5 ความท้าทายที่ขัดขวางการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เผยแพร่แล้ว: 2021-11-30

ความสัมพันธ์ระหว่างธุรกิจและข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลง ด้วยการโอบรับแนวคิดแบบ end-to-end องค์กรจะสามารถเปลี่ยนข้อมูลเป็นมูลค่าทางธุรกิจในระดับที่สูงขึ้น

ด้วยการรวมข้อมูลของทีมแนวหน้ากับการโต้ตอบแบบวันต่อวันกับลูกค้า จากนั้นจึงแปลกลับเข้าไปในเครือข่ายภายในของบริษัท วัฒนธรรมข้อมูลแบบ end-to-end จะถูกสร้างขึ้น

เราได้ระบุความท้าทายหลักห้าประการที่องค์กรต้องเผชิญเมื่อพยายามสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยอิงจากประสบการณ์ของเราในการทำงานด้านข่าวกรองทางทหารและการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ตลอดจนข้อมูลเชิงลึกของผู้นำธุรกิจกว่า 1,000 ราย

ขอบเขตของการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นกระบวนการในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล อนุมานข้อมูลเชิงลึก จากนั้นจึงตัดสินใจตามข้อมูลเชิงลึกนั้น

กระบวนการนี้มีวัตถุประสงค์และสามารถวิเคราะห์ได้ตามผลกระทบของตัวชี้วัดที่มีต่อข้อมูล

ทุกอุตสาหกรรมการผลิตสามารถได้รับประโยชน์จากการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพื่อประหยัดเวลา ฝ่ายบริหารสามารถวางแผนสิ่งที่จะทำให้การผลิตเร็วขึ้น

การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลยังช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต ง่ายต่อการสร้างสมมติฐานที่ผิดพลาดและได้รับอิทธิพลจากอคติเมื่อไม่มีข้อมูล ยักษ์ใหญ่ทางธุรกิจสามารถใช้แนวทางนี้สำหรับการสร้างแบบจำลองการวินิจฉัย การวิเคราะห์ข้อมูล และการประมวลผลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

  • ปรับปรุงความคล่องตัวเชิงกลยุทธ์

    ข้อมูลต่างๆ เช่น ตัวเลขการขาย ต้นทุนวัสดุ และการคาดการณ์ตลาด มักถูกใช้โดยธุรกิจต่างๆ เพื่อกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจของตน กลยุทธ์เหล่านี้ส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากความหลากหลาย ความเร็ว และปริมาณข้อมูลที่มีสำหรับธุรกิจสมัยใหม่

    ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะต้องเชี่ยวชาญในการรับ วิเคราะห์ และดำเนินการกับข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็ว เนื่องจากการปรับใช้เทคโนโลยีและแอปพลิเคชันเกิดใหม่ที่เพิ่มขึ้นซึ่งต้องการการเข้าถึงข้อมูลปริมาณมากที่มีเวลาแฝงต่ำ

  • ปรับปรุงการมองเห็นของลูกค้า

    องค์กรที่ใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดรู้จักลูกค้าดีกว่าที่เคย คุณสามารถเรียนรู้ว่าลูกค้าของคุณมาจากไหน ความต้องการของพวกเขาคืออะไร พวกเขาต้องการซื้ออะไร พวกเขาต้องการซื้ออย่างไร และพวกเขาต้องการติดต่อคุณอย่างไร

    การรวบรวมข้อมูลไม่ใช่ความลับในการรู้จักลูกค้าของคุณ มันเกี่ยวกับการมีความสามารถในการรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ เข้าด้วยกัน แล้วทำให้สามารถเข้าถึงได้ ดำเนินการได้ และเข้าใจได้สำหรับคนในองค์กรของคุณที่ต้องการมากที่สุด ความซับซ้อนและความซับซ้อนของการวิเคราะห์ประเภทนี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายยุคหน้า

  • นวัตกรรมขับเคลื่อนด้วยความเข้าใจ

    ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับลูกค้าสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชัน ข้อเสนอ และประสบการณ์สำหรับลูกค้าได้

