6 Проблемы с данными, с которыми сталкиваются менеджеры и организации

Мы работаем в мире, ориентированном на данные. Менеджеры засыпают данными через отчеты, информационные панели и системы. Нам регулярно напоминают о необходимости принимать решения на основе данных. Высокопоставленные лидеры смущаются обещанием «больших данных» создать конкурентное преимущество, но большинство из них пытаются договориться о том, что это такое, а тем более описывают ожидаемые ощутимые выгоды.

Роль исследователя данных пользуется повышенным спросом, так как прогнозируется нехватка этой важной роли, ожидаемой годами. Организации каждый год тратят целое состояние на установку программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных. Маркетинговые отделы все больше заполняются техническими специалистами, разбирающимися в данных, за счет творческих ролей.

Мир бизнеса - это мир, ориентированный на данные, но важно признать, что данные не являются самоцелью. Как и все остальное, на что мы опираемся в своей работе, данные - это инструмент, наполненный обещаниями. В правильных руках с правильными подходами, потенциал для данных для поддержки принятия решений замечательный.

Однако не впадайте в ложное убеждение, что получение и анализ данных без риска. Давайте немного избавимся от идеи данных как спасителя бизнеса и поможем выявить некоторые потенциальные подводные камни, которые этот новый ресурс представляет для всех нас.

Предупрежден - значит вооружен.

Плохое качество данных

В то время как мы привыкли думать о качестве в контексте физических объектов или продуктов, оказывается, что качество данных является существенной проблемой для любой фирмы все время. Данные, хранящиеся в структурированных базах данных или репозиториях, часто являются неполными, противоречивыми или устаревшими. Вероятно, вы были на приемном конце простого примера проблемы качества данных.

Большинство из нас могут вспомнить получение дубликатов рассылок от маркетологов, адресованных немного другим или радикально отличающимся версиям нашего фактического имени. База данных маркетолога содержит дубликаты записей с нашим адресом и различными, часто ошибочными написаниями или вариациями нашего имени. Мы перерабатываем дубликаты почты как нежелательные, а маркетолог несет дополнительные расходы в виде печати и рассылки сообщений из-за простой проблемы с качеством данных. Усильте эту ошибку многими сотнями или тысячами записей, и эта маленькая ошибка качества данных оказывается дорогостоящей.

Проблема качества данных приобретает все большее значение, поскольку мы стремимся принимать решения по стратегиям, рынкам и маркетингу практически в реальном времени. Хотя существуют программное обеспечение и решения, помогающие контролировать и улучшать качество структурированных (форматированных) данных, реальное решение - это серьезное обязательство всей организации рассматривать данные как ценный актив. На практике это трудно достичь и требует исключительной дисциплины и лидерской поддержки.

Тонут в данных

Данные повсюду в организации. Рассмотрим данные клиента. Большинство организаций освоили сбор информации о клиентах и ​​перспективах.

• Маркетинг собирает данные от людей, которые посещают живые или веб-мероприятия или загружают контент.
• Руководители используют данные для поддержки или определения новых стратегий.
• Продажи собирают данные о клиентах, вовлеченных в процесс продаж.
• Служба поддержки фиксирует информацию о звонках и чатах.
• Команды управления опираются на данные и ключевые показатели для карт результатов.
• Данные о клиентах используются в бухгалтерском учете для целей выставления счетов и командами по качеству и анализу клиентов для мониторинга удовлетворенности клиентов.

Мы собираем информацию о клиентах в различных системах программного обеспечения и храним данные в различных хранилищах данных. Одна фирма Global Fortune 100 признала, что 10% их данных о клиентах хранятся локально сотрудниками на их компьютерах в электронных таблицах. Другая организация регулярно опрашивает своих торговых представителей на предмет данных визитных карточек перед проведением маркетинговых кампаний.

Так же, как мореплаватель, застрявший в спасательной шлюпке после того, как его корабль затонул, везде есть вода, но нет ни капли, чтобы пить. У нас такое же явление в нашем бизнесе. Данные повсюду, и все больше данных доступно из социальных сетей и поисковых каналов в режиме реального времени. Если данные недоступны или если у нас есть дубликаты или неполные данные, мы не сможем использовать их по назначению.

Организации все чаще интегрируют свои разрозненные программные приложения и упрощают процесс сбора и агрегирования данных по всему предприятию. Однако наряду с качеством данных эти усилия являются дорогостоящими, трудоемкими и никогда не заканчиваются.

Растущие объемы данных

Мы собираем все больше и больше данных в темпе, который трудно понять. Эксперты предполагают, что каждые два года (и сокращаются) мы создаем больше данных, чем существовало на планете Земля для всей цивилизации.

Большая часть этих новых данных является неструктурированной по сравнению с типом данных, которые аккуратно вводятся в наши приложения и базы данных. Например, все твиты о вашем продукте или бренде представляют собой потенциальную сокровищницу идей, но эти данные не структурированы, что усложняет их сбор и анализ. Несмотря на то, что существует множество программных предложений, помогающих решить эту проблему, неструктурированные данные представляют собой новый поток сырья для обработки со всеми обсуждаемыми проблемами, связанными со сложностью и качеством.

