6 Sfide dei dati Affrontare i manager e le organizzazioni

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 di Big Data per lo sviluppo di un vantaggio competitivo, ma la maggior parte lotta per essere d'accordo su ciò che è, tanto meno descrivere i benefici tangibili previsti.

Il ruolo dello scienziato dei dati è in forte domanda con le carenze previste in questo ruolo emergente e importante previsto per anni. Le organizzazioni stanno spendendo una fortuna ogni anno installando software per acquisire, archiviare e analizzare i dati. I reparti marketing sono sempre più pieni di professionisti tecnici e esperti di dati a scapito dei ruoli creativi.

Il mondo degli affari è un mondo incentrato sui dati, tuttavia è importante riconoscere che i dati non sono un fine a se stesso. Come ogni altra cosa che attingiamo al nostro lavoro, i dati sono uno strumento pieno di promesse. Nelle mani giuste con gli approcci corretti, il potenziale dei dati a supporto del processo decisionale è notevole.

Tuttavia, non lasciarsi cullare dalla falsa convinzione che acquisire e analizzare i dati sia privo di rischi. Sfregiamo un po 'di smalto dall'idea dei dati come salvatore di business e aiutiamo a identificare alcune delle potenziali insidie ​​che questa nuova risorsa presenta a tutti noi.

Uomo avvisato mezzo salvato.

Scarsa qualità dei dati

Mentre siamo abituati a pensare alla qualità nel contesto di oggetti fisici o prodotti, risulta che la qualità dei dati è sempre un problema materiale per ogni azienda. I dati memorizzati in database strutturati o repository sono spesso incompleti, incoerenti o non aggiornati. È probabile che tu sia stato sul lato ricevente di un semplice esempio di un problema di qualità dei dati.

La maggior parte di noi può ricordare di aver ricevuto invii duplicati da venditori indirizzati a versioni leggermente diverse o radicalmente diverse del nostro vero nome. Il database del marketer contiene record duplicati con il nostro indirizzo e diverse, spesso errate ortografie o varianti del nostro nome. Ricicliamo la posta duplicata come junk e il marketer incorre in costi eccessivi sotto forma di stampa e spedizione a causa di un semplice problema di qualità dei dati. Amplifica questo errore di molte centinaia o migliaia di record e questo piccolo errore di qualità dei dati diventa costoso.

Il problema della qualità dei dati diventa sempre più importante mentre ci sforziamo di prendere decisioni su strategie, mercati e marketing quasi in tempo reale. Sebbene esistano software e soluzioni per monitorare e migliorare la qualità dei dati strutturati (formattati), la vera soluzione 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 supporto alla leadership.

Annegamento nei dati

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

• Il marketing raccoglie dati da persone che partecipano a eventi live o web 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.
• Il servizio 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 per la contabilizzazione dei dati di fatturazione e per la qualità e per i team di analisi dei clienti per il monitoraggio della soddisfazione dei clienti.

Catturiamo le informazioni sui clienti in una varietà di sistemi software diversi e archiviamo i dati in una varietà di archivi di dati. Una società Global Fortune 100 ha riconosciuto fino al 10% dei dati dei propri clienti detenuti localmente dagli impiegati sui propri computer in fogli di calcolo. Un'altra organizzazione esegue regolarmente il polling dei propri rappresentanti di vendita per i dati dei biglietti da visita prima di pubblicare campagne di marketing.

Proprio come il marinaio oceanico arenato 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 imprese. I dati sono ovunque e sempre più dati sono disponibili dai social e dai feed 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 per lo scopo previsto.

Sempre più organizzazioni stanno integrando le loro disparate applicazioni software e semplificando il processo di raccolta e aggregazione dei dati all'interno dell'azienda. Insieme alla qualità dei dati, tuttavia, questo sforzo è costoso, richiede molto tempo e non finisce mai.

Volumi di dati in crescita

Stiamo producendo sempre più dati a un ritmo difficile da comprendere. Gli esperti suggeriscono che ogni due anni (e restringendosi) stiamo creando più dati di quanti ne esistessero sul pianeta terra per tutta la civiltà.

La maggior parte di questi nuovi dati non è strutturata, rispetto a quel tipo di dati che è ben inserito nelle nostre applicazioni software e di database. Ad esempio, tutti i tweet relativi al tuo prodotto o marchio rappresentano un potenziale tesoro di informazioni, ma questi dati non sono strutturati, aumentando la complessità di acquisizione e analisi. Mentre ci sono molte offerte di software per aiutare con questa sfida, i dati non strutturati rappresentano un nuovo torrente di materia prima per l'elaborazione, con tutti i problemi inerenti la complessità e la qualità discussi.

Garbage-In, Garbage-Out

Il software di analisi dei dati è buono quanto i dati che lo alimentano. Il fil rouge in questo numero di sfruttare i dati a vantaggio è la qualità. Mentre molte aziende investono ingenti dollari in potenti nuove applicazioni per la compressione dei dati, la scriccatura di dati sporchi porta a decisioni imperfette. Attenti a fidarsi ciecamente dell'output delle attività di analisi dei dati. Devi essere sicuro che puoi fidarti dei dati utilizzati nell'analisi.

