6データの課題管理者と組織が直面する

私たちはデータ中心の世界で働いています。マネージャは、レポート、ダッシュボード、およびシステムを介してデータを攻撃されます。私たちは定期的にデータに基づく決定を下すように念を押しています。シニアリーダーは、競争力を高めるためのビッグデータの約束に敬意を表しますが、それが何であるかについて合意するのに苦労しています。

データサイエンティストの役割は熱い需要の中にあり、この新たに出現する重要な役割には予想される不足が何年にもわたって予想されています。組織は、データを収集、保存、分析するためのソフトウェアをインストールすることで毎年大金をかけています。マーケティング部門は、創造的な役割を犠牲にして、技術的でデータに精通した専門家でますます満たされています。

ビジネスの世界はデータ中心の世界ですが、データはそれ自体が目的ではないことを認識することが重要です。私たちの仕事の中で私たちが引き出す他のすべてのものと同様に、データは約束で満たされたツールです。適切なアプローチを正しく理解していれば、意思決定を裏付けるデータの可能性は非常に高いです。

ただし、データを取得して分析することにはリスクがないという誤った考えに惑わされないでください。ビジネス上の救済者としてのデータの考え方を少し洗練して、この新しいリソースが私たち全員にもたらす可能性のある落とし穴のいくつかを特定するのを助けましょう。

予告されています。

劣ったデータ品質

私たちは物理的なオブジェクトや製品の文脈で品質について考えることに慣れていますが、データ品質はすべての会社にとって常に重要な問題であることがわかります。構造化データベースまたはリポジトリに格納されたデータは、不完全、矛盾、または古くなっていることがよくあります。データ品質の問題の簡単な例を受け取っている可能性があります。

私達のほとんどは私達の実際の名前のわずかに異なるか根本的に異なるバージョンに宛てられたマーケティング担当者から重複した郵便物を受け取ることを思い出すことができます。マーケティング担当者のデータベースには、住所と、誤ったスペルや名前のバリエーションが重複したレコードが含まれています。重複したメールはがらくたとしてリサイクルされ、マーケティング担当者は単純なデータ品質の問題のため、印刷および郵送の形で余分な費用を負担します。この間違いを数百または数千のレコードで増幅すると、この小さなデータ品質のエラーが発生します。

データ品質の問題は、戦略、市場、マーケティングに関する意思決定をほぼリアルタイムで行うように努めるにつれて、ますます重要になっています。構造化された（フォーマットされた）データの品質を監視および改善するのに役立つソフトウェアとソリューションが存在しますが、本当のソリューションはデータを貴重な資産として扱うという組織全体にわたる重要な取り組みです。実際には、これを達成するのは難しく、並外れた規律と指導力の支援が必要です。

データに溺れる

データは組織のいたるところにあります。顧客データを検討してください。ほとんどの組織は、顧客および見込み客に関する情報を収集するのに熟練しています。

• マーケティングは、ライブイベントやWebイベントに参加したり、コンテンツをダウンロードしたりする人々からデータを収集します。
• 役員はデータを使用して新しい戦略をサポートまたは定義します。
• 販売は、販売プロセスに関わる顧客に関するデータを収集します。
• カスタマーサポートは、通話やチャットに関する情報を収集します。
• 管理チームはスコアカードのデータと主要な指標を利用します。
• 顧客データは、請求目的での会計処理、および顧客満足度を監視するための品質チームおよび顧客洞察チームによって使用されます。

私たちは、さまざまなソフトウェアシステムで顧客情報を取得し、そのデータをさまざまなデータリポジトリに保存します。あるGlobal Fortune 100企業は、顧客データの10％が、スプレッドシートの中の従業員によってローカルに保存されていると認識していました。別の組織では、マーケティングキャンペーンを実施する前に、営業担当者に定期的に名刺データを問い合わせています。

彼の船が沈んだ後、救命艇に座礁した外航船員のように、至るところに水がありますが、飲むための一滴ではありません。私たちのビジネスでも同じ現象があります。データはいたるところにあり、ソーシャルフィードや検索フィードからリアルタイムで入手できるデータが増えています。データに簡単にアクセスできない場合、または重複または不完全なデータがある場合は、意図した目的にそのデータを利用することはできません。

組織は、異種のソフトウェアアプリケーションを統合し、企業全体でデータを収集および集約するプロセスを簡素化しています。ただし、データ品質とともに、この作業はコストがかかり、時間がかかり、終わることはありません。

増大するデータ量

理解するのが難しいペースでますます多くのデータを作っています。専門家たちは、2年ごとに（そして縮小しながら）私たちはすべての文明について地球上に存在していたよりも多くのデータを作成していると示唆しています。

この新しいデータのほとんどは、当社のソフトウェアおよびデータベースアプリケーションにきちんと入力されている種類のデータとは対照的に、構造化されていません。たとえば、あなたの製品やブランドに関するつぶやきはすべて、潜在的な貴重な洞察の宝庫ですが、このデータは構造化されていないため、それをキャプチャして分析することの複雑さが増します。この課題を解決するためのソフトウェア製品は数多くありますが、構造化されていないデータが、処理のための原材料の新たな急流を表しており、固有の複雑さと品質の問題がすべて議論されています。

