6 desafíos de datos que enfrentan los gerentes y organizaciones

Trabajamos en un mundo centrado en los datos. Los gerentes son bombardeados con datos a través de informes, paneles y sistemas. Regularmente se nos recuerda que tomemos decisiones basadas en datos. Los líderes superiores salivan a la promesa de Big Data para desarrollar una ventaja competitiva, sin embargo, la mayoría lucha por ponerse de acuerdo sobre lo que es, mucho menos describe los beneficios tangibles esperados. 

El papel de los científicos de datos tiene una demanda caliente con déficit proyectados en este papel emergente e importante que se espera durante años. Las organizaciones gastan una fortuna cada año instalando software para capturar, almacenar y analizar datos. Los departamentos de marketing están cada vez más llenos de profesionales técnicos y expertos en datos a expensas de los roles creativos. 

El mundo del negocio es un mundo centrado en los datos, pero es importante reconocer que los datos no son un fin en sí mismos. Como todo lo que recurrimos en nuestro trabajo, los datos son una herramienta llena de promesa. En las manos correctas con los enfoques adecuados, el potencial de los datos para apoyar la toma de decisiones es notable. 

Sin embargo, no se deje llevar a la falsa creencia de que adquirir y analizar datos es sin riesgo. Frotemos un poco de la idea de la idea de los datos como salvador de negocios y ayudemos a identificar algunas de las posibles dificultades que este nuevo recurso presenta para todos nosotros.

Prevenido vale por dos. 

Mala calidad de datos

Si bien estamos acostumbrados a pensar en la calidad en el contexto de objetos o productos físicos, resulta que la calidad de los datos es un problema de material para cada empresa todo el tiempo. Los datos almacenados en bases de datos o repositorios estructurados son a menudo incompletos, inconsistentes o desactualizados. Es probable que haya estado en el extremo receptor de un ejemplo simple de un problema de calidad de datos. 

La mayoría de nosotros podemos recordar haber recibido correos duplicados de vendedores dirigidos a versiones ligeramente diferentes o radicalmente diferentes de nuestro nombre real. La base de datos del vendedor contiene registros duplicados con nuestra dirección y una ortografía o variaciones diferentes a menudo erróneas de nuestro nombre. Recicamos el correo duplicado como basura, y el vendedor incurre en costos excesivos en forma de impresión y envío de todos debido a un simple problema de calidad de datos. Amplifique este error en muchos o miles de registros y este pequeño error de calidad de datos se vuelve costoso.

El tema de la calidad de los datos crece en importancia a medida que nos esforzamos por tomar decisiones sobre estrategias, mercados y marketing en tiempo real casi en tiempo real. Si bien existen software y soluciones para ayudar a monitorear y mejorar la calidad de los datos estructurados (formateados), la solución real es un compromiso significativo de toda la organización para tratar los datos como un activo valioso. En la práctica, esto es difícil de lograr y requiere una disciplina extraordinaria y apoyo de liderazgo. 

Ahogamiento en datos

Los datos están en todas partes en una organización. Considere los datos del cliente. La mayoría de las organizaciones se han vuelto calificadas para capturar información sobre clientes y perspectivas. 

• El marketing recopila datos de personas que asisten a eventos en vivo o web o que descargan contenido.
• Los ejecutivos usan datos para apoyar o definir nuevas estrategias. 
• Las ventas recopilan datos sobre clientes involucrados en el proceso de ventas.
• La atención al cliente captura información sobre llamadas y chats.
• Los equipos de gestión se basan en datos y métricas clave para cuadros de puntuación.
• Los datos del cliente se utilizan en la contabilidad para fines de facturación y por equipos de calidad y información del cliente para monitorear la satisfacción del cliente. 

Capturamos la información del cliente en una variedad de sistemas de software diferentes, y almacenamos los datos en una variedad de repositorios de datos. Una empresa global de Fortune 100 reconoció que hasta el 10 por ciento de los datos de sus clientes fueron mantenidos localmente por empleados en sus computadoras en hojas de cálculo. Otra organización presenta regularmente sus representantes de ventas para los datos de las tarjetas de negocios antes de ejecutar campañas de marketing. 

Al igual que el marinero oceánico varado en un bote salvavidas después de que su barco se hundió, hay agua en todas partes, pero no una gota para beber. Tenemos el mismo fenómeno en nuestros negocios. Los datos están en todas partes, y cada vez más los datos están disponibles en las redes sociales y de búsqueda en tiempo real. Si los datos no son fácilmente accesibles o, si tenemos datos duplicados o incompletos, no podemos aprovecharlos para su propósito previsto. 

Cada vez más, las organizaciones están integrando sus aplicaciones de software dispares y simplificando el proceso de recopilación y agregación de datos en toda la empresa. Junto con la calidad de los datos, sin embargo, este esfuerzo es costoso, lleva mucho tiempo y nunca termina. 

Crecientes volúmenes de datos

Estamos haciendo más y más datos a un ritmo que es difícil de comprender. Los expertos sugieren que cada dos años (y la reducción) estamos creando más datos que existen en el planeta Tierra para toda la civilización.

La mayoría de estos nuevos datos no están estructurados, en comparación con ese tipo de datos que se ingresan perfectamente en nuestras aplicaciones de software y base de datos. Por ejemplo, todos los tweets sobre su producto o marca representan un tesoro potencial de ideas, sin embargo, estos datos no están estructurados, lo que aumenta la complejidad de capturarlo y analizarlo. Si bien hay muchas ofertas de software para ayudar con este desafío, los datos no estructurados representan un nuevo torrente de materia prima para el procesamiento, con todas las cuestiones inherentes de complejidad y calidad discutidos en este artículo. 

