6 thách thức về dữ liệu mà các nhà quản lý và tổ chức phải đối mặt

0 0
6 thách thức về dữ liệu mà các nhà quản lý và tổ chức phải đối mặt
6 thách thức về dữ liệu mà các nhà quản lý và tổ chức phải đối mặt

Chúng ta đang làm việc trong một thế giới tập trung vào dữ liệu. Người quản lý bị tấn công dữ liệu thông qua các báo cáo, trang tổng quan và hệ thống. Chúng ta thường xuyên được nhắc nhở để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu . Các nhà lãnh đạo cấp cao tiết kiệm dự định về Dữ liệu lớn để phát triển lợi thế cạnh tranh , nhưng hầu hết các cuộc đấu tranh để thống nhất về những gì và nó là gì, ít mô tả những lợi ích hữu hình mong đợi.

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu đang là nhu cầu nóng bỏng với sự thiếu hụt dự kiến ​​trong vai trò quan trọng mới nổi này được mong đợi trong nhiều năm. Các tổ chức đang chi rất nhiều tiền mỗi năm để cài đặt phần mềm với mục đích thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Các bộ phận tiếp thị ngày càng tràn ngập các chuyên gia kỹ thuật, hiểu biết về dữ liệu với vai trò sáng tạo.

Thế giới kinh doanh là một môi trường tập trung vào dữ liệu, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra rằng dữ liệu không phải là mục đích tự thân. Giống như mọi thứ khác mà chúng ta dựa vào trong công việc của mình, dữ liệu là một công cụ chứa đầy dự định. Cùng với các phương pháp tiếp cận phù hợp, tiềm năng về dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định là rất đáng kể.

Tuy nhiên, đừng để bị ru ngủ bởi niềm tin sai lầm rằng việc thu thập và phân tích dữ liệu là không có rủi ro. Chúng ta hãy đánh bóng một chút ý tưởng dữ liệu là vị cứu tinh cho doanh nghiệp và giúp xác định một số cạm bẫy tiềm ẩn mà nguồn tài nguyên mới này mang lại cho tất cả chúng ta.

1. Chất lượng dữ liệu kém

Mặc dù chúng ta đã quen với việc nghĩ về chất lượng trong bối cảnh của các đối tượng hoặc sản phẩm vật lý, nhưng hóa ra chất lượng dữ liệu luôn là một vấn đề quan trọng đối với mọi công ty. Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có cấu trúc hoặc kho lưu trữ thường không đầy đủ, không nhất quán hoặc lỗi thời. Có thể bạn đã nhận được một ví dụ đơn giản về vấn đề chất lượng dữ liệu. 

Hầu hết chúng ta có thể nhớ lại việc nhận được các thư trùng lặp từ các nhà tiếp thị gửi đến các phiên bản hơi khác hoặc hoàn toàn khác với tên thực của chúng ta. Cơ sở dữ liệu của nhà tiếp thị chứa các bản ghi trùng lặp với địa chỉ của chúng ta và các cách viết hoặc biến thể khác nhau, thường sai về tên của chúng ta. Chúng ta tái chế thư trùng lặp thành thư rác và nhà tiếp thị phải chịu chi phí vượt mức dưới hình thức in và gửi thư do vấn đề chất lượng dữ liệu đơn giản. Khuếch đại sai lầm này bằng nhiều hàng trăm hoặc hàng nghìn bản ghi và lỗi chất lượng dữ liệu nhỏ này trở nên tốn kém.

Vấn đề chất lượng dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng khi chúng ta cố gắng đưa ra quyết định về chiến lược, thị trường và tiếp thị trong thời gian gần thực. Mặc dù phần mềm và giải pháp tồn tại để giúp theo dõi và cải thiện chất lượng của dữ liệu có cấu trúc (được định dạng), nhưng giải pháp thực sự là một cam kết quan trọng trong toàn tổ chức về việc coi dữ liệu như một tài sản có giá trị. Trong thực tế, điều này rất khó đạt được và đòi hỏi kỷ luật và sự hỗ trợ của lãnh đạo đặc biệt.

