Деректер ғалымының рөлі жыл санап күткен маңызды рөлде жобаланған жетіспеушілігімен ыстық сұранысқа ие.
Ұйымдар деректерді жинау, сақтау және талдау үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді жыл сайын жұмсайды. Маркетинг бөлімшелері шығармашылық рөлдер есебінен техникалық, деректерді білетін мамандарға толы.
Бизнес әлемі - деректерге бағдарланған әлем, алайда бұл деректер өздігінен аяқталмайтынын мойындау маңызды. Біздің жұмысымызда қалған барлық нәрселер сияқты деректер де уәдеге толы құрал. Қолайлы әдістермен шешім қабылдауды қолдайтын деректер әлеуеті керемет.
Дегенмен, деректерді жинау және талдау қаупі жоқ жалған сенімге ұшырамаңыз. Деректер туралы идеяны құтқарушы ретінде алшақтатып, осы жаңа ресурс біздің барлығымыз үшін ұсынатын әлеуетті тұзақтардың кейбірін анықтап алуға көмектеседі.
Foreweared алдын ала ескертілді.
Деректермен бетпе-бет келген 6 үлкен шақыру менеджерлері мен ұйымдары:
1. Деректердің сапасы жиі нашар. Біз физикалық объектілердің немесе өнімдердің контекстінде сапа туралы ойлауға дағдылануымызға қарамастан, деректердің сапасы әр фирманың барлық уақытында маңызды мәселе болып табылады.
Құрылымдық дерекқорларда немесе репозиторийлерде сақталған деректер жиі толық емес, келісілмеген немесе ескірген. Сіз деректердің сапасы туралы мәселенің қарапайым мысалын қабылдағаныңыз жөн.
Көпшілігіміз біздің маркетологтардан біздің нақты атауымыздың сәл өзгеше немесе түбегейлі нұсқаларына арналған қайталанатын жіберулерді еске түсіре аламыз.
Маркетологтың деректер базасында мекен-жайымыз бен жазбаларымыздың қайталанатын жазбалары, әртүрлі, жиі қате жазулар немесе біздің атымыздың өзгеруі бар. Қайталанатын поштаны кәдімгі ретінде қайта өңдейміз, ал маркетингші деректердің сапасы туралы қарапайым мәселе бойынша басып шығару және тарату түрінде артық шығындарды көтереді. Бұл қатені жүздеген немесе мыңдаған жазбалармен күшейтіңіз және бұл деректер сапасының аздығы қате кетеді.
Деректер сапасының мәселесі маңызды болып отыр, өйткені біз стратегияларға, нарықтарға және маркетингке жақын уақытта нақты шешім қабылдауға тырысамыз. Құрылымдық (пішімделген) деректердің сапасын бақылауға және жақсартуға көмектесетін бағдарламалық жасақтама мен шешімдер бар болғанымен, нақты шешім деректерді құнды актив ретінде өңдеуге ұйымда жалпы маңызды міндеттеме болып табылады. Іс жүзінде, бұл қиынға жету және ерекше тәртіпті және көшбасшылықты қолдауды талап етеді.
2. Деректерде біз іс жүзінде батып бара жатырмыз. Деректер ұйымдағы барлық жерде. Тұтынушы деректерін қарастырыңыз. Көптеген ұйымдар тұтынушылар мен перспективалар туралы ақпарат жинауға дағдыланды.
- Маркетинг тікелей немесе веб-оқиғаларға қатысатын немесе мазмұнды жүктейтін адамдардан деректерді жинайды.
- Жетекшілер жаңа стратегияларды қолдау немесе анықтау үшін деректерді пайдаланады.
- Сатылымдар сатылымға қатысатын клиенттер туралы деректер жиналады.
- Тұтынушыларды қолдау қызметі қоңыраулар мен сөйлесу әрекеттері туралы ақпаратты қамтиды.
- Басқару командалары көрсеткіштерге арналған деректерге және негізгі көрсеткіштерге сүйенеді.
- Тұтынушы деректері клиенттердің қанағаттану деңгейін бақылау үшін шот жіберу мақсаттары мен сапасы мен тұтынушылар туралы түсініктерді есепке алу үшін пайдаланылады.
