6 Desafios de Dados Gerentes e Organizações Enfrentam
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Índice:
- Má qualidade dos dados
- Afogamento em dados
- Crescendo Volumes de Dados
- Lixo, lixo
- Análises de dados não são conclusivas
- Vieses amplificados
- Como começar a domar os dados para seu uso como gerente
- Reconhecer preconceitos
- Gestão de dados
- Dados completos
- Correlação e Causação
- Quality-Check Your Data
- Qualidade de dados
- Talento técnico e conhecedor de dados
- The Bottom Line
Trabalhamos em um mundo centrado em dados. Os gerentes são bombardeados com dados por meio de relatórios, painéis e sistemas. Somos regularmente lembrados de tomar decisões baseadas em dados. Líderes seniores salivam com a promessa do Big Data de desenvolver uma vantagem competitiva, mas a maioria luta para chegar a um acordo sobre o que é, muito menos descrever os benefícios tangíveis esperados.
O papel do cientista de dados está em alta demanda, com déficits projetados nesse papel emergente e importante esperado por anos. As organizações gastam uma fortuna a cada ano instalando software para capturar, armazenar e analisar dados. Os departamentos de marketing estão cada vez mais cheios de profissionais técnicos com conhecimento de dados, à custa de funções criativas.
O mundo dos negócios é um mundo focado em dados, mas é importante reconhecer que os dados não são um fim em si. Como tudo mais que usamos em nosso trabalho, os dados são uma ferramenta cheia de promessas. Nas mãos certas com as abordagens adequadas, o potencial de dados para apoiar a tomada de decisões é notável.
No entanto, não se iluda com a falsa crença de que adquirir e analisar dados não apresenta riscos. Esfregue um pouco do polimento da ideia de dados como salvador comercial e ajude a identificar algumas das potenciais armadilhas que esse novo recurso apresenta para todos nós.
Avisado é preparado.
Má qualidade dos dados
Embora estejamos acostumados a pensar em qualidade no contexto de objetos ou produtos físicos, a qualidade dos dados é uma questão importante para todas as empresas o tempo todo. Os dados armazenados em bancos de dados ou repositórios estruturados geralmente são incompletos, inconsistentes ou desatualizados. É provável que você tenha recebido um exemplo simples de um problema de qualidade de dados.
A maioria de nós pode se lembrar de receber correspondências duplicadas de profissionais de marketing endereçados a versões ligeiramente diferentes ou radicalmente diferentes do nome real. O banco de dados do profissional de marketing contém registros duplicados com nosso endereço e diferentes grafias, muitas vezes errôneas ou variações de nosso nome. Reciclamos o correio duplicado como lixo eletrônico, e o profissional de marketing incorre em custos excessivos na forma de impressão e envio de correspondência, devido a um problema simples de qualidade de dados. Amplifique esse erro por centenas ou milhares de registros e esse pequeno erro de qualidade de dados se torna oneroso.
A questão da qualidade dos dados cresce em importância à medida que nos esforçamos para tomar decisões sobre estratégias, mercados e marketing em tempo quase real. Embora o software e as soluções existam para ajudar a monitorar e melhorar a qualidade dos dados estruturados (formatados), a solução real é um compromisso significativo em toda a organização para tratar os dados como um recurso valioso. Na prática, isso é difícil de alcançar e requer disciplina extraordinária e apoio à liderança.
Afogamento em dados
Os dados estão em toda parte em uma organização. Considere os dados do cliente. A maioria das organizações tornou-se hábil na captura de informações sobre clientes e prospects.
- O marketing coleta dados de pessoas que participam de eventos ao vivo ou da Web ou fazem download de conteúdo.
- Executivos usam dados para apoiar ou definir novas estratégias.
- As vendas coletam dados sobre os clientes envolvidos no processo de vendas.
- O Suporte ao Cliente captura informações sobre chamadas e bate-papos.
- As equipes de gerenciamento utilizam dados e métricas importantes para os scorecards.
- Os dados do cliente são usados na contabilidade para fins de faturamento e por equipes de qualidade e percepção do cliente para monitorar a satisfação do cliente.
Capturamos informações de clientes em vários sistemas de software diferentes e armazenamos os dados em diversos repositórios de dados. Uma empresa da Global Fortune 100 reconheceu que até 10% dos dados de seus clientes eram mantidos localmente por funcionários em seus computadores em planilhas. Outra organização consulta regularmente seus representantes de vendas para dados de cartão de visita antes de executar campanhas de marketing.
Muito parecido com o marinheiro oceânico encalhado em um bote salva-vidas depois que seu navio afundou, há água por toda parte, mas não uma gota para beber. Nós temos o mesmo fenômeno em nossos negócios. Os dados estão em toda parte, e cada vez mais dados estão disponíveis em feeds sociais e de pesquisa em tempo real. Se os dados não forem facilmente acessíveis ou, se tivermos dados duplicados ou incompletos, não conseguiremos aproveitá-los para o propósito pretendido.
Cada vez mais as organizações estão integrando seus aplicativos de software diferentes e simplificando o processo de coletar e agregar dados em toda a empresa. Junto com a qualidade dos dados, no entanto, esse esforço é caro, consome tempo e nunca termina.
Crescendo Volumes de Dados
Estamos criando mais e mais dados em um ritmo difícil de compreender. Especialistas sugerem que a cada dois anos (e encolhendo) estamos criando mais dados do que existia no planeta Terra para toda a civilização.
