati sui clienti coinvolti nel processo di vendita.
• L'assistenza clienti acquisisce informazioni su chiamate e chat.
• I team di gestione si basano su dati e metriche chiave per le scorecard.
• I dati dei clienti vengono utilizzati nella contabilità a fini di fatturazione e da team di qualità e intuizioni clienti per il monitoraggio della soddisfazione dei clienti. 

Acquisiamo informazioni sui clienti in una varietà di diversi sistemi software e archiviamo i dati in una varietà di repository di dati. Una società Global Fortune 100 ha riconosciuto fino al 10 percento dei dati dei clienti è stato tenuto a livello locale dai dipendenti sui loro computer in fogli di calcolo. Un'altra organizzazione interroga regolarmente i propri rappresentanti di vendita per i dati di biglietti da visita prima di eseguire campagne di marketing. 

Proprio come il marinaio che si è bloccato in una scialuppa di salvataggio dopo che la sua nave è affondata, c'è acqua dappertutto, ma non una goccia da bere. Abbiamo lo stesso fenomeno nelle nostre attività. I dati sono ovunque e sempre più dati sono disponibili dai feed social e di ricerca in tempo reale. Se i dati non sono facilmente accessibili o, se abbiamo dati duplicati o incompleti, non siamo in grado di sfruttarli allo scopo previsto. 

Sempre più organizzazioni stanno integrando le loro disparate applicazioni software e semplificando il processo di raccolta e aggregamento dei dati in tutta l'Enterprise. Insieme alla qualità dei dati, tuttavia, questo sforzo è costoso, richiede tempo e non finisce mai. 

Volumi di dati in crescita

Stiamo facendo sempre più dati a un ritmo difficile da comprendere. Gli esperti suggeriscono che ogni due anni (e riduzioni) stiamo creando più dati di quanto esistano sul pianeta Terra per tutta la civiltà.

La maggior parte di questi nuovi dati non è strutturata, rispetto a quel tipo di dati che vengono inseriti in modo ordinato nelle nostre applicazioni software e di database. Ad esempio, tutti i tweet sul tuo prodotto o marchio rappresentano un potenziale tesoro di approfondimenti, ma questi dati non sono strutturati, aumentando la complessità di acquisizione e analizzarli. Mentre ci sono molte offerte di software per aiutare con questa sfida, i dati non strutturati rappresentano un nuovo torrente di materie prime per l'elaborazione, con tutta la complessità intrinseca e i problemi di qualità discussi in questo articolo. 

Garbage-in, spazzatura

Il software analitico dei dati è buono solo quanto i dati che lo alimentano. Il thread comune in questo problema di sfruttare i dati per vantaggio è la qualità. Mentre molte aziende investono dollari significativi in ​​potenti nuove applicazioni di raccolta dei dati, lo scricchiolio dei dati sporchi porta a decisioni imperfette. Fai attenzione a fidarsi ciecamente l'output degli sforzi di analisi dei dati. Devi essere sicuro di poter fidarti dei dati utilizzati nell'analisi. 

Le analisi dei dati non sono conclusive

Accettiamo l'output delle analisi dei dati come conclusive, ma non lo è. In realtà, l'analisi dei dati mostra più spesso la correlazione, non la causalità! È facile cadere nella trappola della fiducia nell'output delle analisi dei dati e confondere la correlazione con la causalità.

La correlazione mette in mostra una relazione, ma non implica in alcun modo che A causi b. Stabilire una relazione causale è il nirvana per prendere decisioni accurate e penetranti. È anche incredibilmente difficile da dimostrare. Se ti fidi in modo straordinario di un output e assumi una relazione causale in cui non esiste, le tue decisioni saranno fatalmente imperfette. 