ゴミ入れ、ゴミ出し

データ分析ソフトウェアはそれを供給するデータと同じくらい良いです。データを活用して利点を得るというこの問題の共通のスレッドは品質です。多くの企業は強力な新しいデータ処理アプリケーションにかなりの金額を投資していますが、汚れたデータを処理することは不完全な決定につながります。データ分析の結果を盲目的に信頼することには注意してください。分析に使用されたデータを信頼できると確信している必要があります。

データ分析は決定的ではない

データ分析の結果は決定的なものとして受け入れますが、そうではありません。実際には、データ分析はほとんどの場合、因果関係ではなく相関関係を示しています。データ分析の出力を信頼し、因果関係との相関を混乱させるという落とし穴に陥りやすいのです。

相関関係が関係を示していますが、それは決してAがBを引き起こすことを意味するものではありません。因果関係を確立することは、正確で洞察に満ちた決定を下すための涅槃です。証明することも非常に困難です。あなたが過度にアウトプットを信頼し、存在しないところで因果関係を仮定すると、あなたの決定は致命的な欠陥となります。

増幅バイアス

データの評価に関しては、認知バイアスが増幅されています。ある賢明なデータ科学者が「最も複雑で徹底的なデータ分析の終わりに、人間はまだ推論をして決定を下さなければならない」と指摘した。そして、データ分析の意味を評価しなければならないところに到達すると、私たちのバイアスが効いてきます。私たちの多くは、私たちの立場や期待を裏付けるデータを信頼または頼りにし、反対のことをするデータを抑制する傾向があります。私達はまた私達が好む源からのデータを信頼するか、または私達は最新のデータに頼ります。

これらの偏りはすべて、データ分析からの課題と誤りの可能性に寄与しています。

管理者として使用するためにデータをカスタマイズする方法

全社的なデータ戦略を策定することはすべてのビジネスにとって重要ですが、この記事の範囲を超えています。代わりに、日常の意思決定におけるデータの使用を改善するためにマネージャとして使用できる7つのアイデアがあります。

バイアスを認識する

バイアスの可能性を認識して軽減します。写真を拡大したり、目の前のデータと衝突したりするデータを探してください。データに関するあなたの仮定を評価するように外部のオブザーバーに勧めます。

データ管理

データ管理に対する理解を深める。 Web上には無料の洞察が豊富にあり、多くの組織がデータ分析およびビジネスインテリジェンスに関するセミナーやワークショップを開催しています。多くの大学がこの急成長する分野にコースを追加しました。あなたのスキルを磨き続けてください。

完全なデータ

あなた自身やあなたのチームに聞いてください。 「この決定を下すにはどのようなデータが必要ですか？」 あまりにも頻繁に、私たちは手元のデータに頼り、全体像を完成するためにもっとデータを探す必要性を無視します。

相関と因果関係

相関と因果関係の違いをよく認識してください。前述のように、これら2つを混同することは意思決定にとって潜在的に危険な落とし穴です。

データを品質チェックする

あなたの会社がデータ品質またはマスターデータ管理のコミットメントを持っていない場合は、重複、不完全または誤った記録を含む明らかなエラーについてあなたのデータを評価する時間をかけてください。多くの市販のソフトウェアアプリケーションやこの活動をサポートするためのものがあり、多くの企業はデータの質を問い合わせ、評価するためにデータエキスパートの専門知識を利用しています。また、あなたのためにデータをきれいにするのを助けることができる外部のサービスプロバイダーを考えてください。重要なのは、データの品質を継続的に向上させることに集中することです。

データ品質

会社全体でデータ品質と管理の取り組みを強化することを推奨します。この作業はITや技術の専門家の分野で行われてきましたが、データは戦略的資産として役立つ可能性があります。すべてのマネージャは、意思決定と戦略の実行のためにデータをより有効に活用するための会社の能力を気にする必要があります。

技術的およびデータに精通した才能

あなたのチームに技術とデータに精通した才能を加えてください。営業部門とマーケティング部門は、最新のテクノロジに精通しており、概説したデータの課題の多くをナビゲートする能力を持っている個人を参加させる力を理解しています。テクノロジとデータは、もはや企業内の単一機能の領域でも責任でもありません。

ボトムライン

意思決定を改善するためにデータを活用することを学ぶ企業や経営者は、市場で勝つでしょう。これらの組織は変化する状況を監視し対応することが可能になり、データが競合他社に挑戦するよりも早く新しい顧客のニーズを満たすことができます。彼らはソーシャルメディアの対話から洞察を集める最初の人になるでしょう、そして彼らはより深いレベルで顧客を知りそして従事させるための戦いに勝ちます - すべてデータに基づきます。これは流行ではなく、むしろ今日の世界で管理し競争するという新しい現実です。

この旅の落とし穴に気をつけてください。