Basura dentro basura fuera

El software analítico de datos es tan bueno como la alimentación de datos. El hilo común en este tema de aprovechar los datos para obtener ventaja es la calidad. Mientras que muchas empresas invierten dólares significativos en nuevas aplicaciones poderosas de crujir de datos, crujir datos sucios conduce a decisiones defectuosas. Tenga cuidado de confiar ciegamente en la salida de los esfuerzos de análisis de datos. Debe estar seguro de que puede confiar en los datos utilizados en el análisis. 

Los análisis de datos no son concluyentes

Aceptamos el resultado de los análisis de datos como concluyentes, pero no es. En realidad, el análisis de datos muestra con mayor frecuencia la correlación, no la causalidad! Es fácil caer en la trampa de confiar en la producción de análisis de datos y una correlación confusa con la causalidad.

La correlación muestra una relación, pero de ninguna manera implica que A causa b. Establecer una relación causal es Nirvana para tomar decisiones precisas y perspicaces. También es increíblemente difícil de demostrar. Si confía en una salida excesiva y asume una relación causal en la que ninguna existe, sus decisiones serán fatalmente defectuosas. 

Sesgos amplificados

Nuestros sesgos cognitivos se amplifican cuando se trata de evaluar los datos. Como un científico de datos sabios una vez insultó, "al final del análisis de datos más complicado y exhaustivo, un ser humano todavía tiene que dibujar una inferencia y tomar una decisión."Y cuando llegamos a ese punto donde tenemos que evaluar el significado del análisis de datos, nuestros prejuicios entran en juego. Muchos de nosotros tendemos a confiar o confiar en datos que respalden nuestras posiciones y expectativas y suprimen los datos que hacen lo contrario. También confiamos en los datos de las fuentes que nos gustan o, confiamos en los datos que son los más recientes. Todos estos sesgos contribuyen a los desafíos y el potencial de errores de nuestros análisis de datos. 

Cómo comenzar a domar los datos para su uso como gerente

Desarrollar una estrategia de datos de toda la empresa es fundamental para cada negocio, pero está más allá del alcance de este artículo. En cambio, aquí hay siete ideas que puede usar como gerente para mejorar su uso de datos en su toma de decisiones diarias.

Reconocer sesgos

Reconocer y mitigar el potencial de sesgos. Busque datos que amplíen la imagen o conflican con los datos frente a usted. Alentar a un observador externo a evaluar sus suposiciones en torno a los datos. 

Gestión de datos

Fortalecer su comprensión de la gestión de datos. Existen amplias fuentes gratuitas de ideas en la web, y muchas organizaciones ofrecen seminarios o talleres sobre análisis de datos e inteligencia empresarial. Muchas universidades han agregado cursos para este campo en auge. Sigue agudizando tus habilidades. 

Datos completos

Pregúntese a usted o a su equipo, "¿Qué datos necesitamos para tomar esta decisión??" Con demasiada frecuencia, confiamos en los datos en cuestión e ignoramos la necesidad de buscar más datos para completar la imagen. 

Correlación y causalidad

Ser críticamente consciente de la diferencia entre correlación y causalidad. Como se describió anteriormente, confundir a estos dos es una trampa potencialmente peligrosa para la toma de decisiones. 

Vuelva a verificar sus datos

Si su empresa no tiene una calidad de datos o un compromiso de gestión de datos maestro, invierta el tiempo para evaluar sus datos en busca de errores obvios, incluidos registros duplicados, incompletos o erróneos. Hay muchas aplicaciones de software disponibles comercialmente o para apoyar esta actividad, y muchas empresas se basan en la experiencia de los expertos en datos para consultar y evaluar la calidad de los datos. Además, considere a los proveedores de servicios externos que pueden ayudar a limpiar los datos para usted. Es importante destacar que concéntrese en mejorar continuamente la calidad de sus datos. 

Calidad de datos

Abogar por los esfuerzos de gestión y calidad de datos más fuertes en toda su empresa. Este trabajo a menudo ha sido el dominio de los profesionales de TI o de TI, pero los datos tienen el potencial de servir como un activo estratégico. Cada gerente debe preocuparse por la capacidad de la empresa para aprovechar mejor los datos para la toma de decisiones y la ejecución de la estrategia. 

Talento técnico y experto en datos

Agregue talento técnico y experto en datos a su equipo. Los departamentos de ventas y marketing comprenden el poder de involucrar a las personas expertas en las últimas tecnologías y competentes para navegar por muchos de los desafíos de datos descritos en este artículo. La tecnología y los datos ya no son el dominio o la responsabilidad de una sola función en una empresa. 

La línea de fondo

Las empresas y gerentes que aprenden a aprovechar los datos para mejorar la toma de decisiones ganarán en el mercado. Estas organizaciones podrán monitorear y responder a las condiciones cambiantes, y las necesidades emergentes de los clientes más rápido que sus datos desafiados a los competidores. Serán los primeros en obtener información del diálogo de las redes sociales, y ganarán la batalla para conocer e involucrar a los clientes en un nivel más profundo basado en datos. Esto no es una moda, sino más bien una nueva realidad de administrar y competir en el mundo de hoy. Solo ten cuidado con las trampas en este viaje.