Az adatgyűjtő szerepe forró keresletben van, az előre jelzett hiányosságok miatt ebben a feltörekvő, fontos szerepben évek óta.
A szervezetek évente egy vagyont költenek, hogy szoftvereket telepítsenek, tároljanak és elemezzenek. A marketing részlegek egyre inkább töltöttek technikai, adat-hozzáértő szakemberekkel a kreatív szerepek rovására.
Az üzleti világ egy adatközpontú világ, de fontos felismerni, hogy az adatok nem önmaguk végét jelentik. Mint minden mást is, ami munkánk során merül fel, az adatok egy ígéretes eszköz. A helyes megoldásokkal rendelkező jobb kezekben figyelemre méltó a döntéshozatal támogatására alkalmas adatok lehetősége.
Azonban ne tévesszen bele a hamis hiedelembe, hogy az adatok megszerzése és elemzése kockázat nélkül történik. Dömpingezzünk egy kicsit az adatok ötletéről, mint üzleti megmentő, és segítsünk azonosítani azokat a potenciális buktatókat, amelyeket ez az új erőforrás mindannyiunk számára bemutat.
Az elővigyázatosság elárasztotta.
6 nagy kihívások menedzserek és szervezetek Face With Data:
1. Az adatok minősége gyakran gyenge. Miközben megszoktuk, hogy a fizikai tárgyak vagy termékek kontextusában gondolkodjunk a minőségről, kiderül, hogy az adatok minősége anyagi probléma minden cég számára egész idő alatt.
A strukturált adatbázisokban vagy adattárakban tárolt adatok gyakran hiányosak, inkonzisztensek vagy elavultak. Valószínűleg az adatminőségi kérdés egy egyszerű példájával érkezett a fogadó vége.
A legtöbben emlékeztetnek arra, hogy megkapják a másolatos kereskedőktől érkező levélküldéseket, amelyek a tényleges név egy kicsit eltérő vagy radikálisan eltérő változataira irányulnak.
A forgalmazó adatbázisa dupla rekordot tartalmaz címünkkel és különböző, gyakran téves nevekkel vagy névváltozatokkal. A duplikált e-maileket újrahasznosítjuk, és a piackutató a nyomtatás és a levelezés formájában felmerülő többletköltségeket egy egyszerű adatminőségi probléma miatt vállalja. Erősítse ezt a hibát több száz vagy több ezer rekord és ez a kis adatminőségi hiba vált költséges.
Az adatminőség kérdése egyre fontosabbá válik, mivel igyekszünk döntéseket hozni a stratégiákról, a piacokról és a marketingről közel valós időben. Bár léteznek olyan szoftverek és megoldások, amelyek segítik a strukturált (formázott) adatok minőségének felügyeletét és javítását, a valódi megoldás egy olyan jelentős, szervezetre kiterjedő elkötelezettség, amely az adatok értékes eszközként való kezelésére irányul. A gyakorlatban ezt nehéz elérni, és rendkívüli fegyelmezési és vezetői támogatást igényel.
2. Gyakorlatilag megfulladunk az adatokban. Az adatok mindenhol egy szervezetben vannak. Vegye figyelembe az ügyféladatokat. A legtöbb szervezet képessé vált arra, hogy információt gyűjtsön az ügyfelekről és a kilátásokról.
- A marketing összegyűjti azokat az adatokat, akik részt vesznek az élő vagy webes eseményeken, vagy akik letöltenek tartalmat.
- A vezetők új stratégiák támogatására vagy meghatározására használnak adatokat.
- Az értékesítés összegyűjti az értékesítési folyamatban részt vevő ügyfelek adatait.
- Az ügyfélszolgálat rögzíti a hívásokkal és a csevegő interakciókkal kapcsolatos információkat.
- A vezetői csapatok az adatok és a mutatószámok legfontosabb mutatói alapján rajzolnak.
- Az ügyfelek adatait a számlázási célokra, valamint a minőségi és ügyfél-betekintő munkacsoportoknál használják az ügyfelek elégedettségének figyelemmel kísérésére .
