5 تحديات تعترض طريق التحول إلى البيانات

نشرت: 2021-11-30

العلاقات بين الشركات وبياناتها آخذة في التحول. من خلال تبني عقلية شاملة ، ستتمكن المؤسسات من تحويل البيانات إلى قيمة تجارية إلى حد أكبر.

من خلال دمج بيانات فريق الخط الأمامي مع تفاعلاتهم اليومية مع العملاء ، ثم ترجمتها مرة أخرى إلى الشبكة الداخلية للشركة ، يتم إنشاء ثقافة بيانات شاملة.

لقد حددنا خمسة تحديات رئيسية تواجهها المؤسسات عند محاولة إنشاء ثقافة تعتمد على البيانات استنادًا إلى خبرتنا في العمل في مجال الذكاء العسكري والتصميم الذي يركز على الإنسان ، بالإضافة إلى رؤى أكثر من 1000 من قادة الأعمال.

مدى اتخاذ القرار على أساس البيانات

صنع القرار القائم على البيانات هو عملية جمع البيانات وتحليلها ، واستنتاج البصيرة منها ، ثم اتخاذ القرارات بناءً على تلك الرؤية.

العملية موضوعية ويمكن تحليلها وفقًا لتأثير المقاييس على البيانات.

يمكن لكل صناعة تصنيع أن تستفيد من اتخاذ القرار القائم على البيانات. لتوفير الوقت ، يمكن للإدارة التخطيط لما سيسرع الإنتاج.

تتيح القرارات المستندة إلى البيانات أيضًا استخدام المعلومات السابقة للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل. من السهل وضع افتراضات خاطئة والتأثر بالتحيزات في حالة عدم وجود بيانات. يمكن لعمالقة الأعمال استخدام هذا النهج للنمذجة التشخيصية وتحليل البيانات والمعالجة لتحسين الأداء.

فوائد صنع القرار المبني على البيانات

  • رشاقة إستراتيجية مُحسَّنة

    لطالما استخدمت البيانات ، مثل أرقام المبيعات وتكاليف المواد وتوقعات السوق ، من قبل الشركات لصياغة استراتيجيات أعمالها. تتأثر هذه الاستراتيجيات إلى حد كبير بتنوع وسرعة وحجم البيانات المتاحة للأعمال التجارية الحديثة.

    يجب أن تصبح الشركات التي تعتمد على البيانات ماهرة في الحصول على البيانات الجديدة وتحليلها والعمل عليها بسرعة بسبب زيادة اعتماد التقنيات والتطبيقات الناشئة التي تتطلب وصولاً منخفض الكمون إلى كميات كبيرة من البيانات.

  • تحسين رؤية العملاء

    تعرف المؤسسة التي تستخدم البيانات بذكاء عملائها بشكل أفضل من أي وقت مضى. يمكنك معرفة من أين يأتي عملاؤك ، وما هي احتياجاتهم ، وما يريدون شراءه ، وكيف يريدون شرائه ، وكيف يريدون الاتصال بك.

    جمع البيانات ليس سر معرفة عملائك. يتعلق الأمر بالقدرة على توحيد البيانات من مصادر متعددة ، ثم جعلها قابلة للوصول وقابلة للتنفيذ ومفهومة للأشخاص في مؤسستك الذين هم في أمس الحاجة إليها. يتطلب تعقيد وتعقيد هذا النوع من التحليل بنية تحتية للشبكة من الجيل التالي.

  • الابتكار مدفوع بالبصيرة

    يمكن للأعمال التجارية القائمة على البيانات مع الفهم الكامل لعملائها استخدام هذه الأفكار لتحسين تطبيقاتها وعروضها وتجاربها لعملائها.

    كان قطاع التجزئة ، على سبيل المثال ، قادرًا على تصور ما يريده العملاء من تجاربهم في المتجر باستخدام بيانات العملاء.

    يطور تجار التجزئة متجر المستقبل من خلال الابتكار المستمر ، ويقدمون دروسًا للصناعات الأخرى أيضًا.

  • الكفاءات التشغيلية

    الأعمال الناجحة مبنية على العملاء السعداء. تتجاهل العديد من الشركات حقيقة أن التحسينات التي تتم خلف الكواليس قد تكون الطريقة الأكثر فاعلية لتحسين تجارب العملاء.

    يمكن للشركات تحسين عملياتها في الوقت الفعلي من خلال مراقبة بياناتها بذكاء. يمكن للشركات تتبع العمليات والعمليات وضبطها تلقائيًا للاستجابة للاضطرابات والطلبات من خلال جمع البيانات عن حالة المعدات وطرق الشحن وأنماط الطقس وسلسلة التوريد وسلامة المخزون.

  • رؤى رأس المال في الوقت الحقيقي

    تبني معظم الشركات نفقات الصيانة والرأسمال على التخمين وليس البيانات. تعتمد التخمينات المتعلقة بموعد خدمة أو استبدال آلة على التقديرات.

    الموقف الأكثر صعوبة هو عندما يؤدي فشل المعدات إلى قرارات الصيانة والشراء التي تؤدي إلى فقدان الإنتاجية والنفقات غير المتوقعة.

  • ميزة تنافسية

    ربما تكون قد جربت الأنظمة الأساسية الهجينة والمتعددة السحابية واستكشاف البيانات الضخمة من خلال عملك. بعد ذلك ، قم بتوسيع نطاق نجاح عملك حتى يصبح أكثر قدرة على المنافسة.

