Veriye Dayalı Olmanın Önüne Çıkan 5 Zorluk
Yayınlanan: 2021-11-30İşletmeler ve verileri arasındaki ilişkiler dönüşüyor. Kuruluşlar, uçtan uca bir zihniyeti benimseyerek, verileri daha büyük ölçüde iş değerine dönüştürebilecekler.
Ön hat ekibinin verilerini müşterilerle günlük etkileşimleriyle birleştirerek ve ardından şirketin iç ağına geri çevirerek, uçtan uca bir veri kültürü oluşturulur.
Askeri istihbarat ve insan merkezli tasarım alanındaki deneyimlerimize ve 1000'den fazla iş liderinin içgörülerine dayalı olarak veriye dayalı bir kültür oluşturmaya çalışırken kuruluşların karşılaştığı beş temel zorluğu belirledik.
Veriye Dayalı Karar Vermenin Kapsamı
Veriye dayalı karar verme, veri toplama ve analiz etme, ondan içgörü çıkarma ve ardından bu içgörüye dayalı kararlar verme sürecidir.
Süreç objektiftir ve metriklerin veriler üzerindeki etkisine göre analiz edilebilir.
Her imalat sektörü, veriye dayalı karar verme sürecinden yararlanabilir. Zamandan tasarruf etmek için yönetim, üretimi neyin hızlandıracağını planlayabilir.
Veriye dayalı kararlar, gelecekte ne olacağını tahmin etmek için geçmiş bilgilerin kullanılmasını da sağlar. Veri olmadığında yanlış varsayımlarda bulunmak ve önyargılardan etkilenmek kolaydır. İş devleri, performansı artırmak için tanısal modelleme, veri analizi ve işleme için bu yaklaşımı kullanabilir.
Veriye Dayalı Karar Vermenin Faydaları
Gelişmiş stratejik çeviklik
Satış rakamları, malzeme maliyetleri ve pazar tahminleri gibi veriler her zaman işletmeler tarafından iş stratejilerini formüle etmek için kullanılmıştır. Bu stratejiler, büyük ölçüde modern işletmeler için mevcut olan verilerin çeşitliliği, hızı ve hacminden etkilenir.
Veriye dayalı işletmeler, büyük hacimli verilere düşük gecikme süreli erişim gerektiren gelişen teknolojilerin ve uygulamaların artan oranda benimsenmesi nedeniyle yeni verileri hızlı bir şekilde edinme, analiz etme ve bunlara göre hareket etme konusunda ustalaşmak zorundadır.
Geliştirilmiş müşteri görünürlüğü
Verileri akıllıca kullanan bir kuruluş, müşterilerini her zamankinden daha iyi tanır. Müşterilerinizin nereden geldiğini, ihtiyaçlarının neler olduğunu, ne almak istediklerini, nasıl satın almak istediklerini ve sizinle nasıl iletişime geçmek istediklerini öğrenebilirsiniz.
Veri toplama, müşterilerinizi tanımanın sırrı değildir. Bu, birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirme yeteneğine sahip olmak ve ardından bunları kuruluşunuzdaki en çok ihtiyaç duyan kişiler için erişilebilir, eyleme geçirilebilir ve anlaşılabilir kılmakla ilgilidir. Bu tür bir analizin karmaşıklığı ve karmaşıklığı, yeni nesil ağ altyapısı gerektirir.
İnovasyon odaklı anlayış
Müşterilerini tam olarak anlayan veriye dayalı bir işletme, bu bilgileri uygulamalarını, tekliflerini ve müşterileri için deneyimlerini geliştirmek için kullanabilir.
Örneğin perakende sektörü, müşteri verilerini kullanarak müşterilerin mağaza içi deneyimlerinden ne istediklerini tasavvur edebildi.
Perakendeciler, sürekli inovasyon yoluyla geleceğin mağazasını geliştiriyor ve diğer endüstriler için de dersler sunuyor.
operasyonel verimlilik
Başarılı bir iş, mutlu müşteriler üzerine kuruludur. Birçok şirket, müşteri deneyimlerini iyileştirmenin en etkili yolunun perde arkası iyileştirmeler olabileceği gerçeğini görmezden geliyor.
İşletmeler, verilerini akıllı bir şekilde izleyerek operasyonlarını gerçek zamanlı olarak optimize edebilir. İşletmeler, ekipman koşulları, nakliye rotaları, hava durumu modelleri, tedarik zinciri sağlığı, envanter hakkında veri toplayarak aksaklıklara ve taleplere yanıt vermek için süreçleri ve operasyonları takip edebilir ve otomatik olarak ayarlayabilir.
Gerçek zamanlı olarak sermaye içgörüleri
Çoğu işletme, bakım ve sermaye harcamalarını verilere değil, varsayımlara dayandırır. Bir makineye ne zaman bakım yapılacağına veya değiştirileceğine ilişkin tahminler, tahminlere dayalıdır.
Daha zorlu bir durum, ekipman arızasının, üretkenlik kaybı ve beklenmedik harcamalarla sonuçlanan bakım ve satın alma kararlarına yol açmasıdır.
Rekabet avantajı
Muhtemelen işiniz üzerinden hibrit ve çoklu bulut platformları ve büyük veri keşfi ile deneyler yaptınız. Ardından, daha rekabetçi olabilmesi için işletmenizin başarısını genişletin.
