6 Datenherausforderungen für Manager und Organisationen

Wir arbeiten in einer datenzentrierten Welt. Manager werden mit Daten über Berichte, Dashboards und Systeme bombardiert. Wir werden regelmäßig daran erinnert, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Führende Führungspersönlichkeiten verspotten das Versprechen von Big Data, sich einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten, doch die meisten tun sich schwer damit einig, was sie sind, geschweige denn die erwarteten greifbaren Vorteile.

Die Rolle des Datenwissenschaftlers ist sehr gefragt, mit voraussichtlichen Defiziten bei dieser aufkommenden, wichtigen Rolle, die seit Jahren erwartet wird. Unternehmen geben jedes Jahr ein Vermögen aus, um Software zum Erfassen, Speichern und Analysieren von Daten zu installieren. Marketingabteilungen werden immer häufiger mit technischen, datenbewussten Profis auf Kosten kreativer Rollen gefüllt.

Die Geschäftswelt ist eine auf Daten fokussierte Welt, dennoch ist es wichtig zu wissen, dass Daten kein Selbstzweck sind. Wie alles andere, auf das wir in unserer Arbeit zurückgreifen, sind Daten ein vielversprechendes Werkzeug. In den richtigen Händen mit den richtigen Ansätzen ist das Potenzial von Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bemerkenswert.

Lassen Sie sich jedoch nicht in den Irrglauben ein, dass das Erfassen und Analysieren von Daten ohne Risiko ist. Lassen Sie uns ein wenig von der Idee der Daten als Geschäftsretter abreiben und einige der potenziellen Fallstricke identifizieren, die diese neue Ressource für uns alle birgt.

Vorgewarnt ist gewappnet.

Schlechte Datenqualität

Während wir es gewohnt sind, im Zusammenhang mit physischen Objekten oder Produkten an Qualität zu denken, stellt sich heraus, dass die Datenqualität für jedes Unternehmen zu jeder Zeit ein wesentliches Thema ist. In strukturierten Datenbanken oder Repositorys gespeicherte Daten sind oft unvollständig, inkonsistent oder veraltet. Es ist wahrscheinlich, dass Sie ein einfaches Beispiel für ein Datenqualitätsproblem auf der Empfangsseite hatten.

Die meisten von uns können sich erinnern, doppelte Mailings von Vermarktern erhalten zu haben, die an etwas andere oder grundlegend andere Versionen unseres tatsächlichen Namens gerichtet waren. Die Datenbank des Vermarkters enthält doppelte Datensätze mit unserer Adresse und verschiedenen, oft fehlerhaften Schreibweisen oder Variationen unseres Namens. Wir recyceln die doppelte Mail als Junk, und der Vermarkter verursacht aufgrund eines einfachen Datenqualitätsproblems überhöhte Kosten in Form von Druck und Versand. Verstärken Sie diesen Fehler um viele Hundert oder Tausende von Datensätzen, und dieser kleine Fehler bei der Datenqualität wird teuer.

Das Thema Datenqualität gewinnt an Bedeutung, da wir uns bemühen, Entscheidungen in Bezug auf Strategien, Märkte und Marketing in nahezu Echtzeit zu treffen. Obwohl Software und Lösungen zur Überwachung und Verbesserung der Qualität strukturierter (formatierter) Daten vorhanden sind, ist die eigentliche Lösung eine erhebliche organisationsweite Verpflichtung, Daten als wertvolles Asset zu behandeln. In der Praxis ist dies schwer zu erreichen und erfordert außerordentliche Disziplin und Unterstützung durch die Führungskraft.

Ertrinken in Daten

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

• Das Marketing sammelt Daten von Personen, die an Live- oder Web-Events teilnehmen oder Inhalte herunterladen.
• Führungskräfte nutzen Daten, um neue Strategien zu unterstützen oder zu definieren.
• Der Vertrieb erfasst Daten über am Verkaufsprozess beteiligte Kunden.
• Der Kundensupport erfasst Informationen zu Anrufen und Chats.
• Management-Teams stützen sich auf Daten und Schlüsselkennzahlen für Scorecards.
• Kundendaten werden in der Buchhaltung zu Abrechnungszwecken und von Qualitäts- und Customer Insight-Teams zur Überwachung der Kundenzufriedenheit verwendet.