Le analisi dei dati non sono conclusive

Accettiamo l'output di analisi dei dati come conclusivo, ma non lo è. In realtà, l'analisi dei dati mostra più spesso correlazione, non causalità! È facile cadere nella trappola di fidarsi dell'output delle analisi dei dati e della confusa correlazione con la causalità.

La correlazione mostra una relazione, ma non implica in alcun modo che A causa B. Stabilire una relazione causale è il nirvana per prendere decisioni accurate e perspicaci. È anche incredibilmente difficile da dimostrare. Se ti fidi di un output eccessivo e assumi una relazione causale dove non esiste, le tue decisioni saranno fatalmente viziate.

Bias amplificati

I nostri pregiudizi cognitivi sono amplificati quando si tratta di valutare i dati. Come un saggio scienziato dei dati una volta intonò: "Alla fine dell'analisi più complicata ed esaustiva dei dati, un essere umano deve ancora attingere un'inferenza e prendere una decisione". E quando raggiungiamo il punto in cui dobbiamo valutare il significato dell'analisi dei dati, entrano in gioco i nostri pregiudizi. Molti di noi tendono a fidarsi o affidarsi a dati che supportano le nostre posizioni e aspettative e sopprimono i dati che fanno il contrario. Ci fidiamo anche dei dati provenienti da fonti che ci piacciono o, ci basiamo su dati che sono i più recenti.

Tutti questi pregiudizi contribuiscono alle sfide e al potenziale per gli errori derivanti dalle nostre analisi dei dati.

Come iniziare a domare i dati per il tuo uso come manager

Lo sviluppo di una strategia di dati a livello aziendale è fondamentale per ogni azienda, ma non rientra nell'ambito di questo articolo. Invece, ecco sette idee che puoi utilizzare come manager per migliorare l'utilizzo dei dati nel tuo processo decisionale quotidiano.

Riconoscere i pregiudizi

Riconoscere e mitigare il potenziale di pregiudizi. Cerca i dati che espandono l'immagine o che sono in conflitto con i dati di fronte a te. Incoraggia un osservatore esterno a valutare le tue supposizioni sui dati.

Gestione dati

Rafforza la tua comprensione della gestione dei dati. Ci sono ampie fonti gratuite di approfondimenti sul web e molte organizzazioni offrono seminari o workshop sull'analisi dei dati e sulla business intelligence. Molte università hanno aggiunto corsi per questo settore in piena espansione. Continua a migliorare le tue capacità.

Dati completi

Chiedi a te stesso o alla tua squadra, "Di quali dati abbiamo bisogno per prendere questa decisione?" Troppo spesso, ci affidiamo ai dati disponibili e ignoriamo la necessità di cercare più dati per completare l'immagine.

Correlazione e causalità

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

Verifica la qualità dei dati

Se la tua azienda non ha un impegno sulla qualità dei dati o sulla gestione dei dati principali, investi il ​​tempo necessario per valutare i tuoi 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 avvalgono dell'esperienza degli esperti di dati per interrogare e valutare la qualità dei dati. Inoltre, considera i fornitori di servizi esterni che possono aiutarti a ripulire i dati per te. È importante sottolineare che ci si concentra sul miglioramento continuo della qualità dei dati.

Qualità dei dati

Promuovi la maggiore qualità dei dati e gli sforzi di gestione della tua azienda. Questo lavoro è stato spesso il dominio dei professionisti IT o tecnici, tuttavia i dati hanno il potenziale per fungere da risorsa strategica. Ogni manager deve preoccuparsi della capacità dell'azienda di sfruttare meglio i dati per l'adozione di decisioni e strategie.

Talento tecnico e attento ai dati

Aggiungi talento tecnico e esperto di dati alla tua squadra. I reparti di vendita e marketing comprendono il potere di coinvolgere persone esperte nelle ultime tecnologie e competenti nella navigazione di molte delle sfide relative ai dati delineate. Tecnologia e dati non sono più il dominio o la responsabilità di una singola funzione in un'azienda.

La linea di fondo

Le aziende e i manager che impareranno a sfruttare i dati per migliorare il processo decisionale vinceranno sul mercato. Queste organizzazioni saranno in grado di monitorare e rispondere alle mutevoli condizioni e alle esigenze dei clienti emergenti più rapidamente rispetto ai loro concorrenti sfidati dai dati. Saranno i primi a spulciare le informazioni dai dialoghi dei social media e vinceranno la battaglia per conoscere e coinvolgere i clienti a un livello più profondo, tutto basato sui dati. Questa non è una moda passeggera, ma piuttosto una nuova realtà di gestione e competizione nel mondo di oggi.

Stai attento alle insidie ​​di questo viaggio.