Veriye Dayalı Olmanın Önüne Çıkan 5 Zorluk
veri kalitesi
İlk veri odaklı zorluk, veri odaklı bir projededir, veri keşfi çok önemli ve temel bir görev olabilir. Kullanıcı merkezli çerçeveler ve diğer organizasyon çerçeveleri gibi kriterlere bağlı olarak, veri kalitesine yönelik yaklaşımlar keşfedilebilir.
Çözüm
Veri profilleme ve veri araştırma yöntemlerine ek olarak, analizciler ayrıca veri kümelerinin kalitesinin yanı sıra kullanımlarının sonuçlarını da kontrol edebilecektir. Yüksek veri kalitesini iyileştirmek ve sağlamak için veri kalitesi döngüsünü takip etmek esastır.
Verileri entegre etme
Veri entegrasyonu, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirme ve birleşik bir görünüm elde etmek için bir arada depolama sürecidir. Veri bütünleştirme sorunlarının bir kuruluş içindeki tutarsız verilerden kaynaklanması muhtemeldir.
Çözüm
Karmaşık veri entegrasyonu sorunlarını çözmek için çeşitli veri entegrasyon platformları mevcuttur. Veri entegrasyon araçlarıyla, dönüşümleri otomatikleştirebilir ve düzenleyebilir, genişletilebilir çerçeveler oluşturabilir, sorgu performansını otomatik olarak optimize edebilirsiniz, vb.
Kirli veri
Üçüncü ve en önemli veriye dayalı sorun, hatalı bilgiler içerdiğinde kirli veriler olarak adlandırılır. Bir veri kümesinden çıkarmak pratik olarak imkansızdır. Hataların ciddiyetine göre kirli verilerle çalışmak için B2B Veriye Dayalı Pazarlama Stratejilerini uygulamak gerekir. Kirli veri türleri aşağıda listelenmiştir.
- Yanlış: Bu durumda teknik olarak doğru veriler kuruluş için yanlış olabilir.
- Yanlış: Bir alanın değerinin yanlış sayılabilmesi için geçerli değerler aralığında olması gerekir.
- Yinelenen: Yinelenen verilerin ortaya çıkması, tekrarlanan gönderimlerin, yanlış veri birleştirmenin vb. sonucu olabilir.
- Tutarsız: Tutarsız verilere genellikle fazlalık veriler neden olur.
- Eksik: Bunun nedeni eksik değerlere sahip verilerdir.
- İş kuralı ihlali: Bu tür veriler mevcut olduğunda bir iş kuralı ihlal edilir.
Çözüm
Veri yönetimi uzmanları, ham ve yapılandırılmamış verileri temizleyerek, doğrulayarak, değiştirerek ve silerek kuruluşların bu zorluğun üstesinden gelmesine yardımcı olabilir. Piyasada ayrıca kirli verileri temizlemek için veri temizleme araçları veya veri temizleme araçları da mevcuttur.
Verilerin belirsizliği
Belirsizlik, ölçüm hataları, işleme hataları vb. dahil olmak üzere birçok nedenden dolayı ortaya çıkabilir. Gerçek dünya verilerini kullanırken hata ve belirsizlik beklenmelidir.
Çözüm
Karmaşık sistemleri simüle etmek, test etmek ve analiz etmek, güçlü belirsizlik ölçümü ve analitik yazılım araçları kullanılarak basitleştirilebilir.
Verileri dönüştürme
Verileri dönüştürmek, genellikle birbiriyle uyumsuz olan ve bu nedenle birlikte kullanılmadan önce temizlenmesi ve normalleştirilmesi gereken birden çok kaynaktan gelen son veriye dayalı zorluktur. Verilerden anlamlı içgörüler elde etmek için Veri Dönüşümü, verileri bir formattan diğerine dönüştürmek olarak tanımlanabilir. Tüm veriler kullanılabilir bir forma dönüştürülebilir olsa da, veri hızındaki artış, bozuk veri bağlantılarını onarmak için harcanan zaman vb. gibi ETL projesinde ters gidebilecek birkaç şey kalır.
Çözüm
Verileri ayıklamak ve analiz için uygun biçimde saklamak için farklı ETL araçları kullanılabilir; bunlara Ketl, Jedox vb. dahildir.
Son düşünceler
Bu zorlukları derinlemesine anladıktan sonra, iş ekiplerinin ihtiyaç duydukları zaman, nerede ve nasıl verilerle iletişim kurmalarını sağlamak için çerçeveyi geliştirdik.
Bu hedefe ulaşmak için ekip üyelerinin bütünsel düşünebilmeleri ve daha düz yapılarla kararlar alabilmeleri gerekir. Bunu doğru yaparak, kuruluşunuzun verilerini her gün gerçek iş değerine dönüştürebileceksiniz.
Diğer Faydalı Kaynaklar:
Veriye Dayalı Bir Kültür Dijital Dönüşüm İçin Neden Önemlidir?
Veriye Dayalı Pazarlamanın Önemli Olmasının 3 Nedeni?
Dikkat Edilmesi Gereken En İyi Veriye Dayalı Pazarlama Trendleri