6 Datenherausforderungen stehen Managern und Organisationen gegenüber

Wir arbeiten in einer datenzentrierten Welt. Manager werden über Berichte, Dashboards und Systeme mit Daten bombardiert. Wir werden regelmäßig daran erinnert, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Senior -Führungskräfte sorgen für das Versprechen von Big Data für die Entwicklung eines Wettbewerbsvorteils. 

Die Rolle des Datenwissenschaftlers ist mit projizierten Fehlbetrieben in dieser aufkommenden, wichtigen Rolle, die seit Jahren erwartet wird, heiß gefragt. Unternehmen geben jedes Jahr ein Vermögen aus, um Software zu installieren, um Daten zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Die Marketingabteilungen sind zunehmend mit technischen, datenverreichten Fachleuten auf Kosten kreativer Rollen gefüllt. 

Die Geschäftswelt ist eine datenorientierte Welt, aber es ist wichtig zu erkennen, dass Daten für sich nicht ein Zweck sind. Wie alles andere, auf das wir in unserer Arbeit zurückgreifen, sind Daten ein Tool, das mit Versprechen gefüllt ist. In den richtigen Händen mit den richtigen Ansätzen ist das Potenzial für Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bemerkenswert. 

Lassen Sie sich jedoch nicht in die falsche Überzeugung einfließen, dass die Erfassungs- und Analyse von Daten ohne Risiko ist. Lassen Sie uns ein wenig von der Idee der Idee von Daten als Business Savioor abreiben und dazu beigetragen.

Vorgewarnt wird ausgezeichnet. 

Schlechte Datenqualität

Während wir es gewohnt sind, über Qualität im Kontext physischer Objekte oder Produkte nachzudenken, ist es die Datenqualität, die die gesamte Zeit für jedes Unternehmen die ganze Zeit über ein materielles Problem ist. Daten, die in strukturierten Datenbanken oder Repositorys gespeichert sind, sind häufig unvollständig, inkonsistent oder veraltet. Es ist wahrscheinlich, dass Sie am Ende eines einfachen Beispiels eines Datenqualitätsproblems am empfangenden Ende waren. 

Die meisten von uns können sich daran erinnern, doppelte Mailings von Vermarktern erhalten zu haben, die sich auf etwas andere oder radikal unterschiedliche Versionen unseres tatsächlichen Namens befassen. Die Datenbank des Vermarkters enthält doppelte Datensätze mit unserer Adresse und unterschiedlichen, oft fehlerhaften Schreibweisen oder Variationen unseres Namens. Wir recyceln die doppelte Mail als Müll, und der Vermarkter verursacht überschüssige Kosten in Form des Druckens und Versands aufgrund eines einfachen Datenqualitätsproblems. Verstärken Sie diesen Fehler um viele Hundert oder Tausende von Datensätzen, und dieser kleine Datenqualitätsfehler wird kostspielig.

Das Problem der Datenqualität wächst an Bedeutung, da wir uns bemühen. Während Software und Lösungen vorhanden sind, um die Qualität strukturierter (formatierter) Daten zu überwachen und zu verbessern. In der Praxis ist dies schwer zu erreichen und erfordert außergewöhnliche Disziplin und Führungsunterstützung. 

Ertrinken in Daten

Daten befinden sich überall in einer Organisation. Betrachten Sie Kundendaten. Die meisten Organisationen sind in der Lage geworden, Informationen über Kunden und Interessenten zu erfassen. 

• Marketing sammelt Daten von Personen, die an Live- oder Webveranstaltungen teilnehmen oder Inhalte herunterladen.
• Führungskräfte verwenden Daten, um neue Strategien zu unterstützen oder zu definieren. 
• Verkäufe sammeln Daten über Kunden, die am Verkaufsprozess beteiligt sind.
• Der Kundensupport erfasst Informationen zu Anrufen und Chats.
• Managementteams stützen sich auf Daten und wichtige Metriken für Scorecards.
• Kundendaten werden zur Rechnungslegung für Abrechnungszwecke sowie nach Qualitäts- und Kundeneinsichtsteams zur Überwachung der Kundenzufriedenheit verwendet. 

Wir erfassen Kundeninformationen in verschiedenen Softwaresystemen und speichern die Daten in einer Vielzahl von Datenrepositories. Ein globales Fortune 100-Unternehmen erkannte, dass bis zu 10 Prozent ihrer Kundendaten lokal von Mitarbeitern auf ihren Computern in Tabellenkalkulationen gehalten wurden. Eine andere Organisation befragt ihre Vertriebsmitarbeiter regelmäßig nach Visitenkartendaten, bevor sie Marketingkampagnen durchführen. 