Біз клиенттер туралы ақпаратты әртүрлі бағдарламалық жүйелерде жинаймыз және деректерді әртүрлі деректер қоймасында сақтаймыз. Бір жаһандық Fortune 100 фирмасы өз клиенттерінің деректерінің 10 пайызын ең көп деп таныды, олардың қызметкерлері электронды кестелердегі компьютерлерде жүргізді. Басқа ұйым үнемі маркетингтік науқандарды өткізбей тұрып, сауда өкілдерінің сауалнамалары үшін үнемі сауалнама жүргізеді.
Оның кемесі құтқарылғаннан кейін құтқарылған мұхиттағы матрос сияқты көп жерде су бар, бірақ ішу үшін тамшы емес.
Біздің бизнесте осындай құбылыс бар. Деректер барлық жерде және нақты уақыт режимінде әлеуметтік және іздеу арналарынан деректер бар. Егер деректер оңай қол жетімді болмаса немесе бізде қайталанатын немесе толық емес деректер болса, біз оны мақсатты мақсатта пайдалана алмаймыз.
Ұйымдар саны әртүрлі болып келеді, олар әртүрлі бағдарламалық қосымшаларды біріктіреді және деректерді жинау және жинақтау процесін жеңілдетеді. Дегенмен, деректердің сапасымен қатар, бұл қымбат, уақытты қажет етеді және ол ешқашан аяқталмайды.
3. Деректер көлемі артуда. Біз түсіну қиын болатын қарқынмен деректерді көбірек аламыз. Сарапшылардың пікірінше, әрбір екі жылда (және қысқартылғанда) барлық өркениеттер үшін планетаның жерінде болғаннан әлдеқайда көп деректер жасаймыз.
Бұл жаңа деректердің көбісі құрылымдық емес, деректердің бұл түріне қарамастан, біздің бағдарламалық жасақтама мен дерекқор бағдарламаларына дұрыс енгізілген. Мысалы, сіздің өніміңіз бен брендіңіз туралы барлық твиттердер түсініктемелердің әлеуетті қазынасын білдіреді, бірақ бұл деректер құрылымды емес, оларды басып алудың және талдаудың күрделілігін арттырады. Бұл қиындыққа көмектесу үшін бағдарламалық қамтамасыз етудің көптеген ұсыныстары бар болса да, құрылымдық емес деректер осы мақалада талқыланған күрделі және сапалы барлық мәселелермен өңдеуге арналған жаңа шикізатты білдіреді.
4. Қоқыстарды қоқыс шығару. Деректерді аналитикалық бағдарламалық қамтамасыз ету деректерді беру сияқты жақсы. Деректерді тиімді пайдалану үшін осы мәселедегі жалпы пікір сапасы болып табылады. Көптеген фирмалар қомақты жаңа деректерді өңдеуге арналған қосымшаларға айтарлықтай қаражат салғанымен, кіршіксіз деректерді бұрмаланған шешімдерге алып келеді. Деректерді талдау әрекеттеріне соқыр түрде сенуге болмайды. Талдауға қолданылған деректерге сене алатыныңызға сенімді болуыңыз керек.
5. Деректерді талдау нәтижелерін түпкілікті деп қабылдаймыз, бірақ олай емес. Шын мәнінде, деректерді талдау көбінесе корреляцияны көрсетеді, себебі пайда болмайды! Деректерді талдауға және сенімсіздіктің пайда болу себебін шатастыруға сенімділік тұзағына түсу оңай.
Корреляция қарым-қатынасты көрсетеді, бірақ ол ешбір себептермен А себептері болмайды. Нақты себепті қатынастарды орнату нирванаға дәл, ұқыпты шешім қабылдау үшін. Дәлелдеу өте қиын. Егер сіз нәтижеге сенімсіздікпен қарайтын болсаңыз және ешқандай болмайтын себеп-салдарлық қатынастарға ие болсаңыз, онда сіздің шешімдеріңіз қателеседі.
6. Когнитивтік болжамдарымыз деректерді бағалау кезінде күшейтіледі. Бір ақылды деректер ғалымы: « Деректердің ең күрделі және толық талдауының соңында адам әлі шешім қабылдауға және шешім қабылдауға мәжбүр». Және біз деректерді талдаудың мәнін бағалауымыз керек нүктеге жеткенде біздің ойларымыз ойынға айналады. Көптеген адамдар біздің ұстанымдарымыз бен үміттерімізді қолдайтын деректерге сенім артуға немесе оларға сенім артуға тырысады және керісінше деректерді басады. Біз сондай-ақ, бізге ұнайтын дереккөздердегі деректерге сенім артамыз немесе соңғы деректерге сүйенеміз. Барлық осы жаңылыстар деректерді талдаумен қателіктер мен әлеуетті қатерге жол ашады.
