Veri bilimcisinin rolü, yıllardır beklenen bu önemli rolde öngörülen eksikliklerle sıcak talepte.
Organizasyonlar her yıl verileri yakalamak, depolamak ve analiz etmek için yazılım yüklemekte bir servet harcıyor. Pazarlama departmanları, yaratıcı rollerin pahasına, giderek daha fazla teknik, bilgi sahibi profesyonellerle doludur.
İş dünyası veri odaklı bir dünyadır, ancak verilerin kendisinin bir sonu olmadığını anlamak önemlidir. Çalışmamızda çizdiğimiz her şey gibi, veri de sözle dolu bir araçtır. Doğru yaklaşımlarla doğru ellerde karar vermeyi destekleyecek veri potansiyeli dikkat çekicidir.
Ancak, verilerin elde edilmesinin ve analiz edilmesinin risksiz olduğuna dair yanlış bir inanca maruz kalma. Verileri bir iş kurtarıcısı olarak cilalayalım ve bu yeni kaynağın hepimiz için sunduğu potansiyel tuzakların bir kısmını belirlemeye yardımcı olalım.
Önceden uyarılmışdır.
6 Büyük Zorluklar Yöneticiler ve Organizasyonlar Verilerle Yüzleşiyor:
1. Veri kalitesi genellikle zayıftır. Fiziksel nesneler veya ürünler bağlamında kaliteyi düşünmeye alışkın olmakla birlikte, veri kalitesi her zaman her firma için önemli bir konudur.
Yapılandırılmış veritabanlarında veya depolarında depolanan veriler genellikle eksik, tutarsız veya güncel değil. Veri kalitesi sorununun basit bir örneğinin alıcı ucunda olmanız muhtemeldir.
Çoğumuz, gerçek ismimizin biraz farklı veya radikal olarak farklı sürümlerine hitap eden pazarlamacılardan çift posta almayı geri çağırabiliriz.
Pazarlamacı veritabanı, adresimiz ve farklı, sıklıkla hatalı yazımlarımız veya adımızın varyasyonları ile çift kayıtları içerir. Yinelenen postayı önemsiz olarak geri dönüştürüyoruz ve pazarlamacı, basit bir veri kalitesi sorunu nedeniyle yazdırma ve postalama biçiminde fazla maliyetlere neden oluyor. Bu hatayı yüzlerce veya binlerce kayıtla artırma ve bu küçük veri kalitesi hatası maliyetli hale gelir.
Stratejiler, pazarlar ve pazarlama hakkında gerçek zamanlı olarak karar vermek için çaba gösterdiğimiz için veri kalitesi konusu önem kazanmaktadır. Yapılandırılmış (biçimlendirilmiş) verilerin kalitesini izlemek ve iyileştirmek için yazılım ve çözümler mevcut olsa da, gerçek çözüm, verileri değerli bir varlık olarak değerlendirmek için önemli, organizasyon çapında bir taahhüttür. Uygulamada, bunun başarılması zordur ve olağanüstü disiplin ve liderlik desteği gerektirir.
2. Pratik olarak veride boğuluyoruz. Veri bir organizasyonda her yerdedir. Müşteri verilerini düşünün. Çoğu kuruluş müşteri ve potansiyel müşteriler hakkında bilgi edinme konusunda yetenekli hale gelmiştir.
- Pazarlama, canlı veya web etkinliklerine katılan veya içeriği indiren kişilerden veri toplar.
- Yöneticiler, yeni stratejileri desteklemek veya tanımlamak için verileri kullanır.
- Satış, satış sürecine katılan müşterilerle ilgili verileri toplar.
- Müşteri Desteği, aramalar ve sohbet etkileşimleri hakkında bilgi toplar.
- Yönetim ekipleri, scorecards'lar için verileri ve önemli metrikleri kullanır.
- Müşteri verileri, müşteri memnuniyetini izlemek için faturalandırma amacıyla ve kalite ve müşteri içgörü ekipleri tarafından kullanılır.
