6 Défis de données Les gestionnaires et les organisations sont confrontés

Nous travaillons dans un monde centré sur les données. Les managers sont bombardés de données via des rapports, des tableaux de bord et des systèmes. On nous rappelle régulièrement de prendre des décisions basées sur les données. Les hauts dirigeants salivent à la promesse des mégadonnées pour développer un avantage concurrentiel, mais la plupart ont du mal à s'entendre sur ce qu'il est, encore moins décrire les avantages tangibles attendus. 

Le rôle de Data Scientist est dans la demande à chaud avec des déficits projetés dans ce rôle émergent et important attendu pendant des années. Les organisations passent une fortune chaque année à installer un logiciel pour capturer, stocker et analyser les données. Les départements marketing sont de plus en plus remplis de professionnels techniques et avertis des données au détriment des rôles créatifs. 

Le monde des affaires est un monde axé sur les données, mais il est important de reconnaître que les données ne sont pas une fin en soi. Comme tout le reste sur lequel nous nous appuyons dans notre travail, les données sont un outil rempli de promesse. Entre les bonnes mains avec les approches appropriées, le potentiel de données pour soutenir la prise de décision est remarquable. 

Cependant, ne vous laissez pas bercer dans la fausse croyance que l'acquisition et l'analyse des données sont sans risque. Frotons un peu le vernis de l'idée de données en tant que Sauveur d'affaires et aidons à identifier certains des pièges potentiels que cette nouvelle ressource présente pour nous tous.

Avant-avancé est avant. 

Mauvaise qualité de données

Alors que nous sommes habitués à réfléchir à la qualité dans le contexte des objets ou des produits physiques, il s'avère que la qualité des données est un problème matériel pour chaque entreprise tout le temps. Les données stockées dans des bases de données ou des référentiels structurés sont souvent incomplètes, incohérentes ou obsolètes. Il est probable que vous ayez été à la réception d'un simple exemple de problème de qualité de données. 

La plupart d'entre nous peuvent se rappeler avoir reçu des envois en double des spécialistes du marketing adressés à des versions légèrement différentes ou radicalement différentes de notre nom réel. La base de données du marketing contient des enregistrements en double avec notre adresse et des orthographes ou des variations souvent erronées de notre nom. Nous recyclons le courrier en double sous forme de déchets, et le marketing entraîne des coûts excédentaires sous la forme d'impression et d'envoi de tout en raison d'un simple problème de qualité de données. Amplifier cette erreur par plusieurs centaines ou milliers d'enregistrements et cette petite erreur de qualité des données devient coûteuse.

La question de la qualité des données augmente alors que nous nous efforçons de prendre des décisions sur les stratégies, les marchés et le marketing en temps quasi réel. Bien qu'il existe des logiciels et des solutions pour aider à surveiller et à améliorer la qualité des données structurées (formatées), la solution réelle est un engagement significatif à l'échelle de l'organisation à traiter les données comme un actif précieux. Dans la pratique, cela est difficile à réaliser et nécessite une discipline extraordinaire et un soutien au leadership. 

Noyade dans les données

Les données sont partout dans une organisation. Considérez les données des clients. La plupart des organisations sont devenues qualifiées pour capturer des informations sur les clients et les prospects. 

• Le marketing recueille des données auprès de personnes qui assistent à des événements en direct ou Web ou qui téléchargent du contenu.
• Les dirigeants utilisent des données pour soutenir ou définir de nouvelles stratégies. 
• Les ventes collectent des données sur les clients impliqués dans le processus de vente.
• Le support client capture des informations sur les appels et les chats.
• Les équipes de gestion s'appuient sur les données et les mesures clés pour les tableaux de bord.
• Les données des clients sont utilisées dans la comptabilité des fins de facturation et par des équipes de qualité et de perspicacité client pour surveiller la satisfaction du client. 

Nous capturons les informations des clients dans une variété de systèmes logiciels différents, et nous stockons les données dans une variété de référentiels de données. Une entreprise mondiale de Fortune 100 reconnue jusqu'à 10% de leurs données clients a été maintenue localement par les employés sur leurs ordinateurs dans des feuilles de calcul. Une autre organisation interroge régulièrement leurs représentants commerciaux pour les données de la carte de visite avant de mener des campagnes de marketing. 

Tout comme le marin océanique bloqué dans un canot de sauvetage après que son navire a coulé, il y a de l'eau partout, mais pas une goutte à boire. Nous avons le même phénomène dans nos entreprises. Les données sont partout, et de plus en plus de données sont disponibles à partir de flux sociaux et de recherche en temps réel. Si les données ne sont pas facilement accessibles ou, si nous avons des données en double ou incomplètes, nous ne pouvons pas le tirer parti à ses fins prévues. 

De plus en plus, les organisations intègrent leurs applications logicielles disparates et simplifient le processus de collecte et d'agrégation des données à travers l'entreprise. Avec la qualité des données, cependant, cet effort est coûteux, long et il ne se termine jamais. 

Volumes de données croissants

Nous faisons de plus en plus de données à un rythme difficile à comprendre. Les experts suggèrent que tous les deux ans (et le rétrécissement), nous créons plus de données qui existaient sur la planète Terre pour toute la civilisation.

La plupart de ces nouvelles données ne sont pas structurées, par rapport à ce type de données qui est soigneusement saisie dans nos applications de logiciel et de base de données. Par exemple, tous les tweets sur votre produit ou marque représentent un trésor potentiel de connaissances, mais ces données ne sont pas structurées, augmentant la complexité de la capture et de l'analyse. Bien qu'il existe de nombreuses offres de logiciels pour aider à ce défi, les données non structurées représentent un nouveau torrent de matières premières pour le traitement, avec toute la complexité inhérente et les problèmes de qualité discutés dans cet article. 

