Veri ile Ele Alınan Yöneticilerin ve Kuruluşların Zorlukları

Veri merkezli bir dünyada çalışıyoruz. Yöneticiler, raporlar, gösterge tabloları ve sistemler vasıtasıyla veri ile bombardımana tutuldu. Verilere dayalı kararlar vermemiz düzenli olarak hatırlatılıyor. Kıdemli liderler, Big Data'ın rekabet avantajı yaratma vaadinde saldıkları halde, beklenen somut faydaları daha az ne ifade ettiğinin üzerinde anlaşmaya çabaladı.

Veri bilimcisinin rolü, yıllardır beklenen bu önemli rolün öngörülen eksiklikleri ile birlikte yoğun talep görüyor.

Kuruluşlar, verileri yakalamak, depolamak ve analiz etmek için her yıl bir yazılım yükleyerek bir servet harcıyorlar. Pazarlama departmanları, yaratıcı roller pahasına, teknik, veri meraklısı profesyonellerle giderek doludur.

İş Dünyası, veri odaklı bir dünyadır, ancak verilerin kendisine bir son vermediğini bilmek önemlidir. Çalışmalarımızda çizdiğimiz diğer her şey gibi, veriler de sözü dolu bir araçtır. Doğru yaklaşımlarla doğru ellerde, verilerin karar vermeyi destekleme potansiyeli dikkate değerdir.

Bununla birlikte, verilerin edinilmesi ve analizinin riski bulunmadığına dair yanlış inanca kulak asmayın. İş fikrini verinin fikrinden biraz cilalayalım ve bu yeni kaynağın hepimize sunduğu potansiyel tuzaklardan bazılarını saptamaya yardımcı olalım.

Önceden uyarıldı.

6 Büyük Zorluklar Yöneticiler ve Kuruluşlar Veri İle Karşılaşıyor:

1. Veri kalitesi genelde zayıftır. Kalite konusunda fiziksel nesneler veya ürünler bağlamında düşünmeye alışık olmakla birlikte, veri kalitesi her zaman her firmanın önemli bir konudur.

Yapısal veritabanlarında veya depolarında saklanan veriler çoğunlukla eksik, tutarsız veya güncel değildir. Muhtemelen, basit bir veri kalitesi sorunu örneğinin alıcı tarafındasınızdır.

Çoğumuz, gerçek adımızın biraz farklı veya radikal olarak farklı sürümlerine yönelik pazarlamacılardan yinelenen postaları almaktığını hatırlayabiliriz.

Pazarlamacının veritabanında, adresimiz ve sık sık hatalı hecelemeler veya adımızın varyasyonlarıyla birlikte çoğaltılmış kayıtlar bulunmaktadır. Yinelenen postaları önemsiz olarak geri dönüştürüyoruz ve pazarlamacı basit bir veri kalitesi sorunu nedeniyle hepsi baskı ve posta gönderme şeklinde fazladan maliyet yaratıyor. Bu hatayı yüzlerce veya binlerce kayıtla genişletin ve bu küçük veri kalitesi hatası maliyetli hale gelir.

Stratejiler, pazarlar ve pazarlama hakkında neredeyse gerçek zamanlı olarak karar vermeye çalıştıkça, veri kalitesi konusu önem kazanmaktadır. Yapısal (biçimlendirilmiş) verilerin kalitesini izlemek ve iyileştirmek için yazılım ve çözümler bulunurken gerçek çözüm, verilerin değerli bir varlık olarak ele alınması yönünde önemli ve organizasyon çapında bir taahhüttür.Uygulamada, bunu gerçekleştirmek zordur ve olağanüstü disiplin ve liderlik desteği gerektirir.

2. Verilerde boğuluyoruz. Veriler bir organizasyonun heryerinde. Müşteri verilerini düşünün. Çoğu kuruluş, müşteriler ve umutlarla ilgili bilgileri yakalamada yetenekli hale geldi.

• Pazarlama, canlı veya web etkinliklerine katılan veya içeriği indiren kişilerin verilerini toplar.
• Yöneticiler, yeni stratejileri desteklemek veya tanımlamak için verileri kullanır.
• Satışlar, satış sürecinde yer alan müşterilerle ilgili verileri toplar.
• Müşteri Desteği, aramalar ve sohbet etkileşimleri hakkında bilgi alır.
• Yönetim ekipleri, puan kartlarına ilişkin verileri ve önemli metrikleri kullanır.
• Müşteri verileri, fatura işlemleri için muhasebe ve müşteri memnuniyetini izlemek için kalite ve müşteri bilgilendirme ekipleri tarafından kullanılır.

