De rol van data scientist is in de warme vraag met geprojecteerde tekortkomingen in deze nieuwe, belangrijke rol die al jaren wordt verwacht.
Organisaties besteden elk jaar een fortuin aan het installeren van software voor het vastleggen, opslaan en analyseren van gegevens. Marketingafdelingen zijn steeds meer gevuld met technische, data-savvy professionals ten koste van de creatieve rollen.
De bedrijfswereld is een op gegevens gerichte wereld, maar het is belangrijk om te beseffen dat gegevens geen doel op zich zijn. Zoals alles wat we in ons werk aantreffen, is data een hulpmiddel vol beloften. In de juiste handen met de juiste benaderingen, is het potentieel voor gegevens om besluitvorming te ondersteunen opmerkelijk.
Laat u echter niet in de val lokken dat het verzamelen en analyseren van gegevens zonder risico is. Laten we een beetje van de poetsmiddelen loslaten van het idee van gegevens als zakelijke redder en helpen bij het identificeren van enkele van de mogelijke valkuilen die deze nieuwe bron voor ons allemaal biedt.
Een gewaarschuwd iemand telt voor twee.
6 grote uitdagingen Managers en organisaties worden geconfronteerd met gegevens:
1. De gegevenskwaliteit is vaak slecht. Hoewel we gewend zijn om na te denken over kwaliteit in de context van fysieke objecten of producten, blijkt dat de gegevenskwaliteit voor elk bedrijf de hele tijd van materieel belang is.
Gegevens die zijn opgeslagen in gestructureerde databases of repositories zijn vaak onvolledig, inconsistent of verouderd. Het is waarschijnlijk dat u aan het einde van een eenvoudig voorbeeld van een probleem met de gegevenskwaliteit zit.
De meesten van ons kunnen herinneren aan het ontvangen van dubbele mailings van marketeers gericht op enigszins verschillende of radicaal verschillende versies van onze echte naam.
De database van de marketeer bevat dubbele records met ons adres en verschillende, vaak onjuiste spellingen of variaties op onze naam. We recyclen de dubbele e-mail als rommel en de marketeer maakt extra kosten in de vorm van afdrukken en mailen allemaal vanwege een probleem met de gegevenskwaliteit. Vergroot deze fout door honderden of duizenden records en deze kleine fout in de gegevenskwaliteit wordt duur.
De kwestie van datakwaliteit wordt steeds belangrijker naarmate we ernaar streven beslissingen te nemen over strategieën, markten en marketing in vrijwel realtime. Hoewel er software en oplossingen bestaan om de kwaliteit van gestructureerde (geformatteerde) gegevens te helpen bewaken en verbeteren, is de echte oplossing een belangrijke, organisatiebrede toezegging om gegevens als waardevol bezit te behandelen. In de praktijk is dit moeilijk te bereiken en vereist buitengewone discipline en leiderschapsondersteuning.
2. We zijn bijna aan het verdrinken in data. Gegevens zijn overal in een organisatie. Overweeg klantgegevens. De meeste organisaties zijn bekwaam geworden in het vastleggen van informatie over klanten en prospects.
- Marketing verzamelt gegevens van mensen die live- of webevenementen bijwonen of die inhoud downloaden.
- Leidinggevenden gebruiken gegevens om nieuwe strategieën te ondersteunen of te definiëren.
- Verkoop verzamelt gegevens over klanten die bij het verkoopproces zijn betrokken.
- Klantenondersteuning legt informatie vast over oproepen en chatinteracties.
- Managementteams gebruiken gegevens en belangrijke statistieken voor scorekaarten.
- Klantgegevens worden gebruikt bij de administratieve verwerking van factureringsdoeleinden en door kwaliteits- en klantinzichtteams voor het monitoren van klanttevredenheid .