Poubelle, ordures

Le logiciel d'analyse des données est aussi bon que les données qui les alimentent. Le fil conducteur de ce numéro de la mise en œuvre des données pour avantage est la qualité. Alors que de nombreuses entreprises investissent des dollars importants dans de nouvelles applications puissantes de mise en œuvre de données, le craquement des données sales conduit à des décisions erronées. Méfiez-vous de la confiance aveuglément à la sortie des efforts d'analyse des données. Vous devez être convaincu que vous pouvez faire confiance aux données utilisées dans l'analyse. 

Les analyses de données ne sont pas concluantes

Nous acceptons la sortie des analyses de données comme concluante, mais ce n'est pas. En réalité, l'analyse des données présente le plus souvent la corrélation, pas la causalité! Il est facile de tomber dans le piège de faire confiance à la sortie des analyses de données et de confondre la corrélation avec la causalité.

La corrélation met en valeur une relation, mais cela n'implique en rien que A provoque B. L'établissement d'une relation causale est le nirvana pour prendre des décisions précises et perspicaces. C'est aussi incroyablement difficile à prouver. Si vous faites confiance à une production et assumez une relation causale où aucune n'existe, vos décisions seront mortellement défectueuses. 

Biais amplifiés

Nos biais cognitifs sont amplifiés lorsqu'il s'agit d'évaluer les données. Comme un sage scientifique des données une fois inton."Et lorsque nous atteignons ce point où nous devons évaluer la signification de l'analyse des données, nos biais entrent en jeu. Beaucoup d'entre nous ont tendance à faire confiance ou à s'appuyer sur des données qui soutiennent nos positions et nos attentes et supprimer les données qui font le contraire. Nous faisons également confiance aux données provenant de sources que nous aimons ou, nous comptons sur des données qui sont les plus récentes. Tous ces biais contribuent aux défis et au potentiel d'erreurs de nos analyses de données. 

Comment commencer à apprivoiser les données pour votre utilisation en tant que gestionnaire

L'élaboration d'une stratégie de données à l'échelle de l'entreprise est essentielle pour chaque entreprise, mais est au-delà de la portée de cet article. Au lieu de cela, voici sept idées que vous pouvez utiliser en tant que gestionnaire pour améliorer votre utilisation des données dans votre prise de décision quotidienne.

Reconnaître les préjugés

Reconnaître et atténuer le potentiel de biais. Recherchez des données qui élargissent l'image ou entre en conflit avec les données devant vous. Encouragez un observateur externe à évaluer vos hypothèses autour des données. 

Gestion de données

Renforcer votre compréhension de la gestion des données. Il existe de nombreuses sources gratuites d'informations sur le Web, et de nombreuses organisations proposent des séminaires ou des ateliers sur l'analyse des données et l'intelligence d'affaires. De nombreuses universités ont ajouté des cours pour ce domaine en plein essor. Continuez à affiner vos compétences. 

Terminer les données

Demandez-vous ou de votre équipe, "De quelles données avons-nous besoin pour prendre cette décision?" Trop souvent, nous comptons sur les données à portée de main et ignorons la nécessité de rechercher plus de données pour compléter l'image. 

Corrélation et causalité

Être critique de la différence entre la corrélation et la causalité. Comme décrit précédemment, la confusion de ces deux est un piège potentiellement dangereux pour la prise de décision. 

Vérifiez la qualité de vos données

Si votre entreprise n'a pas de qualité de données ou d'engagement de gestion des données de données, investissez le temps d'évaluer vos données pour des erreurs évidentes, y compris des enregistrements en double, incomplets ou erronés. Il existe de nombreuses applications logicielles disponibles dans le commerce ou pour soutenir cette activité, et de nombreuses entreprises s'appuient sur l'expertise des experts de données pour interroger et évaluer la qualité des données. Envisagez également des prestataires de services externes qui peuvent aider à nettoyer les données pour vous. Surtout, concentrez-vous sur l'amélioration continue de la qualité de vos données. 

Qualité des données

Défendre les efforts de qualité et de gestion des données plus fortes dans votre entreprise. Ce travail a souvent été le domaine des professionnels de l'informatique ou des techniques, mais les données ont le potentiel de servir d'atout stratégique. Chaque gestionnaire doit se soucier de la capacité de l'entreprise à mieux tirer parti des données pour la prise de décision et l'exécution de la stratégie. 

Talent technique et averti des données

Ajouter un talent technique et averti des données à votre équipe. Les départements de vente et de marketing comprennent le pouvoir de l'engagement des individus qualifiés dans les dernières technologies et compétents pour naviguer sur de nombreux défis de données décrits dans cet article. La technologie et les données ne sont plus le domaine ou la responsabilité d'une seule fonction dans une entreprise. 

La ligne de fond

Les entreprises et les gestionnaires qui apprennent à tirer parti des données pour une meilleure prise de décision gagneront sur le marché. Ces organisations seront en mesure de surveiller et de répondre aux conditions changeantes, et les besoins émergents des clients plus rapidement que leurs données ont contesté les concurrents. Ils seront les premiers à glaner les idées du dialogue sur les réseaux sociaux, et ils gagneront la bataille pour connaître et engager les clients à un niveau plus profond basé sur des données. Ce n'est pas une mode, mais plutôt une nouvelle réalité de la gestion et de la compétition dans le monde d'aujourd'hui. Attention aux pièges de ce voyage.