Müşteri bilgilerini çeşitli yazılım sistemlerinde topluyoruz ve verileri çeşitli veri depolarında saklıyoruz. Bir Global Fortune 100 firması, müşteri verilerinin yüzde 10'unu, çalışanlar tarafından yerel olarak elektronik tablolarda bilgisayarlarında toplandı. Bir başka organizasyon pazarlama kampanyaları yürütmeden önce satış temsilcilerini kartvizit verileri için düzenli olarak sorgular.

Denizcilikle uğraşan okyanus gemicileri gemilerini batırdıktan sonra bir filikacılığa mahkummuşlar gibi her yerde su birikiyor, içki içmek için bir damla değil.

İşletmelerimizde aynı olguya sahibiz. Veriler her yerde bulunur ve sosyal ve arama akışlarından gerçek zamanlı olarak veri giderek artmaktadır. Verilere kolayca erişilemiyorsa veya yinelenen veya eksik verilere sahip olduğumuz takdirde, amacı amacına uygun olarak kullanamayız.

Kuruluşlar gittikçe artan bir şekilde farklı yazılım uygulamalarını bir araya getiriyor ve veriyi topluluk genelinde toplama ve birleştirme işlemini basitleştiriyor. Bununla birlikte, veri kalitesi yanında, bu çaba pahalı, zaman alıcı ve asla bitmiyor.

3. Veri hacimleri büyüyor. Anlaşılması güçleşen bir sürü daha fazla veri üretiyoruz. Uzmanlar, her iki yılda bir (ve küçülen), medeniyet için dünyada varolandan daha fazla veri yarattıklarını ileri sürüyorlar.

Bu yeni verilerin çoğu, yazılım ve veritabanı uygulamalarımıza özenle girilen veri türlerine göre yapılandırılmamıştır. Örneğin, ürününüz veya markanızla ilgili olan tüm tweetler, potansiyel bir anlayış hazinesini temsil eder, ancak bu veriler yapılandırılmamıştır, bu da onu yakalama ve analiz etme karmaşıklığını artırır. Bu zorluğa yardımcı olmak için birçok yazılım sunarken, yapılandırılmamış veriler, bu makalede ele alınan özünde bulunan tüm karmaşıklık ve kalite konularıyla işleme için hammaddenin yeni bir selini temsil etmektedir.

4. Çöp içeri çöp dışarı. Veri analitiği yazılımı, veriyi besleyen veriler kadar iyidir. Avantaj sağlamak için veriyi kullanmanın bu sayısında ortak olan konu kaliteli olmasıdır. Birçok firma, güçlü, yeni veri hızlandıran uygulamalara önemli miktarda yatırım yaparken, kirli verilerin işlenmesi, hatalı kararlara yol açar.Körü körüne veri analizi çalışmalarının çıktısına güvenmekten kaçının. Analizde kullanılan verilere güvenebileceğinden emin olmalısın.

5. Veri analizlerinin çıktısını kesin olarak kabul ediyoruz, ancak değil. Gerçekte, veri analizi çoğunlukla nedensellik değil korelasyon sergiliyor! Veri analizlerinin çıktılarına güvenmenin tuzağına düşmek ve nedensellik ile kafa karıştırıcı korelasyon yapmak kolaydır.

İlişki bir ilişki sergiliyor, ancak A'nın B'ye neden olduğunu ima etmez. Nedensel bir ilişki kurmak doğru, anlayışlı kararlar vermek için nirvana'dır. Ayrıca ispatlanması inanılmaz zor. Bir çıktıya aşırı derecede güveniyorsanız ve hiçbirinin mevcut olmadığı nedensel bir ilişki varsayarsanız, kararlarınız ölümcül olarak kusurlu olacaktır.

6. Verileri değerlendirirken bilişsel önyargılarımız güçlenir. Bir bilge veri bilimcisi, bir zamanlar seslendirdiği gibi, "Verilerin en karmaşık ve detaylı analizinin sonunda, bir insan hala bir çıkarım çizmeli ve karar vermelidir." Ve biz ulaştığımızda veri analizinin anlamını değerlendirmek zorunda olduğumuz nokta, önyargılarımız devreye giriyor. Çoğumuz, konumlarımızı ve beklentilerimizi destekleyen ve tersini yapan verileri bastıran verilere güvenmek veya bunlara güvenmek eğilimindeyiz. Ayrıca, istediğimiz kaynaklardan gelen verilere güveniyoruz veya en yeni verilere güveniyoruz. Bu önyargıların tümü, veri analizlerimizdeki zorluklara ve hatalar için potansiyele katkıda bulunur.

