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 todos os anos 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 dos papéis criativos.
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 o mais que utilizamos em nosso trabalho, os dados são uma ferramenta repleta 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 está armado.
6 Grandes Desafios Gerentes e Organizações Enfrentam os Dados:
1. A qualidade dos dados é frequentemente fraca. 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 de nosso nome real.
O banco de dados do profissional de marketing contém registros duplicados com nosso endereço e diferentes, muitas vezes erradas, grafias ou variações de nosso nome. Reciclamos o correio duplicado como lixo, 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 fica caro.
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.
2. Estamos praticamente nos afogando em dados. Os dados estão em toda parte em uma organização. Considere os dados do cliente. A maioria das organizações se especializou em capturar informações sobre clientes e clientes em potencial.
- O marketing coleta dados de pessoas que participam de eventos ao vivo ou na Web ou fazem download de conteúdo.
- Executivos usam dados para apoiar ou definir novas estratégias .
- Vendas coleta dados sobre clientes envolvidos no processo de vendas.
- O Suporte ao Cliente captura informações sobre chamadas e interações de bate-papo.
- As equipes de gerenciamento baseiam-se em dados e principais métricas para pontuações.
- 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 pesquisa regularmente seus representantes de vendas para os dados do 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.
3. Os volumes de dados estão crescendo. 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 está 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 potencial tesouro 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 neste artigo.
4. Lixo, lixo. O software analítico de dados é tão bom quanto os dados que o alimentam. O fio condutor 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.
5. 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 confiar excessivamente em uma saída e assumir uma relação causal onde ela não existe, suas decisões serão fatalmente falhas.
6. 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 em sua tomada de decisões diárias.
1. Reconhecer e mitigar o potencial de vieses . Procure dados que expandam a imagem ou entrem em conflito com os dados à sua frente. Encoraje um observador externo a avaliar suas suposições em torno dos dados.
2. Fortalecer 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.
3. Pergunte a si mesmo ou à sua equipe: "Quais dados são necessários para tomar essa decisão?" Muitas vezes, confiamos nos dados em mãos e ignoramos a necessidade de buscar mais dados para completar a imagem.
4. Esteja ciente da diferença entre correlação e causalidade . Como descrito anteriormente, confundir esses dois é uma armadilha potencialmente perigosa para a tomada de decisões.
5. Qualidade - verifique seus dados. Se a sua empresa não tiver um compromisso de qualidade de dados ou gerenciamento de dados principais, invista tempo para avaliar seus dados em busca de erros óbvios, incluindo registros duplicados, incompletos ou incorretos. 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 prestadores de serviços externos que possam ajudar a limpar os dados para você. Importante, concentre-se em melhorar continuamente a qualidade de seus dados.
6. Advogar por uma qualidade de dados mais forte e esforços de gerenciamento 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 .
7. 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 lidar com muitos dos desafios de dados descritos neste artigo. Tecnologia e dados não são mais o domínio ou a responsabilidade de uma única função em uma empresa.
A linha inferior:
As empresas e gerentes que aprendem a aproveitar os dados para melhorar a tomada de decisões ganharão no mercado. Essas organizações serão capazes de monitorar e responder às mudanças nas condições e às necessidades emergentes dos clientes mais rapidamente do que seus dados desafiaram 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 - todos baseados 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.