We verzamelen klantinformatie in een verscheidenheid aan verschillende softwaresystemen en we slaan de gegevens op in verschillende dataregisters. Een Global Fortune 100-bedrijf dat maar liefst 10 procent van hun klantgegevens herkende, werd lokaal door medewerkers op hun computers bewaard in spreadsheets. Een andere organisatie controleert regelmatig hun vertegenwoordigers voor visitekaartgegevens voordat ze marketingcampagnes uitvoeren.
Net als de zeewaardige zeiler die in een reddingsboot is gestrand nadat zijn schip is gezonken, is er overal water, maar geen druppel te drinken.
We hebben hetzelfde fenomeen in onze bedrijven. Gegevens zijn overal en in realtime zijn er steeds meer gegevens beschikbaar van sociale en zoekfeeds. Als de gegevens niet gemakkelijk toegankelijk zijn of als we dubbele of onvolledige gegevens hebben, kunnen we deze niet gebruiken voor het beoogde doel.
Steeds meer organisaties integreren hun ongelijksoortige softwaretoepassingen en vereenvoudigen het proces voor het verzamelen en verzamelen van gegevens in de hele onderneming. Samen met de datakwaliteit is deze inspanning echter duur, tijdrovend en nooit ten einde.
3. Gegevensvolumes groeien. We maken steeds meer gegevens in een moeilijk te begrijpen tempo. Experts suggereren dat we om de twee jaar (en kleiner worden) meer gegevens creëren dan op de hele aarde voor alle beschavingen.
De meeste van deze nieuwe gegevens zijn ongestructureerd, in tegenstelling tot dat type gegevens dat netjes is ingevoerd in onze software en database-applicaties. Alle tweets over uw product of merk vertegenwoordigen bijvoorbeeld een potentiële schat aan inzichten, maar deze gegevens zijn ongestructureerd, waardoor de complexiteit van het vastleggen en analyseren ervan wordt verhoogd. Hoewel er veel softwareaanbiedingen zijn om deze uitdaging aan te gaan, vormen de ongestructureerde gegevens een nieuwe stortvloed aan grondstof voor verwerking, met alle inherente complexiteits- en kwaliteitsproblemen die in dit artikel worden besproken.
4. Garbage-in, garbage-out. Gegevensanalyse software is alleen zo goed als de gegevens die het voeden. De rode draad in deze uitgave om gegevens ten voordele te gebruiken, is kwaliteit. Terwijl veel bedrijven aanzienlijke dollars investeren in krachtige nieuwe datacrunch-applicaties, leidt het verwerken van vuile data tot gebrekkige beslissingen. Pas op voor blindelings vertrouwen in de output van data-analyse-inspanningen. U moet erop kunnen vertrouwen dat u de gegevens vertrouwt die in de analyse zijn gebruikt.
5. We accepteren de output van data-analyses als overtuigend, maar dat is het niet. In werkelijkheid toont data-analyse meestal correlatie, geen oorzaak! Het is gemakkelijk om in de val te lopen van het vertrouwen in de uitvoer van gegevensanalyses en verwarrende correlatie met veroorzaking.
Correlatie toont een relatie, maar impliceert op geen enkele manier dat A B. veroorzaakt. Het vaststellen van een causaal verband is nirvana voor het nemen van accurate, inzichtelijke beslissingen. Het is ook ongelooflijk moeilijk om te bewijzen. Als je een output buitensporig vertrouwt en een oorzakelijk verband aanneemt wanneer er geen bestaat, zijn je beslissingen fataal.
6. Onze cognitieve vertekeningen worden versterkt als het gaat om het evalueren van gegevens. Zoals een wijze data-wetenschapper ooit zei: "Aan het einde van de meest gecompliceerde en uitputtende analyse van data moet een mens nog steeds een conclusie trekken en een beslissing nemen." En wanneer we dat punt bereiken waarop we de betekenis van de gegevensanalyse moeten beoordelen, spelen onze vooroordelen een rol. Velen van ons hebben de neiging om te vertrouwen op of te vertrouwen op gegevens die onze posities en verwachtingen ondersteunen en om gegevens te onderdrukken die het tegenovergestelde doen. We vertrouwen ook op gegevens uit bronnen die we aanspreken of we vertrouwen op gegevens die het meest recent zijn. Al deze vooroordelen dragen bij aan de uitdagingen en het potentieel voor fouten uit onze gegevensanalyses.