5 تحديات تعترض طريق التحول إلى البيانات

  1. جودة البيانات

    يتمثل التحدي الأول القائم على البيانات في مشروع يعتمد على البيانات ، ويمكن أن يكون اكتشاف البيانات مهمة حاسمة وأساسية. اعتمادًا على المعايير ، مثل الأطر التي تركز على المستخدم وأطر العمل التنظيمية الأخرى ، يمكن للمرء اكتشاف مناهج جودة البيانات.

    المحلول

    بالإضافة إلى طرق تحديد البيانات واستكشاف البيانات ، سيتمكن المحللون أيضًا من التحقق من الآثار المترتبة على استخدامها بالإضافة إلى جودة مجموعات البيانات. من الضروري متابعة دورة جودة البيانات لتحسين وضمان جودة عالية للبيانات.

  1. تكامل البيانات

    تكامل البيانات هو عملية دمج البيانات من مصادر مختلفة وتخزينها معًا للحصول على عرض موحد. من المحتمل أن تكون مشاكل تكامل البيانات ناتجة عن بيانات غير متسقة داخل المنظمة.

    المحلول

    لحل مشكلات تكامل البيانات المعقدة ، تتوفر العديد من منصات تكامل البيانات. باستخدام أدوات تكامل البيانات ، يمكنك أتمتة التحويلات وتنظيمها ، وإنشاء أطر عمل قابلة للتوسيع ، وتحسين أداء الاستعلام تلقائيًا ، وما إلى ذلك.

  1. بيانات قذرة

    التحدي الثالث والأكثر أهمية المستند إلى البيانات يسمى البيانات القذرة عندما تحتوي على معلومات غير دقيقة. من المستحيل عمليا إخراجها من مجموعة البيانات. من الضروري تنفيذ استراتيجيات التسويق القائمة على البيانات B2B للعمل مع البيانات القذرة بناءً على شدة الأخطاء. يتم سرد أنواع البيانات القذرة أدناه.

    • غير دقيق: قد تكون البيانات الصحيحة تقنيًا غير دقيقة للمؤسسة في هذه الحالة.
    • غير صحيح: يجب أن تكون قيمة الحقل ضمن نطاق القيم الصالح حتى يتم اعتباره غير صحيح.
    • تكرار: قد يكون حدوث البيانات المكررة نتيجة عمليات الإرسال المتكررة أو ضم البيانات غير الصحيحة ، إلخ.
    • غير متسقة: غالبًا ما تنتج البيانات غير المتسقة عن البيانات الزائدة عن الحاجة.
    • غير مكتمل: البيانات ذات القيم المفقودة هي السبب في ذلك.
    • انتهاك قواعد العمل: يتم انتهاك قاعدة العمل عند وجود هذا النوع من البيانات.

    المحلول

    يمكن لخبراء إدارة البيانات مساعدة المؤسسات في التغلب على هذا التحدي عن طريق التطهير والتحقق من صحة واستبدال وحذف البيانات الأولية وغير المنظمة. تتوفر أيضًا في السوق أدوات تنظيف البيانات أو أدوات تنقية البيانات لتنظيف البيانات القذرة.

  1. عدم اليقين من البيانات

    يمكن أن يحدث عدم اليقين لأسباب عديدة ، بما في ذلك أخطاء القياس وأخطاء المعالجة وما إلى ذلك. عند استخدام بيانات العالم الحقيقي ، يجب توقع الخطأ وعدم اليقين.

    المحلول

    يمكن تبسيط محاكاة الأنظمة المعقدة واختبارها وتحليلها باستخدام أدوات برمجية للتحليل والتحليل الكمي لعدم اليقين.

  1. تحويل البيانات

    يعد تحويل البيانات هو التحدي الأخير المستند إلى البيانات من مصادر متعددة والتي عادة ما تكون غير متوافقة مع بعضها البعض وبالتالي تحتاج إلى تنظيفها وتوحيدها قبل استخدامها معًا. للحصول على رؤى ذات مغزى من البيانات ، يمكن وصف تحويل البيانات على أنه تحويل البيانات من تنسيق إلى آخر. على الرغم من أنه يمكن تحويل البيانات بالكامل إلى نموذج قابل للاستخدام ، إلا أنه لا يزال هناك بعض الأشياء التي يمكن أن تسوء مع مشروع ETL مثل زيادة سرعة البيانات ، والوقت الذي يقضيه في إصلاح اتصالات البيانات المعطلة ، وما إلى ذلك.

    المحلول

    يمكن استخدام أدوات ETL المختلفة لاستخراج البيانات وتخزينها بالتنسيق المناسب للتحليل ، بما في ذلك Ketl و Jedox وما إلى ذلك.

افكار اخيرة

بعد أن فهمنا هذه التحديات بعمق ، قمنا بتطوير إطار العمل لتمكين فرق العمل من التواصل مع البيانات متى وأين وكيف يحتاجون إلى ذلك.

يجب أن يكون أعضاء الفريق قادرين على التفكير بشكل كلي واتخاذ القرارات بهياكل أكثر تملقًا لتحقيق هذا الهدف. من خلال القيام بذلك بشكل صحيح ، ستتمكن من تحويل بيانات مؤسستك إلى قيمة عمل حقيقية كل يوم.

مصادر أخرى مفيدة:

لماذا تعتبر الثقافة القائمة على البيانات أمرًا بالغ الأهمية للتحول الرقمي

3 أسباب أهمية التسويق المستند إلى البيانات؟

أهم اتجاهات التسويق المستندة إلى البيانات التي يجب متابعتها