Wir erfassen Kundeninformationen in einer Vielzahl unterschiedlicher Softwaresysteme und speichern die Daten in verschiedenen Datenspeichern. Ein globales Fortune-100-Unternehmen hat erkannt, dass bis zu zehn Prozent seiner Kundendaten von Mitarbeitern lokal auf ihren Computern in Tabellenkalkulationen gespeichert wurden. Eine andere Organisation befragt regelmäßig ihre Vertriebsmitarbeiter nach Visitenkartendaten, bevor sie Marketingkampagnen durchführt.

Ähnlich wie der Hochseemann, der nach dem Untergang seines Schiffes in einem Rettungsboot gestrandet ist, gibt es überall Wasser, aber keinen Tropfen zum Trinken. Wir haben das gleiche Phänomen in unseren Geschäften. Daten sind überall vorhanden, und in zunehmendem Maße sind Daten aus Social- und Such-Feeds 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.

In zunehmendem Maße integrieren Organisationen ihre unterschiedlichen Softwareanwendungen und vereinfachen das Sammeln und Sammeln von Daten im gesamten Unternehmen. Neben der Datenqualität ist dieser Aufwand jedoch teuer, zeitaufwändig und endet nie.

Wachsende Datenmengen

Wir machen immer mehr Daten in einem schwer verständlichen Tempo. Experten meinen, dass wir alle zwei Jahre (und immer weniger) mehr Daten erstellen, als auf der Erde für die gesamte Zivilisation existierten.

Die meisten dieser neuen Daten sind unstrukturiert, im Gegensatz zu den Datentypen, die sauber in unsere Software- und Datenbankanwendungen eingegeben werden. Zum Beispiel stellen alle Tweets zu Ihrem Produkt oder Ihrer Marke einen potenziellen Schatz an Erkenntnissen dar. Diese Daten sind jedoch unstrukturiert und erhöhen die Komplexität der Erfassung und Analyse. Zwar gibt es viele Software-Angebote, die bei dieser Herausforderung helfen, aber die unstrukturierten Daten stellen einen neuen Rohstofffluss für die Verarbeitung dar, bei dem alle inhärenten Komplexitäts- und Qualitätsprobleme besprochen werden.

Müllmüll, Müllmüll

Datenanalyse-Software ist nur so gut wie die Daten, die sie einspeisen. In diesem Thema, Daten zum Vorteil zu nutzen, ist die Qualität ein Thema. Während viele Unternehmen beträchtliche Dollars in leistungsfähige neue Anwendungen zur Datenverknüpfung investieren, führt die Verschrottung schmutziger Daten zu fehlerhaften Entscheidungen. Hüten Sie sich vor dem blinden Vertrauen auf die Ergebnisse der Datenanalyse. Sie müssen sich darauf verlassen können, dass Sie den in der Analyse verwendeten Daten vertrauen können.

Datenanalysen sind nicht schlüssig

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

Korrelation zeigt eine Beziehung, aber sie impliziert in keiner Weise, dass A Ursachen verursacht. B. Die Schaffung einer kausalen Beziehung ist das Nirvana, um genaue, aufschlussreiche Entscheidungen zu treffen. Es ist auch unglaublich schwer zu beweisen. Wenn Sie einer Ausgabe unangemessen vertrauen und von einer ursächlichen Beziehung ausgehen, in der keine vorhanden ist, werden Ihre Entscheidungen fatal verfälscht.

Verstärkte Vorspannungen

Unsere kognitiven Verzerrungen werden verstärkt, wenn es um die Auswertung von Daten geht. Ein kluger Datenwissenschaftler sagte einst: "Am Ende der kompliziertesten und umfassendsten Analyse von Daten muss der Mensch immer noch einen Schluß ziehen und eine Entscheidung treffen." Und wenn wir den Punkt erreichen, an dem wir die Bedeutung der Datenanalyse abschätzen müssen, spielen unsere Vorurteile eine Rolle. Viele von uns neigen dazu, auf Daten zu vertrauen, die unsere Positionen und Erwartungen unterstützen, und Daten zu unterdrücken, die das Gegenteil bewirken. Wir vertrauen auch Daten aus Quellen, die uns gefallen, oder wir verlassen uns auf die neuesten Daten.

