6 thách thức dữ liệu Các nhà quản lý và tổ chức phải đối mặt

Chúng tôi làm việc trong một thế giới tập trung vào dữ liệu. Các nhà quản lý bị bắn phá dữ liệu thông qua các báo cáo, bảng điều khiển và hệ thống. Chúng tôi thường xuyên được nhắc nhở để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các nhà lãnh đạo cấp cao chảy nước miếng theo lời hứa của Dữ liệu lớn để phát triển lợi thế cạnh tranh, nhưng hầu hết đấu tranh để đồng ý về những gì nó được, ít mô tả các lợi ích hữu hình dự kiến.

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu là nhu cầu nóng với những thiếu sót dự kiến ​​trong vai trò quan trọng, mới nổi này dự kiến ​​trong nhiều năm. Các tổ chức đang chi rất nhiều tiền mỗi năm để cài đặt phần mềm để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Các bộ phận tiếp thị ngày càng chứa đầy các chuyên gia kỹ thuật, am hiểu dữ liệu với chi phí cho vai trò sáng tạo.

Thế giới kinh doanh là một thế giới tập trung vào dữ liệu, tuy nhiên điều quan trọng là phải nhận ra rằng dữ liệu không phải là kết thúc cho chính nó. Giống như mọi thứ khác mà chúng ta rút ra trong công việc, dữ liệu là một công cụ chứa đầy hứa hẹn. Trong tay phải với các phương pháp phù hợp, tiềm năng dữ liệu để hỗ trợ cho việc ra quyết định là rất đáng chú ý.

Tuy nhiên, đừng đắm chìm vào niềm tin sai lầm rằng việc thu thập và phân tích dữ liệu là không có rủi ro. Chúng ta hãy xóa bỏ ý tưởng về dữ liệu là vị cứu tinh kinh doanh và giúp xác định một số cạm bẫy tiềm năng mà tài nguyên mới này mang lại cho tất cả chúng ta.

Mở đầu là chuẩn bị.

Chất lượng dữ liệu kém

Mặc dù chúng ta đã quen với việc suy nghĩ về chất lượng trong bối cảnh của các đối tượng hoặc sản phẩm vật lý, nhưng hóa ra chất lượng dữ liệu là vấn đề quan trọng đối với mọi công ty mọi lúc. Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu hoặc kho lưu trữ có cấu trúc thường không đầy đủ, không nhất quán hoặc lỗi thời. Có khả năng bạn đã nhận được một ví dụ đơn giản về vấn đề chất lượng dữ liệu.

Hầu hết chúng ta có thể nhớ lại việc nhận được các thư trùng lặp từ các nhà tiếp thị được gửi đến các phiên bản hơi khác nhau hoặc hoàn toàn khác nhau về tên thật của chúng ta. Cơ sở dữ liệu của nhà tiếp thị chứa các bản ghi trùng lặp với địa chỉ của chúng tôi và các cách viết hoặc biến thể khác nhau, thường là sai của tên chúng tôi. Chúng tôi tái chế thư trùng lặp thành thư rác và nhà tiếp thị phải chịu chi phí vượt mức dưới dạng in và gửi thư do một vấn đề chất lượng dữ liệu đơn giản. Sửa lỗi này bằng hàng trăm hoặc hàng nghìn bản ghi và lỗi chất lượng dữ liệu nhỏ này biến thành tốn kém.

Vấn đề chất lượng dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng khi chúng tôi cố gắng đưa ra quyết định về chiến lược, thị trường và tiếp thị trong thời gian gần. Mặc dù phần mềm và giải pháp tồn tại để giúp giám sát và cải thiện chất lượng dữ liệu có cấu trúc (được định dạng), nhưng giải pháp thực sự là một cam kết quan trọng, rộng khắp của tổ chức để coi dữ liệu là tài sản quý giá. Trong thực tế, điều này rất khó để đạt được và đòi hỏi kỷ luật và hỗ trợ lãnh đạo phi thường.

Đắm chìm trong dữ liệu

Dữ liệu ở khắp mọi nơi trong một tổ chức. Xem xét dữ liệu khách hàng. Hầu hết các tổ chức đã trở nên có kỹ năng nắm bắt thông tin về khách hàng và khách hàng tiềm năng.

• Tiếp thị thu thập dữ liệu từ những người tham dự các sự kiện trực tiếp hoặc trên web hoặc những người tải xuống nội dung.
• Giám đốc điều hành sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoặc xác định chiến lược mới.
• Bán hàng thu thập dữ liệu về khách hàng tham gia vào quá trình bán hàng.
• Hỗ trợ khách hàng nắm bắt thông tin về các cuộc gọi và trò chuyện.
• Đội ngũ quản lý rút ra dữ liệu và số liệu chính cho phiếu ghi điểm.
• Dữ liệu khách hàng được sử dụng trong kế toán cho mục đích thanh toán và bởi các nhóm hiểu biết về chất lượng và khách hàng để theo dõi sự hài lòng của khách hàng.