Pregiudizi amplificati

I nostri pregiudizi cognitivi sono amplificati quando si tratta di valutare i dati. Come una volta un saggio scienziato dei dati, "alla fine dell'analisi più complicata ed esaustiva dei dati, un essere umano deve ancora trarre un'inferenza e prendere una decisione."E quando raggiungiamo quel punto in cui dobbiamo valutare il significato dell'analisi dei dati, i nostri pregiudizi entrano in gioco. Molti di noi tendono a fidarsi o fare affidamento su dati che supportano le nostre posizioni e le nostre aspettative e sopprimono i dati che fanno il contrario. Ci fidiamo anche dei dati dalle fonti che ci piacciono o, facciamo affidamento su dati che sono i più recenti. Tutti questi pregiudizi contribuiscono alle sfide e al potenziale per gli errori delle nostre analisi dei dati. 

Come iniziare a domare i dati per l'uso come manager

Lo sviluppo di una strategia di dati a livello aziendale è fondamentale per ogni azienda, ma è oltre lo scopo di questo articolo. Invece, ecco sette idee che puoi utilizzare come manager per migliorare l'uso dei dati nel processo decisionale quotidiano.

Riconoscere i pregiudizi

Riconoscere e mitigare il potenziale per i pregiudizi. Cerca i dati che ampliano l'immagine o i conflitti con i dati di fronte a te. Incoraggia un osservatore esterno a valutare i tuoi presupposti sui dati. 

Gestione dati

Rafforza la tua comprensione della gestione dei dati. Esistono ampie fonti di approfondimenti sul Web e molte organizzazioni offrono seminari o seminari sull'analisi dei dati e sulla business intelligence. Molte università hanno aggiunto corsi per questo campo in forte espansione. Continua a affilare le tue abilità. 

Dati completi

Chiedi a te stesso o alla tua squadra, "Quali dati abbiamo bisogno per prendere questa decisione?" Troppo spesso, facciamo affidamento sui dati a portata di mano e ignoriamo la necessità di cercare più dati per completare l'immagine. 

Correlazione e causalità

Sii criticamente consapevole della differenza tra correlazione e causalità. Come descritto in precedenza, confondere questi due è una trappola potenzialmente pericolosa per il processo decisionale. 

Controllare la qualità i tuoi dati

Se la tua azienda non ha una qualità dei dati o un impegno di gestione dei dati master, investi il ​​tempo per valutare i dati per errori evidenti, inclusi record duplicati, incompleti o errati. Esistono molte applicazioni software disponibili in commercio o per supportare questa attività e molte aziende si basano sull'esperienza degli esperti di dati per interrogare e valutare la qualità dei dati. Inoltre, considera i fornitori di servizi esterni che possono aiutare a pulire i dati per te. È importante sottolineare, concentrati sul miglioramento continua della qualità dei tuoi dati. 

Qualità dei dati

Difendere gli sforzi di qualità e gestione dei dati più forti in tutta la tua azienda. Questo lavoro è stato spesso il dominio dell'IT o dei professionisti tecnici, ma i dati hanno il potenziale per servire da risorsa strategica. Ogni manager deve preoccuparsi della capacità dell'azienda di sfruttare meglio i dati per il processo decisionale e l'esecuzione della strategia. 

Talento tecnico e esperto di dati

Aggiungi talenti tecnici e esperti di dati al tuo team. I dipartimenti di vendita e marketing comprendono il potere di coinvolgere le persone qualificate nelle ultime tecnologie e competenti nel navigare in molte delle sfide dei dati delineate in questo articolo. La tecnologia e i dati non sono più il dominio o la responsabilità di un'unica funzione in un'impresa. 

La linea di fondo

Le aziende e i manager che imparano a sfruttare i dati per un miglioramento del processo decisionale vinceranno sul mercato. Queste organizzazioni saranno in grado di monitorare e rispondere alle mutevoli condizioni e le esigenze dei clienti emergenti più velocemente dei loro dati hanno sfidato i concorrenti. Saranno i primi a raccogliere intuizioni dalla finestra di dialogo dei social media e vinceranno la battaglia per conoscere e coinvolgere i clienti a un livello più profondo in base ai dati. Questa non è una moda, ma piuttosto una nuova realtà di gestione e competizione nel mondo di oggi. Fai attenzione alle insidie ​​in questo viaggio.