Ähnlich wie der Seemann in einem Rettungsboot, der nach dem Versand seines Schiffes gestrandet ist, gibt es überall Wasser, aber kein Tropfen zum Trinken. Wir haben das gleiche Phänomen in unseren Geschäften. Daten sind überall und zunehmend Daten sind in Social- und Suchfutter in Echtzeit verfügbar. Wenn die Daten nicht leicht zugänglich sind oder, wenn wir doppelte oder unvollständige Daten haben, können wir sie nicht für den beabsichtigten Zweck nutzen. 

Zunehmend integrieren Unternehmen ihre unterschiedlichen Softwareanwendungen und vereinfachen den Prozess des Sammelns und Aggregierens von Daten im gesamten Unternehmen. Zusammen mit der Datenqualität ist diese Bemühungen jedoch teuer, zeitaufwändig und endet nie. 

Wachstum von Datenvolumina

Wir machen immer mehr Daten in einem Tempo, das schwer zu verstehen ist. Experten schlagen vor, dass wir alle zwei Jahre (und schrumpfen) mehr Daten erstellen als auf der Planeten Erde für die gesamte Zivilisation existieren.

Die meisten dieser neuen Daten sind unstrukturiert, im Vergleich zu dieser Art von Daten, die in unseren Software- und Datenbankanwendungen ordentlich eingegeben werden. Zum Beispiel stellen alle Tweets über Ihr Produkt oder Ihre Marke eine potenzielle Schatzkammer von Erkenntnissen dar. Diese Daten sind jedoch unstrukturiert, was die Komplexität der Erfassung und Analyse erhöht. Während es viele Softwareangebote gibt, die bei dieser Herausforderung helfen, stellen die unstrukturierten Daten einen neuen Strömungsstrom für die Verarbeitung dar, wobei alle in diesem Artikel diskutierten inhärenten Komplexitäts- und Qualitätsprobleme diskutiert werden. 

Müll, Müll

Die Datenanalyse -Software ist nur so gut wie die Daten, die sie füttern. Der gemeinsame Thread in dieser Ausgabe von Daten zur Nutzung von Daten für Vorteil ist Qualität. Während viele Unternehmen erhebliche Dollar in leistungsstarke neue Datenversorgungsanwendungen investieren, führt das Crunch-Crunch-Dirty-Daten zu fehlerhaften Entscheidungen. Achten Sie darauf, die Ausgabe von Datenanalyse -Bestrebungen blind zu vertrauen. Sie müssen zuversichtlich sein, dass Sie den in der Analyse verwendeten Daten vertrauen können. 

Datenanalysen sind nicht schlüssig

Wir akzeptieren die Ausgabe von Datenanalysen als schlüssig, aber nicht. In der Realität zeigt die Datenanalyse am häufigsten die Korrelation, nicht die Ursache! Es ist leicht, in die Falle zu geraten, die Ausgabe von Datenanalysen zu vertrauen und die Korrelation mit der Kausalität zu verwechseln.

Korrelation zeigt eine Beziehung, aber sie impliziert in keiner Weise, dass A verursacht B. Die Aufstellung einer kausalen Beziehung ist Nirvana, um genaue, aufschlussreiche Entscheidungen zu treffen. Es ist auch unglaublich schwer zu beweisen. Wenn Sie außerordentlich einer Ausgabe vertrauen und eine kausale Beziehung annehmen, in der keine existiert, werden Ihre Entscheidungen tödlich fehlerhaft sein. 

Verstärkte Vorurteile

Unsere kognitiven Verzerrungen werden bei der Bewertung von Daten verstärkt. Als ein weiser Datenwissenschaftler, der einst intoniert wurde, muss ein Mensch am Ende der kompliziertesten und erschöpfendsten Analyse von Daten immer noch eine Schlussfolgerung ziehen und eine Entscheidung treffen."Und wenn wir diesen Punkt erreichen, an dem wir die Bedeutung der Datenanalyse bewerten müssen, kommen unsere Verzerrungen ins Spiel. Viele von uns neigen dazu, Daten zu vertrauen oder auf Daten zu stützen, die unsere Positionen und Erwartungen unterstützen und Daten unterdrücken, die das Gegenteil bewirken. Wir vertrauen auch Daten aus Quellen, die wir mögen, oder verlassen wir uns auf Daten, die die neuesten sind. All diese Vorurteile tragen zu den Herausforderungen und dem Potenzial für Fehler aus unseren Datenanalysen bei. 