2. Chết chìm trong dữ liệu

Dữ liệu ở khắp mọi nơi trong một tổ chức. Xem xét dữ liệu khách hàng. Hầu hết các tổ chức đã trở nên có kỹ năng nắm bắt thông tin về khách hàng và khách hàng tiềm năng. 

  • Tiếp thị thu thập dữ liệu từ những người tham dự các sự kiện trực tiếp hoặc trên web và những người tải xuống nội dung.
  • Giám đốc điều hành sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoặc xác định các chiến lược mới . 
  • Bán hàng thu thập dữ liệu về khách hàng tham gia vào quá trình bán hàng.
  • Hỗ trợ khách hàng nắm bắt thông tin về các cuộc gọi và cuộc trò chuyện.
  • Nhóm quản lý dựa trên dữ liệu và các chỉ số chính cho thẻ điểm.
  • Dữ liệu khách hàng được sử dụng trong kế toán cho mục đích thanh toán và bởi nhóm chất lượng và thông tin chi tiết về khách hàng để theo dõi sự hài lòng của khách hàng . 

Chúng ta nắm bắt thông tin khách hàng trong nhiều hệ thống phần mềm khác nhau và chúng ta lưu trữ dữ liệu trong nhiều kho dữ liệu khác nhau. Một công ty Global Fortune 100 đã công nhận rằng có tới 10% dữ liệu khách hàng của họ được các nhân viên nắm giữ tại địa phương trên máy tính của họ trong các bảng tính. Một tổ chức khác thường xuyên thăm dò ý kiến ​​các đại diện bán hàng của họ về dữ liệu danh thiếp trước khi chạy các chiến dịch tiếp thị. 

Giống như người thủy thủ trên đại dương bị mắc kẹt trong một chiếc thuyền cứu sinh sau khi con tàu của anh ta bị chìm, nước ở khắp mọi nơi, nhưng không có nổi một giọt để uống. Chúng ta có hiện tượng tương tự trong các doanh nghiệp của mình. Dữ liệu ở khắp mọi nơi và ngày càng có nhiều dữ liệu từ các nguồn cấp dữ liệu xã hội và tìm kiếm trong thời gian thực. Nếu dữ liệu không thể truy cập dễ dàng hoặc, nếu chúng ta có dữ liệu trùng lặp hoặc không đầy đủ, chúng ta không thể tận dụng dữ liệu đó cho mục đích đã dự định. 

Các tổ chức ngày càng tích hợp các ứng dụng phần mềm khác nhau của họ và đơn giản hóa quá trình thu thập và tổng hợp dữ liệu trong toàn doanh nghiệp. Tuy nhiên, cùng với chất lượng dữ liệu, nỗ lực này rất tốn kém, mất thời gian và nó không bao giờ kết thúc. 

3. Tăng khối lượng dữ liệu

Chúng ta đang tạo ra ngày càng nhiều dữ liệu với tốc độ rất khó hiểu. Các chuyên gia cho rằng cứ hai năm một lần (và đang thu hẹp lại), chúng ta đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn số dữ liệu tồn tại trên hành tinh trái đất cho tất cả các nền văn minh.

Hầu hết dữ liệu mới này là không có cấu trúc, so với loại dữ liệu được nhập gọn gàng vào phần mềm và ứng dụng cơ sở dữ liệu của chúng ta. Ví dụ: tất cả các tweet về sản phẩm hoặc thương hiệu của bạn đại diện cho một kho tàng thông tin chi tiết tiềm năng, nhưng dữ liệu này không có cấu trúc, làm tăng độ phức tạp của việc thu thập và phân tích nó. Mặc dù có nhiều phần mềm cung cấp để giúp giải quyết thách thức này, nhưng dữ liệu phi cấu trúc đại diện cho một nguồn nguyên liệu thô mới để xử lý, với tất cả các vấn đề chất lượng và phức tạp vốn có được thảo luận trong bài viết này. 

