5 проблем, которые мешают стать управляемыми данными

Отношения между предприятиями и их данными трансформируются. Используя сквозное мышление, организации смогут в большей степени преобразовывать данные в ценность для бизнеса.

Объединяя данные передовой команды с их повседневным взаимодействием с клиентами, а затем переводя их обратно во внутреннюю сеть компании, создается сквозная культура данных.

Мы определили пять основных проблем, с которыми сталкиваются организации при попытке создать культуру, основанную на данных, на основе нашего опыта работы в области военной разведки и проектирования, ориентированного на человека, а также мнений более 1000 бизнес-лидеров.

Степень принятия решений на основе данных

Принятие решений на основе данных — это процесс сбора и анализа данных, извлечения из них информации, а затем принятия решений на основе этой информации.

Процесс объективен и может быть проанализирован в соответствии с влиянием метрик на данные.

Каждая производственная отрасль может извлечь выгоду из принятия решений на основе данных. Чтобы сэкономить время, руководство может планировать, что ускорит производство.

Решения, основанные на данных, также позволяют использовать прошлую информацию для прогнозирования того, что произойдет в будущем. Легко сделать ложные предположения и попасть под влияние предубеждений, когда нет данных. Бизнес-гиганты могут использовать этот подход для диагностического моделирования, анализа и обработки данных для повышения производительности.

Преимущества принятия решений на основе данных

• Повышенная стратегическая маневренность

  Данные, такие как данные о продажах, материальных затратах и ​​рыночных прогнозах, всегда использовались предприятиями для формулирования своих бизнес-стратегий. Эти стратегии во многом зависят от разнообразия, скорости и объема данных, доступных современному бизнесу.

  Предприятия, ориентированные на данные, должны уметь быстро получать, анализировать новые данные и реагировать на них из-за более широкого внедрения новых технологий и приложений, требующих доступа с малой задержкой к большим объемам данных.

• Улучшенная видимость для клиентов

  Предприятие, разумно использующее данные, знает своих клиентов лучше, чем когда-либо. Вы можете узнать, откуда приходят ваши клиенты, каковы их потребности, что они хотят купить, как они хотят это купить и как они хотят связаться с вами.

  Сбор данных не является секретом знания ваших клиентов. Речь идет о возможности унифицировать данные из нескольких источников, а затем сделать их доступными, полезными и понятными для людей в вашей организации, которые больше всего в них нуждаются. Изощренность и сложность такого рода анализа требуют сетевой инфраструктуры нового поколения.

• Инновации, основанные на понимании

  Бизнес, управляемый данными, с полным пониманием своих клиентов может использовать эти идеи для улучшения своих приложений, предложений и опыта для своих клиентов.

  Сектор розничной торговли, например, смог представить, что клиенты хотят от своего опыта в магазине, используя данные о клиентах.

  Ритейлеры разрабатывают магазины будущего за счет постоянных инноваций, предлагая уроки и другим отраслям.

• Операционная эффективность

  Успешный бизнес строится на довольных клиентах. Многие компании игнорируют тот факт, что скрытые улучшения могут быть наиболее эффективным способом улучшить качество обслуживания клиентов.

  Предприятия могут оптимизировать свои операции в режиме реального времени, интеллектуально отслеживая свои данные. Предприятия могут отслеживать и автоматически корректировать процессы и операции, чтобы реагировать на сбои и требования, собирая данные о состоянии оборудования, маршрутах доставки, погодных условиях, состоянии цепочки поставок, запасах.

• Информация о капитале в режиме реального времени

  Большинство предприятий основывают свои расходы на техническое обслуживание и капитальные затраты на догадках, а не на данных. Предположения о том, когда следует обслуживать или заменить машину, основаны на оценках.

  Более сложная ситуация возникает, когда отказ оборудования приводит к принятию решений о техническом обслуживании и покупке, что приводит к потере производительности и непредвиденным расходам.

• Конкурентное преимущество

  Вы, вероятно, экспериментировали с гибридными и мультиоблачными платформами и исследованием больших данных в своем бизнесе. Затем расширьте успех своего бизнеса, чтобы он мог стать более конкурентоспособным.