Az ügyfelek adatait különféle szoftverrendszerekben rögzítjük, és az adatokat különböző adattárakban tároljuk. Az egyik Global Fortune 100 cég felismerte, hogy az ügyfelek adatai 10 százalékát helyi szinten alkalmazzák a számítógépeken a táblázatokban. Egy másik szervezet rendszeresen lekérdezi értékesítési képviselőit a névjegykártya adatokra, mielőtt marketingkampányokat indítana.
Olyan, mint az óceánjáró tengerész, aki a hajó után elsüllyedt egy mentőcsónakban, mindenhol víz van, de nem egy csepp inni.
Ugyanaz a jelenség a mi vállalkozásainkban. Az adatok mindenhol rendelkezésre állnak, és egyre több adat érhető el a valós idejű társadalmi és keresési hírcsatornákból. Ha az adatok nem könnyen hozzáférhetőek, vagy ha duplikált vagy hiányos adatokkal rendelkezünk, akkor nem tudjuk kihasználni azt a rendeltetésükre.
A szervezetek egyre inkább integrálják különféle szoftveralkalmazásaikat, és egyszerűsítik az adatok összegyűjtésének és összegyűjtésének folyamatát a vállalaton belül. Az adatok minőségével együtt azonban ez az erőfeszítés drága, időigényes és soha nem ér véget.
3. Az adatok mennyisége növekszik. Egyre több adatot adunk olyan ütemben, amelyet nehéz megérteni. A szakértők azt sugallják, hogy minden két évben (és csökken) egyre több adatot fogunk létrehozni, mint ami a földi földön létezett a civilizáció egészére nézve.
Az új adatok nagy része strukturálatlan, szemben az adott típusú szoftverekkel és adatbázis-alkalmazásokkal megegyező típusú adatokkal. Például az összes termék vagy márka tweetje potenciális betekintési kincs lehet, ám ezek az adatok strukturálatlanok, növelik a rögzítés és elemzés bonyolultságát. Bár sok szoftver kínálkozik, hogy segítsen ennek a kihívásnak, a strukturálatlan adatok a feldolgozásra kerülő nyersanyag új torrentét jelölik, a cikkben tárgyalt összes összetett és minőségi kérdéssel.
4. Garbage-in, garbage-out. Az adatelemző szoftver csak annyira jó, mint az adatok táplálása. Az adatok előnyben részesítése ebben a kérdésben a minőséget jelenti. Miközben sok vállalat jelentős dollárokat fektet be az erőteljes, új adatrázó alkalmazásokba, a piszkos adatok roncsolása hibás döntéseket eredményez. Óvakodj az adatelemzési törekvések kimenetelétől való vakon. Biztosnak kell lennie abban, hogy bízhat az elemzésben használt adatokban.
5. Elfogadjuk az adatelemzés kimenetét meggyőzőnek, de nem az. A valóságban az adatelemzés leggyakrabban a korrelációt mutatja, nem az okozati összefüggést! Egyszerűen beleeshet az adatelemzés kimenetelébe vetett bizalomba, és zavaros az összefüggés és az okozati összefüggés között.
A korreláció bemutatja a kapcsolatot, de semmiképpen sem jelenti azt, hogy az A okozza. Az ok-okozati kapcsolat kialakítása nirvana a pontos, megalapozott döntések meghozatalához. Hihetetlenül nehéz bizonyítani. Ha egy produkciót nagymértékben bízol, és oksági viszonyt feltételez, ha egyik sem létezik, a döntéseid fáradhatatlanul hibásak lesznek.
6. A kognitív előítéletek erősödnek az adatok értékelésénél. Ahogy egy bölcs adatkutató egyszer intonált: "A legbonyolultabb és kimerítőbb adatelemzés végén az embernek még mindig következtetni kell és döntenie kell." És amikor elérjük azt a pontot, ahol meg kell vizsgálnunk az adatelemzés jelentését, a mi elfogultságaink jönnek létre. Sokan közülünk inkább bizalommal vagy olyan adatokra támaszkodik, amelyek támogatják pozícióinkat és elvárásainkat, és elnyomják az ellenkezőjét. Bízunk benne az általunk kedvelt forrásokból származó adatokból is, vagy a legfrissebb adatokra támaszkodunk. Mindezen előítéletek hozzájárulnak az adatelemzések kihívásaihoz és lehetséges hibáihoz.