4. Tài liệu rác

Phần mềm phân tích dữ liệu chỉ tốt khi cung cấp dữ liệu cho nó. Vấn đề chung trong vấn đề tận dụng dữ liệu để có lợi thế này là chất lượng. Trong khi nhiều công ty đầu tư số tiền đáng kể vào các ứng dụng xử lý dữ liệu mới mạnh mẽ, việc xử lý dữ liệu bẩn dẫn đến các quyết định sai lầm. Cẩn thận với việc tin tưởng mù quáng vào đầu ra của nỗ lực phân tích dữ liệu. Bạn phải tự tin rằng bạn có thể tin tưởng vào dữ liệu được sử dụng trong phân tích. 

5. Phân tích dữ liệu không đồng nhất

Chúng ta chấp nhận kết quả phân tích dữ liệu là kết luận, nhưng không phải vậy. Trong thực tế, phân tích dữ liệu thường thể hiện mối tương quan chứ không phải nhân quả! Rất dễ rơi vào cái bẫy tin tưởng vào kết quả phân tích dữ liệu và gây nhầm lẫn mối tương quan với quan hệ nhân quả.

Tương quan thể hiện một mối quan hệ, nhưng nó không ngụ ý rằng A gây ra B. Thiết lập mối quan hệ nhân quả là niết bàn để đưa ra quyết định chính xác, sáng suốt. Nó cũng vô cùng khó để chứng minh. Nếu bạn hoàn toàn tin tưởng vào một kết quả đầu ra và cho rằng mối quan hệ nhân quả không tồn tại, các quyết định của bạn sẽ là sai sót nghiêm trọng. 

6. Thành kiến ​​Khuếch đại

Thành kiến ​​nhận thức của chúng ta được khuếch đại khi đánh giá dữ liệu. Như một nhà khoa học dữ liệu khôn ngoan đã từng nói, “Vào cuối quá trình phân tích dữ liệu phức tạp và toàn diện nhất, con người vẫn phải rút ra suy luận và đưa ra quyết định.” Và khi chúng ta đạt đến điểm mà chúng ta phải đánh giá ý nghĩa của việc phân tích dữ liệu, thì thành kiến ​​của chúng ta sẽ phát huy tác dụng. Nhiều người trong chúng ta có xu hướng tin tưởng hoặc dựa vào dữ liệu hỗ trợ các vị trí và kỳ vọng của chúng ta và loại bỏ dữ liệu làm ngược lại. Chúng ta cũng tin tưởng dữ liệu từ các nguồn mà mình thích hoặc dựa trên dữ liệu mới nhất.Tất cả những thành kiến ​​này góp phần vào những thách thức và khả năng mắc sai lầm từ các phân tích dữ liệu của chúng ta. 

Cách bắt đầu quản lý dữ liệu để bạn sử dụng với tư cách là người quản lý

Việc phát triển một chiến lược dữ liệu trên toàn doanh nghiệp là rất quan trọng đối với mọi doanh nghiệp, nhưng nó nằm ngoài phạm vi của bài viết này. Thay vào đó, đây là bảy ý tưởng bạn có thể sử dụng với tư cách là người quản lý để cải thiện việc sử dụng dữ liệu trong việc đưa ra quyết định hàng ngày của mình.

1. Nhận biết thành kiến

Nhận biết và giảm thiểu khả năng thành kiến. Tìm kiếm dữ liệu mở rộng hình ảnh hoặc xung đột với dữ liệu trước mặt bạn. Khuyến khích một người quan sát bên ngoài đánh giá các giả định của bạn về dữ liệu. 