Chúng tôi nắm bắt thông tin khách hàng trong nhiều hệ thống phần mềm khác nhau và chúng tôi lưu trữ dữ liệu trong nhiều kho dữ liệu khác nhau. Một công ty Global Fortune 100 đã nhận ra 10% dữ liệu khách hàng của họ được các nhân viên nắm giữ tại địa phương trên máy tính của họ trong bảng tính. Một tổ chức khác thường xuyên thăm dò ý kiến ​​đại diện bán hàng của họ về dữ liệu danh thiếp trước khi chạy các chiến dịch tiếp thị.

Giống như thủy thủ đi biển bị mắc kẹt trong xuồng cứu sinh sau khi con tàu của anh ta bị chìm, có nước ở khắp mọi nơi, nhưng không phải là một giọt để uống. Chúng tôi có hiện tượng tương tự trong các doanh nghiệp của chúng tôi. Dữ liệu ở khắp mọi nơi và dữ liệu ngày càng có sẵn từ các nguồn cấp dữ liệu xã hội và tìm kiếm trong thời gian thực. Nếu dữ liệu không dễ truy cập hoặc, nếu chúng tôi có dữ liệu trùng lặp hoặc không đầy đủ, chúng tôi không thể tận dụng nó cho mục đích dự định của mình.

Các tổ chức ngày càng tích hợp các ứng dụng phần mềm khác nhau của họ và đơn giản hóa quá trình thu thập và tổng hợp dữ liệu trên toàn doanh nghiệp. Tuy nhiên, cùng với chất lượng dữ liệu, nỗ lực này rất tốn kém, mất thời gian và nó không bao giờ kết thúc.

Khối lượng dữ liệu ngày càng tăng

Chúng tôi đang tạo ra ngày càng nhiều dữ liệu với tốc độ khó hiểu. Các chuyên gia cho rằng cứ hai năm một lần (và thu hẹp) chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn so với tồn tại trên trái đất cho tất cả các nền văn minh.

Hầu hết các dữ liệu mới này không có cấu trúc, so với loại dữ liệu đó được nhập gọn gàng vào các ứng dụng phần mềm và cơ sở dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ: tất cả các tweet về sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn đại diện cho một kho tàng hiểu biết tiềm năng, tuy nhiên dữ liệu này không có cấu trúc, làm tăng sự phức tạp của việc nắm bắt và phân tích nó. Mặc dù có nhiều phần mềm cung cấp để giải quyết thách thức này, dữ liệu phi cấu trúc đại diện cho một dòng nguyên liệu thô mới để xử lý, với tất cả các vấn đề phức tạp và chất lượng vốn có được thảo luận.

Rác-In, Rác-Ra

Phần mềm phân tích dữ liệu chỉ tốt như dữ liệu cho nó ăn. Chủ đề phổ biến trong vấn đề tận dụng dữ liệu này cho lợi thế là chất lượng. Trong khi nhiều công ty đầu tư đáng kể đô la vào các ứng dụng xử lý dữ liệu mới mạnh mẽ, việc bẻ khóa dữ liệu bẩn dẫn đến các quyết định thiếu sót. Coi chừng tin tưởng mù quáng vào đầu ra của những nỗ lực phân tích dữ liệu. Bạn phải tự tin rằng bạn có thể tin tưởng vào dữ liệu được sử dụng trong phân tích.

Phân tích dữ liệu không kết luận

Chúng tôi chấp nhận đầu ra của các phân tích dữ liệu là kết luận, nhưng thực tế không phải vậy. Trong thực tế, phân tích dữ liệu thường xuyên nhất cho thấy mối tương quan, không phải quan hệ nhân quả! Rất dễ rơi vào cái bẫy tin tưởng đầu ra của các phân tích dữ liệu và mối tương quan khó hiểu với quan hệ nhân quả.

Tương quan giới thiệu một mối quan hệ, nhưng không có nghĩa là A gây ra B. Thiết lập mối quan hệ nhân quả là niết bàn để đưa ra quyết định chính xác, sâu sắc. Nó cũng vô cùng khó để chứng minh. Nếu bạn hoàn toàn tin tưởng vào một đầu ra và giả định mối quan hệ nhân quả không tồn tại, các quyết định của bạn sẽ bị sai sót nghiêm trọng.

Xu hướng khuếch đại

Xu hướng nhận thức của chúng tôi được khuếch đại khi đánh giá dữ liệu. Như một nhà khoa học dữ liệu khôn ngoan đã từng giới thiệu, "Khi kết thúc phân tích dữ liệu phức tạp và toàn diện nhất, một con người vẫn phải rút ra một suy luận và đưa ra quyết định." Và khi chúng ta đạt đến điểm mà chúng ta phải đánh giá ý nghĩa của phân tích dữ liệu, các thành kiến ​​của chúng ta sẽ xuất hiện. Nhiều người trong chúng ta có xu hướng tin tưởng hoặc dựa vào dữ liệu hỗ trợ các vị trí và kỳ vọng của chúng tôi và ngăn chặn dữ liệu ngược lại. Chúng tôi cũng tin tưởng dữ liệu từ các nguồn mà chúng tôi thích hoặc, chúng tôi dựa vào dữ liệu gần đây nhất.