A maioria desses novos dados não é estruturada, em comparação com o tipo de dados que é inserido em nossos aplicativos de software e banco de dados. Por exemplo, todos os tweets sobre seu produto ou marca representam um tesouro potencial de insights, mas esses dados não são estruturados, aumentando a complexidade de capturá-los e analisá-los. Embora existam muitas ofertas de software para ajudar com esse desafio, os dados não estruturados representam uma nova torrente de matéria-prima para processamento, com todos os problemas inerentes de complexidade e qualidade discutidos.
Lixo, lixo
O software analítico de dados é tão bom quanto os dados que o alimentam. A linha comum nesta questão de aproveitar dados para obter vantagem é a qualidade. Enquanto muitas empresas investem dólares significativos em novas e poderosas aplicações de processamento de dados, processar dados sujos leva a decisões erradas. Cuidado com a confiança cega na saída de esforços de análise de dados. Você deve estar confiante de que pode confiar nos dados usados na análise.
Análises de dados não são conclusivas
Aceitamos a saída de análises de dados como conclusivas, mas não é. Na realidade, a análise de dados apresenta mais frequentemente correlação, não causalidade! É fácil cair na armadilha de confiar na saída de análises de dados e confundir a correlação com a causalidade.
Correlação mostra um relacionamento, mas de modo algum implica que A causa B. Estabelecer um relacionamento causal é o nirvana para tomar decisões precisas e perspicazes. Também é incrivelmente difícil de provar. Se você confia excessivamente em uma saída e assume uma relação causal onde ela não existe, suas decisões serão fatalmente falhas.
Vieses amplificados
Nossos vieses cognitivos são amplificados quando se trata de avaliar dados. Como um sábio cientista de dados uma vez pronunciou: "No final da mais complicada e exaustiva análise de dados, um ser humano ainda tem que fazer uma inferência e tomar uma decisão". E quando chegamos a esse ponto em que temos que avaliar o significado da análise de dados, nossos vieses entram em cena. Muitos de nós tendem a confiar ou confiar em dados que sustentam nossas posições e expectativas e a suprimir dados que fazem o oposto. Também confiamos em dados de fontes de que gostamos ou confiamos nos dados mais recentes.
Todos esses vieses contribuem para os desafios e o potencial de erros de nossas análises de dados.
Como começar a domar os dados para seu uso como gerente
O desenvolvimento de uma estratégia de dados para toda a empresa é essencial para todos os negócios, mas está além do escopo deste artigo. Em vez disso, aqui estão sete ideias que você pode usar como gerente para melhorar o uso de dados na tomada de decisões diárias.
Reconhecer preconceitos
Reconhecer e atenuar o potencial de vieses. Procure dados que expandam a imagem ou entrem em conflito com os dados à sua frente. Incentive um observador externo a avaliar suas suposições em torno dos dados.
Gestão de dados
Fortaleça sua compreensão do gerenciamento de dados. Existem amplas fontes gratuitas de insights na Web e muitas organizações oferecem seminários ou workshops sobre análise de dados e business intelligence. Muitas universidades adicionaram cursos para esse campo em expansão. Continue afiando suas habilidades.
Dados completos
Pergunte a si mesmo ou a sua equipe, "Quais dados precisamos para tomar essa decisão?" Muitas vezes, confiamos nos dados em mãos e ignoramos a necessidade de buscar mais dados para completar a imagem.
Correlação e Causação
Esteja ciente da diferença entre correlação e causação. Como descrito anteriormente, confundir esses dois é uma armadilha potencialmente perigosa para a tomada de decisões.
Quality-Check Your Data
Se a sua empresa não tiver um compromisso de qualidade de dados ou de gerenciamento de dados principais, invista tempo para avaliar seus dados em busca de erros óbvios, incluindo registros duplicados, incompletos ou errados. Existem muitos aplicativos de software comercialmente disponíveis ou para suportar essa atividade, e muitas empresas recorrem à expertise de especialistas em dados para consultar e avaliar a qualidade dos dados. Além disso, considere provedores de serviços externos que possam ajudar a limpar os dados para você. Importante, concentre-se em melhorar continuamente a qualidade de seus dados.
Qualidade de dados
Defenda a qualidade de dados e os esforços de gerenciamento mais sólidos em toda a sua empresa. Esse trabalho tem sido frequentemente o domínio de profissionais de TI ou técnicos, mas os dados têm o potencial de servir como um ativo estratégico. Todo gerente deve se preocupar com a capacidade da empresa de aproveitar melhor os dados para a tomada de decisões e a execução da estratégia.
Talento técnico e conhecedor de dados
Adicione talentos técnicos e especializados em dados à sua equipe. Os departamentos de vendas e marketing compreendem o poder de envolver indivíduos qualificados nas mais recentes tecnologias e competentes para navegar em muitos dos desafios de dados descritos. Tecnologia e dados não são mais o domínio ou a responsabilidade de uma única função em uma empresa.
The Bottom Line
As empresas e gerentes que aprendem a alavancar dados para melhorar a tomada de decisões ganharão no mercado. Essas organizações serão capazes de monitorar e responder às mudanças nas condições, e as necessidades emergentes dos clientes serão mais rápidas do que seus dados desafiando os concorrentes. Eles serão os primeiros a colher insights do diálogo de mídia social e vencerão a batalha para conhecer e envolver os clientes em um nível mais profundo - tudo com base em dados. Isso não é uma moda passageira, mas sim uma nova realidade de gerenciar e competir no mundo de hoje.
Apenas atente para as armadilhas nesta jornada.
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