2. Quản lý dữ liệu

Tăng cường hiểu biết của bạn về quản lý dữ liệu. Có rất nhiều nguồn thông tin chi tiết miễn phí trên web và nhiều tổ chức hội thảo hoặc hội thảo về phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh. Nhiều trường đại học đã bổ sung các khóa học cho lĩnh vực đang bùng nổ này. Tiếp tục mài giũa kỹ năng của bạn. 

3. Dữ liệu hoàn chỉnh

Hãy tự hỏi bản thân hoặc đội nhóm của bạn, “Chúng ta cần dữ liệu nào để đưa ra quyết định này?” Thông thường, chúng ta dựa vào dữ liệu có sẵn và bỏ qua nhu cầu tìm kiếm thêm dữ liệu để hoàn thành bức tranh toàn cảnh. 

4. Mối tương quan và nguyên nhân

Hãy nhận thức một cách nghiêm túc về sự khác biệt giữa tương quan và nhân quả. Như đã mô tả trước đó, nhầm lẫn giữa hai điều này là một cạm bẫy nguy hiểm tiềm tàng cho việc ra quyết định.

5. Chất lượng-Kiểm tra dữ liệu của bạn

Nếu công ty của bạn không có cam kết về chất lượng dữ liệu hoặc quản lý dữ liệu tổng thể, hãy đầu tư thời gian để đánh giá dữ liệu của bạn để tìm các lỗi rõ ràng, bao gồm các bản ghi trùng lặp, không đầy đủ hoặc sai sót. Có nhiều ứng dụng phần mềm có sẵn trên thị trường hoặc để hỗ trợ hoạt động này, và nhiều công ty dựa trên chuyên môn của các chuyên gia dữ liệu để truy vấn và đánh giá chất lượng dữ liệu. Ngoài ra, hãy xem xét các nhà cung cấp dịch vụ bên ngoài có thể giúp xóa dữ liệu cho bạn. Quan trọng là, hãy tập trung vào việc liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu của bạn.

6. Chất lượng dữ liệu

Vận động cho các nỗ lực quản lý và chất lượng dữ liệu mạnh mẽ hơn trong toàn công ty của bạn. Công việc này thường là lĩnh vực của các chuyên gia CNTT hoặc kỹ thuật, nhưng dữ liệu có tiềm năng đóng vai trò như một tài sản chiến lược. Mọi nhà quản lý phải quan tâm đến khả năng của công ty trong việc tận dụng dữ liệu tốt hơn để ra quyết định và thực hiện chiến lược . 

7. Tài năng hiểu biết về dữ liệu và kỹ thuật

Thêm nhân tài am hiểu về kỹ thuật và dữ liệu vào nhóm của bạn. Các bộ phận bán hàng và tiếp thị hiểu được sức mạnh của việc thu hút các cá nhân có kỹ năng về công nghệ mới nhất và có khả năng vượt qua nhiều thách thức dữ liệu được nêu trong bài viết này. Công nghệ và dữ liệu không còn là lĩnh vực hoặc trách nhiệm của một chức năng duy nhất trong doanh nghiệp.

Kết luận

Các công ty và nhà quản lý học cách tận dụng dữ liệu để cải thiện việc ra quyết định sẽ giành chiến thắng trên thị trường. Các tổ chức này sẽ có thể theo dõi và đáp ứng các điều kiện thay đổi và nhu cầu của khách hàng mới nổi nhanh hơn so với các đối thủ cạnh tranh đã thách thức dữ liệu của họ. Họ sẽ là những người đầu tiên thu thập thông tin chi tiết từ cuộc đối thoại trên mạng xã hội và họ sẽ giành chiến thắng trong cuộc chiến để biết và thu hút khách hàng ở cấp độ sâu hơn — tất cả đều dựa trên dữ liệu. Đây không phải là một mốt nhất thời, mà là một thực tế mới của việc quản lý và cạnh tranh trong thế giới ngày nay. Chỉ cần đề phòng những cạm bẫy trên hành trình này. 

Comments
Loading...