Tất cả những thành kiến ​​này góp phần vào những thách thức và tiềm năng cho những sai lầm từ các phân tích dữ liệu của chúng tôi.

Cách bắt đầu chế ngự dữ liệu để bạn sử dụng làm người quản lý

Phát triển một chiến lược dữ liệu toàn doanh nghiệp là rất quan trọng đối với mỗi doanh nghiệp, tuy nhiên nằm ngoài phạm vi của bài viết này. Thay vào đó, đây là bảy ý tưởng bạn có thể sử dụng như một người quản lý để cải thiện việc sử dụng dữ liệu của bạn trong quá trình ra quyết định hàng ngày.

Nhận ra xu hướng

Nhận biết và giảm thiểu tiềm năng cho những thành kiến. Tìm kiếm dữ liệu mở rộng hình ảnh hoặc xung đột với dữ liệu trước mặt bạn. Khuyến khích người quan sát bên ngoài đánh giá các giả định của bạn xung quanh dữ liệu.

Quản lý dữ liệu

Tăng cường sự hiểu biết của bạn về quản lý dữ liệu. Có rất nhiều nguồn thông tin chuyên sâu miễn phí trên web và nhiều tổ chức cung cấp các hội thảo hoặc hội thảo về phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh. Nhiều trường đại học đã thêm các khóa học cho lĩnh vực đang bùng nổ này. Tiếp tục mài giũa kỹ năng của bạn.

Dữ liệu hoàn chỉnh

Hãy tự hỏi bản thân hoặc nhóm của bạn, "Dữ liệu nào chúng ta cần để đưa ra quyết định này?" Quá thường xuyên, chúng tôi dựa vào dữ liệu trong tay và bỏ qua nhu cầu tìm kiếm thêm dữ liệu để hoàn thành bức tranh.

Tương quan và nguyên nhân

Hãy nhận thức nghiêm túc về sự khác biệt giữa tương quan và quan hệ nhân quả. Theo mô tả trước đó, nhầm lẫn hai điều này là một cạm bẫy nguy hiểm tiềm tàng cho việc ra quyết định.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu của bạn

Nếu công ty của bạn không có chất lượng dữ liệu hoặc cam kết quản lý dữ liệu chính, hãy đầu tư thời gian để đánh giá dữ liệu của bạn cho các lỗi rõ ràng, bao gồm các bản ghi trùng lặp, không đầy đủ hoặc sai. Có nhiều ứng dụng phần mềm có sẵn trên thị trường hoặc để hỗ trợ hoạt động này, và nhiều công ty dựa trên chuyên môn của các chuyên gia dữ liệu để truy vấn và đánh giá chất lượng dữ liệu. Ngoài ra, hãy xem xét các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài, những người có thể giúp làm sạch dữ liệu cho bạn. Điều quan trọng, tập trung vào việc liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn.

Chất lượng dữ liệu

Vận động cho chất lượng dữ liệu mạnh hơn và nỗ lực quản lý trên toàn công ty của bạn. Công việc này thường là lĩnh vực của các chuyên gia CNTT hoặc kỹ thuật, tuy nhiên dữ liệu có tiềm năng đóng vai trò là tài sản chiến lược. Mọi nhà quản lý phải quan tâm đến khả năng của công ty trong việc tận dụng dữ liệu tốt hơn để ra quyết định và thực hiện chiến lược.

Tài năng kỹ thuật và tiết kiệm dữ liệu

Thêm tài năng kỹ thuật và hiểu biết dữ liệu cho nhóm của bạn. Bộ phận bán hàng và tiếp thị hiểu được sức mạnh của việc thu hút các cá nhân có kỹ năng trong các công nghệ mới nhất và có khả năng điều hướng nhiều thách thức dữ liệu được nêu ra. Công nghệ và dữ liệu không còn là miền hoặc trách nhiệm của một chức năng duy nhất trong doanh nghiệp.

Điểm mấu chốt

Các công ty và nhà quản lý học cách tận dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định sẽ giành chiến thắng trên thị trường. Các tổ chức này sẽ có thể theo dõi và đáp ứng các điều kiện thay đổi và nhu cầu của khách hàng mới nổi nhanh hơn so với các đối thủ cạnh tranh dữ liệu của họ. Họ sẽ là người đầu tiên lượm lặt những hiểu biết sâu sắc từ hộp thoại truyền thông xã hội và họ sẽ chiến thắng trong cuộc chiến để biết và thu hút khách hàng ở cấp độ sâu hơn tất cả dựa trên dữ liệu. Đây không phải là một mốt nhất thời, mà là một thực tế mới về quản lý và cạnh tranh trong thế giới ngày nay.

Chỉ cần coi chừng những cạm bẫy trên hành trình này.