5 проблем, которые мешают стать управляемыми данными

1. Качество данных

   Первая проблема, связанная с данными, заключается в проекте, управляемом данными, обнаружение данных может быть важной и фундаментальной задачей. В зависимости от критериев, таких как ориентированные на пользователя структуры и другие организационные структуры, можно обнаружить подходы к качеству данных.

   

   Решение

   В дополнение к методам профилирования данных и исследования данных, анализаторы также смогут проверять последствия их использования, а также качество наборов данных. Важно следовать циклу качества данных, чтобы улучшить и обеспечить высокое качество данных.

2. Интеграция данных

   Интеграция данных — это процесс объединения данных из разных источников и их совместного хранения для получения единого представления. Проблемы с интеграцией данных могут быть вызваны несогласованностью данных внутри организации.

   Решение

   Для решения сложных проблем интеграции данных доступно несколько платформ интеграции данных. С помощью инструментов интеграции данных вы можете автоматизировать и организовывать преобразования, создавать расширяемые платформы, автоматически оптимизировать производительность запросов и т. д.

3. Грязные данные

   Третья и самая важная проблема, связанная с данными, называется грязными данными, когда они содержат неточную информацию. Вытащить его из набора данных практически невозможно. Необходимо внедрить маркетинговые стратегии, основанные на данных B2B, для работы с грязными данными в зависимости от серьезности ошибок. Типы грязных данных перечислены ниже.

   • Неточные: в этом случае технически верные данные могут быть неточными для организации.
   • Неверно: значение поля должно быть в пределах допустимого диапазона значений, чтобы оно считалось неверным.
   • Дублирование: появление дубликатов данных может быть результатом повторных отправок, неправильного объединения данных и т. д.
   • Несогласованность: несогласованность данных часто возникает из-за избыточных данных.
   • Неполный: причиной этого являются данные с отсутствующими значениями.
   • Нарушение бизнес-правил: при наличии данных этого типа нарушается бизнес-правило.

   Решение

   Эксперты по управлению данными могут помочь организациям преодолеть эту проблему, очищая, проверяя, заменяя и удаляя необработанные и неструктурированные данные. На рынке также доступны инструменты очистки данных или инструменты очистки данных для очистки грязных данных.

4. Неопределенность данных

   Неопределенность может возникать по многим причинам, включая ошибки измерения, ошибки обработки и т. д. При использовании реальных данных следует ожидать ошибки и неопределенности.

   Решение

   Моделирование, тестирование и анализ сложных систем можно упростить с помощью мощных программных инструментов для количественной оценки и анализа неопределенностей.

5. Преобразование данных

   Преобразование данных — это последняя задача, связанная с данными из нескольких источников, которые обычно несовместимы друг с другом и поэтому нуждаются в очистке и нормализации, прежде чем их можно будет использовать вместе. Чтобы получить осмысленное представление о данных, преобразование данных можно описать как преобразование данных из одного формата в другой. Несмотря на то, что все данные могут быть преобразованы в пригодную для использования форму, остается несколько вещей, которые могут пойти не так с проектом ETL, например, увеличение скорости передачи данных, время, затрачиваемое на исправление разорванных соединений данных и т. д.

   Решение

   Для извлечения данных и их сохранения в подходящем для анализа формате можно использовать различные инструменты ETL, включая Ketl, Jedox и т. д.

Последние мысли

Глубоко поняв эти проблемы, мы разработали структуру, позволяющую бизнес-командам обмениваться данными, когда, где и как им нужно.

Члены команды должны иметь возможность мыслить целостно и принимать решения с более плоской структурой для достижения этой цели. Делая это правильно, вы сможете каждый день превращать данные вашей организации в реальную ценность для бизнеса.

Другие полезные ресурсы:

Почему культура, основанная на данных, имеет решающее значение для цифровой трансформации

3 причины важности маркетинга, основанного на данных?

Основные тренды маркетинга, основанного на данных, за которыми стоит следить