    ตัวอย่างเช่น ภาคการค้าปลีกสามารถจินตนาการถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการจากประสบการณ์ในร้านค้าโดยใช้ข้อมูลลูกค้า

    ผู้ค้าปลีกกำลังพัฒนาร้านแห่งอนาคตด้วยนวัตกรรมที่ต่อเนื่องและนำเสนอบทเรียนสำหรับอุตสาหกรรมอื่นๆ ด้วย

  • ประสิทธิภาพการดำเนินงาน

    ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จสร้างขึ้นจากลูกค้าที่มีความสุข บริษัทจำนวนมากเพิกเฉยต่อความจริงที่ว่าการปรับปรุงเบื้องหลังอาจเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

    ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานแบบเรียลไทม์โดยการตรวจสอบข้อมูลอย่างชาญฉลาด ธุรกิจสามารถติดตามและปรับกระบวนการและการดำเนินงานโดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองต่อการหยุดชะงักและความต้องการโดยรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพอุปกรณ์ เส้นทางการเดินเรือ รูปแบบสภาพอากาศ ความสมบูรณ์ของห่วงโซ่อุปทาน สินค้าคงคลัง

  • ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเงินทุนแบบเรียลไทม์

    ธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ค่าบำรุงรักษาและรายจ่ายลงทุนจากการคาดเดา ไม่ใช่ข้อมูล การคาดเดาเกี่ยวกับเวลาที่จะเข้ารับบริการหรือเปลี่ยนเครื่องขึ้นอยู่กับการประมาณการ

    สถานการณ์ที่ท้าทายยิ่งกว่าคือเมื่ออุปกรณ์ขัดข้องทำให้เกิดการตัดสินใจในการบำรุงรักษาและซื้อ ซึ่งส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลงและมีค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด

  • ความได้เปรียบทางการแข่งขัน

    คุณอาจเคยทดลองกับแพลตฟอร์มไฮบริดและมัลติคลาวด์และการสำรวจข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านธุรกิจของคุณ ต่อไป ขยายความสำเร็จของธุรกิจของคุณเพื่อให้สามารถแข่งขันได้มากขึ้น

5 ความท้าทายที่ขัดขวางการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

  1. คุณภาพของข้อมูล

    ความท้าทายที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลครั้งแรกอยู่ในโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การค้นหาข้อมูลอาจเป็นงานที่สำคัญและเป็นพื้นฐาน ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ เช่น เฟรมเวิร์กที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางและเฟรมเวิร์กองค์กรอื่นๆ เราสามารถค้นพบแนวทางสำหรับคุณภาพของข้อมูลได้

    สารละลาย

    นอกจากวิธีการสร้างโปรไฟล์ข้อมูลและการสำรวจข้อมูลแล้ว ผู้วิเคราะห์จะสามารถตรวจสอบความหมายของการใช้งานรวมถึงคุณภาพของชุดข้อมูลได้อีกด้วย จำเป็นต้องปฏิบัติตามวงจรคุณภาพข้อมูลเพื่อปรับปรุงและรับรองคุณภาพของข้อมูลในระดับสูง

  1. การบูรณาการข้อมูล

    การรวมข้อมูลเป็นกระบวนการของการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และจัดเก็บไว้ด้วยกันเพื่อให้ได้มุมมองที่เป็นหนึ่งเดียว ปัญหาการรวมข้อมูลมักเกิดจากข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันภายในองค์กร

    สารละลาย

    เพื่อแก้ปัญหาการรวมข้อมูลที่ซับซ้อน มีหลายแพลตฟอร์มการรวมข้อมูล ด้วยเครื่องมือการรวมข้อมูล คุณสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติและจัดการการแปลง สร้างเฟรมเวิร์กที่ขยายได้ เพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นโดยอัตโนมัติ เป็นต้น

  1. ข้อมูลสกปรก

    ความท้าทายที่สามและสำคัญที่สุดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเรียกว่าข้อมูลสกปรกเมื่อมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง การนำออกจากชุดข้อมูลแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย จำเป็นต้องใช้กลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบ B2B เพื่อทำงานกับข้อมูลสกปรกตามความรุนแรงของข้อผิดพลาด ประเภทของข้อมูลสกปรกแสดงอยู่ด้านล่าง

