6 проблем с данными, с которыми сталкиваются менеджеры и организации

Мы работаем в мире, ориентированном на данные. Менеджеров засыпают данными через отчеты, информационные панели и системы. Нам регулярно напоминают о необходимости принимать решения на основе данных . Руководители высшего звена слюнки текут от обещания больших данных для создания конкурентного преимущества , но большинство из них не могут прийти к единому мнению, что это такое, не говоря уже о том, чтобы описать ожидаемые ощутимые выгоды. 

Роль специалистов по обработке данных пользуется большим спросом, и ожидается, что эта новая важная роль будет недостаточной в течение многих лет. Организации ежегодно тратят целые состояния на установку программного обеспечения для сбора, хранения и анализа данных. Маркетинговые отделы все чаще заполняются техническими специалистами, разбирающимися в данных, в ущерб творческим должностям. 

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

Однако не поддавайтесь ложному убеждению, что сбор и анализ данных не связаны с риском. Давайте немного отшлифуем идею данных как спасителя бизнеса и поможем выявить некоторые из потенциальных ловушек, которые этот новый ресурс представляет для всех нас.

Предупрежден — значит вооружен. 

Низкое качество данных

Хотя мы привыкли думать о качестве в контексте физических объектов или продуктов, оказывается, что качество данных всегда является существенной проблемой для каждой фирмы. Данные, хранящиеся в структурированных базах данных или репозиториях, часто бывают неполными, несогласованными или устаревшими. Вероятно, вы столкнулись с простым примером проблемы с качеством данных. 

Большинство из нас может вспомнить получение дубликатов писем от маркетологов, адресованных немного другим или радикально другим версиям нашего настоящего имени. База данных маркетолога содержит повторяющиеся записи с нашим адресом и разными, часто ошибочными написаниями или вариациями нашего имени. Мы утилизируем дубликаты почты как нежелательную, и маркетолог несет дополнительные расходы в виде печати и отправки по почте из-за простой проблемы с качеством данных. Увеличьте эту ошибку многими сотнями или тысячами записей, и эта небольшая ошибка качества данных станет дорогостоящей.

Вопрос качества данных становится все более важным, поскольку мы стремимся принимать решения по стратегиям, рынкам и маркетингу практически в реальном времени. Хотя существуют программное обеспечение и решения, помогающие отслеживать и улучшать качество структурированных (отформатированных) данных, реальным решением является серьезное обязательство всей организации рассматривать данные как ценный актив. На практике этого трудно достичь и требует чрезвычайной дисциплины и поддержки руководства. 

Утопление в данных

Данные повсюду в организации. Учитывайте данные о клиентах. Большинство организаций приобрели навыки сбора информации о клиентах и ​​перспективах. 

• Маркетинг собирает данные от людей, которые посещают прямые трансляции или веб-мероприятия или загружают контент.
• Руководители используют данные для поддержки или определения новых стратегий . 
• Отдел продаж собирает данные о клиентах, участвующих в процессе продаж.
• Служба поддержки клиентов собирает информацию о звонках и чатах.
• Команды управления используют данные и ключевые показатели для оценочных карточек.
• Данные о клиентах используются в бухгалтерском учете для выставления счетов и группами по качеству и анализу клиентов для мониторинга удовлетворенности клиентов . 

Мы собираем информацию о клиентах в различных программных системах и храним данные в различных хранилищах данных. Одна из компаний, входящих в список Global Fortune 100, обнаружила, что до 10% данных о клиентах хранятся сотрудниками локально на своих компьютерах в таблицах. Другая организация регулярно опрашивает своих торговых представителей на предмет данных визитных карточек перед запуском маркетинговых кампаний. 

Подобно тому, как плывущий по океану моряк застрял в спасательной шлюпке после того, как его корабль затонул, вода есть везде, но нет ни капли для питья. То же явление наблюдается и в нашем бизнесе. Данные есть повсюду, и все больше данных становится доступными из социальных сетей и поисковых каналов в режиме реального времени. Если данные труднодоступны или, если у нас есть повторяющиеся или неполные данные, мы не можем использовать их по прямому назначению. 

Организации все чаще интегрируют свои разрозненные программные приложения и упрощают процесс сбора и агрегирования данных на предприятии. Однако наряду с качеством данных эти усилия требуют больших затрат времени и средств, и никогда не заканчиваются. 

Растущие объемы данных

Мы делаем все больше и больше данных с трудной для понимания скоростью. Эксперты предполагают, что каждые два года (и сокращается) мы создаем больше данных, чем существовало на планете Земля для всей цивилизации.

Большая часть этих новых данных неструктурирована, в отличие от данных, которые аккуратно вводятся в наше программное обеспечение и приложения для баз данных. Например, все твиты о вашем продукте или бренде представляют собой потенциальную сокровищницу идей, но эти данные неструктурированы, что усложняет их сбор и анализ. Несмотря на то, что существует множество предложений программного обеспечения, которые могут помочь в решении этой проблемы, неструктурированные данные представляют собой новый поток сырья для обработки со всеми присущими ему сложностью и проблемами качества, обсуждаемыми в этой статье. 