Hoe te beginnen om de gegevens voor uw gebruik als manager te temmen:
Het ontwikkelen van een bedrijfsbrede gegevensstrategie is van cruciaal belang voor elk bedrijf, maar valt buiten het bestek van dit artikel. In plaats daarvan zijn hier zeven ideeën die u als manager kunt gebruiken om uw gebruik van gegevens in uw dagelijkse besluitvorming te verbeteren.
1. Herkennen en verminderen van het potentieel voor bias . Zoek gegevens uit die de afbeelding vergroten of conflicteren met de gegevens die voor u liggen. Moedig een externe waarnemer aan om uw veronderstellingen rond gegevens te evalueren.
2. Versterk uw begrip van gegevensbeheer. Er zijn voldoende gratis bronnen van inzichten op het web en veel organisaties bieden seminars of workshops over gegevensanalyse en bedrijfsinformatie. Veel universiteiten hebben cursussen toegevoegd voor dit bloeiende veld. Blijf je vaardigheden aanscherpen.
3. Stel uzelf of uw team de vraag: "Welke gegevens hebben we nodig om deze beslissing te nemen?" Te vaak vertrouwen we op de gegevens die bij de hand zijn en negeren we de noodzaak om meer gegevens te zoeken om het beeld compleet te maken.
4. Wees kritisch op het verschil tussen correlatie en causaliteit . Zoals eerder beschreven, is het verwarren van deze twee een potentieel gevaarlijke valkuil voor besluitvorming.
5. Kwaliteit- Controleer uw gegevens. Als uw bedrijf niet beschikt over een toewijzing voor gegevenskwaliteit of masterdatabeheer, moet u de tijd investeren om uw gegevens te evalueren op duidelijke fouten, inclusief dubbele, onvolledige of onjuiste records. Er zijn veel commercieel verkrijgbare softwaretoepassingen of om deze activiteit te ondersteunen en veel bedrijven maken gebruik van de expertise van gegevensexperts om de gegevenskwaliteit te onderzoeken en te beoordelen. Overweeg ook externe serviceproviders die u kunnen helpen de gegevens voor u te wissen. Belangrijk is dat u zich concentreert op het continu verbeteren van de kwaliteit van uw gegevens.
6. Pleit voor een betere gegevenskwaliteit en managementinspanningen binnen uw bedrijf. Dit werk was vaak het domein van IT of technische professionals, maar data heeft het potentieel om als een strategisch voordeel te dienen. Elke manager moet zorgen voor het vermogen van zijn bedrijf om gegevens beter te gebruiken voor besluitvorming en strategie- uitvoering.
7. Voeg technisch en data-savvy talent toe aan uw team. Verkoop- en marketingafdelingen begrijpen de kracht van het inschakelen van mensen die bekwaam zijn in de nieuwste technologieën en bekwaam zijn in het navigeren door veel van de gegevensuitdagingen die in dit artikel worden uiteengezet. Technologie en gegevens zijn niet langer het domein of de verantwoordelijkheid van een enkele functie in een onderneming.
Het komt neer op:
De bedrijven en managers die leren gebruik te maken van gegevens voor verbeterde besluitvorming, winnen op de markt. Deze organisaties zullen in staat zijn om veranderende omstandigheden en opkomende behoeften van klanten sneller te volgen en erop te reageren dan hun gegevens concurrenten uitdaagden. Zij zullen de eersten zijn die inzichten uit de sociale media-dialoog kunnen opdoen, en zij zullen de strijd winnen om klanten op een dieper niveau te kennen en te betrekken - en dat alles op basis van gegevens. Dit is geen modegril, maar eerder een nieuwe realiteit van het managen en concurreren in de wereld van vandaag. Pas op voor de valkuilen op deze reis.