Müşteri bilgilerini çeşitli farklı yazılım sistemlerinde yakalarız ve verileri çeşitli veri havuzlarında saklarız. Müşteri verilerinin yüzde 10'unu oluşturan bir Global Fortune 100 firması bilgisayarlarda çalışanlar tarafından bilgisayarlarda yerel olarak tutuldu. Başka bir kuruluş, pazarlama kampanyalarını çalıştırmadan önce satış temsilcilerini düzenli olarak kartvizit verileri için yoklar.
Gemiden battıktan sonra bir cankurtaranda mahsur kalan okyanusa giden denizci gibi, her yerde su var, ama içmek için bir damla değil.
İşletmemizde aynı fenomene sahibiz. Veriler her yerdedir ve gerçek zamanlı olarak sosyal ve arama feed'lerinden giderek daha fazla veri elde edilebilir. Verilere kolayca erişilemiyorsa veya yinelenen veya eksik verilerimiz varsa, bunu amacına uygun olarak kullanamıyoruz.
Giderek artan organizasyonlar, farklı yazılım uygulamalarını entegre etmekte ve kurum genelinde verilerin toplanması ve toplanması sürecini basitleştirmektedir. Bununla birlikte, veri kalitesiyle birlikte, bu çaba pahalıdır, zaman alıcıdır ve asla bitmez.
3. Veri hacimleri büyüyor. Anlamak zor bir hızda daha fazla veri yapıyoruz. Uzmanlar, her iki yılda bir (ve küçülen), tüm uygarlıklar için dünya gezegeninde var olandan daha fazla veri yarattığımızı ileri sürüyorlar.
Bu yeni verinin çoğu, yazılım ve veritabanı uygulamalarımıza düzgün bir şekilde girilen bu tür veriler karşısında yapılandırılmamış. Örneğin, ürününüz veya markanızla ilgili tüm tweet'ler, potansiyel bir hazine anlayışını temsil etmektedir, ancak bu veriler yapılandırılmamış ve yakalama ve analiz etme karmaşıklığı artmıştır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için birçok yazılım önerisi olsa da, yapılandırılmamış veriler, bu makalede ele alınan tüm karmaşık karmaşıklık ve kalite sorunlarıyla birlikte işlenecek yeni bir ham madde torrunu temsil etmektedir.
4. Çöp, çöp dışarı. Veri analitik yazılımı, sadece onu besleyen veriler kadar iyidir. Bu konuda avantaj elde etmek için veri kullanımı konusundaki ortak konu kalite. Birçok firma güçlü veri ihlali uygulamalarına ciddi miktarda yatırım yaparken, kirli verileri daraltmak hatalı kararlara yol açıyor. Veri analizi çalışmalarının çıktısına körü körüne güvenmekten çekinmeyin. Analizde kullanılan verilere güvenebileceğinden emin olmalısınız.
5. Veri analizlerinin sonucunu kesin olarak kabul ediyoruz, ama öyle değil. Gerçekte, veri analizi en çok nedensellik değil, korelasyon sergiler! Veri analizlerinin çıktısına güvenme ve nedensellik ile kafa karıştırmanın tuzağına düşmek kolaydır.
Korelasyon bir ilişki ortaya koymaktadır, fakat hiçbir şekilde A'nın neden olduğu anlamına gelmez. B. Nedensel bir ilişki kurmak nirvanadır, doğru ve anlayışlı kararlar verir. Bunu kanıtlamak da inanılmaz derecede zor. Eğer bir çıktının içine güveniyorsanız ve hiç yokken nedensel bir ilişki kurarsanız, kararlarınız ölümcül bir şekilde kusurlu olacaktır.
6. Veriler değerlendirilirken bilişsel ön yargılarımız güçlendirilir. Bilge bir veri bilimcisi bir keresinde, "En karmaşık ve kapsamlı verilerin analizinin sonunda, bir insanın bir çıkarımda bulunması ve bir karar vermesi gerekiyor." Veri analizinin anlamını değerlendirmek zorunda olduğumuz noktaya geldiğimizde, önyargılarımız devreye giriyor. Birçoğumuz, pozisyonlarımızı ve beklentilerimizi destekleyen ve tersini yapan verileri bastıran verilere güvenme veya güvenme eğilimindedir. Ayrıca, sevdiğimiz kaynaklardan elde edilen verilere de güveniyoruz ya da en güncel olan verilere güveniyoruz. Bu önyargıların tümü, veri analizlerimizin hatalarına ve hatalarına katkıda bulunuyor.