Мусор на входе, мусор на выходе

Программное обеспечение для анализа данных настолько хорошо, насколько хороши данные, которые его обеспечивают. Общей чертой в этом вопросе использования данных для получения преимущества является качество. Хотя многие компании вкладывают значительные средства в новые мощные приложения для обработки данных, обработка «грязных» данных приводит к ошибочным решениям. Остерегайтесь слепо доверять результатам попыток 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. На самом деле анализ данных чаще всего демонстрирует корреляцию, а не причинно-следственную связь! Легко попасть в ловушку, если доверять результатам анализа данных и спутать корреляцию с причинно-следственной связью.

Корреляция демонстрирует отношения, но никоим образом не подразумевает, что А вызывает Б. Установление причинно-следственной связи — это нирвана для принятия точных, проницательных решений. Это также невероятно сложно доказать. Если вы чрезмерно доверяете выходным данным и допускаете причинную связь там, где ее нет, ваши решения будут фатально ошибочными. 

Усиленные предубеждения

Наши когнитивные предубеждения усиливаются, когда дело доходит до оценки данных. Как однажды сказал один мудрый специалист по данным: «В конце самого сложного и исчерпывающего анализа данных человеческое существо все же должно сделать вывод и принять решение». И когда мы достигаем того момента, когда нам нужно оценить значение анализа данных, в игру вступают наши предубеждения. Многие из нас склонны доверять или полагаться на данные, которые подтверждают наши позиции и ожидания, и скрывают данные, которые делают обратное. Мы также доверяем данным из источников, которые нам нравятся, или полагаемся на самые свежие данные.Все эти предубеждения усугубляют проблемы и вероятность ошибок при анализе данных. 

Как начать приручить данные для использования в качестве менеджера

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

Признать предвзятость

Признавайте и уменьшайте вероятность предубеждений. Ищите данные, которые расширяют картину или противоречат данным перед вами. Поощряйте внешнего наблюдателя оценить ваши предположения относительно данных. 

Управление данными

Расширьте свое понимание управления данными. В Интернете есть множество бесплатных источников информации, и многие организации предлагают семинары или тренинги по анализу данных и бизнес-аналитике. Многие университеты добавили курсы для этой быстро развивающейся области. Продолжайте оттачивать свои навыки. 

Полные данные

Спросите себя или свою команду: «Какие данные нам нужны, чтобы принять это решение?» Слишком часто мы полагаемся на имеющиеся данные и игнорируем необходимость поиска дополнительных данных для полноты картины. 

Корреляция и причинно-следственная связь

Критически осознавайте разницу между корреляцией и причинно-следственной связью. Как описывалось ранее, смешение этих двух факторов является потенциально опасной ловушкой для принятия решений. 

Проверьте качество ваших данных

Если ваша фирма не имеет обязательств по качеству данных или управлению основными данными, потратьте время на оценку своих данных на предмет очевидных ошибок, включая повторяющиеся, неполные или ошибочные записи. Существует множество коммерчески доступных программных приложений или приложений для поддержки этой деятельности, и многие фирмы используют опыт экспертов по данным для запроса и оценки качества данных. Также подумайте о внешних поставщиках услуг, которые могут помочь вам очистить данные. Важно сосредоточиться на постоянном улучшении качества ваших данных. 

Качество данных

Выступайте за повышение качества данных и улучшение управления в вашей фирме. Эта работа часто выполнялась ИТ-специалистами или техническими специалистами, но данные потенциально могут служить стратегическим активом. Каждый менеджер должен заботиться о способности фирмы лучше использовать данные для принятия решений и выполнения стратегии . 

Таланты, разбирающиеся в технологиях и данных

Добавьте в свою команду технических специалистов и специалистов, разбирающихся в данных. Отделы продаж и маркетинга понимают важность привлечения специалистов, владеющих новейшими технологиями и способных решать многие проблемы с данными, описанные в этой статье. Технологии и данные больше не являются сферой или обязанностью одной функции на предприятии. 

Нижняя линия

Фирмы и менеджеры, которые научатся использовать данные для улучшения принятия решений, выиграют на рынке. Эти организации смогут отслеживать и реагировать на меняющиеся условия и возникающие потребности клиентов быстрее, чем их данные бросают вызов конкурентам. Они будут первыми, кто почерпнет идеи из диалога в социальных сетях, и они выиграют битву, чтобы узнать и привлечь клиентов на более глубоком уровне — все на основе данных. Это не прихоть, а, скорее, новая реальность управления и конкуренции в современном мире.Просто остерегайтесь подводных камней в этом путешествии.