5 wyzwań, które przeszkadzają w kierowaniu się danymi

Opublikowany: 2021-11-30

Relacje między firmami a ich danymi ulegają transformacji. Przyjmując całościowy sposób myślenia, organizacje będą mogły w większym stopniu przekształcać dane w wartość biznesową.

Łącząc dane zespołu pierwszego kontaktu z jego codziennymi interakcjami z klientami, a następnie przekładając je z powrotem do wewnętrznej sieci firmy, tworzona jest kultura danych typu end-to-end.

Zidentyfikowaliśmy pięć kluczowych wyzwań, przed którymi stoją organizacje, próbując ustanowić kulturę opartą na danych, w oparciu o nasze doświadczenie w pracy w wywiadzie wojskowym i projektowaniu skoncentrowanym na człowieku, a także spostrzeżenia ponad 1000 liderów biznesowych.

Zakres podejmowania decyzji na podstawie danych

Podejmowanie decyzji na podstawie danych to proces zbierania i analizowania danych, wyciągania z nich wglądu, a następnie podejmowania decyzji na podstawie tego wglądu.

Proces jest obiektywny i można go analizować zgodnie z wpływem metryk na dane.

Każda branża produkcyjna może skorzystać na podejmowaniu decyzji w oparciu o dane. Aby zaoszczędzić czas, kierownictwo może zaplanować, co przyspieszy produkcję.

Decyzje oparte na danych umożliwiają również wykorzystanie informacji z przeszłości do przewidywania, co stanie się w przyszłości. Łatwo jest robić fałszywe założenia i ulegać uprzedzeniom, gdy nie ma danych. Giganci biznesowi mogą wykorzystać to podejście do modelowania diagnostycznego, analizy danych i przetwarzania w celu poprawy wydajności.

Korzyści z podejmowania decyzji w oparciu o dane

  • Zwiększona zwinność strategiczna

    Dane, takie jak dane dotyczące sprzedaży, koszty materiałów i prognozy rynkowe, zawsze były wykorzystywane przez firmy do formułowania strategii biznesowych. Strategie te są w dużej mierze zależne od różnorodności, szybkości i ilości danych dostępnych dla nowoczesnych firm.

    Firmy oparte na danych muszą szybko pozyskiwać, analizować i działać na nowych danych ze względu na coraz częstsze stosowanie nowych technologii i aplikacji, które wymagają dostępu do dużych ilości danych z małymi opóźnieniami.

  • Lepsza widoczność klienta

    Przedsiębiorstwo, które inteligentnie wykorzystuje dane, zna swoich klientów lepiej niż kiedykolwiek. Możesz dowiedzieć się, skąd pochodzą Twoi klienci, jakie są ich potrzeby, co chcą kupić, jak chcą to kupić i jak chcą się z Tobą skontaktować.

    Zbieranie danych nie jest tajemnicą poznania swoich klientów. Chodzi o możliwość ujednolicenia danych z wielu źródeł, a następnie uczynienie ich dostępnymi, wykonalnymi i zrozumiałymi dla osób w organizacji, które ich najbardziej potrzebują. Zaawansowanie i złożoność tego rodzaju analizy wymagają infrastruktury sieciowej nowej generacji.

  • Innowacje napędzane przez wgląd

    Firma oparta na danych, która w pełni rozumie swoich klientów, może wykorzystać te spostrzeżenia do ulepszenia swoich aplikacji, ofert i doświadczeń dla swoich klientów.

    Na przykład sektor detaliczny był w stanie wyobrazić sobie, czego klienci oczekują od swoich doświadczeń w sklepie, korzystając z danych klientów.

    Detaliści rozwijają sklep przyszłości poprzez ciągłe innowacje, oferując lekcje również dla innych branż.

  • Sprawność operacyjna

    Udany biznes opiera się na zadowolonych klientach. Wiele firm ignoruje fakt, że usprawnienia zakulisowe mogą być najskuteczniejszym sposobem na poprawę doświadczeń klientów.

    Firmy mogą optymalizować swoje operacje w czasie rzeczywistym, inteligentnie monitorując swoje dane. Firmy mogą śledzić i automatycznie dostosowywać procesy i operacje, aby reagować na zakłócenia i wymagania, zbierając dane dotyczące stanu sprzętu, tras wysyłki, wzorców pogodowych, stanu łańcucha dostaw, zapasów.

  • Analiza kapitału w czasie rzeczywistym

    Większość firm opiera swoje utrzymanie i wydatki kapitałowe na domysłach, a nie na danych. Domysły na temat serwisowania lub wymiany maszyny oparte są na szacunkach.

    Trudniejsza sytuacja ma miejsce, gdy awaria sprzętu prowadzi do decyzji dotyczących konserwacji i zakupów, które skutkują utratą wydajności i nieoczekiwanymi wydatkami.