Hogyan kezeljük meg az adatok kezeléséhez szükséges adatokat?
A vállalati szintű adatstratégia kidolgozása minden vállalkozás számára kulcsfontosságú, mégis nem tartozik e cikk hatálya alá. Ehelyett itt hét ötlet használható, mint menedzser, hogy javítsa az adatok felhasználását a mindennapi döntéshozatalban.
1. Felismerik és enyhítik a torzítások lehetőségét . Keressetek adatokat, amelyek kibővítik a képet vagy ütköznek az Ön előtt lévő adatokkal. Bátorítani egy külső megfigyelőt, hogy értékelje az adatok körüli feltételezéseit.
2. Erősítse meg az adatkezelés megértését. Az interneten számos szabad betekintési forrás található, és számos szervezet szemináriumokat vagy workshopokat kínál az adatelemzés és az üzleti intelligencia területén. Számos egyetem tanfolyamokkal bővítette ezt a virágzó területet. Tartsa meg a készségek élesítését.
3. Kérdezd meg magadtól vagy csapattól: "Milyen adatokra van szükségünk ahhoz, hogy ezt a döntést hozhassuk?" Túl gyakran támaszkodunk a rendelkezésre álló adatokra, és figyelmen kívül hagyjuk, hogy több adatot keressünk a kép elkészítéséhez.
4. Legyen kritikusan tisztában a korreláció és az összefüggés közötti különbséggel . Amint azt korábban leírtuk, ez a kettő összekeverve potenciálisan veszélyes csapdát a döntéshozatalhoz.
5. Minőség - az adatok ellenőrzése . Ha cégének nincsen adatminősége vagy mesteradat-kezelési elkötelezettsége, fektessen be időt arra, hogy nyilvánvaló hibákra, ideértve az ismétlődő, hiányos vagy hibás rekordokat, értékelje az adatait. Számos kereskedelmi forgalomban kapható szoftveralkalmazás létezik, vagy támogatja ezt a tevékenységet, és sok vállalat az adatok szakértőinek szakértőire támaszkodva lekérdezi és értékeli az adatok minőségét. Tekintse meg a külső szolgáltatókat is, akik segíthetnek az adatok tisztításában. Fontos, hogy összpontosítson az adatok minőségének folyamatos javítására .
6. Támogasson az erősebb adatminőségre és irányítási erőfeszítésekre a vállalatánál. Ez a munka gyakran az informatikai vagy műszaki szakemberek területe, de az adatok stratégiai eszközként szolgálhatnak. Minden ügyintézőnek törődnie kell a cég azon képességével, hogy jobban ki tudja használni a döntéshozatalra és a stratégia végrehajtására vonatkozó adatokat.
7. Adjon technikai és adathiányos tehetséget csapatának. Az értékesítési és marketing osztályok megértik a legmodernebb technológiákkal rendelkező szakemberek bevonásának erejét, és képesek az ebben a cikkben felvázolt számos adat kihívására. A technológia és az adatok már nem egy vállalat egyetlen funkciójának tartománya vagy felelőssége .
Alsó vonal:
Azok a cégek és vezetők, akik megtanulják felhasználni az adatokat a jobb döntéshozatal érdekében, megnyerik a piacon. Ezek a szervezetek képesek lesznek figyelemmel kísérni és megválaszolni a változó feltételeket és a felmerülő vevői igényeket gyorsabban, mint adataik kihívást jelentenek a versenytársaknak. Ők lesznek az elsőek, akik megismerkednek a közösségi média párbeszéddel, és megnyerik a csatát, hogy ismerkedjenek és bevonják az ügyfeleket egy mélyebb szinten - mindezt az adatok alapján. Ez nem egy csillogás, hanem egy új valóság a mai világban való irányítás és versengés terén. Csak vigyázz a bajokra ezen az úton.