So zähmen Sie die Daten für Ihre Verwendung als Manager

Die Entwicklung einer unternehmensweiten Datenstrategie ist für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, liegt jedoch nicht über den Rahmen dieses Artikels hinaus. Stattdessen finden Sie sieben Ideen, die Sie als Manager verwenden können, um die Verwendung von Daten in Ihrer täglichen Entscheidungsfindung zu verbessern.

Erkennen Sie Vorurteile

Das Potenzial für Verzerrungen erkennen und mildern. Suchen Sie nach Daten, die das Bild oder Konflikte mit den vor Ihnen vorangegangenen Daten erweitern. Ermutigen Sie einen externen Beobachter, Ihre Annahmen in Bezug auf Daten zu bewerten. 

Datenmanagement

Stärken Sie Ihr Verständnis des Datenmanagements. Es gibt ausreichend kostenlose Erkenntnisse im Web, und viele Organisationen bieten Seminare oder Workshops zu Datenanalysen und Business Intelligence an. Viele Universitäten haben Kurse für dieses boomende Feld hinzugefügt. Schärfen Sie Ihre Fähigkeiten weiter zu. 

Vollständige Daten

Fragen Sie sich oder Ihr Team, "Welche Daten müssen wir diese Entscheidung treffen??" Zu oft verlassen wir uns auf die vorliegenden Daten und ignorieren die Notwendigkeit, mehr Daten zu suchen, um das Bild zu vervollständigen. 

Korrelation und Ursache

Sich des Unterschieds zwischen Korrelation und Ursache kritisch bewusst sein. Wie bereits beschrieben, ist das Verwirren dieser beiden eine potenziell gefährliche Gefahr für die Entscheidungsfindung. 

Qualitätskontrolle Ihre Daten

Wenn Ihr Unternehmen keine Datenqualitäts- oder Stammdatenmanagement -Engagement hat, investieren Sie die Zeit, um Ihre Daten auf offensichtliche Fehler zu bewerten, einschließlich doppelter, unvollständiger oder fehlerhafter Aufzeichnungen. Es gibt viele im Handel erhältliche Softwareanwendungen oder um diese Aktivität zu unterstützen, und viele Unternehmen stützen sich auf das Know -how von Datenexperten, um die Datenqualität abzufragen und zu bewerten. Betrachten Sie außerdem externe Dienstleister, die helfen können, die Daten für Sie zu reinigen. Wichtig ist, dass Sie sich darauf konzentrieren, die Qualität Ihrer Daten kontinuierlich zu verbessern. 

Datenqualität

Verpfropte sich für eine stärkere Datenqualitäts- und Managementbemühungen in Ihrem Unternehmen. Diese Arbeit war oft der Bereich von IT oder technischen Fachleuten, doch Daten können als strategischer Vermögenswert dienen. Jeder Manager muss sich um die Fähigkeit des Unternehmens kümmern, Daten für Entscheidungsfindung und Strategieausführung besser zu nutzen. 

Technische und datenrelevante Talente

Fügen Sie Ihrem Team technische und datenübergreifende Talente hinzu. Vertriebs- und Marketingabteilungen verstehen die Kraft, Personen zu engagieren, die sich in den neuesten Technologien auskennt und in diesem Artikel viele der Datenherausforderungen in Anspruch nehmen, um zu navigieren. Technologie und Daten sind nicht mehr die Domäne oder Verantwortung einer einzelnen Funktion in einem Unternehmen. 

Das Endergebnis

Die Unternehmen und Manager, die lernen, Daten für eine verbesserte Entscheidungsfindung zu nutzen, werden auf dem Markt gewinnen. Diese Organisationen werden in der Lage sein, sich ändernde Bedingungen zu überwachen und zu reagieren, und die aufstrebenden Kundenanforderungen schneller als ihre Daten herausforderten, dass die Wettbewerber herausgefordert wurden. Sie werden die ersten sein, die Einblicke aus dem Dialog über soziale Medien erhalten, und sie werden den Kampf gewinnen, um die Kunden auf einer tieferen Stufe zu kennen und zu engagieren, basierend auf Daten. Dies ist keine Modeerscheinung, sondern eine neue Realität des Managements und des Wettbewerbs in der heutigen Welt. Achten Sie auf die Fallstricke auf dieser Reise.