  • Przewaga konkurencyjna

    Prawdopodobnie eksperymentowałeś z platformami hybrydowymi i wielochmurowymi oraz eksploracją dużych zbiorów danych w swojej firmie. Następnie rozwiń sukces swojej firmy, aby stała się bardziej konkurencyjna.

5 wyzwań, które przeszkadzają w kierowaniu się danymi

  1. Jakość danych

    Pierwszym wyzwaniem opartym na danych jest projekt oparty na danych, odkrywanie danych może być kluczowym i podstawowym zadaniem. W zależności od kryteriów, takich jak ramy zorientowane na użytkownika i inne struktury organizacyjne, można odkryć podejścia do jakości danych.

    Rozwiązanie

    Oprócz metod profilowania i eksploracji danych, analizatory będą również w stanie sprawdzić konsekwencje ich wykorzystania, a także jakość zbiorów danych. Niezbędne jest przestrzeganie cyklu jakości danych w celu poprawy i zapewnienia wysokiej jakości danych.

  1. Integracja danych

    Integracja danych to proces łączenia danych z różnych źródeł i przechowywania ich razem w celu uzyskania jednolitego widoku. Problemy z integracją danych mogą być spowodowane niespójnością danych w organizacji.

    Rozwiązanie

    Aby rozwiązać złożone problemy z integracją danych, dostępnych jest kilka platform integracji danych. Dzięki narzędziom do integracji danych możesz automatyzować i organizować przekształcenia, tworzyć rozszerzalne struktury, automatycznie optymalizować wydajność zapytań itp.

  1. Brudne dane

    Trzecie i najważniejsze wyzwanie oparte na danych to brudne dane, które zawierają niedokładne informacje. Wyjęcie go z zestawu danych jest praktycznie niemożliwe. Konieczne jest wdrożenie strategii marketingowych opartych na danych B2B, aby pracować z brudnymi danymi w oparciu o wagę błędów. Poniżej wymieniono rodzaje brudnych danych.

    • Niedokładne: w tym przypadku dane poprawne technicznie mogą być niedokładne dla organizacji.
    • Nieprawidłowo: wartość pola musi mieścić się w prawidłowym zakresie wartości, aby można je było uznać za niepoprawne.
    • Duplikat: występowanie zduplikowanych danych może być wynikiem wielokrotnego przesyłania, nieprawidłowego łączenia danych itp.
    • Niespójne: niespójne dane są często spowodowane nadmiarowymi danymi.
    • Niekompletne: Powodem tego są dane z brakami danych.
    • Naruszenie reguły biznesowej: Reguła biznesowa jest naruszona, gdy ten typ danych jest obecny.

    Rozwiązanie

    Eksperci ds. zarządzania danymi mogą pomóc organizacjom przezwyciężyć to wyzwanie, czyszcząc, weryfikując, zastępując i usuwając dane surowe i nieustrukturyzowane. Na rynku dostępne są również narzędzia do czyszczenia danych lub narzędzia do czyszczenia danych do czyszczenia brudnych danych.

  1. Niepewność danych

    Niepewność może wystąpić z wielu powodów, w tym błędów pomiarowych, błędów przetwarzania itp. Podczas korzystania z danych rzeczywistych należy spodziewać się błędu i niepewności.

    Rozwiązanie

    Symulowanie, testowanie i analizowanie złożonych systemów można uprościć za pomocą zaawansowanych narzędzi programowych do kwantyfikacji niepewności i analizy.

  1. Przekształcanie danych

    Przekształcanie danych jest ostatnim wyzwaniem opartym na danych z wielu źródeł, które zwykle są ze sobą niezgodne i dlatego muszą zostać oczyszczone i znormalizowane, zanim będą mogły być używane razem. Aby uzyskać sensowny wgląd w dane, transformację danych można opisać jako konwersję danych z jednego formatu na inny. Mimo że całe dane można przekonwertować do postaci użytkowej, pozostaje kilka rzeczy, które mogą się nie udać w projekcie ETL, takie jak zwiększenie prędkości przesyłania danych, czas spędzony na naprawie uszkodzonych połączeń danych itp.

    Rozwiązanie

    Do wyodrębniania danych i przechowywania ich w odpowiednim formacie do analizy można użyć różnych narzędzi ETL, w tym Ketl, Jedox i tak dalej.

Końcowe przemyślenia

Po głębokim zrozumieniu tych wyzwań opracowaliśmy ramy umożliwiające zespołom biznesowym komunikowanie się z danymi, kiedy, gdzie i jak tego potrzebują.

Aby osiągnąć ten cel, członkowie zespołu muszą być w stanie myśleć holistycznie i podejmować decyzje o bardziej płaskich strukturach. Robiąc to dobrze, będziesz mógł codziennie przekształcać dane swojej organizacji w rzeczywistą wartość biznesową.

Inne przydatne zasoby:

Dlaczego kultura oparta na danych ma kluczowe znaczenie dla transformacji cyfrowej

3 powody, dla których marketing oparty na danych jest ważny?

Najważniejsze trendy marketingowe oparte na danych, które warto mieć na oku