Менеджер ретінде пайдалану үшін деректерді үйлестіру үшін қалай бастау керек:
Кәсіпорындық деректер стратегиясын әзірлеу әрбір бизнес үшін маңызды, бірақ осы мақаланың шеңберінен шығып кетеді. Оның орнына, күнделікті шешім қабылдау барысында деректерді пайдалануды жақсарту үшін менеджер ретінде пайдалануға болатын жеті идея бар.
1. Болашақ ықтималдығын мойындай және жұмсартады . Суретіңізді немесе жаныңыздағы деректермен қайшылықты кеңейтетін деректерді іздеңіз. Деректерге қатысты жорамалдарыңызды бағалау үшін сыртқы бақылаушыны шақырыңыз.
2. Деректерді басқару туралы сіздің түсінігіңізді күшейтіңіз. Интернетте көптеген еркін ақпарат көздері бар және көптеген ұйымдар деректерді талдауға және іскери сараптауға арналған семинарлар немесе семинарлар ұсынады. Көптеген жоғары оқу орындары бұл өркендеу алаңына курстарын қосты. Біліктілігіңізді нақтылаңыз.
3. Өзіңізден немесе сіздің командаңыздан: «Бұл шешім қабылдау үшін бізге қандай деректер қажет?» Деп сұраңыз. Тым жиі біз деректерге сүйеніп, суретті толтыру үшін қосымша деректерді іздеу қажеттілігін елемейміз.
4. Корреляция мен пайда болудың арасындағы айырмашылықты сынап біліңіз . Жоғарыда айтылғандай, бұл екеуін шатастырып, шешім қабылдау үшін ықтимал қауіпті тұзақ.
5. Сапасы - деректеріңізді тексеріңіз . Егер сіздің фирмаңызда деректердің сапасы немесе деректерді басқаруға арналған басты міндеттеме болмаса, деректерді анық қателерге бағалау үшін уақытты, соның ішінде қайталанатын, толық емес немесе қате жазбаларды салыңыз. Көптеген коммерциялық бағдарламалық жасақтамалар бар немесе осы қызметті қолдау үшін көптеген фирмалар деректердің сапасын сұрастыру және бағалау үшін деректер сарапшыларының сараптамасын тартады. Сондай-ақ, деректерді тазалауға көмектесетін сыртқы қызметтерді жеткізушілерді қарастырыңыз. Ең бастысы, сіздің деректеріңіздің сапасын үздіксіз жақсартуға назар аударыңыз.
6. Сіздің компанияңыздың деректерінің сапасы мен басқарушылық күштерін күшейту үшін адвокат. Бұл жұмыс АТ немесе техникалық мамандардың домені болып табылады, алайда деректердің стратегиялық актив ретінде қызмет ету мүмкіндігі бар. Әрбір менеджер өз фирмасының шешімдерді қабылдау және стратегияны орындау үшін деректерді тиімді пайдалану мүмкіндігіне қамқорлық жасауы керек.
7. Сіздің командаңызға техникалық және деректерге тән талант қосыңыз. Сату және маркетинг бөлімшелері жаңа технологияларды білетін және осы мақалада көрсетілген деректердің көптеген мәселелерін қозғалатын құзыретті тұлғаларды тарту қабілетін түсінеді. Технология мен деректер кәсіпорынның бір функциясының домені немесе жауапкершілігі емес.
Төменгі сызық:
Шешімдерді жетілдіру үшін деректерді пайдалануды үйренетін фирмалар мен менеджерлер нарықта жеңіске жетеді. Бұл ұйымдар өзгеріп отыратын жағдайларға және қалыптасқан клиенттердің қажеттіліктеріне қарсыласқан деректеріне қарағанда жылдамырақ бақылауға және жауап беруге қабілетті болады. Олар әлеуметтік медиа тілқатысуынан алынған түсініктерді алғаш рет жинайды және олар клиенттерді неғұрлым терең деңгейде білуге және тартуға арналған шайқаста жеңеді - барлығы деректерге негізделген. Бұл күнделікті әлемде басқару және бәсекелесудің жаңа құбылысы емес. Тек осы сапарда тұрған тұзақтарға назар аударыңыз.