Verileri Yönetici Olarak Kullanmaya Bağlama Nasıl Başlanır:

Kurumsal çapta bir veri stratejisi geliştirmek her iş için önemlidir, ancak bu makalenin kapsamı dışındadır. Bunun yerine günlük karar verme sürecinizde verilerin kullanımınızı iyileştirmek için bir yönetici olarak kullanabileceğiniz yedi fikir var.

1. önyargı potansiyelini tanımak ve hafifletmek. Resmi genişleten veya önünüzdeki verilerle çakışan verileri arayın. Verilerin etrafındaki varsayımlarınızı değerlendirmek için harici bir gözlemci teşvik edin.

2. Veri yönetimi konusundaki anlayışınızı güçlendirin. Web'de pek çok ücretsiz bilgi kaynağı vardır ve birçok organizasyon veri analitiği ve iş zekası üzerine seminerler veya çalıştaylar sunmaktadır. Birçok üniversite bu patlama yaşayan alan için kurslar ekledi. Becerilerini keskinleştirmeye devam et.

3. Kendinize ya da ekibinize "Bu kararı vermek için hangi verilere ihtiyacımız var?" Diye sorabilirsiniz. Eldeki verilere güveniyoruz ve resmi tamamlamak için daha fazla veri aramaya olan ihtiyacı görmezden geliyoruz.

4. korelasyon ve nedensellik arasındaki farkın kritik bir şekilde farkında olun. Daha önce de açıklandığı gibi, bu ikisinin karıştırılması karar vermede potansiyel olarak tehlikeli bir zaafdır.

5. Kalite - verilerinizi kontrol edin . Firmanızın veri kalitesi veya ana veri yönetimi taahhüdü yoksa, çoğaltılmış, eksik veya hatalı kayıtlar da dahil olmak üzere verilerinizi bariz hatalar için değerlendirmek için zaman ayırın. Ticari olarak piyasada bulunan pek çok yazılım uygulaması var ya da bu aktiviteyi destekliyor ve birçok firma veri kalitesini sorgulamak ve değerlendirmek için veri uzmanlarının uzmanlığına başvuruyor.Ayrıca, sizin için verileri temizlemeye yardımcı olabilecek harici servis sağlayıcıları düşünün. Önemlisi, verilerinizin kalitesini sürekli iyileştirmeye odaklanın.

6. Firmanız genelinde daha güçlü veri kalitesi ve yönetim çabaları için savunun. Bu çalışma genellikle IT ya da teknik uzmanların bir alanı olmuştur, ancak veriler, stratejik bir varlık olarak hizmet etme potansiyeline sahiptir. Her yöneticinin, firmanın karar verme ve strateji uygulama için veriden daha iyi yararlanabilme kabiliyetleri konusunda bakım yapması gerekir.

7. Teknik ve veri yetenekli ekibinizi ekibinize ekleyin. Satış ve pazarlama departmanları, en son teknolojiler konusunda deneyimli ve bu makalede özetlenen birçok veri sorununda gezinmeye yetkili kişilerin ilgisini çekme gücünü anlar. Teknoloji ve veriler artık bir işletmedeki tek bir işlevin etki alanı veya sorumluluğu değildir.

Sonuç:

Geliştirilmiş karar verme için verileri kullanmayı öğrenen firmalar ve yöneticiler piyasada kazanacaklardır. Bu kuruluşlar, değişen koşulları ve ortaya çıkan müşteri ihtiyaçlarını, verilerin rakiplerine meydan okuyanlardan daha hızlı izleyip yanıtlayabilecekler. Sosyal medya iletişiminden anlayışlar alan ilk kişiler olacaklar ve müşterileri daha derin bir seviyede bilmek ve bunlarla meşgul olmak için savaşa katılacaklar-hepsi de verilere dayanıyor. Bu bir saçmalık değil, günümüz dünyasında yönetmek ve yarışmak yerine yeni bir gerçek. Bu yolculuğun tuzaklarından sadece haberdar olun.