Мусор на входе, мусор на выходе

Программное обеспечение для анализа данных является настолько же хорошим, насколько и данные, которые его подают. Общей чертой в этом вопросе использования данных для получения преимущества является качество. Хотя многие фирмы вкладывают значительные средства в новые мощные приложения для обработки данных, обработка грязных данных приводит к ошибочным решениям. Остерегайтесь слепого доверия к результатам анализа данных. Вы должны быть уверены, что можете доверять данным, используемым в анализе.

Анализ данных не является окончательным

Мы принимаем результаты анализа данных как окончательные, но это не так. В действительности, анализ данных чаще всего показывает корреляцию, а не причинно-следственную связь! Легко попасть в ловушку доверия к результатам анализа данных и путаницы в корреляции с причинно-следственной связью.

Корреляция демонстрирует отношения, но это никоим образом не подразумевает, что A вызывает B. Установление причинных отношений - это нирвана для принятия точных, проницательных решений. Это также невероятно сложно доказать. Если вы чрезмерно доверяете выходу и принимаете причинно-следственную связь там, где ее нет, ваши решения будут фатально ошибочными.

Усиленные уклоны

Наши когнитивные искажения усиливаются, когда дело доходит до оценки данных. Как однажды сказал один мудрый ученый, занимающийся данными, «в конце самого сложного и исчерпывающего анализа данных человеку все еще приходится делать вывод и принимать решение». И когда мы достигаем той точки, когда нам приходится оценивать значение анализа данных, наши предубеждения вступают в игру. Многие из нас склонны доверять или полагаться на данные, которые поддерживают наши позиции и ожидания, и подавлять данные, которые делают обратное. Мы также доверяем данным из источников, которые нам нравятся, или мы полагаемся на данные, которые являются самыми последними.

Все эти отклонения вносят свой вклад в проблемы и возможность ошибок в результате нашего анализа данных.

Как начать приручать данные для использования в качестве менеджера

Разработка общеорганизационной стратегии обработки данных имеет решающее значение для любого бизнеса, но выходит за рамки этой статьи. Вместо этого, вот семь идей, которые вы можете использовать в качестве менеджера, чтобы улучшить использование данных при ежедневном принятии решений.

Распознать предубеждения

Признать и смягчить потенциал для предвзятости. Ищите данные, которые расширяют картину или конфликтуют с данными перед вами. Поощрите внешнего наблюдателя оценить ваши предположения относительно данных.

Управление данными

Укрепить ваше понимание управления данными. В Интернете имеется множество бесплатных источников информации, и многие организации предлагают семинары или практикумы по вопросам анализа данных и бизнес-аналитики. Многие университеты добавили курсы для этой быстро развивающейся области. Продолжайте оттачивать свои навыки.

Полные данные

Спроси себя или свою команду, «Какие данные нам нужны, чтобы принять это решение?» Слишком часто мы полагаемся на имеющиеся данные и игнорируем необходимость искать больше данных, чтобы завершить картину.

Корреляция и причинность

Помните о разнице между корреляцией и причинностью. Как описано ранее, путаница этих двух - потенциально опасная ловушка для принятия решений.

Проверка качества ваших данных

Если ваша фирма не имеет обязательств в отношении качества данных или управления основными данными, потратьте время на оценку ваших данных на наличие явных ошибок, включая дубликаты, неполные или ошибочные записи. Есть много коммерчески доступных программных приложений или для поддержки этой деятельности, и многие фирмы используют опыт экспертов в области данных для запроса и оценки качества данных. Кроме того, подумайте о внешних поставщиках услуг, которые могут помочь очистить данные для вас. Важно, чтобы постоянно улучшать качество ваших данных.

Качество данных

Выступайте за повышение качества данных и управление вашей фирмой. Эта работа часто была сферой ИТ-специалистов или технических специалистов, однако данные могут стать стратегическим активом. Каждый менеджер должен заботиться о способности фирмы лучше использовать данные для принятия решений и реализации стратегии.

Технические и талантливые данные

Добавьте в свою команду технический и талантливый специалист. Отделы продаж и маркетинга понимают, как привлекать специалистов, владеющих новейшими технологиями и способных справляться со многими из указанных проблем. Технология и данные больше не являются областью или ответственностью одной функции на предприятии.

Суть

Фирмы и менеджеры, которые учатся использовать данные для более эффективного принятия решений, победят на рынке. Эти организации смогут отслеживать и реагировать на изменяющиеся условия и возникающие потребности клиентов быстрее, чем их данные бросают вызов конкурентам. Они будут первыми, кто получит информацию из диалога в социальных сетях, и они выиграют битву, чтобы узнать и привлечь клиентов на более глубоком уровне - все на основе данных. Это не увлечение, а новая реальность управления и конкуренции в современном мире.

Просто остерегайтесь подводных камней в этом путешествии.