    • ไม่ถูกต้อง: ข้อมูลที่ถูกต้องทางเทคนิคอาจไม่ถูกต้องสำหรับองค์กรในกรณีนี้
    • ไม่ถูกต้อง: ค่าของฟิลด์ต้องอยู่ในช่วงค่าที่ถูกต้องจึงจะถือว่าไม่ถูกต้อง
    • ซ้ำกัน: การเกิดขึ้นของข้อมูลที่ซ้ำกันอาจเป็นผลมาจากการส่งซ้ำ การรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ฯลฯ
    • ไม่สอดคล้องกัน: ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันมักเกิดจากข้อมูลซ้ำซ้อน
    • ไม่สมบูรณ์: ข้อมูลที่มีค่าขาดหายไปเป็นสาเหตุของสิ่งนี้
    • การละเมิดกฎธุรกิจ: กฎทางธุรกิจจะถูกละเมิดเมื่อมีข้อมูลประเภทนี้

    สารละลาย

    ผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูลสามารถช่วยองค์กรเอาชนะความท้าทายนี้ได้ด้วยการล้างข้อมูล ตรวจสอบ แทนที่ และลบข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ยังมีในตลาด ได้แก่ เครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลหรือเครื่องมือขัดข้อมูลสำหรับทำความสะอาดข้อมูลสกปรก

  1. ความไม่แน่นอนของข้อมูล

    ความไม่แน่นอนอาจเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ รวมถึงข้อผิดพลาดในการวัด ข้อผิดพลาดในการประมวลผล ฯลฯ เมื่อใช้ข้อมูลจริง ข้อผิดพลาดและความไม่แน่นอนควรคาดหวัง

    สารละลาย

    การจำลอง การทดสอบ และการวิเคราะห์ระบบที่ซับซ้อนสามารถทำให้ง่ายขึ้นได้โดยใช้เครื่องมือซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ปริมาณและการวิเคราะห์ความไม่แน่นอนที่มีประสิทธิภาพ

  1. การแปลงข้อมูล

    การแปลงข้อมูลเป็นความท้าทายครั้งสุดท้ายที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจากหลายแหล่งที่มักจะเข้ากันไม่ได้ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องทำความสะอาดและทำให้เป็นมาตรฐานก่อนจึงจะสามารถใช้ร่วมกันได้ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล การแปลงข้อมูลสามารถอธิบายได้ว่าเป็นการแปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปอีกรูปแบบหนึ่ง แม้ว่าข้อมูลทั้งหมดสามารถแปลงเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ แต่ยังมีบางสิ่งที่อาจผิดพลาดกับโครงการ ETL เช่น การเพิ่มขึ้นของความเร็วของข้อมูล เวลาที่ใช้ในการแก้ไขการเชื่อมต่อข้อมูลที่เสีย ฯลฯ

    สารละลาย

    เครื่องมือ ETL ต่างๆ สามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลและจัดเก็บไว้ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ รวมถึง Ketl, Jedox และอื่นๆ

ความคิดสุดท้าย

เมื่อเข้าใจถึงความท้าทายเหล่านี้อย่างลึกซึ้ง เราได้พัฒนากรอบงานเพื่อให้ทีมธุรกิจสามารถสื่อสารกับข้อมูลได้เมื่อใด ที่ไหน และอย่างไรที่พวกเขาต้องการ

สมาชิกในทีมต้องสามารถคิดแบบองค์รวมและตัดสินใจด้วยโครงสร้างที่ประจบประแจงเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ การทำเช่นนี้จะทำให้คุณสามารถเปลี่ยนข้อมูลขององค์กรเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่แท้จริงได้ทุกวัน

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

เหตุใดวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงมีความสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

3 เหตุผลที่การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความสำคัญหรือไม่?

แนวโน้มการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอันดับต้นๆ ที่น่าจับตามอง