Alle diese Vorurteile tragen zu den Herausforderungen und Fehlerpotenzialen unserer Datenanalysen bei.

So starten Sie die Daten für Ihre Verwendung als Manager

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

Vorurteile erkennen

Erkennen und reduzieren Sie das Potenzial für Verzerrungen. Suchen Sie nach Daten, die das Bild erweitern oder mit den Daten, die vor Ihnen liegen, in Konflikt stehen. Ermutigen Sie einen externen Beobachter, Ihre Annahmen in Bezug auf Daten zu bewerten.

Datenmanagement

Verbessern Sie Ihr Verständnis für das Datenmanagement. Im Internet gibt es viele kostenlose Informationsquellen, und viele Organisationen bieten Seminare oder Workshops zu Datenanalyse und Business Intelligence an. Viele Universitäten haben Kurse für dieses boomende Feld hinzugefügt. Schärfen Sie weiter Ihre Fähigkeiten.

Daten vervollständigen

Fragen Sie sich oder Ihr Team "Welche Daten benötigen wir, um diese Entscheidung zu 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 Verursachung

Seien Sie kritisch über den Unterschied zwischen Korrelation und Verursachung informiert. Wie bereits beschrieben, ist die Verwirrung dieser beiden Faktoren eine potenziell gefährliche Entscheidungsgrube.

Qualitätsprüfung Ihrer Daten

Wenn Ihre Firma keine Verpflichtung zur Datenqualität oder Stammdatenverwaltung eingeht, sollten Sie sich die Zeit nehmen, um Ihre Daten auf offensichtliche Fehler zu prüfen, einschließlich doppelter, unvollständiger oder fehlerhafter Datensätze. Es gibt viele im Handel erhältliche Softwareanwendungen oder zur Unterstützung dieser Aktivität, und viele Unternehmen greifen auf das Fachwissen von Datenexperten zurück, um die Datenqualität abzufragen und zu bewerten. Ziehen Sie auch externe Dienstleister in Betracht, die bei der Bereinigung der Daten für Sie behilflich sein können. Konzentrieren Sie sich auf die kontinuierliche Verbesserung der Qualität Ihrer Daten.

Datenqualität

Setzen Sie sich für stärkere Datenqualitäts- und Verwaltungsbemühungen in Ihrem Unternehmen ein. Diese Arbeit war oft eine Domäne von IT- oder technischen Experten, aber Daten können das Potenzial haben, als strategisches Asset zu dienen. Jeder Manager muss darauf achten, dass das Unternehmen die Daten besser für die Entscheidungsfindung und die Strategieumsetzung nutzen kann.

Technisches und datenbewusstes Talent

Ergänzen Sie Ihr Team um technische und datenbewusste Talente. Vertriebs- und Marketingabteilungen verstehen die Fähigkeit, Personen einzubeziehen, die über die neuesten Technologien verfügen und sich mit den beschriebenen Datenherausforderungen auskennen. Technologie und Daten sind nicht mehr die Domäne oder Verantwortung einer einzelnen Funktion in einem Unternehmen.

Die Quintessenz

Die Unternehmen und Manager, die lernen, Daten für eine bessere Entscheidungsfindung zu nutzen, werden auf dem Markt gewinnen. Diese Organisationen werden in der Lage sein, sich ändernde Bedingungen und aufkommende Kundenbedürfnisse schneller zu überwachen und darauf zu reagieren als ihre Konkurrenten. Sie werden die ersten sein, die Erkenntnisse aus dem Social-Media-Dialog sammeln, und sie werden den Kampf gewinnen, um Kunden auf einer tieferen Ebene kennenzulernen und zu binden - alles auf Datenbasis. Dies ist keine Modeerscheinung, sondern eine neue Realität des Managements und des Wettbewerbs in der heutigen Welt.

Passen Sie einfach auf die Fallstricke auf dieser Reise auf.