Kullanımınız için Verileri Yönetici Olarak Tame Etmeye Nasıl Başlayabilirsiniz?
Kurumsal çapta bir veri stratejisi geliştirmek her iş için kritiktir, ancak bu makalenin kapsamı dışındadır. Bunun yerine, günlük karar verme sürecinizde veri kullanımınızı iyileştirmek için bir yönetici olarak kullanabileceğiniz yedi fikir.
1. Önyargı potansiyelini tanımak ve azaltmak . Resmi genişleten veya önünüzdeki verilerle çakışan verileri araştırın. Veriler hakkındaki varsayımlarınızı değerlendirmek için harici bir gözlemciyi teşvik edin.
2. Veri yönetim anlayışınızı güçlendirin. Web'de çok sayıda ücretsiz bilgi kaynağı vardır ve birçok kuruluş veri analizi ve iş zekası konusunda seminerler veya atölyeler sunmaktadır. Birçok üniversite bu patlayan alan için kurslar ekledi. Becerilerinizi keskinleştirmeye devam edin.
3. Kendinize veya ekibinize, "Bu kararı vermek için hangi verilere ihtiyacımız var?" Sıklıkla, eldeki verilere güveniriz ve resmi tamamlamak için daha fazla veriye ihtiyaç duyma gereğini görmezden geliriz.
4. Korelasyon ve nedensellik arasındaki farkın farkında olun . Daha önce açıklandığı gibi, bu ikisini karıştırmak, karar alma için potansiyel olarak tehlikeli bir tuzaktır.
5. Verilerinizi kalite kontrol edin. Firmanızın bir veri kalitesi veya ana veri yönetimi taahhüdü yoksa, verilerinizi yinelenen, eksik veya hatalı kayıtlar da dahil olmak üzere bariz hatalar için değerlendirmeye zaman ayırın. Piyasada bulunan birçok yazılım uygulaması vardır ya da bu aktiviteyi desteklemektedir ve birçok firma veri kalitesini sorgulamak ve değerlendirmek için veri uzmanlarının uzmanlığını kullanır. Ayrıca, verilerinizi temizlemenize yardımcı olabilecek harici servis sağlayıcıları da düşünün. Önemli olarak, verilerinizin kalitesini sürekli iyileştirmeye odaklanın.
6. Firmanız genelinde daha güçlü veri kalitesi ve yönetim çabaları için savunuculuk yapın. Bu çalışma çoğu zaman BT veya teknik profesyonellerin alanı olmuştur, ancak veriler stratejik bir varlık olarak hizmet verme potansiyeline sahiptir. Her yönetici, firmanın karar verme ve strateji yürütme için verileri daha iyi kullanma yeteneğini önemsemelidir.
7. Ekibinize teknik ve bilgi sahibi yetenekler ekleyin. Satış ve pazarlama departmanları, en yeni teknolojiler konusunda beceri sahibi olan bireylerin gücünü anlar ve bu makalede belirtilen birçok veri sorununda gezinme konusunda yetkin olur. Teknoloji ve veriler artık bir kuruluştaki tek bir işlevin alanı veya sorumluluğu değildir .
Alt çizgi:
Verilerin iyileştirilmesinde karar vermeyi öğrenen firmalar ve yöneticiler pazarda kazanacaklardır. Bu kuruluşlar, değişen koşullara ve gelişen müşteri ihtiyaçlarına rakiplerine meydan okuyan verilerden daha hızlı bir şekilde izleyebilecek ve bunlara cevap verebileceklerdir. Sosyal medya diyaloğundaki ilk bakış açıları olacaklar ve müşterileri daha derin bir düzeyde tanımak ve onlarla etkileşim kurmak için savaşı kazanacaklar - hepsi de verilere dayanan. Bu bir fad değil, bugünün dünyasında yeni bir yönetme ve rekabet gerçekliği değil. Sadece bu yolculuktaki tuzaklara dikkat et.